Использование командной строки является важным компонентом работы в операционной системе Linux. Некоторые задачи невозможно выполнить с помощью графического интерфейса, в то время как работа через командную строку предоставляет полный контроль над системой.

Цель этой статьи - ближе познакомить пользователей с основными командами, которые разработчики используют в повседневной работе.

В данной статье мы погрузимся в мир DDD, сфокусировавшись на самом важном аспекте – модульности. Разберем стратегические паттерны, предоставляющие необходимые инструменты для эффективной организации модульности на уровне организации. Обсудим, как определить границы между контекстами, установить правила взаимодействия и эффективно управлять сложностью в разработке крупных бизнес-приложений.

Привет, Хабр!

В back in 2007 трое гуру из Google — Роб Пайк, Кен Томпсон и Роберт Гриземер — решили, что мир нуждается в чем-то свежем и быстром. Они метили на упрощение процесса разработки, но при этом хотели сохранить весь перфоманс на уровне C. И вот, в 2009 году появился Golang.

Первые версии были далеки от совершенства, но с каждым релизом Go становился только круче. Garbage collector, goroutines, channels — эти фичи сделали Go особенным. С каждым апдейтом Go становился только быстрее и надежнее. И не забудем про экосистему — с каждым годом она росла как на дрожжах, предлагая всё новые инструменты и библиотеки.

С версии 1.5 компилятор Go сам начал компилироваться в Go. С тех пор производительность только растет. JIT, улучшения в escape analysis, введение модулей в версии 1.11 — каждая фича делала Go всё более мощным.

В последниях версиях появились дженерики, которые все так долго ждали. Это был следующий шаг в удобстве написания кода в go.

Большинство проблем, связанных с БД, во время разработки остаются незамеченными, потому что мы пишем код и проверяем его правильность только при малой "заполненности" нашей БД. Поэтому, когда приложение выкатывается в продакшн, через некоторое время начинают появляться проблемы с производительностью БД, отдельные части приложения начинают работать всё медленнее и медленнее по мере роста самого БД.

Как выявить и отладить такие проблемы? В этой статье будет показано решение наиболее распространённых проблем с производительностью БД, вызванных неправильной индексацией. Примеры будут приведены для Postgres, MySQL и SQLite.

Познакомил друга с понятием "Чистая архитектура" и он стал часто спрашивать меня как лучше сделать то или другое. Хотел дать ему к какому-нибудь туториал, но, к удивлению (плохому), не нашел подходящего.

Поэтому выкладываю небольшой обзор:

1.. Что такое чистая архитектура;
2.. Как можно реализовать;
3.. Мои мысли.

Всем привет! Недавно мне выпала возможность разработать шаблон сервиса, который можно было бы использовать как для монолитной, так и для микро‑сервисной архитектуры. Шаблон должен был придерживаться принципов Domain‑Driven Design (DDD). В этом процессе, я столкнулся с двумя интересными проблемами:

Проблема 1: Сложности обеспечения транзакционности базы данных

При разработке сервисов, часто возникает неотъемлемая потребность в использовании транзакций базы данных для обеспечения целостности данных. Однако, при попытке интегрировать транзакционную логику в традиционные подходы, столкнулся с трудностями. Связывание транзакционной логики с логикой слоя базы данных оказалось нетривиальным и привело к нарушению принципов разделения ответственности. Это, в свою очередь, сказалось на тестировании и поддержке кода.

Проблема 2: Нарушение изолированности слоя

В попытке решить первую проблему, некоторые разработчики переносят работу с транзакциями на уровень слоя приложения, чтобы избежать прямой зависимости от базы данных. Однако, такой подход, несмотря на его обоснование, может нарушить изолированность слоев и противоречить принципам DDD и чистой архитектуры. Это, в конечном итоге, затрудняет поддержку приложения и усложняет его масштабирование.
Эти две проблемы стали отправной точкой для исследования применения паттерна Unit of Work и его роли в обеспечении надежности и консистентности данных в контексте Golang и DDD.

В статье я расскажу о своем подходе к решению этих задач.

Сложность алгоритмов - это ключевой аспект при проектировании и создании веб-приложений, особенно при работе с большим объемом данных или выполнении вычислительно сложных операций. Понимание, как оценивать сложность алгоритмов, помогает принимать обоснованные решения в выборе алгоритмов и структур данных, а также оптимизировать производительность своих приложений.

