Node.JS *

В части 1 мы выяснили, что объекты в Heap не освобождаются сами по себе этим занимается Garbage Collector. Но как именно GC решает, что можно удалить? Если подумать, задача не такая очевидная: объект не нужен - понятие логическое, а GC работает с физическим графом ссылок.

Ответ в том, что GC не пытается угадать намерения программы. Он задаёт более простой вопрос: можно ли добраться до этого объекта из работающего кода? Если нельзя объект недостижим, и никакой код уже не сможет его использовать. Значит, память можно вернуть.

Алгоритм, реализующий эту логику, называется Mark and Sweep.

AI-агенты пишут код за секунды.
Через месяц этот код начинает ломаться — не из-за багов, а потому что мир вокруг него изменился.

Я столкнулся с этим, когда Express API, сгенерированный Claude, умер через 28 дней.
Перегенерация помогала… ровно до следующего обновления зависимостей.

В итоге я попытался решить не проблему кода, а проблему воспроизводимости AI-решений — и случайно пришёл к идее CI/CD для мира, где код пишет не человек, а модель.

В статье — про «гниение» AI-кода, Execution Plans, проверку смысла вместо проверки файлов и почему в большинстве случаев чинить можно без повторного вызова LLM.

Долгое время я использовал пакет request (теперь устаревший) для выполнения HTTP-запросов в Node.js. Затем в моду вошли промисы (promises), и я переключился на request-promise (также ныне устаревший). Затем я начал использовать axios и думал, что на этом все... но ошибался. История HTTP в Node.js продолжает эволюционировать, и это прекрасно.

Выполнение запросов HTTP - одна из самых распространенных задач в Node.js. Будь то обращение к API, получение данных из внешнего сервиса или разработка веб-скрейпера (scraper), важно знать, как делать это эффективно. Хорошая новость состоит в том, что начиная с Node.js 18 в качестве глобальной переменной доступен стандартный fetch(). Если вы использовали fetch() в браузере, то уже знаете, как использовать его на сервере. Никаких дополнительных зависимостей, никаких оберток, только тот же знакомый API, предоставляющий все необходимое для выполнения запросов HTTP современным способом в Node.js.

Последние пару лет изменили то, как пишется код. Copilot, Cursor, ChatGPT, Claude - все это генерирует вполне работающий JavaScript быстрее, чем успеваешь сформулировать задачу. Это удобно. Но у этого удобства есть обратная сторона, сгенерированный код работает правильно в смысле делает что просили, но не всегда правильно в смысле не течет по памяти и не роняет прод под нагрузкой.

Модели хорошо знают синтаксис и паттерны. Они значительно хуже разбираются в том, что происходит под капотом конкретного движка. Closure, захватывающий лишние данные. Event listener, который никогда не снимается. Объект, который непреднамеренно продлевает жизнь половине DOM дерева. Все это - настоящие ошибки, которые реально встречаются в проде и ни один линтер их не поймает.

Чтобы замечать такие вещи при ревью, нужно понимать, как именно V8 хранит объекты и когда решает их удалить. Это не академическое знание - это инструмент, который меняет то, на что смотришь в коде.

Эта серия состоит из трех частей. Первая - про то, как V8 вообще организует память, что такое Stack и Heap, чем они отличаются и что такое pointer. Вторая - про сборщик мусора, как он определяет, что живо, а что нет и как делает это, не останавливая программу надолго. Третья - практическое применение, откуда берутся утечки памяти, как их искать и как писать код, который не создает лишней работы для GC.

В прошлой части я остановился на том что собрал свое приложение, наладил работу и залил в google play. Здесь будет не то чтобы полноценный гайд, скорее тот путь что я прошел и попытка получить опыт в написании статьи

Представим ситуацию: идет тяжёлый спринт, вы выполнили кучу задач, написали тонну нового функционала, готовитесь к релизу и вдруг обнаруживайте, что часть фич перестала работать! Идёте разбираться и обнаруживайте, что оказывается бэкендер Вася в последний момент решил переименовать поля в json-е, а вам об этом не сказал!

Ситуация образная, но позволяет быстро обрисовать одну из болей во время разработки. В этой статье я бы хотел рассказать об одном из вариантов её решения в коде с помощью подхода Единого источника истины(Single source of truth).

Вы когда-нибудь писали плагин для semantic-release? А хотели бы? Если да, то идем дальше. Расскажу, как это сделать и самое главное это не сложно. А в конце Вас ждет репозиторий, который вам поможет начать проект.

Привет! Меня зовут Алексей, я работаю в команде Авторизации Банки.ру. Сегодня хочу познакомить Вас с тем, как можно написать свой плагин для semantic-release.

