Node.JS *

Привет! Меня зовут Сергей Востриков, я руковожу направлением Маркет и интеграций в Битрикс. Моя команда развивает решения для разработчиков тиражных решений и индивидуальных кастомизаций. Сегодня я хочу рассказать про наш новый официальный SDK под JavaScript для работы с REST API Битрикс24. Он опубликован в виде отдельного репозитория на Github и распространяется на условиях лицензии MIT. 

В этом посте — о принципах разработки SDK, наших планах по его обновлению и том, как можно повлиять на развитие инструмента. 

Бывало ли у вас так, что вы придумали у себя в голове идеальное приложение, в котором есть все вам необходимое (ну или хотя бы какой‑то обязательный минимум)? Вот вы нашли приложение, которое должно решать те задачи, что вы себе придумали, но как только принялись его проверять в действии, пришли к выводу, что все совсем не так радостно.

Вот вы сказали себе: «Ну ладно, это же опенсорс! Значит можно попробовать что‑то с этим сделать своими силами. Заодно и внести посильный вклад в развитие этого продукта. Что может быть лучше?» Но реальность оказалась иной. Код для непрограммиста оказался довольно сложный, принятая разработчиками архитектура приложения также вызывает вопросы (конечно, скорее всего только у меня) и т. д.

К чему это я? Начну с небольшой предыстории.

Привет, Хабр!

В этой статье — история запуска Telegram Mini App, куда за трое суток пришло 100.000 реальных пользователей.

Покажу, как мы масштабировали Node.js приложения на многоядерных серверах, увеличивали RPS в 10 раз, боролись с N+1 проблемой в MongoDB и снижали нагрузку на CPU. А ещё расскажу как мы быстро настроили мониторинг через Grafana, подключили Cloudflare и интегрировали Sentry. Поделюсь практическими инсайтами о том, на что стоит обращать внимание в первую очередь, и как эти инструменты помогли нам оперативно находить узкие места и устранять сбои в реальном времени. Всё, о чём будет в этой статье, основано на том, что действительно сработало. Кроме того, расскажу, какие моменты мы упустили до запуска.

Это разбор с цифрами, графиками и практическими выводами. Он может сэкономить вам время, нервы и деньги, если вы готовитесь к запуску Telegram Mini App или просто работаете с Node.js-приложениями, которые могут оказаться под серьёзной нагрузкой.

Это вторая часть истории — про то, как мы запустились и что сломалось первым после релиза. Тут будет про то, как мы это чинили и какие решения приняли, чтобы приложение продолжало работать под нагрузкой.

Первая часть про подготовку к запуску доступна здесь.

Привет, Хабр!

В этой статье — история запуска Telegram Mini App, куда за трое суток пришло 100.000 реальных пользователей.

Покажу, как мы масштабировали Node.js приложения на многоядерных серверах, увеличивали RPS в 10 раз, боролись с N+1 проблемой в MongoDB и снижали нагрузку на CPU. А ещё расскажу как мы быстро настроили мониторинг через Grafana, подключили Cloudflare и интегрировали Sentry. Поделюсь практическими инсайтами о том, на что стоит обращать внимание в первую очередь, и как эти инструменты помогли нам оперативно находить узкие места и устранять сбои в реальном времени. Всё, о чём будет в этой статье, основано на том, что действительно сработало. Кроме того, расскажу, какие моменты мы упустили до запуска.

Это разбор с цифрами, графиками и практическими выводами. Он может сэкономить вам время, нервы и деньги, если вы готовитесь к запуску Telegram Mini App или просто работаете с Node.js-приложениями, которые могут оказаться под серьёзной нагрузкой.

Это первая часть истории — про то, как мы готовились к запуску, что предусматривали и на что делали ставку.

Во второй части будет про то, что именно сломалось первым после релиза, как мы это чинили и какие решения приняли, чтобы приложение продолжало работать под нагрузкой.

