Пользователь
Представим, что в системе есть баг, но абсолютно непонятно, как его воспроизвести, а на поиск причин тратится куча времени, и ты чувствуешь себя детективом. Наверное, вам это знакомо?
Как-то в начале моей карьеры «проводник» в мир продуктовой разработки, помогая разобраться с ошибкой, говорил: «Чудес не бывает». С тех пор идёт восьмой год, а эта фраза частенько вспоминается в момент возникновения таких ситуаций, либо когда кто-то из коллег не может найти проблему и опускает руки.
Для асинхронного Python существует мало полноценных ORM, и им далеко до таких монстров-комбайнов, как DjangoOrm и SQLAlchemy.ORM. Бедность ORM-инструментария для асинхронного программирования заставила многих программистов отказаться от зачастую непонятной им работы с ORM и перейти к более прозрачному взаимодействию с БД. Решение в лоб — написание raw SQL, но в этом случае запросы не будут защищены от инъекций, а запросы, составляемые по бизнес логике с опциональными параметрами, превратятся в конкатенацию строк. Важно найти баланс между прозрачностью выполнения кода, скоростью его написания и читаемостью.
Ниже я предлагаю реализацию такого баланса c использованием SQLAlchemy Core.
Всем привет! В бытность мою, когда я самостоятельно изучал Python, я находил достаточно теоретического материала о языке и его возможностях. Однако даже после прочтения нескольких статей на разных сайтах и книг многое не укладывались у меня в голове (да, вот такой вот я тугой). Непонятные концепции приходилось зубрить «на веру» без глубокого понимания, потому что практические примеры в статьях были для меня сложны. Время шло, я становился опытнее, понимание приходило на практических задачах, и в какой-то момент я стал учить Python'у своих друзей. В рамках наставничества я обнаружил, что, кажется, наметил путь, по которому можно объяснять сложные концепции простыми словами.
С уважением ко всему IT-сообществу в День защиты детей и в надежде на то, что смогу помочь новичкам понять прелесть и пользу сложных и непонятных на первый взгляд вещей, пишу свою дебютную статью.
Сегодня хочется ещё раз поговорить о генераторах. Итак, в бой!
Доброго времени суток, уважаемые читатели!
Меня зовут Евгений Когтев, я ведущий разработчик в команде Web Core в ДомКлик. Мы уже рассказывали подробнее о команде и стоящих перед ней задачах, если не читали, то рекомендую. А сегодня я расскажу, зачем нужен онбординг и как его реализовать в UI-kit.
Липкие сессии (Sticky-session) — это особый вид балансировки нагрузки, при которой трафик поступает на один определенный сервер группы. Как правило, перед группой серверов находится балансировщик нагрузки (Nginx, HAProxy), который и устанавливает правила распределения трафика на доступные сервера.
В первой части цикла мы уже разобрали как создавать липкие сессии с помощью Nginx. Во второй части разберем создание подобной балансировки средствами Kubernetes.
Так как статьи в основном направлены на начинающих - придется коснуться основ kubernetes. Да-да, я знаю в интернете полно материала для изучения куба. Но здесь будет минимум душной теории и максимум практики. Лучше один раз развернуть тестовое приложение в кластере и понять основные принципы, чем читать тонну скучных мануалов.
Меня зовут Алексей Казаков, я техлид команды «Клиентские коммуникации» в ДомКлик. В большинстве приложений, с которыми мне приходилось иметь дело, при взаимодействии с БД не ограничиваются лишь драйвером, который позволяет выполнять сырые запросы. Для удобства и избавления от SQL-запросов внутри, например, Python-кода дополнительно используют библиотеки (Object Relational Mapper, ORM).
Это первая статья в серии, посвященной различным ORM. Начнём мы с DjangoORM.
В статье о возможности загружать Linux с VHD был предложен способ загружать Linux на машине с Windows без необходимости разбивать диск на разделы. Но было одно существенное ограничение: рассматривался только вариант загрузки BIOS, т.е. legacy-загрузки. Сейчас появляется всё больше устройств без поддержки режима legacy (например, многие ноутбуки, выпущенные в 2020 году). Поэтому в этой статье будет рассмотрена загрузка Linux с VHD на компьютерах с UEFI.
