Пользователь
Разработчики, которые используют Go, сталкиваются с задачей выжать максимальную производительность из каждой строки кода. Но что делать, если оптимизировать уже нечего, а увеличивать скорость всё равно надо?
Меня зовут Никита Галушко. Я старший программист-разработчик в отделе высоконагруженных систем и оптимизации ВКонтакте. В статье поделюсь, какие хитрости помогут использовать Go на полную мощность.
Пакет runtime/trace содержит мощный инструмент для понимания программ Go и устранения неполадок. Функциональность внутри позволяет создавать трассировку исполнения каждой горутины за определенный период времени. С помощью go tool trace command (или превосходного инструмента gotraceui с открытым исходным кодом) можно визуализировать и исследовать данные в этих трассировках.
Магия трассировки заключается в том, что она может легко выявить такие вещи в программе, которые трудно увидеть другими способами. Например, узкое место параллелизма, когда множество горутин блокируют один и тот же канал, может быть довольно трудно увидеть в профиле процессора, потому что нет исполнения для сэмпла. Но в трассировке отсутствие исполнения будет видно с удивительной четкостью, а трассировка стека заблокированных горутин быстро укажет на виновника.
Результаты российского кинотеатрального проката предсказуемы. До начала съемок самого фильма. С помощью ансамблевых моделей машинного обучения и исторических данных по прокату и характеристикам творческой группы.
Салют, Хабр!
Go Kit предоставляет стандартизированный способ создания сервисов, с ее помощью можно легко реализовать совместимость сервисов. С его помощью можно легко интегрировать различные транспортные протоколы, такие как HTTP, RPC, gRPC, и многое другое, а также реализовывать общие паттерны: логирование, метрики, трассировка. В общем, Go Kit хорошо подходит для разработки микросервисов на go.
Мотивацию создания этой либы разработчики описали так:
Go стал языком сервера, но он по-прежнему недостаточно представлен в так называемых «современных корпоративных» компаниях, таких как Facebook, Twitter, Netflix и SoundCloud. Многие из этих организаций обратились к стекам на основе JVM для создания своей бизнес-логики, во многом благодаря библиотекам и экосистемам, которые напрямую поддерживают их микросервисные архитектуры.
Чтобы достичь следующего уровня успеха, Go нужно нечто большее, чем простые примитивы и идиомы. Ему нужен всеобъемлющий набор инструментов для последовательного распределенного программирования в целом. Go Kit — это набор пакетов и лучших практик, которые обеспечивают комплексный, надежный и надежный способ создания микросервисов для организаций любого размера.
Почти все самые важные и интересные финансовые новости в России и мире за неделю: на фондовой бирже РФ произошло показательное бритье киви-инвесторов, китайскому рынку акций всё хуже и хуже, Биткоин упорно не растет, а тучи над Чанпэном Чжао продолжают сгущаться.
Данная статья написана исключительно в ознакомительных и исследовательских целях. Призываем вас соблюдать правила работы с сетями и закон, а также всегда помнить об информационной безопасности.
Несколько лет назад я прочитал статью о параллелизации в GO и ничего не понял – я тогда только начинал программировать на этом языке. Но размышления автора мне очень понравились – они подкреплялись бэнчмарками, что было довольно убедительно. Автор игрался c параметром GOMAXPROCS и показал, что увеличение этого параметра не всегда приводит к увеличению производительности. Под конец статьи он подобрал такое значение, которое будет максимально эффективным для его функции, на мое удивление, это значение оказалось равно единице! Т.е. его код работал максимально эффективно, если работал всего на одном ядре процессора! Однако, в одном из комментариев под той статьей я прочел, что все эти изыскания нелепы, поскольку та же самая функция из статьи запущенная всего в один поток оказывается эффективнее любой ее параллельной реализации.
С тех пор я написал уже много кода на GO, и могу поделиться мыслями о шаблонах параллельной обработки с теми, кто находится в том же состоянии, что и я когда то.
Не стоит ожидать, что в текущем виде ChatGPT способна проделать за вас работу, поскольку она еще слишком нова и наивна, хотя и учится и совершенствуется с каждым днем. При этом он вполне может помогать искать ошибки в коде и быстро сгенерировать простой код. Но для выполнения этих задач нужны правильные промпты, написать которые иногда не так просто, как кажется. В этой статье увидите, какие промпты можно использовать для работы с ChatGPT, а также в целом больше узнаете о том, с какими микрозадачами он может помочь.
Постараемся рассмотреть шаблоны проектирования на примере языка Go
В первой статье цикла рассмотрим один из самых простых паттернов - Adapter.
Привет, Хабр!
Когда приложения становятся все более сложными и распределенными, и эффективное управление ими требует глубокого понимания происходящего внутри. Мониторинг позволяет нам наблюдать за состоянием приложения, собирать ценные метрики о его работе и предоставлять нам обратную связь в реальном времени. Это помогает в обнаружении и устранении проблем до того, как они станут серьезными. Мониторинг также дает возможность планировать масштабирование и оптимизацию, основываясь на данных, а не на предположениях.
Инструменты мониторинга, такие как Prometheus, позволяют нам собирать метрики, настраивать правила оповещения и создавать графики для визуализации данных.
Prometheus - это система мониторинга с открытым исходным кодом, разработанная для наблюдения за распределенными системами. Он предоставляет инструменты для сбора и хранения временных рядов данных, а также для создания пользовательских запросов и алертинга на основе этих данных. Prometheus предлагает нативную поддержку для сбора метрик от приложений, что делает его идеальным выбором для мониторинга Go-приложений.
Трассировка, с другой стороны, позволяет нам отслеживать путь выполнения запросов и выявлять проблемы производительности и узкие места в наших сервисах. Jaeger - это инструмент для трассировки с открытым исходным кодом, который обеспечивает сбор и анализ трассировочных данных. Он позволяет нам визуализировать путь выполнения запросов и идентифицировать бутылочные горлышки в наших приложениях.