Цикл продуктовой разработки часто напоминает весы: с одной стороны, системное проектирование, подбор основополагающих инструментов, масштабные рефакторинги. С другой — совокупность локальных решений, принимаемых для точечных улучшений в системе. И самое сложное тут: соблюдать баланс. Как понять, когда имеет смысл вмешаться «хирургически», а когда — предпочесть вместо конкретной проблемы решить (или предотвратить) целый класс проблем?  

Иногда нащупать границу между «масштабом» и «целесообразностью» получается почти что случайно. Однажды мы в Сравни подступились к переделке чата в нашем мобильном приложении, и на старте расценивали задачу как «ещё один рядовой продуктовый кейс». Но планы по модификации фичи быстро переросли в создание универсального инструмента: конструктора сценариев на базе Backend Driven UI.

В итоге мы не просто заменили чат более удобной альтернативой, а в целом научились гибко управлять фронтендом приложения. Со всеми сопутствующими плюсами как для бизнеса, так и для самих разработчиков (теперь, чтобы реализовать некоторые изменения на экранах, даже не обязательно быть фронтендером или мобильным разработчиком!).

Подробности о нашем сценарном BDUI-движке — этапах его создания, вариантах использования и нюансах технического устройства — читайте под катом.

Привет, Хабр!

В этой статье рассмотрим, почему безобидная строчка await fetch() неожиданно превращается в тормоз, где именно она зарывает драгоценные миллисекунды — и что можно сделать с этим.

После прочтения этой статьи вы хорошо поймете следующее:

• как работает цикл событий (event loop) в Node.js, включая все его фазы
• как Node.js выполняет JavaScript в одном потоке (single thread)
• как Node.js использует библиотеку libuv и внутренние API для обработки асинхронных операций
• почему знание работы цикла событий так важно для написания эффективного серверного кода

Понять, как JS работает "под капотом" в браузере (см. эту короткую 15-минутную статью), проще, чем понять устройство Node.js. В браузере нет сложных фаз и многослойных механизмов, как в Node.js.

Но почему в Node.js все устроено сложнее? Зачем столько фаз, которые так непросто понять?

Привет, с вами снова я – Дмитрий, React-разработчик, хотелось бы сегодня затронуть тему среды выполнения JS. Многие знают, другие уже подзабыли, а новички — вовсе не в курсе. В общем, эта статья точно найдёт своих читателей. Постараюсь простыми словами и по делу.

В последнее время активно занимаюсь разработкой Telegram-бота с использованием Serverless-подхода в Timeweb и Vercel сервисах.

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.

Я уже более 7 лет активно использую TypeScript, применяя его в самых разных сценариях — от простых типизированных переменных до сложных условных типов и интерполяции. Однако TypeScript продолжает удивлять: сегодня я открыл для себя ещё один элегантный сценарий использования автовыведения типов в дженериках и функциях.

В этой статье разберём, как TypeScript автоматически выводит типы в дженериках на примере функции fetchFile из моего кода.

Всем привет! Хочу поделиться своим подходом к созданию чат-бота с функцией «умной документации» для проекта, над которым я работаю. **Я не являюсь экспертом в области ИИ, поэтому любые предложения и улучшения приветствуются!**

Цель этой статьи — **не** создавать очередной туториал по сборке чат-бота с OpenAI. Таких материалов уже достаточно.

Вместо этого я расскажу, как **индексировать документацию**, разделив её на **удобоваримые фрагменты**, создать для них **векторные представления (эмбеддинги)** с помощью OpenAI и выполнять **поиск по схожести**, чтобы находить наиболее релевантную информацию по пользовательскому запросу.

В моем случае документация представлена файлами в формате Markdown, но это может быть любой текст, объект базы данных и т.д.

---

## Зачем?

Потому что бывает сложно найти нужную информацию. Я хотел создать чат-бота, который может отвечать на вопросы по определенной теме и предоставлять соответствующий контекст из документации.

