Во время собеседований на роль linux/unix администратора во многих IT-компаниях спрашивают, что такое load average, чем nginx отличается от apache httpd и что такое fork. В этой статье я постараюсь объяснить, что рассчитывают услышать в ответ на эти вопросы, и почему.

Здесь важно очень хорошо понимать основы администрирования. В идеальной ситуации при постановке задачи системному администратору выставляют ряд требований. Если же ситуация не идеальная, то, по сути, требование к администратору одно: «Хочу, чтобы всё работало». Иными словами, сервис должен быть доступен 24/7 и, если какое-то решение не удовлетворяет этим требованиям (масштабирование и отказоустойчивость относятся к доступности), то можно сказать, что администратор плохо сделал свою работу. Но если разные решения двух администраторов работают 24/7, как понять, какое из них лучше?

Хороший системный администратор при выборе решения при заданных требованиях ориентируется на два условия: минимальное потребление ресурсов и их сбалансированное распределение.

Вариант, когда одному специалисту нужно 10 серверов для выполнения задания, а второму всего 2, мы рассматривать не будем, что тут лучше – очевидно. Далее под ресурсами я буду понимать ЦПУ (cpu), ОЗУ (ram) и диск (hdd).

Давайте рассмотрим ситуацию: один администратор создал решение, которое требует 10% cpu, 5% ram и 10% hdd от всего вашего оборудования, а второй использовал для этого 1% cpu, 40% ram и 20% hdd. Какое из этих решений лучше? Тут все становится уже не так очевидно. Поэтому хороший администратор всегда должен уметь грамотно подобрать решение, исходя из имеющихся ресурсов.

Однажды, на одном интервью меня спросили, что ты будешь делать, если обнаружишь неработающий сервис из-за того, что на диске закончилось место?

Конечно же я ответил, что посмотрю, чем занято это место и если возможно, то почищу место.
Тогда интервьюер спросил, а что если на разделе нет свободного места, но и файлов, которые бы занимали все место, ты тоже не видишь?

На это я сказал, что всегда можно посмотреть открытые файл дескрипторы, например командой lsof и понять какое приложение заняло все доступное место, а дальше можно действовать по обстоятельствам, в зависимости от того, нужны ли данные.

Интервьюер прервал меня на последнем слове, дополнив свой вопрос: «Предположим, что данные нам не нужны, это просто дебаг лог, но приложение не работает из-за того, что не может записать дебаг»?

«окей», — ответил я, «мы можем выключить дебаг в конфиге приложения и перезапустить его».
Интервьюер возразил: «Нет, приложение мы перезапустить не можем, у нас в памяти все еще хранятся важные данные, а к самому сервису подключены важные клиенты, которых мы не можем заставлять переподключаться заново».

«ну хорошо», сказал я, «если мы не можем перезапускать приложение и данные нам не важны, то мы можем просто очистить этот открытый файл через файл дескриптор, даже если мы его не видим в команде ls на файловой системе».

Интервьюер остался доволен, а я нет.

Тогда я подумал, почему человек, проверяющий мои знания, не копает глубже? А что, если данные все-таки важны? Что если мы не можем перезапускать процесс, и при этом этот процесс пишет на файловую систему в раздел, на котором нет свободного места? Что если мы не можем потерять не только уже записанные данные, но и те данные, что этот процесс пишет или пытается записать?

Мы начинаем публиковать курсы лекций Технополиса — образовательного проекта команды Одноклассников в Санкт-Петербургском Политехническом университете Петра Великого. Создание высоконагруженных приложений — это не только проектирование и написание кода, но и огромное количество других аспектов на всём протяжении жизненного цикла продукта. Мы пройдём по всему процессу создания и использования высоконагруженной системы. Особое внимание будет уделено особенностям эксплуатации, сетям, балансировке нагрузки, иерархии памяти, повседневным инструментам. Также поговорим о мониторинге, аудите и многом другом. Лекции курса читает команда экспертов под руководством ведущего разработчика в Одноклассниках Вадима Цесько.

