Привет! Меня зовут Андрей Неведомский и я главный инженер в СберТехе. Я работаю в команде, которая занимается разработкой одного из системных сервисов ЕФС (Единой Фронтальной Системы). В своей работе мы активно используем Spring Framework, в частности его DI, и время от времени сталкиваемся с тем, что резолвинг зависимостей в спринге оказывается недостаточно «умным» для нас. Эта статья – результат моих попыток сделать его умнее и в целом разобраться с тем, как он работает. Надеюсь, и вы сможете узнать из неё что-то новое об устройстве спринга.

Что такое язык запросов GraphQL? Какие преимущества дает эта технология и с какими проблемами столкнутся разработчики при ее использовании? Как эффективно использовать GraphQL? Обо всем этом под катом.



В основе статьи — доклад вводного уровня Владимира Цукура (volodymyrtsukur) с конференции Joker 2017.

Отдел обеспечения качества (QA) занимается поиском багов в ПО. Методы отличаются в разных компаниях, но обычно этим занимаются сотрудники, знакомые с программным обеспечением. Они используют его различными способами и пытаются найти баги, которые упустили разработчики.

Термин QA может относиться к самому процессу, к организации, а также к отдельному тестировщику в рамках этой организации. Обычно тестировщиков в организации по обеспечению качества называют “QA”. В этой статье для единообразия будем использовать общую аббревиатуру QA вместо более точного «тестировщик отдела обеспечения качества».

В разных компаниях отличается степень ответственности QA за общее качество продукта. Иногда термин «обеспечение качества» не совсем применим к этому отделу, если он только ищет баги и подсчитывает их количество.

Незнакомым с разработкой программного обеспечения может показаться странным, что у проекта есть и менеджер продукта, и менеджер проекта. Разница в том, что первый отвечает за определение продукта, а второй отвечает за состояние проекта и отчётность перед заинтересованными сторонами, если дата сдачи под угрозой.

Менеджеры проектов, как правило, стремятся обеспечить предсказуемость сроков путём стандартизации и соблюдения цикличности процессов. В этих процессах основное внимание уделяется отчётности по статусам, чтобы отслеживать прогресс. Общепринятое мнение, что чем тщательнее отслеживать процессы, тем более предсказуемым станет график проекта, и тем выше вероятность, что проект сдадут в срок.

В пустыне квалифицированных талантов как вода востребованы разработчики программного обеспечения, пусть их носят на руках или оскорбляют, но это факт. Без них не будет индустрии, и им самим это отлично известно. Это приводит к такому захватывающему чувству собственного права, какое редко встречалось в истории человечества. В результате на свет появился целый спектр очень ярких проблемных личностей.

Хороший разработчик может стоить на вес золота — буквально. В немногих профессиях возможны такие доходы. Некоторые из богатейших людей на планете раньше были программистами, поэтому оказаться разработчиком в нужное время в нужном месте — это один из самых простых и прямых путей к огромному богатству.

Но с такими возможностями часто приходит полное отсутствие уважения к участникам проекта других профессий. Это отсутствие уважения может оказаться настолько глубоким, что порождает в уме разработчика твёрдую уверенность, что он не только самый ценный участник программного проекта, но и необходим компании в целом. К сожалению, хотя лишь малое число разработчиков способны накапливать что-либо напоминающее богатство, многие ведут себя так, словно они следующие Марк Цукерберг, Билл Гейтс или Стив Джобс; хотя это очень далеко от истины. Это приводит к личностным проблемам, которые так же увлекательно наблюдать со стороны, как страшно созерцать в себе.

Первый конспект лекции с HighLoad был встречен позитивно, поэтому продолжаю.

Второй лекцией выбрал интересный материал, который нашел отклик как по конспекту, так и в зале. На мой взгляд, этот доклад может быть интересен всем, особенно начинающим специалистам.

В докладе затронуты вопросы:

• Кем собственно мы хотим стать?
• Надо-ли оно нам?
• Теоретические навыки
• Практические навыки (технические)
• Практические навыки (нетехнические)

Наткнулся на интересный материал об искусственном интеллекте в играх. С объяснением базовых вещей про ИИ на простых примерах, а еще внутри много полезных инструментов и методов для его удобной разработки и проектирования. Как, где и когда их использовать — тоже есть.

Большинство примеров написаны в псевдокоде, поэтому глубокие знания программирования не потребуются. Под катом 35 листов текста с картинками и гифками, так что приготовьтесь.

UPD. Извиняюсь, но собственный перевод этой статьи на Хабре уже делал PatientZero. Прочитать его вариант можно здесь, но почему-то статья прошла мимо меня (поиском пользовался, но что-то пошло не так). А так как пишу в блог, посвященный геймдеву, решил оставить свой вариант перевода для подписчиков (некоторые моменты у меня оформлены по-другому, некоторые — намеренно пропущены по совету разработчиков).

Введение

Последние годы стала очень популярна тема микросервисов. Я не попадал на проекты с микросервисами, поэтому мне, естественно, захотелось ближе познакомиться с такой концепцией архитектуры.

