Проектирование и рефакторинг *

Здравствуйте! Я Дина Лакеева, в разработке я с 2012 года. Сейчас я являюсь лидером системного анализа продуктового стрима в команде разработки личного кабинета МегаФона.  Практически на всех своих проектах я сталкивалась с проектированием интеграций, то есть со взаимодействием различных систем или их частей. И именно эта часть проекта меня больше всего увлекала. Интеграции – это то, в чем мне всегда хотелось развиваться, и я вижу в этом большой интерес и по сей день.

Эта статья появился на основе собственного опыта, а также консультирования коллег. Довольно часто я вижу, что поднимаются вопросы проектирования API, моделей данных, но при этом не решены концептуальные моменты, на которых строится вся логика взаимодействия и сам бизнес-процесс.  Когда я решила оформить свои мысли в статью, поняла, что хочу использовать ассоциации: система – это корабль, а проектирование новой интеграции -  это отправка его в путь по морям.

Нельзя просто взять и направиться в сторону конечной точки. Сначала нужно изучить маршрут, понять, какие у корабля есть ограничения и как их учитывать, запастись спасательными кругами и обязательно подумать, как оповещать пассажиров о бедствии.

Так вот, представим, что наша система – это корабль... О чем же стоит подумать на берегу?

Работа с процессами, которые имеются в любой компании, ведется уже не один год и кажется, что все уже давно изучено, описано и зачем еще раз подымать этот вроде бы теоретический вопрос. Дело в том, что при работе с процессами специалисты действуют в рамках установленной и принятой на сегодняшний день сообществом специалистов парадигмы, основываясь на которой осуществляется работа с ними (моделирование, контроль, анализ, совершенствование).

Имеется только один момент, который до конца не разобран и не систематизирован, хотя и оказывает значительное влияние на деятельность компании и на повышение ее эффективности – это процесс управления. При этом многие не осознают, что он является другой составной частью бизнес-процесса и неразрывно связан с операционным процессом. Так как в современных исследованиях, касающихся процессов, происходящих в организации, отсутствует ясное и точное определение и, соответственно, понимание, что такое процесс управления, то и пытаются его изобразить кто и как себе это представляет, применяя при этом инструменты, предназначенные для описания операционных процессов, и не понимая, что это разные сущности. А без описания происходящих в организации процессов управления деятельность организации оказывается неполной.

Но почему важно иметь точное понимание, что такое операционный процесс и что такое процесс управления?

На основании имеющихся знаний руководители и специалисты проводят моделирование, анализ и совершенствование бизнес-процессов, имеющихся в компании. А если знания не полные или недостаточные и не позволяют видеть всю картину деятельности сотрудников компании? Какая модель может быть разработана и какой результат может быть получен, основываясь на неполном знании и представлении и как это на самом деле осуществляется деятельность компании?

Несмотря на то, что книга «Чистый код» привнесла в наш лексикон прекрасный термин, она также снискала и дурную славу. Это руководство от 2008 года представляет собой сборник принципов и исследований, которые «дядя Боб» (Uncle Bob, то есть Роберт Мартин) выработал за годы программирования.

В итоге его практики переняли многие разработчики, одни из которых почитают их как святыни, а другие воспринимают, скорее, в качестве ориентиров, нежели строгих правил. Но, как бы вы к этому ни относились, сам дядя Боб смотрит на них не как на руководства. Он следует этим практикам всецело и очень редко допускает исключения.

Так что можно подумать, что его примеры рефакторинга из книги как минимум окажутся лучше среднего кода, который вы встречаете в повседневной работе, или хотя бы будут согласовываться с другими распространёнными советами.

Можно подумать...

Как можно Cursor IDE превратить в полноценную мультиагентную среду разработки, где каждый AI‑агент выполняет роль члена команды: аналитика, архитектора, планировщика или разработчика?

Как обеспечить высокий уровень автономности, когда система не просто отвечает на запросы, а сама движется от высокоуровневой постановки задачи к результату?

Как добиться сходимости к стабильному результату в ходе длительной самостоятельной работы команды ИИ-агентов?

Рассказываю, как я пришёл к таким результатам с помощью команды агентов под управлением оркестратора и применения принципа разрабокти «сверху вниз», когда код рождается постепенно, но осмысленно: от общей идеи до рабочего решения.

На днях подходит ко мне коллега с вопросом: «Слушай, а как в Go сделать замену логики функции в тесте?»

Я уточняю, что он имеет в виду. А он такой: «Ну, хочу monkey patching, чтобы подменять функции из коробки. Типа time.Now возвращала фиксированное время, uuid.New конкретный ID. Чтобы удобно тестироваться».

И тут я, конечно, немного завис :D

Да, технически в Go есть способы делать monkey patching (еще и есть библиотека) через unsafe, через подмену указателей на функции в рантайме. Но это настолько хрупкое и непредсказуемое решение, что я бы не советовал тащить его в продакшен-код. Особенно когда есть нормальный, идиоматичный способ решить эту задачу.

