Введение

В рамках предыдущих статей мы выделили область применения подхода и рассмотрели основные методологические принципы Domain Driven Design.

В данной статье я хотел бы обозначить основные современные подходы к построению архитектуры корпоративных систем: Supple, Screaming, Clean и дать им свою четкую интерпретацию в виде полноценного готового решения.

В дальнейшем рассмотрим каждый шаблон проектирования подробно: обозначим область применения, приведем примеры кода, выделим рекомендуемые практики. В итоге, напишем готовый микросервис.

В этой статье я хотел бы рассказать о том, какие проблемы с типами данных есть в Ruby, с какими проблемами столкнулся я, как их можно решить и как сделать так, чтобы на данные, с которыми мы работаем, можно было положиться.

Эта статья рассказывает о разнице между статически типизированными и динамически типизированными языками, рассматривает понятия "сильной" и "слабой" типизации, и сравнивает мощность систем типизации в разных языках. В последнее время наблюдается четкое движение в сторону более строгих и мощных систем типизации в программировании, поэтому важно понимать о чем идет речь когда говорят о типах и типизации.

Тип — это коллекция возможных значений. Целое число может обладать значениями 0, 1, 2, 3 и так далее. Булево может быть истиной или ложью. Можно придумать свой тип, например, тип "ДайПять", в котором возможны значения "дай" и "5", и больше ничего. Это не строка и не число, это новый, отдельный тип.

Статически типизированные языки ограничивают типы переменных: язык программирования может знать, например, что x — это Integer. В этом случае программисту запрещается делать x = true, это будет некорректный код. Компилятор откажется компилировать его, так что мы не сможем даже запустить такой код. Другой статически типизированный язык может обладать другими выразительными возможностями, и никакая из популярных систем типов не способна выразить наш тип ДайПять (но многие могут выразить другие, более изощренные идеи).

Динамически типизированные языки помечают значения типами: язык знает, что 1 это integer, 2 это integer, но он не может знать, что переменная x всегда содержит integer.

Среда выполнения языка проверяет эти метки в разные моменты времени. Если мы попробуем сложить два значения, то она может проверить, являются ли они числами, строками или массивами. Потом она сложит эти значения, склеит их или выдаст ошибку, в зависимости от типа.

У нас в Phusion работает простой многопоточный HTTP-прокси на Ruby (раздаёт пакеты DEB и RPM). Я видел на нём потребление памяти 1,3 ГБ. Но это безумие для stateless-процесса…


Вопрос: Что это? Ответ: Использование памяти процессом Ruby с течением времени!

Оказывается, я не одинок в этой проблеме. Приложения Ruby могут использовать много памяти. Но почему? Согласно Heroku и Нейту Беркопеку, в основном раздутие связано с фрагментацией памяти и чрезмерным распределением по кучам.

В конце сентября прошла наша первая встреча для hardware-разработчиков — Яндекс.Железо. Это важный шаг на новом для нас рынке производителей устройств. Участники (около 150 человек) послушали доклады, пообщались и провели много времени на стендах, где можно было заглянуть внутрь беспилотного автомобиля, обезвредить «бомбу», перерезав нужные провода, разобрать Яндекс.Станцию (рекорд — 6 минут 23 секунды), а также протестировать бортовой компьютер Яндекс.Авто и умный дом.





Как раз о платформе умного дома и поговорим сегодня. Весной мы запустили её для всех разработчиков, а на Яндекс.Железе руководитель разработки платформы Марат Мавлютов подвёл первые итоги и показал, как наладить управление устройствами. Из доклада можно узнать о терминах голосового API, способах описания и взаимодействия с девайсом пользователя.

Предлагаю читателям «Хабрахабра» перевод статьи «16 Months of Functional Programming». Все мои замечания будут выделены курсивом.