Ранее у меня был домашний проект (хотя скорее даже его прототип), который было решено переписать на микросервисы. Проект представлял собой попытку сделать обучающую Java игру. То есть у игрока есть поле, на этом поле он может управлять каким-то юнитом с помощью кода. Пишет код, отправляет на сервер, там он выполняется и возвращает результат, который отображается пользователю.

Всё это было реализовано в виде прототипа — были пользователи, один урок и одна задача для него, возможность отправить код, который компилировался и исполнялся. Кое-какой фронтенд, но в статье о нём речи не будет. Технологии — Spring Boot, Spring Data, Gradle.

В статье будет реализован такой же прототип, но уже на микросервисах. Реализация будет наиболее простым путём (точнее наиболее простым, из известных мне). Реализация будет доступна любому, кто знаком со Spring.

От переводчика: некоторые скорее всего уже читали этот титанический труд от Мартина Фаулера и его коллеги Джеймса Льюиса, но я все же решил сделать перевод этой статьи. Тренд микросервисов набирает обороты в мире enterprise разработки, и эта статья является ценнейшим источником знаний, по сути выжимкой существующего опыта работы с ними.

Термин «Microservice Architecture» получил распространение в последние несколько лет как описание способа дизайна приложений в виде набора независимо развертываемых сервисов. В то время как нет точного описания этого архитектурного стиля, существует некий общий набор характеристик: организация сервисов вокруг бизнес-потребностей, автоматическое развертывание, перенос логики от шины сообщений к приемникам (endpoints) и децентрализованный контроль над языками и данными.

Привет, Хабр. В этой статье я кратко расскажу о деталях реализации микросервисной архитектуры с использованием инструментов, которые предоставляет Spring Cloud на примере простого концепт-пруф приложения.

Код доступен для ознакомления на гитхабе. Образы опубликованы на докерхабе, весь зоопарк стартует одной командой.

Я работаю разработчиком в hh.ru, и мне хочется перейти в датасайнс, но пока не хватает навыков. Поэтому в свободное от работы время я изучаю машинное обучение и стараюсь решать практические задачи из этой области. Недавно мне подкинули задачу по кластеризации наших резюме. Пост будет о том, как я решал её при помощи агломеративной иерархической кластеризации. Если не хочется читать, но интересен результат, то можно посмотреть сразу демо.

Несмотря на то что пост написан в этом году, изучить всю предложенную программу за оставшиеся месяцы вы, вероятно, не успеете. Поэтому карту разработчика можно смело брать с собой в год следующий.

Адам Голаб, эксперт по React и JS, составил пошаговый учебный план, который поможет вам стать разработчиком с нуля либо укажет направление для дальнейшего повышения навыков в профессии.

План Адама представляет собой список основных пунктов, которые вам нужно изучить самостоятельно. Мы добавили описание, а в некоторых сложных моментах указали ссылки на дополнительные справочные материалы, с помощью которых вы получите ответ на вопрос: «Что я должен узнать как React-разработчик?».

Привет! Меня зовут Константин Евтеев, я работаю в Авито руководителем юнита DBA. Наша команда развивает системы хранения данных Авито, помогает в выборе или выдаче баз данных и сопутствующей инфраструктуры, поддерживает Service Level Objective для серверов баз данных, а еще мы отвечаем за эффективность использования ресурсов и мониторинг, консультируем по проектированию, а возможно и разрабатываем микросервисы, сильно завязанные на системы хранения, или сервисы для развития платформы в контексте хранилищ.

Я хочу рассказать, как мы решили один из вызовов микросервисной архитектуры — проведение бизнес-транзакций в инфраструктуре сервисов, построенных с помощью паттерна Database per service. С докладом на эту тему я выступал на конференции Highload++ Siberia 2018.

Масштабирование базы данных через шардирование и партиционирование

Денис Иванов (2ГИС)

Всем привет! Меня зовут Денис Иванов, и я расскажу о масштабировании баз данных через шардирование и партиционирование. После этого доклада у всех должно появиться желание что-то попартицировать, пошардировать, вы поймете, что это очень просто, оно никак жрать не просит, работает, и все замечательно.

Немного расскажу о себе — я работаю в команде WebAPI в компании 2GIS, мы предоставляем API для организаций, у нас очень много разных данных, 8 стран, в которых мы работаем, 250 крупных городов, 50 тыс. населенных пунктов. У нас достаточно большая нагрузка — 25 млн. активных пользователей в месяц, и в среднем нагрузка около 2000 RPS идет на API. Все это располагается в трех датацентрах.

Перейдем к проблемам, которые мы с вами сегодня будем решать. Одна из проблем — это большое количество данных. Когда вы разрабатываете тот или иной проект, у вас в любой момент времени может случиться так, что данных становится очень много. Если бизнес работает, он приносит деньги. Соответственно, данных больше, денег больше, и с этими данными что-то нужно делать, потому что эти запросы очень долго начинают выполняться, и у нас сервер начинает не вывозить. Одно из решений, что с этими данными делать — это масштабирование базы данных.

