Последние несколько недель в рамках спринта наша команда занималась написанием нагрузочного тестирования. Чтобы протестировать основные сценарии работы новой группы сервисов. Сервисы взаимодействуют по GRPC, что осложняло процесс тестирования.
В рамках нагрузочного тестирования мы собирались проверить целесообразность выбора в пользу GRPC. А также понять допустимые лимиты и пропускную способность, написанного сервиса.
Привет, Хаброжители! Мы издали главную книгу по Scala, популярному языку для платформы Java, в котором сочетаются концепции объектно-ориентированного и функционального программирования, благодаря чему он превращается в уникальное и мощное средство разработки.
Всем привет! Меня зовут Артем, я бэкенд-разработчик в команде клиентского бэкенда. Одна из важных частей моей работы — это снижение латенси нашего бэкенда. История, о которой я расскажу в статье, как раз и началась с одной из таких задач. Звучала она следующим образом:
В одном из эндпоинтов чекаута 99 перцентиль латенси пробивает SLO. Нужно это исправить.
Соответственно, возникает вопрос: как максимально быстро и точно найти причину тормозов очень низкочастотного запроса на 99 перцентиле и что делать, чтобы ее устранить? Ответом на него стала библиотека для полуавтоматического поиска узких мест в распределененных системах. Ссылка на гитхаб будет в конце статьи.
О «пороге входа» для Scala-программиста, переходе с Java, востребованности таких спецов на российском рынке в 2022 году мы поговорили с Алексеем Долгим (@sinc86), ведущим инженером-программистом департамента разработки компании «Криптонит».
Советы по книгам и курсам для самостоятельного изучения Scala прилагаются.
Это руководство, прочитать которое я хотел бы много лет назад, когда только начинал свой путь в Scala. Мне пришлось потратить большое количество времени на бесполезные блуждания вокруг да около, чтобы прийти к простым и действенным советам, описанным в этой статье.
Несколько дней назад в твите Мартина Одерски (Martin Odersky) была анонсирована новая экспериментальная фича под названием "проверка захвата".
Эта фича — новая глава в десятилетней борьбе за добавление чего-то похожего на систему эффектов в scala 3. Она имеет некоторое сходство с предложением линейных ограничений для Haskell и лайфтайма rust.
Проект Loom добавит в Java 19 виртуальные треды. Что это? Новые перспективы для рынка труда нарисовались в предыдущей части заметки. В аспекте внутренностей JVM про Loom рассказывает Иван Углянский: рекомендую его доклад «Thread Wars — проект Loom наносит ответный удар».
Здесь мы оценим, как добавка повлияет на современные подходы серверной разработки. Потеснит ли новинка Scala и Kotlin с их фреймворками? Заодно ответим на вопрос «а в какой мере Loom — реактивный»?
Недавно, 6 мая этого года, в OpenJDK вошёл JEP 425, который добавит к Java 19 в качестве превью-фичи Виртуальные треды.
Пожалуй, этот JEP — самое большое изменение семантики языка после появления Дженериков. Его масштабы трудно оценить. Для начала попробуем прикинуть, как оно может отразиться на нашей зарплате.
Привет Хабр! Пятничного тру ФП хардкора с Free Monad, Таглес Финал, Монад трансформерами, Refined Types, Smart Constructors и прочим таким вам в ленту. Хардкор сам себя в ленту не принесет так что погнали.
Гексагональная архитектура делит наш код на три основные части.
1) Primary Adapters,
2) Secondary Adapter
3) Logic aka Domain.
Одним из наибольших преимуществ использования Scala является его типобезопасность. Если подходить к выбору типов в нашем коде осознанно и с разумной степенью осторожности, то компилятор может помочь нам найти более правильное решение или же указать, где мы можем ошибаться.
Есть несколько подходов, посредством которых мы можем помочь системе типов и языку в целом дать нам еще больше уверенности в коде, который мы проектируем.