У аббревиатуры BFF кроме Backend for Frontend есть и другая расшифровка — Best Friends Forever. И в контексте статьи это только отчасти шутка. Общение фронтенда и бэкенда не всегда происходит гладко (опустим тот факт, что существует множество мемов о противостоянии фронтендеров и бекендеров): клиент запрашивает данные, бэкенд отдаёт то, что запросили, но часто данных сильно больше, чем нужно, а это значит, что запрос будет возвращаться дольше, фронтенд будет отрисовываться тоже дольше и всё это отразится на опыте конечного пользователя.

А что если между фронтендом и бэкендом построить мостик, который распределит нагрузку и сделает всех дружелюбнее? Примерно в этом и состоит суть паттерна BBF, а в статье разберём подробнее: зачем его внедрять и какую роль он играет в масштабировании современных сервисов; как мы реализуем этот подход в рамках RUTUBE, какой профит он нам даёт; почему мы отказались от GraphQL; в чём отличия от API Gateway и как вообще проектировать такие сервисы.

Казалось бы, о когнитивных искажениях в разработке и архитектуре уже написано достаточно. В профессиональных блогах и даже в научных публикациях этот вопрос поднимался неоднократно. Но, как показывают мои наблюдения, тема когнитивных искажений и их влияния на принятие решений все еще остается актуальной.

На основе личного опыта, обсуждений на конференциях и историй крупных компаний можно утверждать, что задачи меняются, технологии обновляются, но поведение команд и лидеров остается удивительно стабильным: предубеждения (bias) все так же заставляют нас наращивать усилия там, где правильнее было бы остановиться.

И раз уж эта тема дает о себе знать с регулярной периодичностью, мы предлагаем еще раз вернуться к ней — в формате размышлений и попытки описать нескольких способов снижения влияния когнитивных искажений на принятие решений. 

Привет, Хаброжители! Овладейте искусством дизайна архитектур и станьте успешным архитектором решений. Книга, написанная опытными техлидами AWS Саурабхом Шриваставой и Ниланджали Шривастав, выходит за рамки традиционных руководств для подготовки к сертификации. В ней вы найдете подробную аналитику и описания передовых методов, предназначенных для удовлетворения конкретных потребностей клиентов и решения проблем, с которыми сталкиваются современные архитекторы решений.

При разработке сложной системы приходится сталкиваться с использованием nginx в качестве reverse proxy: роутинг, список правил, регулирующих путь запроса во внутренние системы или между подсистемами.
Быстро развивающиеся сервисы обрастают правилами, назначение которых не очевидно или имеет недокументированные особенности. Проверенный способ рефакторинга таких систем: зафиксировать и вылечить упростить. Фиксировать будем тестами.

Как проверить корректность вашей конфигурации Nginx'а? Как проверить ее безопасность и нет ли уязвимостей ? Какие есть для этого варианты, их плюсы, минусы, практическая применимость и как эти проверки встроить в CI пайплайн ?
Ответы на эти вопросы под катом. Будет полезно, погнали.

Это начинается незаметно. Сначала — просто «временное решение». Потом — «сделаем рефакторинг». Но «потом» не наступает никогда. Мы называем это техническим долгом, словно он когда-то будет погашен, но прекрасно знаем — чаще всего это просто красивое описание хаоса. 

Меня зовут Алекс Гусев. Я продолжаю публикацию заметок о своём персональном опыте использования агента Codex от OpenAI для разработки веб-приложений. В этой статье я расскажу о своих выводах относительно организации каталогов верхнего уровня в проектах, разрабатываемых в паре с ИИ-агентами.

Посмотреть результат применения излагаемого подхода можно в проекте "flancer64/pwa-home-call".

Когнитивная сложность — это понятие, описывающее сложность процесса познания и мышления. Оно используется в разных областях: в психологии оно характеризует индивидуальную способность к восприятию и обработке информации. Более высокая когнитивная сложность означает, что система (будь то человек или программа) требует больше усилий для понимания и может быть трудной в поддержке.

Когнитивная сложность при проектировании приложения часто возникает из‑за смешения архитектуры кода и архитектуры приложения. В большинстве случаев эти термина никак не разделены, а также эти термины не имеют однозначного толкования, как по содержанию так и по контексту использования. В практике и литературе эти понятия часто используются как синонимы или в пересекающихся контекстах, что приводит к неоднозначности. В зависимости от контекста (например, обсуждение микросервисов, монолитов, паттернов проектирования или рефакторинга), один и тот же термин может обозначать как уровень организации кода, так и более высокий уровень организации приложения или системы. В профессиональной литературе и стандартах (например, TOGAF, ArchiMate) архитектура программного обеспечения охватывает оба аспекта и организацию кода, и организацию приложения, что еще больше стирает границы между этими понятиями.

Пора этой порочной практике сказать решительное НЕТ!

Микросервисная архитектура уже давно стала нормой для IT-продуктов. И одну из центральных ролей в таком подходе занимает API Gateway.

В этой статье разберём, что такое API Gateway, зачем он нужен в микросервисной архитектуре, какие 10 ключевых функций он выполняет, и является ли он потенциальной точкой отказа в системе.

Внутри вы найдёте много картинок и примеров схем архитектуры, чтобы объяснения были максимально понятными.

