Привет! Меня зовут Александр Сусиков, я тимлид команды, которая занимается платформой PaaS для СберМаркета. В этой статье я расскажу, как повысить скорость разработки с помощью кодогенерации.

Почему мы вообще хотим писать конкурентный код? Потому что процессоры перестали расти по герцовке и начали расти по ядрам. С каждым годом увеличивается количество ядер процессора, и мы хотим их эффективно утилизировать. Go — тот язык, который создан для этого. В документации так и написано.

Мы берём Go, начинаем писать конкурентный код. Конечно, ожидаем, что легко сможем обуздать мощь каждого ядра нашего процессора. Так ли это?

Меня зовут Артемий. Этот пост — вольная расшифровка моего доклада с GopherCon Russia. Он появился как попытка дать толчок людям, которые хотят разобраться, как писать хороший, конкурентный код.

Видео с конференции GopherCon Russia

Привет, меня зовут Олег, я разработчик со стажем почти 10 лет.

Разработкой начал заниматься ещё со старшей школы, изучал C/C++ (очень пригодилось при написании скриптов в injection для ультимы онлайн). Профессионально начал работать разработчиком приблизительно с 2014, основной язык до 2020 года был C# с примесью C++. Сначала разрабатывал и поддерживал некоторые проекты в банковской сфере, потом резко поменял предметную область и ушёл писать софт для автоматизации работы одного строительного девелопера. На начальных этапах это было огромное легаси на C# от бывшего архитектора, решившего стать программистом, с кучей багов и неочевидных решений, пришлось много переписывать.

Со временем появились задачи, которые не были привязаны к языку и технологиям в принципе (изначально писал, по сути, плагины к CAD-приложениям), и я попробовал Golang, а вместе с ним и микросервисы, NoSQL, gRPC и прочие модные штуки. Побывал в шкуре админа-девопса, так как новые сервисы я запускал и поддерживал сам.

Некоторое время назад наткнулся на пост про собеседования и решил рассказать Хабру про свой опыт. Возможно, кому-то он окажется полезным.

Суффиксное дерево (Suffix Tree, ST) – это структура данных, которая позволяет "проиндексировать" строку за линейное время от её длины, чтобы потом быстро находить подстроки (за время О(длина искомой подстроки)).

Тема построения Suffix Tree и его применения хорошо раскрыта в Интернет (википедия, статья на хабр про алгоритм Вейнера, язык Си, и статья на хабр про алгоритм Укконена). Но всегда есть соблазн поучаствовать в соревновании "написать проще и яснее", хотя шансов мало. Тем не менее, рискну.

Несмотря на сложность, алгоритм построения ST умещается в 35 строк на python (см. ниже метод _build_tree). Их буквально можно выучить и воспроизводить по памяти как некое произведение искусства, как воплощенный в набор символов труд человеческой мысли, причём не одного человека, и первые из них точно гении. :) Есть соблазн, всматриваясь в код, прикоснуться к великому и чему-то научиться.

Привет, Хабр! Меня зовут Агаджанян Давид, хочу поделиться некоторыми инженерами рекомендациями, которые часто на моем опыте помогали держать highload нагрузку не прибегая к хардкору. Примеры будут на Go. Эти подходы довольно хорошо известны, но как мне кажется они недооценены и многие этими подходами пренебрегают. Если вы впервые видите их, то рекомендую хотя бы попробовать реализовать в своих проектах и провести бенчмарки, возможно вы будете приятно удивлены..

Введение

В прошлой статье были рассмотрены основные особенности беспроводной технологии ZigBee. В этой части мы поговорим о том, как быстро начать работу с данной технологией на практике. Для этого были выбраны модули ETRX357, имеющие встроенную прошивку, которая позволяет работать с сетевыми функциями и управлять аналоговой и цифровой периферией с помощью набора AT-команд. Также в статье будут более подробно разобраны вопросы касающиеся типов устройств в сети ZigBee и безопасности сети. В конце мы соберем сеть сбора данных, которая будет получать информацию о температуре от нескольких беспроводных устройств.

Привет, Хабр! Я Артем Чаадаев, Golang-разработчик в МТС Digital. В этой статье я собрал примеры использования конкурентного кода в Go. Хотите узнать, как писать конкурентный код? Значит, вам сюда.

Добро пожаловать под кат!

О простых и продвинутых способах запуска PostgreSQL в Docker: добавляем healthcheck, ставим на мониторинг, настраиваем параметры.

Привет, меня зовут Иван, и я делаю Авито Доставку. Когда пользователь покупает товар с доставкой, мы показываем ему список отделений служб доставки с ценами. Цена доставки может меняться от отделения к отделению. Мы смотрим на область карты, где покупатель ищет товар и информацию по объявлению, например, координаты продавца, вес и размеры товара. И на выходе показываем человеку список отделений с адресами и ценой доставки в каждое из них.

В ходе разработки калькулятора цены доставки возникла такая задача: есть структура базы данных PostgreSQL и запрос к ней от сервиса на Go. Нужно заставить всё это работать достаточно быстро. В итоге нам удалось поднять пропускную способность сервиса с 50 до 5000 RPS и выявить пару нюансов при общении сервиса с базой. Об этом и пойдёт рассказ.

