Привет, Хабр! Недавно мне пришла задача: провести голосование среди пользователей, но без сложных и дорогостоящих решений. Когда я пришёл к выбору системы SMS-голосования, осознал, что многие решения на рынке либо слишком сложны для интеграции, либо слишком дороги для решения простых задач.
В современной веб-разработке перед разработчиком в основном стоит задача создать приложения, которые не только быстро загружаются, но и дают плавный пользовательский опыт. Сочетание Next.js и Go предлагает мощное решение для этой задачи.
Next.js, с его возможностями статической генерации и серверного рендеринга, позволяет создавать высокопроизводительные интерфейсы, которые легко оптимизируются для поисковых систем. Go, в свою очередь, дает надежный бэкенд, способный обрабатывать множество запросов одновременно.
В этой статье рассмотрим, как интеграция этих двух технологий может помочь вам построить динамические сайты.
Мы используем Go для создания Dolt, первая в мире БД SQL с контролем версий. Как и большинство кодовых баз, основанных Go, мы используем каналы и горутины(от переводчика, автора этой статьи на Хабре: у меня есть хорошая статья на тему параллелизма в Go) для реализации параллелизма. Как правило мы используем эти конструкции очень скучным и обычным путем, ведь параллелизм и так сложен без всяких выдумок. Но в одном месте мы все-таки взяли маленький кусочек кода из другого open-source проекта, который использует каналы очень интересным способом...
В данной статье хочу рассказать про инструмент измерения покрытия gRPC сервисов tests-coverage-tool, написанный на языке Golang. Основная задача инструмента — автоматическое измерение покрытия требований на основе proto контрактов. Поговорим про использование в автотестах, концепцию, отчет и кратко про архитектуру самого инструмента tests-coverage-tool.
Привет, Хабр!
Зовут меня Егор, я программирую на Go и в этой статье хочу поделиться информацией про Docker и Golang.
Кто такой Докер? Как заявляет сама компания, Докер — № 1 программа по контейнерезации для разработчиков ПО. В этой статье я не буду объяснять, что это, зачем и почему именно он, для этого есть как офиц. документация, так и хорошие статьи на Хабре. Если кратко — то Докер — это инструмент, который позволяет запускать программы в некой песочнице(контейнере) с целевой ОС — как правило линукс. Самое главное преимущество Докера — это упаковывать все нужное для твоей программы(например: зависимости) в один модуль. И ресурсов эта вещь тратит намного меньше, чем та же виртуальная машина.
Зачем нужен Docker SDK? Самая важная причина — тестирование. Можно собирать метрики, делать редирект трафика, автоподъем контейнеров, анализировать логи в реальном времени, создавать образы и еще кучу всего, что упрощает тестирование. Я постараюсь охватить эти пункты в этой статье.
Язык программирования Go предоставляет базовые контейнеры, но часто разработчикам необходимы более специализированные структуры данных. Пакет go-collections предлагает реализации распространенных структур данных с поддержкой дженериков, что делает код более выразительным и удобным.
В этой статье мы подробно рассмотрим возможности пакета go-collections, его установку и примеры использования различных структур данных.
Привет! Меня зовут Макс, я Go-разработчик в IT-компании SimbirSoft. Хочу поделиться своим отзывом на книгу «100 ошибок в Go и как их избежать» Тейва Харшани. Книга заинтересовала меня тем, что автор фокусирует свое внимание на ошибках, как распространенных, так и более редких.
Коллегам в отдел маркетинга прислали задачу: получить как можно больше подписчиков в рассылку, не прибегая к использованию готовых программ, но при этом выделиться на фоне конкурентов. На ум приходит размещение яркого рекламного предложения-плаката с призывом подключиться к рассылке. Попробуем его оформить, сгенерировать QR-код и настроить передачу данных в CRM.
Компактные структуры данных – это эффективные решения для обработки больших объемов данных с минимальным использованием памяти. Они позволяют выполнять такие задачи, как фильтрация, поиск и хранение, с меньшими затратами ресурсов, что особенно полезно в Golang, т. к. частенько на нем реализуют именно высоконагруженные системы с ограниченной памятью.
В этой статье мы рассмотрим популярную структуру данных: Bloom-фильтры, они помогут минимизировать использование памяти и ускорить выполнение задач.
Как Swama помогает упростить работу с API-спецификациями Swagger/OpenAPI: обзор возможностей CLI-инструмента.
Вот уже 24 года мы используем сложный для понимания, завязанный на особенности HTTP REST-протокол. Не пора ли переходить к чему-то более современному?
Привет! Меня зовут Игорь Алексеев и я работаю бэкенд-разработчиком в компании Garage Eight. Некоторое время назад я внедрил gRPC для части своих сервисов. В этой статье поговорим о том, что такое gRPC, сравним его с возможными альтернативами, рассмотрим преимущества gRPC и пробежимся по проблемам, которые возникают почти в каждом проекте, где этот протокол приходится внедрять.
Функционал GDB существенно сужается, когда приходится иметь дело с файлами, из которых убраны отладочные символы (получаются так называемые «урезанные бинарники»). Функции и имена переменных превращаются в бессмысленные адреса. Для установки контрольных точек приходится отслеживать адреса нужных нам функций из внешнего источника. Также нужно выводить в консоль структурированные значения и после этого корпеть над дампом памяти, пытаясь вычленить, где именно пролегают границы полей.
