Go *

Предприятия имеют разнообразные зависимости от данных — внутренние микросервисы со специализированными доменами данных, устаревшие системы с собственными форматами данных, а также сторонние API и приложения SaaS со своими уникальными моделями данных и конечными точками.

TL;DR: разные (и часто устаревшие) технологии, которые нужно как-то объединить.

Federated GraphQL выделился как главное решение для такого объединения в сфере предприятий, и Router (или Gateway) в Federation действует как ключевой элемент, который связывает все эти разрозненные источники данных вместе, делая их доступными через единственный, согласованный API, сохраняя при этом адаптивность. Это, на самом деле, ключ к тому, как Federated GraphQL позволяет создавать масштабируемые и модульные архитектуры.

Сегодня мы рассмотрим высокопроизводительный, открытый, совместимый с Federation V1/V2 Router от WunderGraph Cosmo. Мы расскажем, что он делает, почему он так важен для стека Cosmo, как вы можете разместить его самостоятельно, а также настроить и расширить его с помощью своего собственного кода на Go.

Пространство имен - это важный концепт в программировании, позволяющий группировать элементы и предотвращать конфликты имен. В этом посте мы покажем, как мы применяем этот концепт к API, чтобы облегчить композицию и интеграцию различных сервисов.

Мы покажем вам, как интегрировать 8 сервисов: SpaceX GraphQL, 4x GraphQL с использованием Apollo Federation, REST API с использованием OpenAPI Specification, API на основе PostgreSQL и API на основе Planetscale-Vitess (MySQL) всего несколькими строками кода, полностью автоматически, без каких-либо конфликтов.

При реализации Cosmo Router, open-source замена Apollo Router, мы столкнулись с проблемой поддержания нашего кода для решения проблемы N+1. Реализация маршрутизатора для федеративных служб GraphQL в значительной степени зависит от возможности группировать вложенные запросы GraphQL для сокращения числа запросов к подграфам.

Чтобы решить эту проблему, мы разработали новый алгоритм, который решает проблему N+1 более эффективно и проще для поддержания, чем наше предыдущее решение, которое было основано на шаблоне DataLoader, обычно используемом в сообществе GraphQL. Вместо разрешения сначала по глубине, мы загружаем данные сначала по ширине, что позволяет нам сократить параллелизм с O(N^2) до O(1) и улучшить производительность до 5 раз, сокращая сложность кода.

Если вы заинтересованы в проверке кода, вы можете найти его на GitHub.

Я также провел лекцию на эту тему на GraphQL Conf 2023, которую вы можете посмотреть здесь.

Привет, Хабр!

Beego – это фреймворк для разработки веб-приложений на языке Go, ориентированный на быстрое развертывание и простоту использования. В его основе лежит идея создания полнофункциональных приложений с минимум усилиям на настройку и кодирование. Это достигается за счет широкого выбора инструментов, включая ORM, систему маршрутизации, интерфейс кмд и многое другое. Beego придерживается принципов RESTful и MVC.

Пошаговое руководство по созданию масштабируемого, чат-приложения реального времени с использованием серверных технологий... с небольшой помощью от NextAuth.js для входа через GitHub. Кому нужны WebSockets, когда у вас есть Live Queries? Не нам!

Если вы создаете приложения, которые работают с данными в реальном времени, вы, вероятно, используете WebSockets. Они позволяют веб-браузеру и веб-серверу общаться в реальном времени, поддерживая постоянное соединение между ними - данные отправляются клиентам, как только они становятся доступными, а не когда клиент постоянно опрашивает сервер на предмет новых данных.

Но что, если ваше приложение является серверным - работает на инфраструктуре, управляемой облачным провайдером, таким как AWS или GCP?

Для обеспечения высокой эластичности и отказоустойчивости эти среды разработаны так, чтобы быть без состояния и временными по своей природе, что означает, что нет гарантии, что ваш код будет работать на одном и том же физическом сервере от одного запроса к другому - и, следовательно, нет постоянного соединения между клиентом и сервером.

Итак, какое решение для создания приложений в реальном времени на серверных архитектурах? Давайте выясним! Давайте создадим этот чат в реальном времени в стиле Slack/Discord, используя Next.js в качестве нашего JS-фреймворка, Fauna (с использованием GraphQL) в качестве нашей базы данных, и WunderGraph в качестве Backend-for-Frontend (BFF), который обеспечивает связь между ними. Наше приложение также будет использовать вход через GitHub, и мы будем использовать знаменитый NextAuth (теперь Auth.js!) для наших нужд в области аутентификации.

