Священные войны в интернете о системах типов по-прежнему страдают от распространенного мифа о том, что динамические системы типов по своей природе лучше подходят для моделирования предметных областей «открытого мира». Обычно аргумент звучит так: цель статической типизации состоит в том, чтобы как можно более точно зафиксировать все сущности, однако в реальном мире это просто неудобно. Реальные системы должны быть слабо связаны и должны как можно меньше быть завязаны на представление данных, поэтому динамическая типизация приводит к более устойчивой системе в целом.

Как быть, если дерево поиска разрослось на всю оперативку и вот-вот подопрет корнями соседние стойки в серверной? Что делать с инвертированным индексом, жадным до ресурсов? Завязывать ли с разработкой под Android, если пользователю прилетает «Память телефона заполнена», а приложение едва на половине загрузки важного контейнера?

В целом, можно ли сжать структуру данных, чтобы она занимала заметно меньше места, но не теряла присущих ей достоинств? Чтобы доступ к хэш-таблице оставался быстрым, а сбалансированное дерево сохраняло свои свойства. Да, можно! Для этого и появилось направление информатики «Succinct data structures», исследующее компактное представление структур данных. Оно развивается с конца 80-х годов и прямо сейчас переживает расцвет в лучах славы big data и highload.

А тем временем на Хабре найдется ли герой, способный пересковоговорить три раза подряд
[səkˈsɪŋkt]?

Привет, Хабр!

Я работаю в команде Tinkoff, которая занимается разработкой собственного центра нотификаций. По большей части я разрабатываю на Java с использованием Spring boot и решаю разные технические проблемы, возникающие в проекте.

Большинство наших микросервисов асинхронно взаимодействуют друг с другом через брокер сообщений. Ранее в качестве брокера мы использовали IBM MQ, который перестал справляться с нагрузкой, но при этом обладал высокими гарантиями доставки.

В качестве замены нам предложили Apache Kafka, которая обладает высоким потенциалом масштабирования, но, к сожалению, требует практически индивидуального подхода к конфигурированию для разных сценариев. Кроме того, механизм at least once delivery, работающий в Kafka по умолчанию, не позволял поддерживать необходимый уровень консистентности из коробки. Далее я поделюсь нашим опытом конфигурации Kafka, в частности расскажу, как настроить и жить с exactly once delivery.

Комбинация хорошо развитых навыков сделает вас уникальным, даже если по каждому из них вы далеко не гений

Собеседование на английском — дело непростое. Но хорошее планирование и подготовка ключевых моментов сделают этот процесс более приятным и безобидным.

Синтаксический анализ текста всегда начинается с лексического анализа или tokenizing-а. Существует простой способ решить эту задачу практически для любого языка с помощью регулярных выражений. Еще одно применение старым добрым regexp-ам.

Всё больше и больше проектов и команд используют TypeScript. Однако просто применять TypeScript и выжимать из него максимум пользы — это очень разные вещи.

Представляю вам список высокоуровневых передовых практик использования TypeScript, которые помогут получить максимум преимуществ от применения этого языка.

Поиск в корпоративной информационной системе — уже от самой этой фразы вязнет во рту. Хорошо если он вообще есть, о положительном user experience можно даже не задумываться. Как перевернуть отношение пользователей, избалованных поисковыми системами, и создать быстрый, точный, понимающий с полуслова продукт? Надо взять хороший кусок Elasticsearch, горсть интеллектуальных сервисов и замешать их по этому гайду.

Статей о том, как к существующей базе прикрутили полнотекстовый поиск на основе Elasticsearch, в интернете уже предостаточно. А вот статей, как сделать действительно умный поиск, явно не хватает.

При этом сама фраза «Умный поиск» уже превратилась в баззворд и используется к месту и нет. Что же такого должна делать поисковая система, чтобы её можно было считать умной? Ультимативно это можно описать как выдачу результата, который на самом деле нужен пользователю, даже если этот результат не совсем соответствует тексту запроса. Популярные поисковые системы вроде Google и Яндекс идут дальше и не просто находят нужную информацию, а напрямую отвечают на вопросы пользователя.

Окей, сразу на ультимативное решение замахиваться не будем, но что можно сделать чтобы приблизить обычный полнотекстовый поиск к умному?