Материал будет полезен системным аналитикам, начинающим архитекторам, разработчикам и тестировщикам, особенно при подготовке к собеседованиям в продуктовые компании.

Оглавление:
Что такое API Gateway
10 главных функций API Gateway
Виды API Gateway
API Gateway - центральная точка отказа
Примеры схем архитектуры с API Gateway в нотации C4 (и не только)
Заключение и полезные ссылки

Из первых уст рассказываю как переход на Temporal обеспечил надежную доставку клиентских услуг в контексте обычного хостинга.

Агенты LLM меняют подходы разработчиков к миграции кода, превращая утомительные, подверженные ошибкам рефакторинги в интеллектуальные, полуавтоматизированные рабочие процессы. В этой статье мы показываем, как с помощью агентов перенести кодовую базу Java на TypeScript, проанализировав код, спланировав шаги и выполнив изменения с учетом архитектурных особенностей и проверки на основе CI.

Если бы меня 5 лет назад об этом спросили, я бы уверенно сказал, что не сможет. Но сейчас я уже сомневаюсь в этом.

Я уже 26 лет работаю в сфере ИТ и за это время написал немало кода. Месяц назад решил проверить, насколько действительно эффективен искусственный интеллект, и попробовать создать с его помощью сайт. И я его создал — точнее, создал его не я, а он. Вот результат: https://windowrepino.ru/. Я лишь ревьюил код и делал рефакторинг.

Да, его код не идеален и, конечно же, есть что улучшить, но он рабочий и удовлетворяет моим требованиям к нему. Более того, я понимаю, что без него я бы потратил гораздо больше времени и, возможно, обошёлся бы более простыми решениями.

Тут немного подробнее: месяц назад у меня не было даже идеи, как должен выглядеть мой сайт и что я хочу. И за этот месяц я потратил кучу времени на то, чтобы сделать фотографии, изучить архивы и объездить весь посёлок в поисках интересных мест.

Плюс сама работа с фото — выбрать хорошие кадры, обрезать лишнее, что-то поправить, где-то почистить. Всё это вместе с кодом было сделано за месяц.

Да, соглашусь, что если бы я делал такой же сайт ещё раз, то сделал бы быстрее, так как уже знаю, как он должен выглядеть и что на нём будет. Но, повторюсь, у меня даже идеи не было, когда я начинал.

Плюс в течение этого месяца у меня было немало других дел. Например, я занимался установкой и настройкой программного обеспечения для распознавания речи, менял проводку в доме — на это ушло в сумме шесть дней, не считая множества других дел, которые тоже требовали времени.

Все разработчики знают, что такое техдолг.

Но практика показывает, что даже в рамках одной команды люди могут по разному трактовать понятия техдолга, технических задач и пр.

Предлагаю разобраться, что же это такое, откуда берется и что с этим всем можно делать.

Почему одни команды релизят предсказуемо и без героизма, а другие тушат пожары на продакшене каждую неделю?

Мы решили выяснить, какие инженерные практики превращают разработку в систему с понятными процессами и предсказуемыми результатами.

Исследование 100+ респондентов.

Когда начинал разработку системы многомерного анализа данных временных рядов Dimension-UI, для внедрения зависимостей в исходном коде решил использовать Dagger 2. Практический опыт показал, что для приложений с большим количеством динамически создаваемых объектов инверсия зависимостей, реализованная в Dagger 2, не подходит.

Да, создание графа зависимостей в compile-time — это, во-первых, очень быстро, и, во-вторых, удобно: получаешь сообщения об ошибках конфигурации уже при компиляции.

Но накладные расходы на сопровождение всего этого хозяйства – прямо скажем, это боль.

Чтобы реализовать scope-зависимости, приходится писать и поддерживать много инфраструктурного кода внутри объектов, куда мы внедряем зависимости. В Dagger 2 такая реализация, во-первых, «загрязняет» код, а во-вторых, серьезно осложняет тестирование. Изолировать методы удобным способом не получается: в тестах нужно писать очень много кода, чтобы прокинуть необходимый контекст и корректно мокировать внешние зависимости. Я туда просто не полез — покрывал unit- и UI-тестами только базовую функциональность, где были Singleton-зависимости.

Даже с одними Singleton’ами приходится поднимать отдельную тестовую инфраструктуру для запуска приложения в тестовом режиме. Это не просто неудобно — это очень затратно по времени. Если сравнить усилия, которые надо потратить на реализацию тестирования подобного функционала в Spring и Dagger… Сравнение будет не в пользу Dagger. В целом я начал думать о переходе на runtime-генерацию графа зависимостей.

Mobile System Design — один из ключевых навыков мобильного инженера.

Именно он часто определяет уровень зрелости: в реальной работе, на собеседованиях и в матрицах компетенций компаний.

Но вокруг этой темы полно разночтений и разных трактовок — отсюда споры, путаница и хаос.

В этой статье я систематизирую Mobile System Design как дисциплину: покажу, какие навыки действительно важны и как они проверяются. Это не личное мнение, а выжимка из опыта инженеров, требований собеседований, литературы и практики команд.