В этой статье я хочу поделиться с вами моим опытом в функциональном программировании. Я чувствую, что в целом за прошедшие 16 месяцев стал лучше разбираться в информатике и компьютерах, чем за предыдущие 10 лет и всё это благодаря моему погружению в Scala и мир функционального программирования. Причина по которой функциональное программирование побуждает вас к постоянному развитию заключается в том, что каждую задачу необходимо переосмысливать заново. Порой невозможно поверить в то, что большинство стандартных задач могут быть решены иным путём и — бум! — функциональный подход предлагает лучшее решение и это шокирует.

Про Redis (официальный сайт, материалы на Хабре) написано много, но мне до сего дня не хватало материала, который послужил бы шпаргалкой по его практическому использованию, а так же справочником по базовым теоретическим моментам. Постараюсь заполнить этот пробел в богатой базе знаний Хабра.

Я поставил перед собой цель показать возможности Redis с помощью примеров кода. После публикации приму любые предложения по улучшению материала.

Здесь используется общение с сервером через консольный клиент, но, основываясь на приведенных примерах, можно легко найти реализацию этих примеров в клиентских библиотеках на вашем любимом языке.

Ключи

Redis — хранилище данных в формате «ключ-значение». Факты о ключах:

• Ключи в Redis — бинарно-безопасные (binary safe) строки.
• Слишком длинные ключи — плохая идея, не только из-за занимаемой памяти, но так же и в связи с увеличением времени поиска определенного ключа в множестве в связи с дорогостоящим сравнением.
• Хорошая идея — придерживаться схемы при построении ключей: «object-type:id:field».

Типы данных Redis

• Строки (strings). Базовый тип данных Redis. Строки в Redis бинарно-безопасны, могут использоваться так же как числа, ограничены размером 512 Мб.
• Списки (lists). Классические списки строк, упорядоченные в порядке вставки, которая возможна как со стороны головы, так и со стороны хвоста списка. Максимальное количество элементов — 2³² — 1.
• Множества (sets). Множества строк в математическом понимании: не упорядочены, поддерживают операции вставки, проверки вхождения элемента, пересечения и разницы множеств. Максимальное количество элементов — 2³² — 1.
• Хеш-таблицы (hashes). Классические хеш-таблицы или ассоциативные массивы. Максимальное количество пар «ключ-значение» — 2³² — 1.
• Упорядоченные множества (sorted sets). Упорядоченное множество отличается от обычного тем, что его элементы упорядочены по особому параметру «score».

Про типы данных Redis есть отдельная хорошая статья: «Структуры данных, используемые в Redis».

В мае 2019 года GitHub анонсировала выход сервиса Package Registry. Вслед за этим, уже в августе, была анонсирована поддержка CI/CD в Actions.

В статье я расскажу, что это за сервисы и как это можно использовать на примере небольшого пет-проекта на GitHub.

Примечание переводчика: перед прочтением этого поста рекомендую сначала ознакомиться с постом Вникаем в метаклассы Ruby.

Все рубисты знакомы с формальными определениями для include и extend. Вы делаете include модуля, чтобы добавить методы экземпляра класса, и extend — чтобы добавить методы класса. К сожалению, данные определения не совсем точны. Они не могут объяснить почему мы используем instance.extend(Module), чтобы добавить методы объекту. Разве не должны мы в этом случае использовать instance.include(Module)? Чтобы разобраться в этом вопросе, начнем с выяснения где же хранятся методы.

Перевёл после прочтения комментариев к статье «О ненависти к C++». В цитатах можно найти ответы на большинство возникших там вопросов.

50. Программирование сегодня — это гонка разработчиков программ, стремящихся писать программы больше и с лучшей идиотоустойчивостью, и вселенной, которая пытается создавать больших и лучших идиотов. Пока вселенная побеждает.
— Rick Cook

49. Lisp — это не язык, а строительный материал.
— Alan Kay

48. Ходить по воде и разрабатывать программы, следуя спецификации, очень просто… если они заморожены.
— Edward V Berard

Ключевое противоречие ООП

Как известно, классическое ООП покоится на трех китах:

1. Инкапсуляция
2. Наследование
3. Полиморфизм

Классическая же реализация по умолчанию:

1. Инкапсуляция — публичные и приватные члены класса
2. Наследование — реализация функционала за счет расширения одного класса-предка, защищенные члены класса.
3. Полиморфизм — виртуальные методы класса-предка.

