Регулярные выражения — очень мощный инструмент, однако согласно общепринятому мнению, после того как они написаны, их очень трудно понять, поэтому их поддержка — не самое приятное занятие. Здесь собраны советы, которые помогут сделать из более читаемыми.

PHP использует диалект регулярных выражений PCRE — до версии PHP 7.3, и PCRE2 — в более новых версиях. Поэтому в PHP можно использовать различные продвинутые приемы, помогающие писать читаемые, самодокументируемые и поддерживаемые регулярные выражения. При этом не надо также забывать и о наличии в PHP функций фильтрации переменных, а также семейства функций ctype*, позволяющих валидировать такие распространенные значения как url-ссылки, адреса электронной почты и строки из букв и цифр — вообще без использований регулярный выражений. Во многих IDE есть подсветка регулярных выражений, помогающая их читать, а иногда даже и проверка выражений, с подсказками по их улучшению.

Статья написана по мотивам моего доклада на митапе. В нем я рассказываю историю того, как мы взяли и не распилили монолит на микросервисы, и что сделали вместо этого.

На тот момент наша команда работала над приложением, начало которому было положено еще в 2009 году не искушенными в архитектуре студентами. К 2018 это уже был типичный big ball of mud (большой ком грязи), или, этакий «монолит-копролит», как выразился один наш коллега. Думаю, многим знакомо.

Работа с контейнерами многим кажется волшебством, пришло время разобраться как работает сеть Docker. Мы покажем на примерах, что это совсем не сложно. Нам потребуется немного сетевой магии и никакого кода...

В этой статье мы ответим на следующие вопросы:

• Как виртуализировать сетевые ресурсы, чтобы контейнеры думали, что у каждого из них есть выделенный сетевой стек?

• Как превратить контейнеры в дружелюбных соседей, не дать им мешать друг другу и научить хорошо общаться?

• Как настроить сетевой доступ из контейнера во внешний мир (например, в Интернет)?

• Как получить доступ к контейнерам, работающим на сервере, из внешнего мира (публикация портов)?

В этом уроке мы поговорим о серверном рендеринге (SSR), его преимуществах и подводных камнях. Затем мы создадим мини React проект и express сервер (Node.js), чтобы продемонстрировать, как можно достичь SSR.

Сейчас 3 часа ночи 10 августа 2013 года. Бесконечный приступ паники не дает мне сомкнуть глаз. Как сумасшедший, я раз за разом прокручиваю только что написанный код в голове. Внезапно я осознаю, что в архитектуре приложения есть серьезная проблема. Я вскрикиваю и скатываюсь с кровати, спотыкаясь о свою девушку, я бегу как сумасшедший к своему компьютеру, чтобы все исправить. 

Я знаю, что этот день будет прекрасной солнечной субботой. Я снова буду работать 12 часов подряд. А стресс и горящий дедлайн снова не дадут мне уснуть. Как я докатился до всего этого?

Git имеет репутацию запутывающего инструмента. Пользователи натыкаются на терминологию и формулировки, которые вводят в заблуждение. Это более всего проявляется в "перезаписывающих" историю командах, таких как git cherry-pick или git rebase. По моему опыту, первопричина путаницы — интерпретация коммитов как различий, которые можно перетасовать. Однако коммиты — это не различия, а снимки! Я считаю, что Git станет понятным, если поднять занавес и посмотреть, как он хранит данные репозитория. Изучив модель хранения данных мы посмотрим, как новый взгляд помогает понять команды, такие как git cherry-pick и git rebase.

Рассказываем про наш опыт импорта и адаптации конфигураций инфраструктуры, ранее развернутой вручную в AWS, в формат Terraform. Зачем? Причин может быть много: и отказоустойчивость, и упрощение горизонтального и вертикального масштабирования, и многие другие. С них и начнем эту статью.

Проблематика

Без каких-либо процессов автоматизации управления инфраструктурой вы неизбежно столкнетесь с известными ограничениями: невозможно быстро пересоздать инфраструктуру; нет истории изменений, произведенных в инфраструктуре; нет контроля используемых версий ПО…

• Smalltalk был одним из первых ООП-языков. Он стал источником таких концепций, как наследование и обмен сообщениями (или как минимум он их популяризировал, насколько я вижу).
• Как сказал Алан Кей, придумавший термин «объектно-ориентированное программирование», объектов не достаточно. Они не обеспечивают нам архитектуру. Объекты — это про взаимодействие между ними, и в случае с большими системами вам нужна возможность разделения приложения на модули, которые можно отключать по отдельности, заменять и включать снова в общую систему, не кладя при этом всё приложение. В этом контексте Алан предлагает идею инкапсуляции «сообщений» в классы, когда каждый экземпляр является сообщением в системе, подкрепляя идею наличия в Чистой архитектуре классов «Action» или «интеракторов».