В начале февраля 2024 года вышел Go 1.22. Вот, что нового и интересного принёс новый релиз: сделали более безопасное поведение переменных в циклах, добавили функции-итераторы в качестве rangefunc-эксперимента и улучшили шаблоны роутинга. В этой статье я сфокусируюсь на последнем, самом долгожданном, для многих, обновлении — шаблонах http-роутинга.

Первого января 2024 года Роберт Пайк дал интервью Medium.

Вообще-то редакторы предполагали, что он расскажет о пятнадцати годах программирования с применением языка, основным идеологом которого он считается. К окончанию беседы выяснилось, что интервьюер извлек больше информации, чем предполагал, и, естественно, редакторы решили урезать содержание "для пользы индустрии", но, как обычно получается в таких случаях, произошла утечка информации.

Вот полная и нередактированная запись интервью - это не похоже на обычные запланированные вопросы/ответы.

Вам наверняка покажется это интересным.

«Сделай работающим, сделай правильным, сделай быстрым». Это мантра, которую вы, вероятно, слышали раньше. Это хорошая мантра, которая помогает вам сосредоточиться на том, чтобы не переусложнять решение. Я пришел к выводу, что обычно достаточно сделать это правильно, обычно это достаточно быстро, если сделать это правильно.

Когда мы начали реализацию подписок GraphQL в Cosmo Router, мы сосредоточились на том, чтобы сделать это работающим. Это было несколько месяцев назад. Это было достаточно хорошо для первой итерации и позволило нам получить отзывы от наших пользователей и лучше понять проблемное пространство.

В процессе того, как мы делали это правильно, мы сократили количество горутин на 99% и потребление памяти на 90% без жертвования производительностью. В этой статье я объясню, как мы достигли этого. Использование Epoll/Kqueue сыграло большую роль в этом, но также переосмысление архитектуры, чтобы она была более событийно‑ориентированной.

Вероятно, вы слышали о планировщике Go раньше, но насколько хорошо мы знает о том как он работает? Как он связывает горутины с потоками?

Разберем по очереди операции, которые выполняет планировщик.

Привет, Хабр!

Меня зовут Энрике, и я работаю Go-разработчиком в RuStore. Сегодня хочу рассказать про библиотеку на Go для комфортной работы с API магазина приложений RuStore. 

Иногда авторизация через API и получение JWE-токена занимают больше времени, чем хотелось бы. С нашей новой библиотекой процесс становится намного проще — интегрируйте её в свой проект и используйте любые методы API RuStore.

В этой статье мы опишем небольшой пример использования методов из нашей библиотеки: как получить данные по платежу, загрузить APK/AAB-файл и оставить ответ на отзыв пользователя. Все доступные методы можно посмотреть в документации.

Привет, я Паша, разработчик в Yandex Infrastructure, и я катаю гусей. С 2019 года я развиваю S3-хранилище как для внутренних пользователей Яндекса, так и для клиентов Yandex Cloud. А «гусём» называется наш бэкенд S3 API: он написан на Go, а из словосочетания Go + S3 получился goose. Возможно, вы также слышали про GeeseFS — это наш высокопроизводительный FUSE-клиент для S3. C его помощью вы можете на своём ноутбуке или виртуалке подмонтировать папку, которая будет работать с бакетом S3. 

Для чего нам «гуси» и прочая орнитология? Яндексовая инсталляция хранилища S3 хранит миллиарды файлов. Это огромные объёмы данных, а также метаданных. Для хранения метаданных мы научились использовать умное шардирование, и теперь сами управляем распределением занятого места и нагрузкой между шардами баз.

Так что сегодня я расскажу, как сделать так, чтобы ни один клиент, даже с самым неудобным паттерном нагрузки, не положил сервис.

Если вы задумывались, какие практики использовать, чтобы писать код на Go быстро и качественно, этот материал для вас. Руководитель группы разработки подсистем Геннадий Ковалев и эксперт по разработке ПО Даниил Подольский обсуждают пять способов повысить эффективность разработки в команде Go-программистов: они расскажут, как называть переменные, составлять документацию и продумывать архитектуру так, чтобы специалистам в команде и смежных отделах было легко работать с написанным кодом. 