Всем привет, меня зовут Семён и я руковожу разработкой витрины объектов недвижимости в ДомКлик. В прошлой части этой серии статей мы поговорили про самую трудоёмкую область работы тимлида — работу с людьми. Сегодня я расскажу про не менее важную тему для любого тимлида — технологии. Насколько «крут» должен быть тимлид технически? Должен ли он писать код? Отвечает ли тимлид за техническое состояние своего «хозяйства»? Кого заинтересовал, прошу под кат.
В конце прошлого года на сайте State of JS 2020 было опубликовано исследование о состоянии экосистемы JavaScript в 2020 году с ретроспективой на предыдущие годы развития. Исследование основывалось на многочисленных опросах, в которых суммарно приняли участие более 23 тысяч человек из 137 стран мира.
Меня зовут Денис, я работаю в компании Домклик. Как вы уже догадались из названия, в этой статье речь пойдёт о таком важном элементе любого веб-сервиса, как производительность. Сразу хочу оговориться, я не буду рассказывать о том, почему это важно, в интернете уже и так очень много исследований и материалов, посвящённых этому вопросу. Я хотел бы затронуть практическую сторону этого вопроса и дать ответы на вопросы:
Какие существуют метрики производительности?
Как оценить качество вашего приложения?
Как поднять метрики?
Какие инструменты позволяют оценить показатели производительности, и др.
Каждый уважающий себя техлид \ архитектор ПО \ руководитель разработки,
должен написать в своей жизни хотя бы одну CRM
народная мудрость
Всем привет. Сегодня я бы хотел поделиться рецептом установки утилиты PGHero с подключением нескольких баз данных. PGHero — это простенькая утилита, написанная на Ruby, с минималистичным дашбордом для мониторинга производительности БД PostgreSQL.
Что может показать нам PGHero:
• статистику по запросам: количество вызовов, среднее и суммарное время выполнения (с возможностью хранения истории);
• активные в данный момент запросы;
• информацию о таблицах: занимаемое на диске место, даты последних запусков VACUUM и ANALYSE;
• информацию об индексах: занимаемое на диске место, наличие дублируемых/неиспользуемых индексов. Также может порекомендовать добавить индекс при наличии сложных запросов с Seq Scan;
• статистику по открытым подключениям к БД;
• вывод основных настроек БД, влияющих на производительность (shared_buffers, work_mem, maintenance_work_mem и т.д.)
Маленький Робот потерялся в торговом центре. С помощью обучения с подкреплением мы хотим помочь ему найти свою маму. Но прежде чем он начнёт её искать, ему нужно подзарядиться от набора розеток, каждая из которых даёт разное количество энергии.
С помощью стратегий из задачи про многорукого бандита нам нужно найти лучшую розетку в кратчайшие сроки, чтобы Маленький Робот подзарядился и отправился в путь. Сэмплирование Томпсона — это один из самых сложных и интересных способов решения задачи «многорукого бандита».
Загрузка Linux с VHD может пригодиться в различных сценариях, например, когда на компьютере установлена Windows и есть необходимость в Linux, но WSL или виртуальной машины с Linux недостаточно, а разбивать диск на разделы нет желания. Microsoft позволяет грузить Windows с VHD «из коробки» начиная со старших редакций Windows 7. Но что делать, если возникла необходимость загрузить таким способом Linux?
Всем привет. Сегодня я хотел бы поделиться рецептом по обрезанию большой таблицы PostgreSQL в production.
Пример: мы имеем в БД достаточно большую таблицу (несколько сотен миллионов строк) с устаревшими данными, которые нам уже не нужны. Точнее, они мешают — БД долго дампится, а индексы становятся неэффективными.
Решение в лоб (delete from table where id < 1234567) работает очень долго из-за большого количества индексов и ограничений в таблице и нас не устраивает.
Более быстрый способ рассмотрим в этой статье.
Сложность эксплуатации ИТ-систем растёт. Приходится управлять данными в локальных системах и облачных дата-центрах, передавать зависимости между разрозненными платформами, интегрировать и настраивать новые инструменты и технологии. Потребность в быстрых изменениях и получении данных в реальном времени всё меньше позволяет полагаться на прописанные в коде свойства, самописные скрипты и ручные процессы. Ради экономии времени, повышения надёжности и уменьшения сложности ИТ-команды должны расширять автоматизацию процессов.
Меня зовут Алексей Казаков, я техлид команды Клиентских коммуникаций в ДомКлике. В этой статье я хочу поделиться с вами «рецептом», который позволил нам реализовать отложенные ретраи при использовании брокера сообщений RabbitMQ
