Go *

TLDR: LLM неплохо справляются с кодингом, но в больших проектах они пишут запутанный сумбур. Я уменьшил объём использования ИИ при кодинге и вернулся к работе головой, ручке и бумаге.

Несколько месяцев назад мне нужно было создать новую инфраструктуру для моего SaaS, потому что связка из PHP+MySQL перестала отвечать нашим требованиям. Мне не терпелось воспользоваться этой возможностью, чтобы максимально задействовать все новые LLM, с которыми я экспериментировал. Поэтому я временно отказался от должности разработчика ПО, став сам себе продакт-менеджером. Я обсуждал с Claude технологии, проводил собственные исследования и спустя много итераций составил план. В итоге я решил использовать Go+Clickhouse.

Когда настала пора начинать кодить, я попросил Claude сгенерировать большой и сложный файл markdown с описанием моей старой инфраструктуры, желаемой новой инфраструктуры, перечислением того, чего я хочу достичь, почему мне это нужно и так далее.

Потом я закинул это всё в Cursor Notepads и начал составлять промпты. Cursor пишет код, я собираю и тестирую его. Меня вполне устраивало происходящее, кодовая база была не самой чистой, но вроде работала. Мне важнее была скорость разработки, а не чистота кода — мои бизнес-клиенты SaaS сказали, что им нужны определённые данные, а эта новая инфраструктура была единственным способом их доставки. У меня было ещё несколько потенциальных клиентов, ожидающих моего сообщения о том, что всё готово, чтобы можно было приобрести тарифный план. Пока всё не готово, я в буквальном смысле каждый день теряю деньги.

При работе с кластерами PostgreSQL, особенно в конфигурациях с высокой доступностью (High Availability, HA), разработчики часто сталкиваются с ошибками типа "cannot execute INSERT in a read-only transaction". Эти ошибки возникают, когда приложение пытается выполнить операцию записи на узел, который в данный момент является репликой (read-only). Особенно остро эта проблема проявляется в моменты переключения мастера: пул соединений вашего приложения может все еще содержать коннекты к бывшему мастеру, ставшему репликой, или же балансировщик может направить новый запрос на запись к реплике.

К счастью, драйверы PostgreSQL предоставляют элегантное решение этой проблемы – параметр строки подключения target_session_attrs. В версии PostgreSQL 14 были добавлены новые значения для target_session_attrs: read-only, primary, standby и prefer-standby. Этот параметр позволяет указать, какого типа сессию ожидает ваше приложение. Наиболее полезным значением для приложений, выполняющих операции чтения и записи, является read-write. В этой статье мы подробно разберем, почему это так важно, продемонстрируем проблему на практике и покажем, как target_session_attrs=read-write спасает ситуацию. Использование target_session_attrs=primary, включая его специфические отличия от read-write, будет подробно рассмотрено далее в статье.

Меня зовут Артём, я занимаюсь коммерческой разработкой с 2019 года. Последние несколько лет я активно использовал Spring Boot для создания backend-сервисов на Java и Kotlin.

Но в какой-то момент захотелось попробовать что-то новое. Не потому что Spring надоел, а просто чтобы выйти из зоны комфорта и узнать, как чувствует себя проект на другом языке. Я решил: возьму уже начатый pet-проект, перепишу его на Go — и посмотрю, как изменится подход, скорость разработки, ощущения.

Разберемся с сигналами от ОС, поработаем с таймаутами и контекстом в нашем HTTP сервере и шаг за шагом сделаем Graceful Shutdown в Go приложении.

Привет! Хочу поделиться гайдом по интеграции FreeKassa в проект на Golang.
В данной статье будут рассмотрены:
- Создание инвойса.
- Обработка оповещения об успешной оплате.

За последние два года Go-сообщество выросло на 55% — с 3 млн до 4,7 млн разработчиков. Многие пришли в Go из других языков или только начинают свой путь в программировании. Без понимания идиоматики и ключевых особенностей языка даже опытные специалисты нередко сталкиваются с медленным кодом, дедлоками и утечками памяти.

