Go *

Язык программирования Go был разработан для высокопроизводительных многопоточных приложений, и его система планирования горутин играет ключевую роль в эффективном использовании аппаратных ресурсов. В отличие от традиционных потоков ОС, горутины легче, создаются быстрее и управляются встроенным планировщиком Go, который распределяет задачи между доступными процессорами.

В этом тексте я рассмотрю, как Go-программа использует вычислительные мощности, как работает планировщик горутин и какие механизмы обеспечивают эффективное выполнение кода. Мы разберем принципы распределения задач, взаимодействие горутин с потоками ОС, а также механизмы синхронизации и асинхронного ввода-вывода. Это поможет лучше понять, как Go обеспечивает высокую производительность при работе с конкурентными процессами.

Привет, Хабр!

Сегодня рассмотрим regexp — стандартный пакет Go для работы с регулярными выражениями. Если вы уже пользовались регулярками в других языках (например, Python, JavaScript или Perl), то знаете, как они могут нагружать процессор и вызывать некоторые подвисания.

Основное отличие Go — он использует движок RE2, который не поддерживает бэктрекинг. Это значит, что он работает за линейное время и не устроит сюрпризов в виде зависшего сервера.

Привет! Меня зовут Настя Бережная, я – DevOps-инженер, и в этой статье я расскажу о том, как мы пробовали использовать для решения своей задачи экспортеры Nvidia DCGM-Exporter и nvidia-gpu-exporter. Спойлер: как следует из названия статьи, несильно получилось договориться с этими двумя „товарищами”, о чем я расскажу далее. После некоторых скитаний по документациям, форумам и попытками настроить экспортер малой кровью, было решено создать свой.

Привет, Хабровчане! Сегодня я хочу рассказать о своём небольшом проекте - пакете goform, который я написал для упрощения работы с HTML-формами в Go. Это не просто ещё один пакет, а результат моего опыта и желания сделать процесс работы с формами более удобным и эффективным. В этой статье я поделюсь историей создания, функциональностью пакета и тем, как он может быть полезен другим разработчикам.

Аутентификация в мобильных приложениях с помощью Telegram Login Widget обделена информацией как официальной документации, так и в интернете. В этой статье поделюсь примером реализации входа в iOS приложение c помощью Telegram. В статье приведены сниппеты кода на Typescript + React, Go и Swift.

Как обеспечить высокую производительность PostgreSQL и эффективно управлять соединениями? В этой статье мы разберёмся, как правильно настроить пул соединений, какие преимущества он даёт и как избежать распространённых ошибок. Делимся нашим опытом перехода с MongoDB на PostgreSQL и работы с пулом в Go с использованием pgx.

Omap — это пакет Golang для работы с потокобезопасными упорядоченными map. Упорядоченная map содержит map golang, list и mutex для выполнения функций упорядоченной map.

Упорядоченная map— это map, которая запоминает порядок элементов. Map можно итерировать для извлечения элементов в том порядке, в котором они были добавлены.

Поиск подстроки в строке — важная задачка в текстовой обработке. В Go стандартная библиотека имеет strings.Index, но он использует простой перебор символов, который работает с O(n × m) в худшем случае, где n — длина текста, m — длина подстроки.

Алгоритм Кнута-Морриса-Пратта решает эту проблему, используя префикс-функцию, которая позволяет пропускать заведомо ненужные сравнения. В результате его сложность O(n + m), что делает его подходящим для больших текстов и множественных поисковых запросов.

Привет, Хабр!

Сегодня рассмотрим библиотеку libp2p в Go. libp2p — это модульная библиотека для построения P2P-сетей. Libp2p выросла из проекта IPFS, но теперь активно используется в блокчейнах, мессенджерах и других децентрализованных приложениях. Главная фича библиотеки — она даёт возможность полностью контролировать P2P-коммуникации.

Libp2p разделена на несколько модулей, которые можно подключать по мере необходимости.

Третья часть статьи, в которой Виталий Лихачёв, SRE в booking.com и спикер курса Слёрма «Golang-разработчик» рассказывает, о чём стоит подумать перед выкаткой сервиса в жестокий прод, где он может не справиться с нагрузкой или деградировать из-за резких всплесков при наплыве пользователей и по вечерам.