Многие проекты рано или поздно утыкаются в «потолок» стандартного поиска. Обычный LIKE перестает справляться, когда данных становится больше 100 тысяч строк, а пользователи начинают ошибаться в каждом втором слове. Типовым решением в такой ситуации считается внедрение Elasticsearch или Meilisearch.

Но внешние движки — это всегда «налог» на инфраструктуру: лишняя память, задержки на сетевой хоп и, самое главное, головная боль с синхронизацией данных. В этой статье мы разберем, как выжать из PostgreSQL производительность специализированного поисковика, используя Node.js как оркестратор параллельных стратегий и механизм AbortSignal для предотвращения лишней нагрузки на БД. Разбираем внутреннее устройство SDK pg-smart-search.

Архитектура большинства гарант-сервисов неразрывно связана с рисками: ошибками, возможностью мошенничества, сложными и непрозрачными схемами. Ее можно заменить аналогом с принципиально другим уровнем безопасности — системой по модели эскроу. В ней нет необходимости доверять человеку, только математике.

Показываем, как реализовать технические гарантии безопасности сделок с помощью MultiSig-кошельков, Node.js, smart-контрактов, TronWeb v5. Разбираем код и логику проектирования P2P-платформы, которая не может украсть деньги пользователя (даже если захочет) 👇

Интегрируем российские AI-сервисы (GigaChat от Сбера, YandexGPT и Yandex 360) с OpenClaw — open-source платформой для AI-агентов. Создаём русскоязычных агентов, подключаем CalDAV календарь и Yandex Disk. Все с нуля, с кодом и troubleshooting.

Привет, Хаброжители! Node.js — это технология, которая изменила современный веб. Более 10 миллионов разработчиков по всему миру используют ее для создания быстрых и масштабируемых приложений.

Эта книга поможет вам присоединиться к их числу и превратить знания JavaScript в уверенные навыки бэкенд-разработки.

Вы научитесь создавать надежные, быстрые и масштабируемые приложения, востребованные в таких компаниях, как Amazon, Netfl ix, LinkedIn.

Как любой другой язык программирования, JavaScript позволяет создавать элементы доступные в любом месте приложения. И, как и с другими механизмами, JS тут имеет свои уникальные, но важные особенности, которые мы подробно сейчас рассмотрим.

Глобальная область видимости может принимать различные формы в зависимости от того как загружаются код JS...

Здравствуйте, коллеги программисты!

Большинство фейлов в CI — это мелочи: забытый console.log, форматирование, линт, сломанный импорт, файл без теста. Такие ошибки не должны доезжать до сборки или код-ревью.

Git-хуки позволяют запускать проверки прямо во время git commit и блокировать коммит, если были обнаружены нарушения.

В прошлой статье я рассказывал про скрипты, которые я использую для проверки качества кода в PHP/Laravel.

В этой статье я хочу рассказать о скриптах для JavaScript/TypeScript и Python — линтинг, форматирование, тесты, статический анализ и проверка наличия тестов.

Все скрипты, описанные в статье, находятся здесь.

В версии 1.58.0 библиотеки prisma-sql появился метод $batch, который позволяет выполнять несколько Prisma-запросов за один раунд-трип к базе данных.

Наконец таки статья о том как я облажался. Точнее — как облажалась команда, но ответственность все равно моя. Это разбор конкретной ошибки, которая стоила реальных денег.

Что делать, если после статьи на Хабре количество пользователей выросло вдвое (даже если их стало всего десять)? В этой статье я пройду путь от "крепкого" монолита до взрослой архитектуры с разделением на API, Web и Auth. Поделюсь опытом создания изолированного тестового контура и разберу, почему модная связка Bun + Vercel на реальном продакшене может стоить вам нескольких седых волос и часов дебага.

Бесплатный агент с 100K+ звёзд на GitHub, который реально выполняет задачи — не просто отвечает текстом.

Детскую игру на листочке переводим в браузер с помощью ИИ. Повайбкодим и испытаем на себе, на сколько это возможно, чтобы за тебя писал код ИИ на самом простом примере.

Всем привет.

В этой статье мы продолжим дорабатывать базовые инструменты для работы с инвестициями и начнем изучать индикаторы.

Здравствуйте, товарищи! Недавно мне понадобилось сделать простой бэкенд для онлайн-песочницы в своем open source проекте. Сейчас для таких задач есть много конструкторов и low-code решений, типа n8n. Но я "по старинке" решил взять serverless с лямбдами, поскольку в позапрошлой компании плотно работал с этим стеком.

Вспоминая тему serverless, я обнаружил, что в русскоязычном пространстве, и на Хабре в частности, почти не освещена одна полезная техника. Пришло время исправить ситуацию и заполнить пробел данной статьей!