Сейчас мы рассмотрим, почему знание сложности алгоритмов является важным навыком для разработчика, какие методы используются для оценки сложности, и какие практические применения можно найти для этого знания при создании веб-приложений. На тему сложности алгоритмов часто задаются вопросы на техническом собеседовании. Поэтому я настоятельно рекомендую не пропускать это видео.

Cегодня мы поговорим на тему оптимизации производительности для масштабируемых систем.

В современной постоянно развивающейся цифровой среде необходимо держать фокус внимания не только на функциональности программных систем — нужно создавать системы, способные беспроблемно и эффективно масштабироваться при значительных нагрузках. Однако, как могут подтвердить многие опытные разработчики и архитекторы, масштабируемость несет в себе уникальный набор сложных проблем. Даже незаметные на первый взгляд неэффективные моменты, будучи многократно умноженными, способны нарушить работу систем.

В этой статье мы рассмотрим хорошо зарекомендовавшие себя стратегии, которые можно легко интегрировать в кодовые базы, независимо от того, находятся ли они во фронтенде или бэкенде, и независимо от используемого языка программирования. Эти стратегии выходят за рамки теоретических предположений; они были тщательно протестированы и проверены в самых требовательных технологических средах по всему миру.

Привет, Хабр!

Сегодня мы поговорим о двух концепциях — Event Sourcing и CQRS, и их реализации на языке Go. Go предоставляет хорошие возможности для реализации этих паттернов благодаря своей производительности, простоте и поддержке конкурентности «из коробки».

В современной быстро меняющейся цифровой среде обеспечение надежной безопасности на каждом этапе взаимодействия с пользователем имеет первостепенное значение. Хотя существует множество инструментов для защиты наших приложений, найти идеальное сочетание между ними может быть непросто. На помощь приходит динамичный дуэт: Nginx и Keycloak. В паре эти инструменты обеспечивают мощное решение по обеспечению безопасности вашего приложения. Nginx, известный своей высокой производительностью и масштабируемостью, в сочетании с надежными механизмами аутентификации и авторизации Keycloak строит крепость, защищающую ваши приложения от несанкционированного доступа. В этой статье мы рассмотрим все тонкости этой привлекательной комбинации и покажем, как можно использовать их общие преимущества для создания надежного и удобного шлюза для ваших приложений.

Прежде чем погрузиться в рассмотрение Nginx и Keycloak, давайте вернемся к некоторым основополагающим концепциям безопасности.

Понимание разницы: Аутентификация vs Авторизация

В сфере безопасности часто встречаются термины "аутентификация" и "авторизация". Хотя они могут звучать похоже и иногда используются как взаимозаменяемые, все же имеют разные значения и функции. Давайте разберемся в каждом из этих терминов, чтобы понять их разницу и важность.

1. Аутентификация

Определение: Аутентификация - это процесс проверки подлинности личности пользователя, системы или приложения. Она отвечает на вопрос: «Вы тот, за кого себя выдаете?»

Как это работает: Наиболее распространенной формой аутентификации является комбинация имени пользователя и пароля. Когда пользователь вводит эти учетные данные, система сравнивает их с сохраненными данными, чтобы подтвердить его личность. Другие методы включают биометрию (например, распознавание отпечатков пальцев или лица), OTP (одноразовые пароли) и аппаратные токены.

Проект это сложная история. Обычно это относительно сложное и длительное мероприятие, создать программный продукт и провести его через стадию активной разработки до первой реальной коммерческой эксплуатации. Лично я видел как этот путь, в среднем, занимал от 2 до 5 лет на проекте с большой командой разработчиков.

Фишка в том, что нужно обеспечить качество продукта. Нас за этим (как разработчиков) и нанимают на работу, чтобы мы правильно писали программные продукты и прикладывали усилия чтобы эффективно двигать продукт вперед. Но на выходе, причем иногда еще до реального большого релиза, продукт может обрасти таким количеством технического долга, что скорость разработки очень сильно падает, и кодовая база приобретает характеристики которые свойственны кодовым базам которые сложно поддерживать и развивать. И парадокс в том что все при этом действительно стараются сделать хороший программный продукт. То есть, как говорится, хотели как лучше, а получилось как всегда.

Под катом наблюдения и личные выводы почему это происходит.

What’s up guys?

Computer Science – грубо говоря - наука о компьютерах. Она объединяет всё, что программист должен знать о компьютерах и работе с ними для создания эффективных программ и алгоритмов. Программисты бывают разные, и как правило отличаются только языком, на котором пишут, но всех их объединяет необходимость понимать основы этой науки для понимания того, как работает компьютер.