Список лекций:

1. Введение (Вадим Цесько incubos)
2. Типовые архитектуры (Александр Христофоров)
3. Эксплуатация (Илья Щаников)
4. Сетевой стек (Дмитрий Самсонов dmitrysamsonov)
5. Балансировка (Андрей Домась)
6. Процессоры и память (Алексей Горбов)
7. Хранилища данных (Сергей Егоричев)
8. JVM (Андрей Паньгин apangin)
9. Мониторинг (Сергей Шарапов Sharapoff)
10. Облака (Леонид Талалаев)

Сейчас в тематических интернетах модно слово «Node.js». В этой небольшой статье мы попробуем понять («на пальцах»), откуда всё это взялось, и чем такая архитектура отличается от привычной нам архитектуры с «синхронным» и «блокирующим» вводом/выводом в коде приложения (обычный сайт на PHP + MySQL), запущенного на сервере приложений, работающем по схеме «по потоку (или процессу) на запрос» (классический Apache Web Server).

Мы много раз рассказывали о том, как мы пишем автотесты, какие технологии используем, как помогаем разработчикам с производительностью юнит-тестов и так далее. А вот про стратегию всего процесса тестирования, включая ручное, ещё ни разу не писали. Пришло время восполнить этот пробел.

Оптимизация необходима для увеличения скорости загрузки и работы сайтов, что в конечном итоге повышает удовлетворённость пользователей.

• С точки зрения User Experience (UX) фронтенд должен обеспечивать быструю загрузку и работу веб-страниц.
• А с точки зрения Developer Experience (DX) нам хочется, чтобы и сам фронтенд тоже работал быстро, был прост в использовании и вообще являлся примером для подражания.

Всё это делает пользователей и разработчиков счастливее, а заодно существенно улучшает ранжирование сайтов поисковиками. Например, Google уделяет особое внимание оптимизированности фронтенда. Если вы достаточно долго бились над тем, чтобы ваш сайт заработал побольше баллов в Google Pagespeed Insights, то, надеемся, эта статья поможет вам лучше понять, для чего всё это нужно и каково разнообразие стратегий оптимизации фронтенда.

^{Капитан Немо у штурвала «Наутилуса»}

Индексы — один из самых мощных инструментов в реляционных базах данных. Мы используем их, когда нужно быстро найти какие-то значения, когда объединяем базы данных, когда нужно ускорить работу SQL-операторов и т.д. Но что представляют собой индексы? И как они помогают ускорять поиск по БД? Для ответа на эти вопросы я изучил исходный код PostgreSQL, отследив, как происходит поиск индекса для простого строкового значения. Я ожидал найти сложные алгоритмы и эффективные структуры данных. И нашёл.

Здесь я расскажу о том, как устроены индексы и как они работают. Однако я не ожидал, что в их основе лежит информатика. В понимании подноготной индексов также помогли комментарии в коде, объясняющие не только как работает Postgres, но и почему он так работает.

Алексей Акулович объясняет жизненный путь высоконагруженного проекта на PHP. Это — расшифровка Highload ++ 2016.

Меня зовут Лёша, я пишу на PHP.

К счастью, доклад не об этом. Доклад будет про ретроспективу развития сети — того, как проект развивался. Какие решения капитанские или весьма специфические для нашей нагрузки мы применяли, что можно использовать в других проектах, которые испытывают нагрузки.

Начнём.

В прошлый раз мы пришли к выводу, что для эффективной работы пространственного индекса на основе Z-order необходимо сделать 2 вещи:

• эффективный алгоритм получения подинтервалов
• низкоуровневую работу с B-деревом

Вот именно этим мы и займёмся под катом.

Достаточно много интереса проявляется среди технического сообщества к Docker и Ansible, я надеюсь, что после прочтения данной статьи, вы тоже разделите этот интерес. Вы так же получите навыки практического применения Ansible и Docker в настройке сервера и окружения для Rails приложения.

«Почему бы просто не взять и использовать Heroku?», спросите вы.
Прежде всего, я могу запустить Docker и Ansible на любой машине, с любым хостинг провайдером. Во вторых, я предпочитаю гибкость, удобству. Я могу, таким же образом, запускать все что угодно, не только web приложения. Ну и напоследок, потому что я эксперементатор в душе, я получаю удовольствие от понимания того как оно все вместе работает. Фундаментальная основа Heroku это Linux контейнер. Та же технология лежит и в основе Docker'a. На самом деле, одним из девизов Docker'a является «Контейнеризация это новая виртуализация»

Эта статья – о рисках смены руководства в больших компаниях и характерных явлениях при попытках игнорировать закон эффективного управления собственностью:

Эффективно управлять можно только той собственностью, которую мог бы создать сам.
Кто не может создать, – будет только разрушать!
И.А. Дедюхова, Кодекс Хамурапи

Картинка для привлечения внимания читателей из поколений Y и Z:

Краткое содержание

Новый директор себе в подчиненные и советники пригласит своих «проверенных людей». Увеличение штата топ-менеджеров в условиях фиксированного ФОТ повлечет за собой сокращение рядовых сотрудников на значительный процент.
Новый директор в первую очередь будет сокращать те подразделения, работу которых он не понимает. Под прессом психологического давления руководители этих подразделений возмут на себя обязательства самостоятельно разработать планы по сокращению и принять на себя все риски их реализации.
Сокращения пройдут под флагом повышения эффективности, но для «непонятных директору» подразделений не смогут сформулировать критерии этой эффективности, кроме «минимизации затрат». Цель по минимизации затрат без дополнительных обоснованных ограничений – это цель по уничтожению, и не имеет отношения к настоящей оптимизации.
Отсекая непонятные ему части компании (выводя в аутсорс и т.п.), директор попытается превратить компанию в ту, работу которой он полностью способен понять, которой он в полной мере способен управлять.
Проблему нехватки знаний в технической области новый директор и его команда компенсируют «помощью» от западных консалтинговых компаний. Это приведет к ситуации внешнего управления, причем без всякой ответственности за диктуемые извне решения.
Внешняя и внутренняя отчетность о работе компании до самого конца не будет показывать никаких признаков проблем, т.к. тому, кто принес плохие вести не выдают премию, а рубят голову.

---

Функцией партиционирования таблиц в PostgreSQL, к сожалению, активно пользуются пока не многие. На мой взгляд, очень достойно о ней рассказывает в своей работе Hubert Lubaczewski (depesz.com). Предлагаю вам еще один перевод его статьи!

В последнее время я заметил, что всё чаще и чаще сталкиваюсь с кейсами, где можно было бы использовать партиционирование. И хотя, теоретически, большинство людей знает о его существовании, на самом деле эту фичу не слишком хорошо понимают, а некоторые её даже побаиваются.

Так что я постараюсь объяснить в меру своих знаний и возможностей, что это такое, зачем его стоит использовать и как это сделать.

В свое время работая в узком кругу программистов, отдельными задачами и даже проектам, мы не задумывались о проблемах связанными с текучкой кадров. Точнее думать — думали, но ни каких мер не применяли, да и в целом коллектив был сплоченный никто не уходил и никого «не уходили». С ростом внутренних проектов и корпоративных клиентов, штат начал разрастаться и казалось, что все отлично — нас больше, значит будем больше успевать и делать, но не тут то было. Мы начали тратить кучу времени на “бесполезные” обсуждения, проверки, излишние проектирование и т.д, больше всего раздражает — это проверка кода. И тут я начал думать, что “мудрые и древние” наверняка решали эти проблемы с сотнями, тысячами программистов, неужели мы не справимся? Я решил провести эксперимент, под названием “автоматизированная проверка стиля кода при комитах”. Для большинства из Вас это не новость и наверняка вы этим пользуетесь, но поделиться опытом внедрения думаю, не будет лишним.

Реляционные базы данных (РБД) используются повсюду. Они бывают самых разных видов, от маленьких и полезных SQLite до мощных Teradata. Но в то же время существует очень немного статей, объясняющих принцип действия и устройство реляционных баз данных. Да и те, что есть — довольно поверхностные, без особых подробностей. Зато по более «модным» направлениям (большие данные, NoSQL или JS) написано гораздо больше статей, причём куда более глубоких. Вероятно, такая ситуация сложилась из-за того, что реляционные БД — вещь «старая» и слишком скучная, чтобы разбирать её вне университетских программ, исследовательских работ и книг.

На самом деле, мало кто действительно понимает, как работают реляционные БД. А многие разработчики очень не любят, когда они чего-то не понимают. Если реляционные БД используют порядка 40 лет, значит тому есть причина. РБД — штука очень интересная, поскольку в ее основе лежат полезные и широко используемые понятия. Если вы хотели бы разобраться в том, как работают РБД, то эта статья для вас.