Мы продолжаем наш рассказ о причинах повышенного потребления памяти в языке Go. В предыдущей статье мы детально разобрали ошибки бизнес-логики приложения, которые могут привести к утечкам памяти. Сегодня же сосредоточимся на особенностях рантайма языка Go.

­­ 

На первый взгляд, Clean Architecture – довольно простой набор рекомендаций к построению приложений. Но и я, и многие мои коллеги, сильные разработчики, осознали эту архитектуру не сразу. А в последнее время в чатах и интернете я вижу всё больше ошибочных представлений, связанных с ней. Этой статьёй я хочу помочь сообществу лучше понять Clean Architecture и избавиться от распространенных заблуждений.

Тема написания своего ЯПа не дает мне покоя уже около полугода. Я не ставил перед собой цель "убить" CoffeeScript, TypeScript, ELM, тысячи их, я просто хотел понять кухню и как они вообще пишутся.

К моему неприятному удивлению, большинство из этих языков используют Jison (Bison для JavaScript), а это не совсем попадало под мою задачу — "понять", так как по сути дела Jison делает все за вас, собирает AST по заданным вами правилам (Jison как таковой отличный инструмент, который делает за вас львиную долю работы, но сейчас не о нем).

В конечном итоге я методом проб и ошибок (а если сказать точнее, чтения статей и реверс инжиниринга) научился писать свои полноценные языки программирования от разбития исходного текста на лексемы до его трансляции в JS код.

Стоит заметить, что данное руководство не привязано к JavaScript, он выбран исключительно из соображений скорости разработки и читаемости, так что вы можете написать свой "лисп"/"питон"/"ваш абсолютно новый синтаксис" на любом знакомом вам языке.

Также до момента написании компилятора (в нашем случае транслятора), процесс написания языка не отличается от процессов создания языков компилируемых в ASM/JVM bitcode/LLVM bitcode/etc, а это значит, что данное руководство не ограничивается созданием языка трансляцируемого в JavaScript.

Весь код, который будет написан в данной (и последующих статьях), лежит на Github'е. Тегами обозначены начало и концы статей для удобства.

Как и многие языки, Go часто использует магию под названием хип (heap). Обычно, когда мы пишем наши джейсоно-гонятели, мы просто не задумываемся об этом, хоть и знаем, что это «где-то есть». Давайте попробуем заглянуть в кроличью нору поглубже и увидеть не только то, какими методами аллокатор Go старается облегчить программисту жизнь, но и то, из чего он состоит в целом.

Меня зовут Антон Киреев, я бэкенд-разработчик с опытом работы больше 11 лет. В настоящее время работаю техлидом в Авито. В жизни мне нравятся две вещи: приносить пользу своей работой и проводить свободное время с семьёй. Именно поэтому я люблю делать что-то быстро, но качественно, а потом отдыхать. Для этого я постоянно учусь и пытаюсь докапываться до сути вещей. Сегодня поговорим, как наша любимая Гошечка работает с памятью.

Можно любить Go за многое: за простоту и строгость, за горутины и каналы, за реализацию параллельного и асинхронного программирования, за продвинутый планировщик, за аллокатор с большим количеством оптимизаций, за высокую производительность.

Но, по сообщениям некоторых пользователей, у программ, написанных на Go, течёт память. Issue-трекер языка Go на github по запросам «high memory usage», «memory leak», «out of memory» выдаёт сотни и тысячи тикетов. А в самом популярном вопросе на stackoverflow по словосочетанию «golang memory» автор пытается разобраться, почему потребление оперативной памяти в рантайме в 4 раза превышает количество реально сделанных аллокаций. Обращения, в которых люди рапортуют о перерасходе оперативной памяти в Go, стали массовым явлением.

Что же это — утечки памяти, вызванные программистскими ошибками, или ожидаемое поведение рантайма языка? Мы попытаемся разобраться в причинах этого явления и сформулировать общие рекомендации, которые помогут в отладке проблем с потреблением памяти.

Golang продолжает развиваться, вместе с ним развивается и вся экосистема языка. В частности, появляются новые и обновляются существующие фреймворки. В этой статье мы сделаем небольшой обзор тех, что связаны с HTTP-бэкендом.

1. Независимость от фреймворка. Архитектура не зависит от существования какой-либо библиотеки. Это позволяет использовать фреймворк в качестве инструмента, вместо того, чтобы втискивать свою систему в рамки его ограничений.
2. Тестируемость. Бизнес-правила могут быть протестированы без пользовательского интерфейса, базы данных, веб-сервера или любого другого внешнего компонента.
3. Независимоcть от UI. Пользовательский интерфейс можно легко изменить, не изменяя остальную систему. Например, веб-интерфейс может быть заменен на консольный, без изменения бизнес-правил.
4. Независимоcть от базы данных. Вы можете поменять Oracle или SQL Server на MongoDB, BigTable, CouchDB или что-то еще. Ваши бизнес-правила не связаны с базой данных.
5. Независимость от какого-либо внешнего сервиса. По факту ваши бизнес правила просто ничего не знают о внешнем мире.