Недавно я посмотрел доклад «Как перестать бояться CQRS». Вроде бы простая идея, но есть нюансы. Так и появился этот выпуск.

CQRS vs CQS (не перепутай)

Как разработчики, мы часто сталкиваемся с решениями, которые влияют на всю архитектуру наших приложений. Одно из основных решений, которое должны принять веб-разработчики - это где реализовывать логику и рендеринг в своем приложении. Это может быть непросто, так как существует множество различных вариантов построения сайта.

В этом цикле статей речь пойдет о параллельном программировании. Довольно часто самые сложные алгоритмы требуют огромного количества вычислительных ресурсов в реальных задачах, когда программист пишет код в стандартном его понимании процедурного или Объектно Ориентированного Программирования(ООП), то для особо требовательных алгоритмических задач, которые работают с большим количеством данных и требуют минимизировать время выполнения задачи, необходимо производить оптимизацию.

В основном используют 2 типа оптимизации, либо их смесь: Векторизация и распараллеливание вычислений. Чем же они отличаются?

Вычисления производятся на процессоре, процессор пользуется специальными "хранилищами" данных называемыми регистрами. Регистры процессора напрямую подключены к логическим элементам и требуют гораздо меньшее время для выполнения операций над данными, чем данные из оперативной памяти, а тем более на жестком диске, так как для последних довольно большую часть времени занимает пересылка данных. Так же в процессорах существует область памяти называемая Кэшем, в нем хранятся те значения, которые в данный момент участвуют в вычислениях или будут участвовать в них в ближайшее время, то есть самые важные данные.

Задача оптимизации алгоритма сводится к тому, чтобы правильно выстроить последовательность операций и оптимально разместить данные в Кэше, минимизировав количество возможных пересылок данных из памяти.

Далее вы узнаете, что такое параллелизация и как пользоваться MPI на практике.

Развернуть в Kubernetes приложение в минимально рабочей конфигурации нетрудно. Но когда вы захотите обеспечить своему приложению максимальную доступность и надежность в работе, вы неизбежно столкнётесь с немалым количеством подводных камней. В этот статье мы попытались систематизировать и ёмко описать самые важные правила для развертывания высокодоступных приложений в Kubernetes.

Функциональность, которая не доступна в Kubernetes «из коробки», здесь почти не будет затрагиваться. Также мы не будем привязываться к конкретным CD-решениям и опустим вопросы шаблонизации/генерации Kubernetes-манифестов. Рассмотрены только общие правила, касающиеся того, как Kubernetes-манифесты могут выглядеть в конечном итоге при деплое в кластер.

Примерно 80% из нас, кто заканчивает университет с какой-либо IT-специальностью, в итоге не становится программистом. Многие устраиваются в техническую поддержку, системными администраторами, мастерами по наладке компьютерных устройств, консультантами-продавцами цифровой техники, менеджерами в it-сферу и так далее.

Эта статья как раз для таких 80%, кто только закончил университет с какой-либо IT-специальностью и уже начал мониторить вакансии, например, на должность системного администратора или его помощника, либо выездного инженера в аутсорсинговую фирму, либо в техническую поддержку 1-й/2-й линии.

А также для самостоятельного изучения или для обучения новых сотрудников.

За время своей трудовой деятельности в сфере IT я столкнулся с такой проблемой, что в университетах не дают самую основную базу касательно сетей. С этим я столкнулся сначала сам, когда, после окончания университета, ходил по собеседованиям в 2016 году и не мог ответить на простые (как мне сейчас кажется) вопросы. Тогда мне конечно показалось, что это я прохалтурил и не доучил в университете. Но как оказалось дело в образовательной программе. Так как сейчас, я также сталкиваюсь с данным пробелом знаний, когда обучаю новых сотрудников.

И что тогда, мне пришлось изучить множество статей в интернете, прежде чем я понял базовые моменты, и что сейчас, задавая молодым специалистам темы для изучения, они с трудом находят и усваивают необходимое. Это происходит по причине того, что в Интернете огромное количество статей и все они разрозненны по темам, либо написаны слишком сложным языком. Плюс большинство информации в начале своих статей содержат в основном просто научные определения, а дальше сразу сложные технологии использования. В итоге получается много того, что для начинающего пока совсем непонятно.

Именно поэтому я решил собрать основные темы в одну статью и объяснить их как можно проще «на пальцах».