Так что сегодня разберём, как организовывать пакеты, обрабатывать ошибки, безопасно работать с горутинами и каналами, оптимизировать аллокации и профилировать «горячие» участки через pprof. Советы одинаково пригодятся и опытным Golang-разработчикам, и тем, кто только начинает свой путь в Go.

Привет! Меня зовут Артём Блохин, я Go-разработчик в команде интеграций Островка. Сегодня поговорим о линтинге кода.

Если бы «Сумерки» были про код, Эдвард — был линтером, а Белла — легаси-кодом, их диалог звучал бы так:

Привет, на связи Лука.

Знаете, есть такая поговорка: «тише едешь — дальше будешь». Работая с LLM, я пришёл к выводу, что аккуратность и точность в подаче контекста — это один из самых важных ключиков к хорошему результату. Иначе получится как в другой поговорке — про дурака и стеклянный орган.

Чего греха таить — все мы пользуемся LLM в различных ситуациях. От генерации бойлерплейта до неожиданного, но изящного решения сложной логики. Ничего такого — очередной инструмент, которым можно, как молотком, забить гвоздь, а можно и... ну, вы поняли.

Но когда речь заходит о системе, в которой контекст содержится не в одном, не в двух, и даже не в десятке файлов — вопрос становится ребром. Просто скормить модели весь проект? Ну, можно, конечно. Модель, захлебнувшись в потоке зачастую ненужной информации, вряд ли выдаст что‑то вменяемое. Она потратит драгоценные вычислительные ресурсы на анализ совершенно нерелевантных частей. Неэкологичненько.

Во время поддержки приложений, в особенности если они раскатаны на тысячи машин, в десятках различных версий и конфигураций - важно понимать с чем конкретно мы имеем дело.
Речь именно про вопрос, которым озаглавлена эта статья, который я задаю глядя в терминал, видя нежданную панику или ошибку.
Мы должны мочь узнать какой версии и из какого источника собрано то или иное приложение. И далее речь зайдет о маркировке и версионировании бинарников собранных из go.

Как-то раз я допустил в своем коде дедлок и пока выкатывал пул реквест с его фиксом думал “ах как бы было хорошо, если дедлоки определялись на этапе компиляции”. Я решил немного разобраться в этом вопросе и вот что выяснил…

Заранее оговорюсь, всё что будет описано в данной статье, будет касаться runtime (децентрализованного) кеша и применимо не только к Gо приложениям.
Зачем нам нужен такой кеш? По нескольким причинам.

Вообще, я менеджер.

Но когда-то писал код и всегда любил это занятие. Серьезно прогал мобильные приложения, и даже заработал за один из ответов на SO больше 100 звездочек.

Но с тех пор прошла куча времени.

И последнее время меня вновь увлекла эта тема. А как она может увлечь современного человека, измученного миллиардом фреймворков и отставшего от прогресса лет на 15?
Конечно-же курсором и вайб-кодингом.

И я начал кодить.

Собрал несколько ботов, потом замахнулся на CMS. Сейчас даже делаю свою тулзу для запуска LLM-пайплайнов с импортом их из n8n.

Но в процессе всего этого неизменно сталкивался с двумя проблемами

1) Cursor (и брат его Windsurf) паршивейшим образом обходится с нетипизированными и слабо-типизированными языками. Изобретает названия переменных, меняет их по ходу, и вообще, забивает на это огромный и толстый... За пределами этого кодит он неплохо. Но данная штука лично у меня порождает 90% багов.
2)...

Я больше не мог смотреть на то, как сканеры уязвимостей просто генерируют атаки из словарей и кидают в стену тысячи запросов. Это напоминало мне детский рисунок, где ребёнок мечется кистью по холсту, надеясь случайно изобразить Ван Гога.

Я хотел сканер, который понимает. Сканер, который учится. Сканер, который адаптируется.

Так начался проект AI-Scanner — не как плагин к существующему решению, а как попытка вырастить нечто живое: обучаемую систему, способную эволюционировать, предсказывать, ошибаться и исправляться.