Такой ассистент может использоваться в разных сценариях:

- **Быстрые ответы на частые вопросы**

- **Поиск по документации как в Algolia**

- **Помощь пользователям в навигации по документации**

- **Анализ пользовательских вопросов и хранение их для анализа**

---

## Краткое содержание

Ниже приведены три основные части решения:

1. Чтение файлов документации

2. Индексация документации (разбиение, перекрытие, эмбеддинги)

3. Поиск по документации и интеграция с чат-ботом

---

## 1. Чтение файлов документации

Вместо того чтобы жестко прописывать текст, вы можете просканировать папку и найти все `.md` файлы с помощью `glob`.

Пишу про полезные материалы про IT, и собираю свой ламповый нетворкинг тут - https://t.me/+434aQiGpZtAyNTU6. Присоединяйтесь!

Оглавление.

На входе — обычный push. На выходе — коммит, улучшенный с помощью LLM, сохранённый в векторной базе, доступный для поиска и семантического анализа. Пишем простой MCP-сервер для трекинга изменений ваших проектов.

Привет, Хабр!

Сегодня я хочу поделиться с вами руководством, как реализовать Static Site Generation (SSG) в React без использования сторонних фреймворков, таких как Next.js, TanStack Start, React Router и им подобных. Сразу оговорюсь: я не считаю их чем-то «плохим» и не агитирую против их применения. Всё гораздо проще: иногда по тем или иным причинам нет возможности использовать эти инструменты, или самостоятельная реализация оказывается предпочтительнее из-за количества изменений в кодовой базе.

Если вам интересна тема стратегий рендеринга веб-приложений, то прошу под кат.

Pyroscope — это мощный инструмент непрерывного профилирования, созданный для мониторинга производительности приложений в реальном времени. В этой статье мы рассмотрим, как быстро развернуть Pyroscope, подключить к нему Node.js приложение и проанализировать поведение кода без использования Grafana Alloy.

Цель заключалась в создании мобильного приложения, которое бы сделало путешествие еще комфортнее для пассажиров. Приложение должно было стать связующим звеном между компанией и ее клиентами, предлагая им удобные сервисы прямо на борту теплохода. Среди ключевых функций были такие возможности, как — заказ еды и напитков, бронирование экскурсий и покупка сувениров. Также важно было обеспечить удобство для самой компании, автоматизировав процессы и снизив нагрузку на персонал.

Привет, Хабр!

Начиная думать о следующем пет-проекте, мне хотелось решить какую-нибудь проблему, которая болит не только мне, но и людям вокруг. Взгляд пал на барахолки в телеграм чатах Грузии = потребность в поиске нужных вещей там без постоянного мониторинга десятка групп. Казалось бы, не так и сложно, но на деле я столкнулся с весьма интересными подводными камнями, о решении которых и хотелось бы тут рассказать.

Статья — технический разбор моей попытки построить сеть каналов‑барахолок в Telegram, которая включала бы в себя все объявления уже существующих и устранила фактор хаоса (спам, коммерция, мусорные сообщения). А так же поверх — бота с подпиской на объявления по ключевыем словам.

Хочу поведать о своей библиотеке для написания тестов в транзакция при работе с MySQL.

Я люблю писать тесты для своего кода, но при этом не люблю писать моки и всю необходимую для них обвязку. Особенно это касается базы данных ибо как правило замокать вызовы внешних сервисов и очереди сообщений, еще не так сложно, а вот с БД все гораздо сложнее, ведь взаимодействие с ней обычно довольно «богатое». И это ведет к тому, что приходится писать много хрупких и утомительных моков, и при этом сами запросы к БД не покрываются тестами (а там зачастую могут таиться ошибки связанные с некорректными запросами или ошибками миграции схемы).

Современные сервисы (вебсайты) повсеместно ставят для защиты капчу, усложняя жизнь разработчикам, SEO-специалистам и автоматизаторам (хотя изначально цель не в том, чтобы насолить автоматизаторам, а в том, чтобы минимизировать чрезмерную нагрузку на ресурс от таких вот ребят). Среди большого количества капч особняком стоит Google reCAPTCHA Enterprise – это одна из самых продвинутых систем защиты от ботов в этой линейке.