Можно ли написать свой модуль (расширение) к PHP без особых знаний, требующих большого времени изучения теории? Если умеешь программировать на самом PHP, то написать простейший код на С не составит особого труда, тем более, что PHP позволяет генерировать каркас под разрабатываемое расширение, в рамках которого потом пишешь код. Есть еще набирающий популярность зефир на хабре для этого вопроса. Данная публикация для тех, кто решил покопаться в исходниках PHP, немного посмотреть его внутренности, преследуя цель лишь поверхностного исследования. В данный момент я тот же самый исследовать без необходимых знаний. На собеседованиях по PHP часто просят написать код подсчета факториала. Вот такую функцию мы и напишем сейчас на С, которую потом можно вызывать из кода PHP. Я буду описывать действия, которые я сам делал и при этом ничего не знаю изначально по этой части. В интернете можно найти много статей по этому вопросу, большинство из них описывает информацию с использованием zval «старого» формата, но я не думаю, что будет хуже если и я еще добавлю от себя.

Думали ли вы когда-нибудь о том, что однажды слишком быстро втянулись в веб-программирование на PHP? И вот уже прошло много лет, у вас хороший опыт, и вы не думаете ни о каких других способах „делать“ веб, кроме как на PHP. Может быть, у вас возникают сомнения в правильности выбора, однако непонятно, как найти способ быстро его проверить. А хочется примеров, хочется знать, как изменятся конкретные аспекты деятельности.

Сегодня я попробую ответить на вопрос: «А что если вместо PHP писать на Python?».

Сам я долгое время задавался этим вопросом. Я писал на PHP 11 лет и даже являюсь сертифицированным специалистом. Я научился его «готовить» так, чтобы он работал в точности, как мне надо. И когда я в очередной раз читал на Хабре перевод статьи о том, как всё в PHP плохо, я просто недоумевал. Однако подвернулся случай пересесть на Ruby, а потом и на Python. На последнем я и остановился, и теперь попробую рассказать вам PHP-шникам, как нам питонистам живётся.

Взято отсюда специально для хабра. Возможно, в некоторых из ситуаций вы узнаете себя.

Когда я показываю босу, что окончательно пофиксил баг



Когда проджект-менеджер входит в офис

Недавно я попробовал pthreads и был приятно удивлен — это расширение, которое добавляет в PHP возможность работать с несколькими самыми настоящими потоками. Никакой эмуляции, никакой магии, никаких фейков — все по-настоящему.

Я рассматриваю такую задачу. Есть пул заданий, которые надо побыстрее выполнить. В PHP есть и другие инструменты для решения этой задачи, тут они не упоминаются, статья именно про pthreads.

Стоит отметить, что автор расширения, Joe Watkins, в своих статьях предупреждает, что многопоточность — это всегда не просто и надо быть к этому готовым.

Кто не испугался, идем далее.

Умный дом, в сознании большинства людей, все еще является некоей игрушкой, которая включает свет при входе в туалет и позволяет автоматизировать включение розеток по расписанию. Те, кто уже обзавелся своим домом, стараются максимально автоматизировать рутинные процессы, так как дом действительно требует массу внимания. Я столкнулся с тем, что мой кот, невзирая на любые морозы, ходит на охоту, да и просто погулять. Возвращается он всегда на одно и то же место — крыльцо, и может сидеть там часами, пока кто-то не выглянет в окно и не пойдет открывать двери. А морозы в этом году были до -28 градусов. Сегодня я хочу рассказать о том, как умный дом позволил спасти кота от замерзания.
Для начала покажу, как обстояло дело раньше. Кот приходит и всегда ждет на крыльце открытия двери. Иногда может ждать час и более, пока кто-нибудь не выглянет в окно.


Я решил задействовать автоматику умного дома и тут очень кстати я прочитал про технологию Z-Wave. О том, как умный дом не дал коту замерзнуть-читайте под катом.

Данная статья будет посвящена ESP8266 Wi-Fi модулю, языку программирования Lua и прошивке nodeMCU. SDK от производителя рассматриваться не будет.

Примерно года три назад я пробовал реализовать выключатель по 1-wire шине. Как все работало мне очень не понравилось.

• Единая точка отказа т.к. вся логика на сервере;
• Медленная скорость;
• К каждому выключателю придется тянуть от 2х проводов(идеально «витуху»).