Но еще в 1986 году была обозначена серьезнейшая проблема, кратко формулируемая так:

Наследование ломает инкапсуляцию

Когда необходимо оптимизировать перенасыщенные рабочие процессы, обычных to-do листов может быть недостаточно. В этом случае стоит поискать волшебный функционал, который будет отслеживать все задачи, над которыми работает ваша команда, задачи, которые только планируются, а также показывать полную картину по уже выполненным.

Kanban-доска — отличное решение. Этот инструмент для совместной работы над проектами широко используется в разработке ПО, маркетинге, строительстве, логистике и в любых решениях, где присутствует постоянный поток задач. Kanban-подход помогает командам визуализировать рабочие процессы, грамотно анализировать их и повышать эффективность управления задачами. Этот пост мы посвящаем самым актуальным в 2019 году онлайн инструментам, ориентированным на Kanban. Сравните их и выберите самый подходящий.

«Ученье — свет!» Согласны? Мы считаем, что залогом успеха во многих сферах жизни является именно качественное образование. Компания JetBrains всегда старалась помочь студентам получить глубокие знания, как прикладные, так и теоретические. Мы ведем ряд образовательных программ, стажировок и прочих образовательных мероприятий.

Долгие годы на все наши продукты действовала 80-процентная скидка для студентов.

Сегодня мы делаем еще один шаг в этом направлении и объявляем, что студенты (и преподаватели) могут бесплатно пользоваться нашими продуктами в целях обучения! Это касается всех наших IDE и инструментов для .NET-разработки (а TeamCity и YouTrack и так имеют бесплатные редакции или планы).

Требования для студентов достаточно просты…

Представьте что в Роскосмосе решили собрать новую ракету не имея при этом чертежей и четкого понимания как ракета должна быть устроена. Отдельный завод занимается корпусом ракеты, отдельный выпускает двигатели, еще один — сопла. Главный менеджер Роскосмоса сказал что он доверяет профессионалам, и мастерски сделегировал всю работу заводам.



Через год все составные части доставляются в главный сборочный цех, и выясняется, что двигатель не входит в корпус, а сопла начинают плавиться даже при тестовых запусках двигателя.

Чтобы такой фигни не случалось, в реальных проектах всегда есть этап планирования и проектирования, на котором фиксируются спецификации того как части будут взаимодействовать между собой и какими характеристиками ни должны обладать.

При разработке ПО мы не можем себе позволить долгий этап проектирования, т.к. за это время потеряется бизнес-ценность того что мы пытаемся разработать — нас тупо обойдут конкуренты.

Поэтому команды, разрабатывающие составные части программы(модули) зачастую вынуждены работать не до конца понимая как их модуль будет взаимодействовать с остальными частями.

Как и в случае с ракетой, при попытке выпустить новый релиз приложения, разрабатываемого по частям несколькими командами, может выясниться что какие-то из модулей не совместимы.

В 1991 году Гради Буч, видимо, устал от такого безобразия, и предложил делать сборку всего проекта каждый день, чтобы выяснять несовместимости не в день релиза, а пораньше — и назвал этот подход Continuous Integration.

Как-то я уже писал тут о переезде из Азии в Европу, а теперь хочу написать, что я в этой Европе делаю. Есть такая профессия — DevOps, точнее нет, но так получилось, что это именно то чем я сейчас занимаюсь. Сейчас для оркестрации всего что бежит в докере мы используем rancher, о чем я тоже уже писал. Но вот случилось ужасное, вышел ранчер 2.0 который переехал на kubernetes (дальше просто k8s) и поскольку k8s сейчас действительно стандарт для управления кластером, возникло желание тоже построить всю инфраструктуру заново с блекджеком и библиотекаршами. Что еще добавляет пикантности это то что компания постоянно нанимает разных специалистов из разных стран и с разными традициями и кто-то и собой приносит puppet, кому-то милее ansible, а кто-то вообще считает что Makefile + bash — наше все. Поэтому однозначного мнения как все должно работать просто нет, а очень хочется.