В это пример я буду рассматривать только парсинг и валидацию токенов что уже пришли в мое API в Authorization хедере. Для генерации токенов, регистрации пользователей и прочего SSO есть много готовых решений которые легко установить или даже устанавливать не надо. Например, Auth0, Keyckloak, IdentityServer4. В пример е буду работать с Tapir который может использовать в качестве бекенда http4s, Akk HTTP, Netty, Finatra, Play, ZIO Http, Armeria. Я буду использовать Tapir + Http4s.
Несколько дней назад мы увидели новую экспериментальную фичу под названием “проверка захвата” (capture checking), анонсированную в твите Мартина Одерски (Martin Odersky).
Эта фича является новой главой в десятилетней борьбе за добавление какой-либо формы системы эффектов в scala 3. Она имеет некоторое сходство с предложением линейных ограничений (linear constraints) для Haskell и временами жизни (lifetimes) Rust.
Привет!
В этом посте разберем, как обрабатывать объекты JVM, сгенерированные из схем Avro, в датасетах Spark. Вместе с этим рассмотрим, как организовать код при помощи шаблона функционального программирования "класс типов" (type class) на языке Scala.
Потоки (thread) в приложении можно разделить на три категории:
1. Нагружающие процессор (CPU bound).
2. Блокирующие ввод-вывод (Blocking IO).
3. Неблокирующие ввод-вывод (Non-blocking IO).
У каждой из этих категорий своя оптимальная конфигурация и применение.
Андрей Обухов из DINS расскажет, что такое Software Transactional Memory. Ахтям Сакаев из компании «Метр квадратный» поделится, как исключить баги на этапе моделирования с использованием ADT. Участие бесплатное, но необходимо зарегистрироваться. Подробности под катом.
Последнее время меня часто спрашивают о паттерне "fire-and-forget": как его применить в Cats Effect и какие потенциальные проблемы могут возникнуть. Поэтому я решил написать небольшой пост. Надеюсь, вам понравится!
Подробнее о Cats Effect и конкурентности читайте в моей книге Essential Effects.
В Scalac мы ежедневно разрабатываем и внедряем распределенные приложения с высокой степенью параллелизма. Распределенные системы в настоящее время активно развиваются и не собираются в этом останавливаться. В архитектуре подобных систем, помимо Kubernetes, важное место занимает Apache Kafka.
Мы используем Apache Kafka как основу для асинхронного взаимодействия микросервисов. Простота масштабирования, устойчивость к потере и повреждению данных, репликация и легко достижимый параллелизм через консьюмер-группы (consumer groups) — вот только некоторые из причин, почему Kafka является одним из основных инструментов построения распределенных систем.
Lightbend Cloudflow - open-source фреймворк для построения конвейеров потоковой обработки данных, объединивший в себе тройку популярных сред: Akka, Flink и Spark.
Под катом: demo-проект и обзор фреймворка с точки зрения общей концепции и разработки.
Перед началом хочу позволить себе небольшой, но важный дисклеймер.
Я не стараюсь вам продать этот cпособ как панацею.
Я лишь хочу рассказать вам ещё один способ представлять данные и показать, как его можно использовать, на конкретном примере.
Как и все остальные подходы, этот имеет свои недостатки. И кое-где придётся приседать. С этими приседаниями мы встретимся довольно скоро.
«Не думайте, что я сейчас буду развивать эту концепцию, а затем разочаруюсь в ней. Такой драматургии не будет. Я изначально уже в ней разочарован.»
Роман Михайлов
Ещё хочется заметить, что далее все примеры кода будут приводиться на Haskell. Но в конце я покажу, как можно некоторые из них повторить на Scala.
Конечно, прежде, чем писать этот раздел, я полез в интернет, чтобы посмотреть, как этот термин определяют другие люди. Чёткого определения я не нашёл.
Грубо говоря, HKD — это то, что предоставляет возможность держать в одном типе данных сразу несколько представлений. Давайте посмотрим на примеры.
