Введение

Пассивный DPI

• SSH
• RDP
• ...

Привет всем! Меня зовут Сергей Камардин, я программист команды Почты Mail.Ru.

Это статья о том, как мы разработали высоконагруженный WebSocket-сервер на Go.

Если тема WebSocket вам близка, но Go — не совсем, надеюсь, статья все равно покажется вам интересной с точки зрения идей и приемов оптимизации.

Программисты проверяют идеи для сайтов на площадках: codepen, jsbin, jsfiddle, cssdesk. Потому что там они мгновенно видят результат написанного кода и могут показать его другим.

Codepen — одна из самых популярных. Там более 500 тыс. готовых решений. Из них половина — хлам: неэффективный код, не работают на планшетах и телефонах, не поддерживают все популярные браузеры. Надо потратить много часов на поиск идеи, которую можно использовать на своем сайте.

Я решил делать подборки полезных решений с codepen. Первую уже выпускал на хабре «Обзор многоуровневых меню». Теперь вторая — «Обзор анимации для страниц загрузки сайта».

Подборку разделил на 3 статьи.

Этот пост является версией моей же англоязычной статьи "How to avoid gotchas in Go", но слово gotcha не переводится на русский, поэтому я буду использовать это слово как без перевода, так и немного непрямой вариант — "наступать на грабли".

Gotcha — корректная конструкция системы, программы или языка программирования, которая работает, как описано, но, при этом, контринтуитивна и является причиной ошибок, поскольку её легко использовать неверно.

В языке Go есть несколько таких gotchas и есть немало хороших статей, которые их подробно описывают и разъясняют. Я считаю, что эти статьи очень важны, особенно для новичков в Go, поскольку регулярно вижу людей, попадающихся на те же грабли.

Но один вопрос меня мучал долгое время — почему я сам никогда не делал этих ошибок? Серьезно, самые популярные из них, вроде путаницы с nil-интерфейсом или непонятного результата при append()-е слайса — в моей практике никогда не были проблемой. Каким-то образом мне повезло обойти эти подводные камни с первых дней своей работы с Go. Что же мне помогло?

И ответ оказался довольно прост. Я просто очень вовремя прочёл несколько хороших статей о внутреннем устройстве структур данных в Go и прочих деталях реализации. И этого, вполне поверхностного на самом деле, знания было достаточно, чтобы выработать некоторую интуицию и избегать этих подводных камней.

Привет, меня зовут Павел Мурзаков, я – разработчик в команде Features в Badoo. Нам важно, чтобы наши сервисы потребляли как можно меньше ресурсов, поскольку каждый дополнительный сервер стоит денег. Поэтому мы часто профилируем и оптимизируем код. Часть наших демонов написана на Go, с оптимизацией кода на котором мне пришлось работать в последнее время. Благо в стандартной библиотеке Go есть множество готовых инструментов для этого.

Недавно мне попалась эта статья, в которой собрана информация о многих инструментах и на конкретном примере показано, как начать ими пользоваться. Кроме того, в ней есть несколько хороших рецептов по написанию эффективного кода. Эта информация будет полезна любому начинающему Go-разработчику (более продвинутые тоже смогут найти что-то для себя), поэтому я сделал для вас перевод. Enjoy!

• Профилировать выбранные участки кода
• Работать на нескольких платформах
• Учитывать переключение контекста
• Требовать минимальных дополнительных затрат памяти во время профилирования
• Не накладывать дополнительных временных ограничений во время выполнения приложения. Согласитесь, если профилировщик будет работать дольше, чем профилиуремый кусочек кода, то можно сделать некорректные выводы.

Всем привет. Пишу на Хабре впервые, не судите строго. Хочу поделиться своим опытом поиска универсальной SQLite ORM библиотеки на С++ и моей новой разработкой собственной библиотеки для работы с SQLite на C++ sqlite_orm.

Когда я искал ORM'ку я отталкивался от нескольких ключевых пунктов:

• библиотека должна иметь как CRUD, так и не CRUD
• должны быть гибкие условия WHERE, а не тупо WHERE id = ?
• должен быть функционал миграций (синхронизации схемы) на случай обновлений приложения
• фичи вроде ORDER BY и LIMIT тоже должны быть
• сериализация классов не должна быть написана в своих классах. Это очень важный пункт для меня с тех пор, как я познакомился с Java и с Android-разработкой в частности. Android-разработчики стараются придерживаться принципа единственной ответственной (single responsibility principle), что очень важно если приложение собрано из разной кучи библиотек и модулей, которые могут меняться с течением времени. И поэтому самая популярная на github SQLite ORM'ка на С++ hiberlite меня не устроила способом сериализации — класс модели должен иметь статичную функцию serialize с кодом непосредственной сериализации. Я искал такой модуль, от которого бы не зависел код моей модели данных. Ведь у меня может быть несколько сериализаторов (JSON, XML, SQLite), и по-хорошему каждый должен прилагаться к модели данных, но никак ее не менять, а иначе получится каша в коде модели.
  

В этой статье я опишу настройку автоматического развёртывания веб-приложения на стеке Django + uWSGI + PostgreSQL + Nginx из репозитория на сервисе GitLab.com. Изложенное также применимо к кастомной инсталляции GitLab. Предполагается, что читатель располагает опытом в создании веб-приложений на Django, а так же опытом администрирования Linux-систем.

Для тех, кому хочется сразу посмотреть, о чём идёт речь: пример работы библиотеки. Нажмите на кнопку "Load Scrollbar!", чтобы увидеть результат.

Я давно хотел реализовать эту небольшую идею для того, чтобы дать другим людям пищу для размышления о том, как можно сделать более удобной навигацию по контенту на страницах сайта.

Есть одна проблема с юзабилити на подавляющем большинстве сайтов, которая меня сильно раздражает. Суть проблемы заключается в том, что ты не имеешь возможности узнать, сколько процентов от всего контента на странице занимает, собственно, самая важная его часть. Или, если на сайте есть множество блоков, идущих один за другим — ты не имеешь возможности быстро переключаться между ними.

Я искал self-hosted мониторинговое решение с открытым кодом, которое может предоставить хранилище метрик, визуализацию и оповещение для физических серверов, виртуальных машин, контейнеров и сервисов, действующих внутри контейнеров. Опробовав Elastic Beats, Graphite и Prometheus, я остановился на Prometheus. В первую очередь меня привлекли поддержка многомерных метрик и несложный в овладении язык запросов. Возможность использования одного и того же языка для графических изображений и уведомления сильно упрощает задачу мониторинга. Prometheus осуществляет тестирование по методу как черного, так и белого ящика, это означает, что вы можете тестировать инфраструктуру, а также контролировать внутреннее состояние своих приложений.