В своё время я сам здорово намучился с английскими временами. Совершенно не получалось понять, как они формируются. Когда наконец удалось вызубрить все правила, самые простые существующие между временами закономерности всё равно оставались для меня неочевидными.

Как это часто бывает, по-настоящему понимаешь какую-то тему, только когда начинаешь рассказывать о ней другим («метод Фейнмана»). Несколько друзей, позавидовав моим «успехам», попросили помочь разобраться с английским. Тут и обнаружилось, что хотя я уже успешно использую английский в повседневной работе, обучать ему кого-то ещё — это совершенно отдельный навык.

Первоначальная идея. Сначала разъяснить все английские времена за один присест удавалось, надёргав различных идей из интернета: обрывки чьих-то схем, начинали склеиваться в свою схему и обрастать собственными легендами, а применение времён почти всегда было проще пояснить, используя хрестоматийную «систему английских времен с точки зрения употребления глагола “to vodka”». С каждой новой импровизированной лекцией, схема и нарратив продолжали меняться. «Ученики» попадались с различным базовым уровнем, что позволило понять, откуда нужно начинать плясать, чтобы урок был понятен всем, кто хоть раз слышал что-то про глаголы have и be. Когда счёт обученных уже пошёл на десятки, я решил оформить идею в более стройную лекцию. От первых попыток преподавания английских времён, до этого момента прошло пять лет. За это время было обучено ещё пару сотен человек. Обучено — по приколу. Денег за эти уроки я не брал.

Утечку горутин можно легко обнаружить с помощью APM, который отслеживает количество работающих горутин. Вот пример из NewRelic — график, который мониторит горутины:

Раздутые контейнеры

Задача

Три мысли всё не давали мне жить спокойно:

1) есть ноутбук, но для работы нужен второй экран
2) давно мечтаю о пульте управления для Photoshop в дополнение к клавиатуре
3) на полках пылятся устаревшие гаджеты, которые продавать глупо, а выкидывать жалко

Привет, меня зовут Иван, и я делаю Авито Доставку. Когда пользователь покупает товар с доставкой, мы показываем ему список отделений служб доставки с ценами. Цена доставки может меняться от отделения к отделению. Мы смотрим на область карты, где покупатель ищет товар и информацию по объявлению, например, координаты продавца, вес и размеры товара. И на выходе показываем человеку список отделений с адресами и ценой доставки в каждое из них.

В ходе разработки калькулятора цены доставки возникла такая задача: есть структура базы данных PostgreSQL и запрос к ней от сервиса на Go. Нужно заставить всё это работать достаточно быстро. В итоге нам удалось поднять пропускную способность сервиса с 50 до 5000 RPS и выявить пару нюансов при общении сервиса с базой. Об этом и пойдёт рассказ.

В начале этого года я прочитал на habr любопытную статью "Почему Discord переходит с Go на Rust", переход был связан с неэффективным механизмом сборки мусора в Go. Тогда подумалось, что, наверное, было бы проще доработать приложение и не переходить. Но еще проще было бы избежать таких проблем на стадии разработки.

В этой статье я хотел бы поделиться способом профилирования и трассировки программ на Go. Я расскажу, как можно это делать, сохраняя код гибким и чистым.

TL;DR

Логирование, сбор метрик и все, что не связано с основной функциональностью какого-либо кода, не должно находиться внутри этого кода. Вместо этого нужно определить точки трассировки, которые могут быть использованы для измерения кода пользователем.

Другими словами, логирование и сбор метрик – это подмножества трассировки.

Шаблонный код трассировки может быть сгенерирован с помощью gtrace.

Интересные способы использования Go каналов

При обработке входящего HTTP запроса требуется выполнить большое количество действий, таких как:

• Логирование входящего HTTP запроса
• Проверка на допустимость HTTP метода
• Выполнение аутентификации (basic, MS AD, ...)
• Проверка валидности token (при необходимости)
• Считывание тела (body) входящего запроса
• Считывание заголовка (header) входящего запроса
• Собственно обработка запроса и формирование ответа
• Установка HSTS Strict-Transport-Security
• Установка Content-Type для исходящего ответа (response)
• Логирование исходящего HTTP ответа
• Запись заголовка (header) исходящего ответа
• Запись тела исходящего ответа
• Обработка и логирование ошибок
• Обработка defer recovery для восстановления после возможной panic

Большинство этих действий являются типовыми и не зависят от типа запроса и его обработки.
Для продуктивной эксплуатации на каждое действие необходимо предусмотреть обработку ошибок и логирование.

Повторять все это в каждом HTTP обработчике крайне неэффективно.

Даже если вынести весь код в отдельные подфункции, все равно получается примерно по 80-100 строк кода на каждый HTTP обработчик без учета собственно обработки запроса и формирования ответа.

Ниже описан используемый мной подход, по упрощению написание HTTP обработчиков на Golang без использования кодогенераторов и сторонних библиотек.

Этот подход реализован в шаблоне backend сервера на Golang

# timeout 20s ./dnsflood example.com 127.0.0.1 -p 2053