В этой статье мы поговорим о самых полезных книгах по Computer Science для самых разных уровней, которые дадут вам понимание того, как работают компьютеры и всё, что с этим связанно. Предлагаю незамедлительно начинать, и начнём мы с книг для новичков (по моему мнению).

RabbitMQ - это открытая реализация протокола AMQP (Advanced Message Queuing Protocol), является мощным и гибким брокером сообщений. Он обеспечивает надежное и эффективное взаимодействие между компонентами системы, предоставляя разработчикам инструменты для создания гибких и масштабируемых архитектур.

В мире современной разработки программного обеспечения, где взаимодействие между различными компонентами системы становится неотъемлемой частью архитектуры, обеспечение гарантированной доставки сообщений становится вопросом первостепенной важности. На переднем плане таких инструментов стоит RabbitMQ, мощный брокер сообщений, предоставляющий гибкость и эффективность в обработке сообщений.

В этой статье мы сосредоточимся на безотказных очередях в RabbitMQ, исследуя их применение в конкретных сценариях разработки, не углубляясь в общие механизмы работы брокера сообщений.

Привет! Меня зовут Антон Жуков, я руковожу группой разработки в Сбермаркете. В профессии я уже более 12 лет, с Golang работаю с 2016 года, а с Kubernetes — с 2018 года.

В этой статье расскажу об основах Kubernetes, возможных проблемах и решениях, а также о том, как грамотно использовать ресурсы этой платформы, чтобы выжать максимум из Go-приложений. Кроме того, в конце статьи я опишу кейс настройки GOMAXPROCS на примере нашего приложения и расскажу, как нам удалось повысить его производительность на 20-50%.

Не секрет, что работа с часовыми поясами — боль, и многие разработчики объяснимо стараются ее избегать. Тем более что в каждом языке программирования / СУБД работа с часовыми поясами реализована по-разному.

Среди тех, кто работает с PostgreSQL, есть очень распространенное заблуждение про типы данных timestamp (который также именуется timestamp without time zone) и timestamptz (или timestamp with time zone). Вкратце его можно сформулировать так:

Мне не нужен тип timestamp with time zone, т.к. у меня все находится в одном часовом поясе — и сервер, и клиенты.

В статье я постараюсь объяснить, почему даже в таком довольно простом сценарии можно запросто напороться на проблемы. А в более сложных (которые на самом деле чаще встречаются на практике, чем может показаться) баги при использовании timestamp практически гарантированы.

What’s up guys!

Когда я только начинал пользоваться Linux и впервые запустил этот текстовый редактор я его немного испугался… но позже разобрался и понял, насколько же он удобен.

Как вы уже вероятно поняли, в этой статье-шпаргалке мы немного (совсем) поговорим про текстовый редактор Vim. Я постарался сделать её максимально сжатой, и она нацелена в основном на новичков, которые просто хотят понять, как пользоваться этим текстовым редактором.

Прежде чем говорить о функции init в Golang, необходимо понять, что такое пакет в Golang. Программа go организована в пакеты. Пакет собирает несколько исходных файлов в одном каталоге. Он похож на ящик, в котором находятся некоторые инструменты или небольшая машина. Он является отправной точкой для инициализации всего пакета. По-видимому, это соответствует назначению функции init.

О сложных системах простыми словами.

В шпаргалке на высоком уровне рассматриваются такие вещи, как протоколы коммуникации, DevOps, CI/CD, архитектурные паттерны, базы данных, кэширование, микросервисы (и монолиты), платежные системы, Git, облачные сервисы etc. Особую ценность представляют диаграммы — рекомендую уделить им пристальное внимание. Полагаю, шпаргалка будет интересна всем, кто хоть как-то связан с разработкой программного обеспечения и, прежде всего, веб-приложений. Буду признателен за помощь в уточнении/исправлении понятий, терминологии, логики/алгоритмов работы систем (в рамках того, что по этому поводу содержится в оригинале), а также в обнаружении очепяток.

Выражаю благодарность Анне Неустроевой за помощь в редактировании материала.

Возможно, немного другой формат шпаргалки покажется вам более удобным.

System Design (сборник на английском языке).

После рассказа о том, как я получил работу в Amazon, в этом посте на reddit мне задали множество вопросов о том, как мне помог LeetCode в подготовке к собеседованиям.

В статье я отвечу на эти вопросы.

Сколько времени это заняло?

Я начал готовиться за 2-3 месяца до собеседований в BigTech. В то время я тратил по 2-3 часа в день на подготовку.