Статья состоит из 5 частей, которые выходят по очереди:

1. Надежность.

2. Масштабируемость/отказоустойчивость.

3. Resiliency/отказоустойчивость.

4. Безопасность. Процесс разработки. Процесс выкатки.

5. Наблюдаемость. Архитектура. Антипаттерны.

В этой статье мы рассмотрим процесс создания кастомного scheduler'а для Kubernetes, ориентируясь на Kubernetes Scheduling Framework.

Обычно для назначения подов на вычислительные узлы используется стандартный планировщик, который, проанализировав различные параметры, автоматически выполнит оптимальное размещение (например, распределит поды таким образом, чтобы не размещать их на вычислительных узлах с недостаточными ресурсами).

В одном из наших проектов, где мы использовали оператор Strimzi для развёртывания кластеров Kafka, заказчик выдвинул специфические требования по размещению данных, резервному копированию и восстановлению.
Одним из ключевых пунктов стал вопрос строгой привязки экземпляров приложения к вычислительным узлам.
Для этого нам пришлось создать кастомный scheduler, учитывая нюансы инфраструктуры, особенности приложения и требуемые правила размещения.

На это задание я наткнулся в процессе недавнего поиска работы - компания занимающаяся разработкой игр (по-моему, Lesta Games) предлагала его выполнить до отклика на HH. То есть "присылайте отклик вместе со ссылкой на ваше решение" или в этом духе. А я обожаю тестовые задания - такой шанс быстро напедалить с нуля какой-то код и потом спокойно про него забыть :) Здесь задачка была сформулирована не слишком конкретно - мне такие кажутся скорее "поводом поговорить" - поэтому любопытно обсудить подобный кейс с сообществом, знатоками и сочувствующими. Речь шла про позицию Go-разработчика - но задание достаточно language-agnostic - так что читайте смело!

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! 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.

В статье показано, как реализовать встраиваемый типизированный DSL на Go. Рассматриваемое представление будет типобезопасным, т.е. не позволит сконструировать некорректные выражения (термы), но допускает разные интерпретации выражений. Система типов DSL один-к-одному маппится на систему типов Go, поэтому весь type-checking производится компилятором.

Обычно для этого требуются GADT или HKT. В статье показан механизм кодирования выражений, который не зависит ни от первого, ни от второго.

Не все знают, как писать функциональные тесты. В этой статье будут библиотеки, фишки про функциональные тесты, а самое главное — попрактикуемся их писать на примере Rest API.

Начну с того, что я C#-разработчик, но Go мне очень нравится и один из проектов я решил для разнообразия и расширения знаний написать в связке Go + React.js + MongoDB. И тут я понял, что не могу найти библиотеку пакет для чтения единых настроек конфигурации из разных источников. Часть настроек была в .env, часть - в переменных окружения. Хотелось получить экземпляр одной структуры со всеми значениями, выполнив какую-то одну функцию. Возможно, плохо искал. Но, не найдя, решил написать своё. Тем более у меня уже был опыт работы над подобным open-source проектом, но для C#.

Я никогда ранее не писал пакетов для Go, поэтому просто начал писать код как для программы, чтобы просто смотреть, запускать, тестировать. Понять, насколько это реализуемо. А потом уже оформил в пакет.

Создание собственного фреймворка — это всегда вызов, особенно когда на рынке уже существуют мощные и популярные решения. Вдохновившись Laravel, я решил создать свой фреймворк для языка Go, который будет сочетать лучшие практики и удобства, предоставляемые Laravel, с производительностью и простотой Go. В этой статье я расскажу о процессе разработки, основных особенностях моего фреймворка и о том, как я надеюсь получить обратную связь для его улучшения.

Всем привет! Я Ваня Ахлестин, занимаюсь поддержкой и развитием аналитической платформы кластера Search&Recommendations на базе Spark и Hadoop в Авито. Сегодня расскажу, как начать использовать ваш код из Python или PySpark и не тратить много времени дорогих разработчиков.