Всем привет. Как вы, возможно, знаете, раньше я все больше писал и рассказывал про хранилища, Vertica, хранилища больших данных и прочие аналитические вещи. Сейчас в область моей ответственности упали и все остальные базы, не только аналитические, но и OLTP (PostgreSQL), и NOSQL (MongoDB, Redis, Tarantool).

Эта ситуация позволила мне взглянуть на организацию, имеющую несколько баз данных, как на организацию, имеющую одну распределенную гетерогенную (разнородную) базу. Единую распределенную гетерогенную базу, состоящую из кучи PostgreSQL, Redis-ов и Монг… И, возможно, из одной-двух баз Vertica.

Работа этой единой распределенной базы порождает кучу интересных задач. Прежде всего, с точки зрения бизнеса важно, чтобы с данными, движущимися по такой базе, все было нормально. Я специально не использую здесь термин целостность, consistency, т.к. термин это сложный, и в разных нюансах рассмотрения СУБД (ACID и CAP теорема) он имеет разный смысл.

Ситуация с распределенной базой обостряется, если компания пытается перейти на микросервисную архитектуру. Под катом я рассказываю, как обеспечить целостность данных в микросервисной архитектуре без распределенных транзакций и жесткой связности. (А в самом конце объясняю, почему выбрал для статьи такую иллюстрацию).

Почему-то считается, что тимлид — это более высокая ступень эволюции инженера, чем все квалификационные уровни, включая senior. При том что всем известно, навыки и умения там нужны совсем другие. Но факт продолжает оставаться фактом, в большинстве компаний тимлидами становятся лучшие инженеры. Иногда, потому что руководству кажется, что это даст сотруднику новую мотивацию и вообще — это же повышение. Иногда, в силу необходимости — наняли много новых сотрудников, и кто-то должен за них отвечать и помогать им пилить новые фичи. Неудивительно, что неподготовленный человек, брошенный в новые обязанности, как в воду, сваливается в состояние экзистенциального кризиса.



То, что доклад на эту тему был признан лучшим на конференции для тимлидов и о тимлидах, показывает, насколько действительно часто встречается такая ситуация. Но надо признать, конечно, что Евгений Кот (bunopus) заработал это «признание» еще и великолепным перформансом. С удовольствием делимся с вами его записью.

Мировой рынок IT стремительно развивается. С каждым годом профессия разработчика софта становится все более востребованной — уже в 2017 году в мире насчитывался примерно 21 миллион программистов различных направлений.

К сожалению, русскоговорящий рынок IT находится еще на начальной стадии развития — уже есть крупные и успешные проекты, но рынок еще долго не сможет сравняться с европейским и американским, которые производят до 85% всех IT-продуктов мира.

Spring Framework является одним из самых сложных фремворков для понимания и изучения. Большинство разработчиков изучают его медленно, через практические задачи и гугл. Этот подход не эффективен, так как не даёт полной картины и при этом требует больших затрат.

Я хотел бы предложить вам принципиально новый подход к изучению Спринга. Он заключается в том, что человек проходит через серию специально подготовленных туториалов и самостоятельно реализует функционал спринга. Особенность этого подхода в том, что он, помимо 100%-го понимания изучаемых аспектов Spring даёт ещё большой прирост в Java Core (Annotations, Reflection, Files, Generics).

Статья подарит вам незабываемые ощущения и позволит почувствовать себя разработчиком Pivotal. Шаг за шагом, вы сделаете ваши классы бинами и организуете их жизненный цикл (такой же, как и в реальном спринге). Классы, которые вы будете реализовывать — BeanFactory, Component, Service, BeanPostProcessor, BeanNameAware, BeanFactoryAware, InitializingBean, PostConstruct, PreDestroy, DisposableBean, ApplicationContext, ApplicationListener, ContextClosedEvent.

Мысль перевести фронт на какой-либо js фреймворк появилась одновременно с возможностью писать React на Kotlin. И я решил попробовать. Основная проблема: мало материалов и примеров (постараюсь эту ситуацию поправить). Зато у меня полноценная типизация, безбоязненный рефакторинг, все возможности Kotlin, а главное, общий код для бека на JVM и фронта на Javascript.

В этой статье будем писать страницу на Javasript + React параллельно с её аналогом на Kotlin + React. Чтобы сравнение было честным, я добавил в Javasript типизацию.

Микросервисная архитектура уже давно де-факто стала стандартом при разработке больших и сложных систем. Она имеет целый ряд преимуществ: это и строгое деление на модули, и слабая связность, и устойчивость к сбоям, и постепенность выхода в продакшн, и независимое версионирование компонентов.

Правда, зачастую, говоря о микросервисной архитектуре, упоминают только бэкенд-архитектуру, а фронтенд как был, так и остается монолитным. Получается, что мы сделали великолепный бэк, а фронт тянет нас назад.

Сегодня я расскажу вам, как мы делали микросервисный фронт в нашем SaaS-решении и с какими проблемами столкнулись.