Статья будет полезна начинающим специалистам и командам, которые недавно работают вместе. Опытных разработчиков приглашаем в комментарии — расскажите, какие практики для повышения эффективности кода используете вы.

Это продолжение прошлой статьи про данный алгоритм. Где я рассказывал про возможность общения между двумя пользователями без прямого обмена ключом шифрования.

Я уже описывал идею создания прозрачного Open-Source мессенджера на основе этого алгоритма и хочу представить вам его самую простую реализацию с примерами кода.

Кода будет много...

1. Возможности, которые всегда под рукой
2. Быстрые циклы итераций
3. Единообразие выполнения любых вещей
4. Принципы работы с функциями
5. Простые системы статических типов

Мир веб-разработки предлагает бесконечное количество вариантов HTTP-фреймворков для разных языков программирования. Но как разработчикам понять, какие из них обеспечивают действительно высокую производительность? Под катом команда блога CodeReliant* проводит прямое сравнение некоторых из лучших претендентов на быстродействие. Рассматривает популярные варианты на Javascript/Bun, Java, C#, Go и Rust, проводит бенчмаркинг, оценивает их пропускную способность и время отклика при тестировании.

Выбранные для сравнительного анализа фреймворки имеют репутацию высокопроизводительных, — но посмотрим, как это понятие реализуется в разных стеках.

*Обращаем ваше внимание, что позиция автора может не всегда совпадать с мнением МойОфис.

Пакет runtime/trace содержит мощный инструмент для понимания программ Go и устранения неполадок. Функциональность внутри позволяет создавать трассировку исполнения каждой горутины за определенный период времени. С помощью go tool trace command (или превосходного инструмента gotraceui с открытым исходным кодом) можно визуализировать и исследовать данные в этих трассировках.

Магия трассировки заключается в том, что она может легко выявить такие вещи в программе, которые трудно увидеть другими способами. Например, узкое место параллелизма, когда множество горутин блокируют один и тот же канал, может быть довольно трудно увидеть в профиле процессора, потому что нет исполнения для сэмпла. Но в трассировке отсутствие исполнения будет видно с удивительной четкостью, а трассировка стека заблокированных горутин быстро укажет на виновника.

Государственная цензура есть многогранный монстр, закрывающий путь не только к зарубежной информации посредством блокировки ресурсов и их методов обхода, в лице Proxy, VPN, Tor, но также и постоянно пытающийся подавлять неподконтрольные безопасные и анонимные коммуникации внутри самого себя. Гос.структуры ради этого готовы пойти буквально на любые ухищрения и запугивания, включая штрафы (дело Threema, отказ передачи ключей шифрования), уголовные преследования (дело Дмитрия Богатова, дело по VIPole), регулирование неконтролируемой криптографии (история запретов до 2016, запрет шифрования доменных имён), а также возможные бэкдоры в собственных криптоалгоритмах (Кузнечик и Стрибог). Рэкет становится для государства нормой жизни.

Привет, Хабр!

Golang как ЯП очень хорош для разработки высокопроизводительных приложений. В любом проекте наступает момент, когда нужно проверить, насколько хорошо все работает на самом деле, это можно сделать с помощью тестирования.

Тестирование в Go можно выполнять с помощью mock-объектов, fuzzing и property-based testing. В этой статье мы рассмотрим эти механизмы.

Все началось с того, что я в очередной раз немного поменял структуры БД, и в некоторых SQL-запросах добавилась новая колонка. Нормальная ситуация - взять и легким движением руки сломать половину unit test’ов, потому что БДшные моки ожидают определенный текст запроса.

Как известно java компилируется в байт-код, скомпилированные классы также богаты мета-информацией для обеспечения механизма рефлексии что в совокупности позволяет довольно легко декомпилировать java-приложения обратно в java-код. Смотря в окошко рандомного java-приложения, строго требующего ключа активации, невольно ухмыляешься: знаю я, есть заветная строка в твоем коде, до которой добраться на самом деле не особо долго, да, есть обфускация, проверки через подпись с асимметричным шифрованием и т.д., но... ведь это только продлевает агонию и увеличивает трудозатраты вендора на не бизнесовый код, словом особенного смысла не имеет, все равно вскрывается довольно быстро.

Но как обстоят дела с приложениями написанными на языках компилирующихся сразу в машинный бинарь? Ну что ж, волею судеб пациентом был выбран Cockroach DB, а вернее его Enterprise часть, его мы и будем анализировать в этой статье.