Что такое интервальные повторения

Освоение любого предмета построено на фундаменте знания: фактов, эвристик или тактик решения задач. Если предметная область — часть вашей повседневной работы, то вы, вероятно, осваиваете её многократно повторяющимся пересечением с этими знаниями. Но если вы учите что-то в свободное время, например, как я, изучая японский, то добиться того же уровня практики сложно.

То же самое относится и к предметам в школе или вузе: нескольких часов в неделю в классе или домашний заданий редко хватает для наработки крепкой базы знаний, особенно в таких предметах с большим объёмом фактов, как история или медицина. Под этим углом можно рассматривать даже ту часть своей жизни, которую мы не считаем связанной с обучением: не казались ли все эти подкасты и статьи с Hacker News полезнее, если бы мы могли вечно помнить полученную из них информацию?

Системы интервального повторения (spaced repetition) — один из самых проработанных решений этой проблемы. Это компьютерные программы, которые, по сути, показывают флеш-карточки с подсказками, на основе которых нужно вспомнить информацию, написанную на обратной стороне карточки.

Это перевод классической статьи 1995 года одного из титанов теории разработки программного обеспечения - профессора Никлауса Вирта (если найдется некто, кто не знает его, то можно ознакомится, не выходя с habr, со статьями о нем здесь и здесь а небольшая ретроспектива итогов предсказаний Вирта из этой статьи доступна здесь). Текст имеет больше историческое значение, но написан ясным и доступным языком, и, возможно, побудит кого-нибудь пересмотреть подходы к созданию программного обеспечения.

Данная статья направлена на повышение уровня понимания принципов работы барьеров памяти, которые лежат в основе атомарных операций. Она не описывает историю и первопричины появления данного механизма, а служит объяснением основных подходов.

Идеей было донести простыми словами и примерами механизмов работы барьеров памяти, поэтому в данной статье нет углубления в синтаксис ассемблер команд или архитектур процессоров.

Недавно вышла отличная книга PostgreSQL Mistakes and How to Avoid Them от Jimmy Angelakos — системного архитектора, практика и давнего участника сообщества PostgreSQL. Книга подробно разбирает распространённые ошибки, с которыми сталкиваются разработчики и администраторы при работе с PostgreSQL, и предлагает практичные решения: от тонкостей конфигурации и миграции до антипаттернов в SQL и выбора типов данных.

Я перевёл одну из ключевых глав этой книги — про неправильное использование типов данных. В ней подробно объясняется, почему, например:

timestamp without time zone может ломать логику расчёта интервалов;

money — это не то, чем кажется (и почему он опасен);

char(n) и varchar(n) не дают ожидаемой экономии и даже вредны;

serial — это прошлый век, а identity — настоящее.

Глава будет полезна всем, кто работает с PostgreSQL в проде — особенно backend-разработчикам, независимо от языка и фреймворка. Если вы проектируете схемы БД, пишете SQL-запросы или просто хотите избежать неприятных грабель — стоит прочитать.

Валидация входных данных — критически важная часть любого приложения. Без неё ваше приложение подвержено:

— паникам и ошибкам из-за неожиданных nil или невалидных значений,
— некорректной работе бизнес-логики при обработке невалидных данных,
— уязвимостям безопасности (SQL-инъекции, XSS и др.),
— сложностям в отладке из-за непредсказуемого поведения.

Рассмотрим типичный подход к валидации без специализированных библиотек...

Хранение денежных сумм в базах данных и API: анализ подходов платежных систем

Хранение денег — вещь только на первый взгляд простая, а на деле содержит множество подводных камней. Выбрав не тот тип данных, можно получить неточности в расчётах, возможна путаница при переводе суммы из одной валюты в другую. А если ещё и подключать внешние API, у каждого из которых своя точность для одних и тех же валют, уследить за совместимостью еще труднее.

Разбираем, как решают эти проблемы Stripe, PayPal, Google Wallet и другие платежные системы. Сравниваем три основных подхода: Integer minor units, Decimal base units и String base units.

Обращения к базе — одно из самых популярных действий бэкенд приложений, и чаще всего оно происходит с помощью SQL запросов. И есть несколько способов хранить запросы в коде: строка или константа непосредственно в качестве аргумента функции, билдер запросов или отдельно лежащий файл с SQL запросом, который эмбедится в Go код в момент сборки. Этот последний способ чаще всего можно найти по запросу типа «Golang embed SQL» и он действительно довольно хорош.