Предварительно был собран такой зоопарк технологий и инструментов:

Два предыдущих цикла статей были посвящены изоляции и многоверсионности и журналированию.

В этом цикле мы поговорим о блокировках (locks). Я буду придерживаться этого термина, но в литературе может встретиться и другой: замóк.

Цикл будет состоять из четырех частей:

1. Блокировки отношений (эта статья);
2. Блокировки строк;
3. Блокировки других объектов и предикатные блокировки;
4. Блокировки в оперативной памяти.

Материал всех статей основан на учебных курсах по администрированию, которые делаем мы с Павлом pluzanov, но не повторяет их дословно и предназначен для вдумчивого чтения и самостоятельного экспериментирования.

Читайте и другие серии.

Индексы:

1. Механизм индексирования;
2. Интерфейс метода доступа, классы и семейства операторов;
3. Hash;
4. B-tree;
5. GiST;
6. SP-GiST;
7. GIN;
8. RUM;
9. BRIN;
10. Bloom.

Изоляция и многоверсионность:

1. Изоляция, как ее понимают стандарт и PostgreSQL;
2. Слои, файлы, страницы — что творится на физическом уровне;
3. Версии строк, виртуальные и вложенные транзакции;
4. Снимки данных и видимость версий строк, горизонт событий;
5. Внутристраничная очистка и HOT-обновления;
6. Обычная очистка (vacuum);
7. Автоматическая очистка (autovacuum);
8. Переполнение счетчика транзакций и заморозка.

Журналирование:

1. Буферный кеш;
2. Журнал предзаписи — как устроен и как используется при восстановлении;
3. Контрольная точка и фоновая запись — зачем нужны и как настраиваются;
4. Настройка журнала — уровни и решаемые задачи, надежность и производительность.

В общем случае с помощью shell команды можно получить любую метрику, без написания кода и интеграций. А значит в консоли должен быть простой и удобный инструмент для визуализации.

Наблюдение за изменением состояния в базе данных, мониторинг размера очередей, телеметрия с удаленных серверов, запуск деплой скриптов и получение нотификации по завершению — конфигурируется за минуту простым YAML файлом.

Код доступен на гитхабе. Инструкции по установке — для Linux, macOS и (экспериментально) Windows.

История из жизни. Девушка предложила своему парню-программисту пройти психологический тест:

Девушка: Нарисуй дерево.
Программист: (рисует бинарное дерево)
Девушка: Нет, другое.
Программист: Я и красно-черное дерево могу нарисовать.

Итак, сегодня хочу немного рассказать о красно-черных деревьях. Рассказ будет кратким, без рассмотрения алгоритмов балансировки при вставке/удалении элементов в красно-черных деревьях.

Привет, Хабр.

Концепция «умного дома» и его использования с отдельного экрана давно казалась мне интересной. Одно время я было начал проект с OpenHAB и Raspberry Pi — весьма продвинутая штука, но необходимость настраивать кучу конфигов быстро надоела. И случайно увидев в продаже Google Nest Hub (ранее называвшийся Google Home Hub), я решил что это как раз то, что нужно — все в одном устройстве от Google, с настройкой через тач-скрин и с возможностью голосового управления.



Теперь-то можно будет иметь единый «центр управления» умным домом, подумалось при покупке. Если кратко, то я лоханулся. Но все же посмотрим, как это работает.

Тебе никогда не приходила в голову мысль о том, что идея использовать логин и пароль для входа в систему несколько устарела? Почему, имея в одном кармане флешку, в другом — телефон, а на компе установленный SSH с настроенной авторизацией при помощи ключей, мы продолжаем вводить эти запутанные пароли?