На данный момент у нас используются три самых популярных менеджера пакетов (Npm, Yarn и Pnpm). И всё бы ничего, но разные команды начали периодически обращаться с проблемой несоответствия типов Typescript из наших транзитивных зависимостей. Выяснилось что это проблема Npm и Yarn, но как же её решать?

На ум сразу приходит самое очевидное решение: следить за версиями всех зависимостей в своих проектах и вовремя обновлять. К этому, естественно, необходимо стремиться всегда, но мы понимаем, на практике что это крайне сложно, а в legacy-проектах или в проектах, у которых нет постоянной поддержки и вовсе нереально. Следующим вариантом созрел Pnpm, тем более что в наших монорепах он себя уже продолжительное время отлично показывал. Я решил испытать его на действующих клиентских приложениях.

Алоха всем.

Ни для кого не секрет, что алгоритмические задачи уже стали/становятся обыденными на техническом интервью. Кто то может любить это, кто то ненавидеть, но факт остается фактом, что бы пройти собеседование нужно научится решать алгоритмы.

А как быть интервьюерам? Какую задачу дать кандидату? Как понять сигналы, что кандидат «шарит»?

Я наткнулся на интересную статью по интервью на Senior инженера C++. Там у парня спрашивают базовую задачу FizzBuzz.

В этой статье мы рассмотрим бенчмарки различных решений на Java, начиная от простых вариантов и заканчивая многопоточными реализациями. Давайте разбираться вместе!

Друзья, всем привет! Идемпотентность в проектировании API — не просто формальность. Это свойство, часто рассматриваемое как способ получения одинакового ответа на повторяющийся запрос, на самом деле означает гораздо больше...

Всем привет! Я Ирина Матевосян, системный аналитик в направлении продуктового и системного анализа в отделе Tinkoff Mobile Core. Мы разрабатываем общие библиотеки, которые используют все мобильные приложения экосистемы Тинькофф. 

Расскажу о протоколе gRPC. На Хабре много статей о тонкостях реализации, рассчитанных на разработчиков, я же хочу познакомить с ним своих коллег. Разберем, как работает протокол и как написать контракт так, чтобы вас поняли, но не будем погружаться в тонкости программной реализации, а скорее расширим кругозор. Возможно, для кого-то gRPC станет крутым решением в работе.

Привет, Хабр! Меня зовут Никита Летов, я техлид бэкенд-разработки сервисов дистанционного банковского обслуживания Росбанка для физических лиц, или как модно сейчас говорить, ретейла. В этом посте я расскажу, что такое входная точка в приложение, когда в ней появляется необходимость и какие вообще задачи решает паттерн API Gateway. Мы рассмотрим классический блокирующий подход на примере гейтвея Netflix Zuul 1.x, проблемы, связанные с его эксплуатацией, а также реактивный Spring Cloud Gateway и сложности перехода на него. В заключение сравним два подхода.

Работа врача поистине тяжелая. Для того, чтобы облегчить ее и сделать чуточку проще, попробовал с помощью «No‑code» разработать удобное приложение, по подобию доставки. Что из этого вышло и почему бессмысленно.

Это перевод вступления из электронной книги - документа.

Авторы утверждают что:

В этой главе вы увидите, как можно удовлетворить некоторые из распространенных требований корпоративных приложений (приложений для бизнеса), таких как низкая стоимость (простота) сопровождения и тестируемость, применяя слабосвязанный дизайн для вашего приложения. Вы увидите очень простую иллюстрацию этого подхода в примерах кода, которые показывают два разных способа реализации зависимости между классами ManagementController и TenantStore. Вы также увидите, как принципы объектно-ориентированного программирования SOLID связаны с теми же проблемами (имеются ввиду проблемы стоимости сопровождения = исправления ошибок + возможности расширения функциональности и тестируемости).

Ory Kratos - современный cloud native сервер идентификации с поддержкой PassKeys, MFA, FIDO2, TOTP, WebAuthn, с возможностью управления профилями, схемами пользователей, входом через внешние сервисы, регистрацией, восстановлением аккаунта, с поддержкой passwordless входа. Написан на Go, headless, API-first.

Целью этой статьи не является сравнение с другими популярными сервисами идентификации, которые дальше будут упомянуты, но будет рассмотрен основной функционал и мой опыт использования в пет-проектах.

В этой статье я хочу описать (часть) моего опыта взаимодействия со структурой, именуемой в дальнейшем «яндекс», с точки зрения работника. Опишу собеседования и этап «входа».

Да, уже были статьи про собеседование и даже в эту же структуру, некоторые из них я видел, но не во всём с ними согласен, к тому же конкретно С++ разработчиков я там не видел.