Мне кажется, что уже есть сотни разных статей на эту тему, но каждый раз мне чего-то не хватало. Поэтому я решил написать свою статью, в которой покажу, как я реализую авторизацию и аутентификацию в своих проектах. Это именно гайд: вы можете взять готовый код и адаптировать его под свои нужды. В рамках статьи будут использоваться Ory Hydra и Ory Kratos, Apache APISIX в качестве API Gateway и несколько микросервисов на Golang. Всё это будет работать в Docker, чтобы вы могли легко запустить и поиграться.

Современные пользователи ожидают, что видео загрузится мгновенно, не зависнет на 47-й секунде и будет защищено от посторонних глаз. При этом большинство из них не догадывается, кто именно доставляет этот контент, и где начинается «магия» — а где инженерия.

Мы в Kinescope — те, кто эту магию делает. Видео, которое вы смотрите в интернете, вполне может идти через нашу инфраструктуру — пусть даже вы об этом не знаете. Под капотом у нас: высоконагруженные сервисы, сотни тысяч RPS, терабиты трафика и собственные технологии, написанные на Go.

О том, как мы проектируем и поддерживаем всё это, какие технические вызовы нам приходится решать, и почему HTTPS — это не просто галочка в чеклисте безопасности, — рассказываем в статье по мотивам доклада для GolangConf.

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Шваков. В Kinescope мы разрабатываем B2B-решение для хранения, обработки, защиты и доставки видео через CDN. Среди наших клиентов — как небольшие стартапы, так и крупные компании. Помимо CDN, у нас, само собой, есть и собственный DNS. А главное, множество инфраструктурных самописных компонентов на Go, которые мы развиваем и поддерживаем внутри команды.

Привет! Я Андрей Баронский, бэкенд-тимлид в KTS.

Одно из ключевых направлений деятельности нашей компании — это аутсорс-разработка цифровых продуктов. При создании очередной системы мы хотим уделять больше времени и сил необходимым фичам для клиентов, а не настройке рутинного взаимодействия с юзерами, и для ускорения проработки основных пользовательских сценариев мы используем технологию Ory Kratos. В статье я расскажу, почему я рекомендую обратить на нее внимание и как с ней работать.

Для тех, кто впервые сталкивается с этим названием, дам немного контекста. Ory Kratos — это система API-first Identity и User Management. Она управляет всеми аспектами работы с пользователями, включая регистрацию, вход, восстановление пароля, многофакторную аутентификацию, верификацию данных и управление профилем. 

Иными словами, Ory Kratos берёт на себя рутинные технические задачи, предлагая готовое, гибкое и удобное в интеграции решение.

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.

Привет, Хабр!

При разработке фронтенда мы часто ограничиваемся тремя состояниями UI-запроса: loading, error, data (или success). Но это не всегда достаточно — особенно когда дело доходит до тонких UX-деталей, предотвращения гонок запросов и адекватного управления отменой при размонтировании компонентов. В статье рассмотрим, почему добавление состояния idle делает систему более надёжной, как реализовать конечный автомат для управления статусами, как отменять fetch-запросы и оптимизировать перерисовки.

Этой статьей я хочу представить сообществу разработку www.ruinsworld.ru, которой, по сути, посвятил пять последних лет жизни. Все начиналось с браузерного сингл‑шутера, потом была не очень удачная и быстро наскучившая попытка в стратегию, после чего я поставил себе, казалось бы, невозможную задачу. Реально ли, используя все эти наработки, построить многопользовательский шутер в браузере, да еще не просто «стрелялку внутри небольшой коробки», а с большим открытым миром и огромным количеством неписей в нем? Чтобы можно было «идти куда хочешь во все стороны и делать что заблагорассудится», как в самых лучших постапокалиптических РПГ?

В статье рассмотрены основные возможности пакета context, приведены примеры основных операций c контекстом, а также альтернативные примеры без использования контекста, что позволяет применять пакет более осознанно.

Когда я присоединяюсь к новой компании, меня часто посещает синдром самозванца. После всех этих собеседований кажется, что парни знают, что делают и я смиренно настравиаюсь учиться у лучших.

Однажды, я столкнулся с инцидентом на проде и обратился за помощью к самому опытному инженеру. Он пришел на помощь и с легкостью изменил значение в БД с помощью... ручного обновления. 🤯 Проблема заключалась в том, что набор SQL-обновлений не был выполнен внутри транзакции.

Работа в новой компании — это всегда увлекательно. Я осознал, что даже если какой-то аспект кажется простым, например, SQL-транзакции, его легко упустить из виду.

SQL кажется чем-то, что мы все хорошо знаем, и мало чем может удивить. (Ему уже 50 лет!) Возможно, пришло время пересмотреть подходы, так как мы уже прошли фазу хайпа по поводу NoSQL, и снова возвращаемся к “используйте просто Postgres”, а иногда и к “SQLite тут за глаза”.