Вот почему этим летом, работая в Trail of Bits, я расширил Pwndbg — плагин для GDB. Поддерживает его мой наставник Доминик Чарнота. Я добавил в инструмент две фичи, благодаря которым практическая отладка урезанных бинарников сближается с аналогичной работой, знакомой нам из работы с отладчиком в IDE. Теперь в Pwndbg интегрирован инструмент Binary Ninja, позволяющий лучше выяснять специфику GDB+Pwndbg, а также выводить дамп структур Go, чтобы отлаживать бинарники Go стало удобнее.
Привет, Хабр! А вы любите на собеседованиях проходить алгоритмические секции? А лайв-кодинг? Задачки такие «интересные», что на код-ревью такого бы умельца — тряпками и бранными словами. Минимум...., но коллега же. Поэтому просто попросим переделать.
Решать задачки под присмотром пары, а то и десятка глаз, смотрящих на тебя. И в них далеко не страх, как в известной песне, а боль и разочарование. Вроде и резюме, и опыт релевантный, а задачу дали абсурдную, которую на проекте никогда решать не придется.
Я очень плохо прохожу любые экзамены. Почти всегда иду не в ногу. И мне всегда казалось, что в этом процессе есть что-то неправильное. В компаниях типа Яндекса или Гугла, когда требуется набрать инженеров-программистов, причем неизвестно, на каком языке и проекте они будут работать, еще хотя бы понятно, зачем это нужно. А что делать в обычных компаниях? Где нужно писать CRUD’ы и настраивать межсерверное взаимодействие? Мне кажется, это неестественно.
Но однажды, объясняя дочери, что такое простые числа, я придумал идеальную алгоритмическую секцию для Go-разработчика. Примерно за час набросал задачу (как раз стандартное время на алгосекцию). Интересно? Добро пожаловать под кат!
На устройствах интернета вещей (IoT) зачастую слишком мало ресурсов, и их не хватает, чтобы подтягивать и использовать тяжеловесные образы Docker. В этой статье будет показано, как можно уменьшить образ Docker на 36-91% при помощи инструментов patchelf и strace, не перекомпилируя при этом контейнеризованные приложения. Также рассмотрим, как создавать минимальные образы для собственных приложений, написанных на Rust, Go, C/C++.
Сегодня я хочу поделиться своими знаниями о паттерне, который может значительно упростить работу, если ты пишешь на Go. Речь пойдет о функциональных опциях. Поверь, как только ты разберешься c этим, твой код станет немного гибче и проще.
Привет, Хабр! Меня зовут Александр Иванов, я разрабатываю средства управления сетевыми элементами сотовой связи и пишу на языке Go в YADRO. Однажды я работал над приложением, которое испытывало пиковые нагрузки каждые 10 минут, но выполнить обработку памяти быстро мешал Garbage Collector. Чтобы решить эту проблему, я изучил несколько способов реализации memory pool и провел испытания скорости работы.
В этой статье расскажу, как уменьшить влияние GC на выполнение программы и покажу бенчмарки для разных memory pools. Объясню, какая из реализаций подойдет вашему проекту, а когда лучше не использовать memory pools и полагаться на встроенные механизмы рантайм-окружения Go.
Привет, Хабр!
Когда речь заходит о создании HTTP-серверов на Go, большинство сразу думают о привычных решениях, таких как net/http или Gin. Эти инструменты проверены временем, но что, если нужен сервер, который не просто стабилен, а работает очень быстро? Здесь помогает Fiber — лёгкий, но невероятно мощный HTTP-фреймворк, способный вывести производительность сервера на новый уровень.
С синтаксисом, знакомым всем юзерам Express.js, Fiber избавляет от лишней сложности и позволяет сосредоточиться на главном — максимальной скорости и эффективности.
Что же меня побудило перейти на Golang? В то время я сидел на Python ещё версии 2.7.9 — это примерно 2017 год. Потом вышла версия Python 3. Оказалось, что несмотря на множество обещаний, что теперь всё будет работать из коробки, начались дикие конфликты при переходе с 2.7 на новую третью версию. Я тогда немного разочаровался и начал смотреть, что ещё есть интересное, чтобы поработать с сетями.
Под мои задачи всегда подходил Python. И в работе с Python я себя чувствовал примерно так: это огромная, очень добрая, очень хорошая, почти пушистая черепаха, но при этом ужасно неповоротливая. Очень тяжело с ней путешествовать, очень тяжело порой заставить её сделать то, что мне нужно. В то же время расширение PyPy разгоняло её очень сильно — условно, с 9 до 0,2 секунд.
Привет! Меня зовут Андрей, я Head of Platform в финансовом маркетплейсе Банки.ру. Со мной Борис Зырянов, go/php разработчик. Сегодня расскажем о том, как мы разработали и внедрили процесс создания сервисов одной кнопкой.
В Банки.ру много команд, которые регулярно создают новые сервисы. До недавнего времени этот процесс регламентирован не был. Часто случалось, что о новом сервисе узнавали, когда уже случился инцидент на продакшене. Было непонятно, как с ним работать, поддерживать, мониторить, какие смежные сервисы от него зависят и зачем вообще его создали. Мы решили этот процесс максимально оптимизировать и в результате пришли к созданию сервиса одной кнопкой.
В материале расскажем:
– как работал старый подход и с чем были сложности;
– какая схема пришла на замену и как все работает;
– что планируем делать дальше.
Всем привет, этой мой первый пост на данной платформе, прошу любить и жаловать.
Трассировка — это важный инструмент для мониторинга и диагностики микросервисов. Она позволяет понять, как запросы проходят через систему, где возникают узкие места, и как взаимодействуют различные компоненты приложения. В этой статье я расскажу про свой опыт, как интегрировал трассировку в сервис на Go, использующий GORM.