Greenmask — это кроссплатформенный инструмент, разработанный на Go специально для безопасной работы с данными PostgreSQL: он помогает делать логические бэкапы, восстанавливать таблицы и при необходимости — анонимизировать чувствительную информацию. Главное преимущество Greenmask — полная совместимость с pg_dump и pg_restore. То есть, если вы уже работаете с этими инструментами, интеграция Greenmask не потребует пересмотра всей инфраструктуры.

Один из ключевых сценариев использования утилиты - подготовка баз данных для тестового стенда. Greenmask позволяет упростить процесс дампа продуктивных баз, обработки их для анонимизации тех же персональных данных, снижения размера баз (в тестовой среде зачастую не нужны терабайты данных с прода), восстановления дампов в тестовый контур.

Ниже в статье я опишу базовый функционал, примеры конфигураций для начала работы с Greenmask, а так же рассмотрим примеры трансформации данных при дампе таблиц.

Официальный сайт: https://greenmask.io

Документация: https://docs.greenmask.io/latest/

GitHub-репозиторий: https://github.com/GreenmaskIO/greenmask (уже 1308 звезд)

Telegram-канал: https://t.me/greenmask_ru

Когда мы только начинали работу над платформой, тестирование напоминало ручное управление парусником в шторм — много усилий, но результат непредсказуем. Разработчики вручную создавали тестовые среды, QA проверяли функционал через Postman, а о стабильности релизов можно было только мечтать. Каждый новый релиз был как лотерея: либо всё работает, либо начинается долгий процесс поиска причины багов в production.

После каждой новой статьи с заголовком «ООП — это обман» хочется напомнить: ООП — это не набор шаблонов из книжек, а инженерный подход. Если проект страдает от наследования и DI, возможно, проблема не в ООП. А в том, как вы его применяете.

Последние несколько лет я разрабатываю веб-приложения на го и у меня накопился опыт, которым я хочу поделиться. Я автоматизирую бизнес-процессы — пишу микросервисы для интернет-магазинов, перекладываю джейсончики. В этой области го используется как более быстрый пхп или питон :-), поэтому мои идеи могут идти вразрез с некоторыми практиками эффективного го.

## Парадигма и инструменты языка

Я несколько раз встречал мнение, что го не ООП-язык. И поэтому прежде всего договоримся о том, что такое ООП.

ООП как парадигма — это идея оформить код таким образом, чтобы он отражал в себе образы, которыми мы мыслим. Если я пишу программу для живописи, то я буду объяснять её функционал словами: холст, кисть, цвет, закрашивать... Если эти же слова возникают в моём коде, то я использую ООП. Читая такой код, легко восстановить в голове смысл, который закладывался в программу. Так как в нашем мышлении присутствуют абстракции, для которых свойственны полиморфизм и сокрытие подробностей, то мы переносим их и в код.

ООП как набор инструментов языка — это классы, интерфейсы, методы, инкапсуляция, модификаторы доступа и прочее. Все эти штуки позволяют писать ООП-код проще и выразительнее, но можно придерживаться ООП парадигмы и без них.

В этой статье разбирается решение задачи «Гистограммы» с контеста Route 256 от Ozon с помощью SIMD.

Условие задачи

Гистограммой является массив, каждый элемент которого указывает высоту столбика на соответствующей позиции. Две гистограммы считаются совпадающими, если при совмещении одной гистограммы с другой гистограммой, повёрнутой на угол 180°, получается ровный прямоугольник без наложений и пропусков.

Коннекты обычно не приносят много головной боли на начальных этапах разработки. Вообще работа с ними обычно делается один раз, во время настройки, и дальше тюнится по необходимости. Но эта необходимость возникает часто в виде непонятных ошибок, которые выкидываются в случайных местах, непонятных графиков в графане и суеты админов вашей базы данных. Я постарался собрать ту информацию, которая позволит вам не потеряться в такой ситуации и даже поможет определить суть проблемы.

Задачи на собеседованиях. Денежные переводы в SQL. Обновление счетов и уровни изоляций

Задача перевода денег в первом приближении сводится к обновлению пары строк и кажется простой — но обеспечение корректности при параллельном доступе может быть неожиданно сложным для только знакомящихся с уровнями изоляций БД.