Я хочу сосредоточиться на том, как правильно применять транзакции в коде, а не на их технической сложности. Когда ваш проект становится больше, вы начинаете разделять логику и код базы данных с помощью слоев. Однако это не всегда так просто, как кажется. Вы можете запутаться и столкнуться с неочевидными ошибками.

Основной принцип многослойной архитектуры заключается в разделении критически важных частей кода (логики) от деталей реализации (например, SQL-запросов). Одним из способов достижения такого разделения является паттерн «Репозиторий». Однако, наиболее сложным аспектом такой архитектуры является обработка транзакций.

В настоящий момент занимаюсь наставничеством разработчиков на языке Golang и один из студентов принес очередной вопрос, который заставил задуматься и вникнуть глубже в устройство планировщика Go.

Почему данный код всегда будет выводить одинаковый результат?

Релиз версии Go 1.23 добавил поддержку итераторов и пакет iter. Теперь можно перебирать константы, контейнеры (map, slice, array, string) и функции. Сначала создание итератора показалось мне неудобным, хотя в то же время его использование выглядело простым.

Моя проблема с подходом к итераторам в Go заключается в том, что их нельзя «связывать» так,как это можно делать в JavaScript:

В этой статье я постараюсь рассказать о том как их компоновать в самые популярные паттерны для поддержки масштабируемости и удобства сопровождения будущих систем.Почему же многопоточность так важна? Сегодняшние приложения должны быть быстрыми и отзывчивыми, а для этого нужно выполнять множество задач одновременно. 

Представь себе, что твоя программа обрабатывает запросы пользователей, одновременно загружает данные с сервера и проводит вычисления. И все это должно происходить без задержек и ошибок. Для всего этого у тебя есть горутинки! Однако если с ними обращаться неосторожно, то могут возникнуть такие ошибки, которые сложно будет сразу отловить. Вот здесь на сцену выходят паттерны многопоточности, которые помогают структурировать и оптимизировать параллельную работу.

Жизнь – это вечная спираль, где всё идёт по кругу, но с каждым витком становится лучше. Ещё 20 лет назад я писал веб-приложения на Perl + Template Toolkit 2, генерируя HTML на стороне сервера. Время шло, и веб-разработка разделилась на две половины: фронтенд и бэкенд, а между ними API. Со временем я переключился с Perl на Go для бэкенда и AngularJS, а потом и Vue для фронтенда. В таком стеке я создал несколько проектов, включая HighLoad.Fun. Писать API и генерировать клиентскую библиотеку на TypeScript было удобно, а Vue-приложение деплоилось как SPA. Всё вроде бы шло хорошо... до тех пор, пока не пришла необходимость внедрить SSR для SEO. Тут начались проблемы: нужно было поднять NodeJS сервер для выполнения SSR, который должен ходить на Go сервер за данными, думать о том, где в данный момент выполняется код, на сервере или в браузере и писать и писать бессмысленный код перекладывающий данные.

Тогда я встал перед выбором: либо отказаться от Go на бэкенде, либо отказаться от Vue на фронтенде. Для меня выбор был очевиден: я остался с Go.

Генерация HTML на Go, в общем-то, не проблема: можно использовать готовые шаблонизаторы, вручную писать контроллеры и настроить WebPack для сборки статики. Но всё это долго и неудобно. А главное – я люблю писать программы, но ненавижу писать код. И тогда я задался целью: создать инструмент, который облегчит мне жизнь и будет автоматически решать большую часть задач за меня.

Мне нужен был генератор, который бы:

* Превращал Vue-подобные шаблоны в Go-код с типизированными переменными, позволяя ловить ошибки на этапе компиляции.

* Автоматически генерировал DataProvider интерфейсы для получения данных и, желательно, их базовую имплементацию.

* Собирал и подключал только нужные JS и CSS файлы из лежащих рядом с шаблонами TypeScript и SCSS файлов.

* Поддерживал переменные, выражения, условия и циклы в шаблонах, как во Vue.

* Объединял шаблоны из подпапок по принципу Vue-тега <router-view/>.

* Автоматически маршрутизировал страницы, поддерживая динамические параметры.

И главное – всё это должно работать в автоматическом режиме: изменения в исходном коде автоматически пересобираются и перезапускаются без лишних усилий.

После ряда экспериментов и нескольких ночей мне это кажется удалось. Под катом – подробный туториал, как разрабатывать быстрые и удобные сайты с помощью GoSSR.

В этой статье мы рассмотрим концепцию программирования в стиле передачи продолжений и примеры его применения, исследуем, как этот стиль может улучшить читаемость и поддержку кода в приложениях на Go. Также обсудим потенциальные подводные камни и ограничения, чтобы дать полное представление о том, как и когда использовать его в практике разработки.