Никто не хочет ошибок в своих приложениях, так как это может стоить вашей компании миллионы долларов. Внедрение следующих 5 практик тестирования поможет вам избежать такой ситуации.

Позвольте мне рассказать вам историю...

В этой статье я поделюсь скриптом для создания бэкапов БД PostgreSQL за определенный период (например: 1, 2, 3 дня, 1 неделя, 1 месяц, 6 месяцев, каждый год).
Объясню как запустить скрипт с помощью расписания crontab, покажу как настроить синхронизацию папки с бэкапами с облаком Yandex Disk.

Серверный рендеринг обеспечивает быстрый и надежный доступ к контенту. В этом подходе веб-страницы формируются на сервере, а не в браузере пользователя. Это позволяет значительно ускорить время загрузки, что особенно критично для современных одностраничных приложений, известных как SPA (Single-Page Applications).

SPA несмотря на их удобство и функциональность сталкиваются с рядом проблем, включая SEO-оптимизацию и производительность, особенно на медленных соединениях или устройствах.

Серверный рендеринг не только решает указанные проблемы, но и оптимизирует веб-приложения, делая их доступными для широкого круга пользователей.

Была у нас тут история, когда легкий перфекционизм помог привести в порядок конструкторскую документацию и регулярно экономить инженерам кучу дней на прохождение бюрократических процедур. В ее основе – создание системы управления расчетными данными и переход от трудночитаемых и трудноинтегрируемых отчетов Mathcad к гибкой связке Jupyter Notebook с Python и Teamcenter. Но основной рассказ будет про то, как преобразовывать и экспортировать математические формулы, таблицы и другие элементы из Jupyter в красивый и удобный вид.

Казалось бы поисковые подсказки (автокомплит) простая и понятная вещь, реализованная во множестве проектов и работающая из коробки. 

Как бы не так. 

Под катом расскажем про существующие подходы, их ограничения, и как мы вышли из положения для реализации подсказок в продукте для корпоративного поиска Content AI Intelligent Search. 

Выбор подходящей системы управления базами данных (СУБД) для корпоративного использования всегда был непростой задачей, а в условиях необходимости импортозамещения этот выбор приобретает критическую значимость для многих организаций.

Если вы находитесь в поиске надежной, масштабируемой и легко настраиваемой под свои задачи системы управления базами данных, или просто хотите понимать, что в данный момент предлагают российские разработчики – эта статья для вас.

Бесплатный PostgreSQL тоже звучит заманчиво, но не забывайте, что придется потратить время на его настройку и, возможно, даже на внесение изменений в исходный код, если вам потребуется больше мощностей. И еще один момент – качественная поддержка. Если возникнут проблемы, кто вам поможет их решить? В общем, выбор СУБД – дело серьезное!

В жизни каждого инженера-фронтендера наступает момент, когда осознаёшь: далее не обойтись без кэширования данных из API. Всё может начаться с самых невинных вещей: сохраняем предыдущую страницу с данными, чтобы кнопка «Назад» срабатывала мгновенно; реализуем простенькую логику отмены действия или обеспечиваем слияние нескольких состояний от различных запросов к API. Но все мы знаем, чем такое кончается. Один за другим возникают запросы на новые фичи, и вскоре мы уже не покладая рук реализуем кэши данных, индексы для работы вручную, оптимистические мутации и рекурсивную инвалидацию кэша.

Эти фичи явственно смахивают на внутренние механизмы баз данных. Действительно, в любом достаточно сложном клиентском приложении программисту непременно придётся реализовывать такое множество фич для управления данными, что эта работа будет напоминать построение предметно-ориентированной базы данных. Такая дополнительная сложность удваивается в каждом проекте, над которым мы работаем, поэтому приходится тратить время на решение бизнес-проблем, а радовать пользователя – уже как успеем.

Поэтому сегодня предлагаю вам составить мне компанию – и мы вместе рассмотрим распространённые паттерны работы с данными приложений, а также разберёмся, как они соотносятся с фичами баз данных. Далее мы рассмотрим решения, которые могли бы стать альтернативами этим паттернам – например, как сделать в клиентской части оптимизированный стек базы данных, который позволил бы нам сосредоточиться на разработке приложения, а не на мелкой возне с данными.

Привет Хабр! Совсем недавно, в процессе разработки на Spring я столкнулся с невероятным количеством бойлерплейт-кода в аннотациях. Решение сделать с этим что-то было принято мгновенно и вот что из этого вышло...

Чтобы система долго работала без сбоев и перерывов, нужно поработать над отказоустойчивостью. В статье дадим несколько способов её построить и покажем готовое решение.