Peace, Хабр!

Последние дни много разговоров, что криптовалюта — способ: a) сберечь свои рублевые сбережения от обесценивания, b) вывести из под риска национализации валютные сбережения.

И действительно (хорошая новость): на текущий момент ограничений по покупке и хранению криптовалют для резидентов РФ нет. Ну почти нет. По сравнению с фиатными биржами — нет.

Но (плохие новости):

• Американские сенаторы уже обсуждают меры по ограничению использованию криптовалют для обхода санкций со стороны России [1],
• Евросоюз занят тем же самым [2],
• ФБР появилось подразделение по контролю за оборотом криптовалюты ([3], анонс от 17 февраля 2022, хотя межгосударственные финансовые дела вряд ли в их юрисдикции).

Еще хорошая новость (последняя):
Хрустальный шар/магический кристалл Гарри Поттер еще не подвез, поэтому сценарий с обходом санкций через криптовалютные переводы и с противостоянием этому обходу — это потенциальное будущее.

Снова плохая новость (не последняя):
Если Вам кажется, что риски в этом потенциальном будущем для Вас, как для частного инвестора, высокие, то Вам не кажется.

И что с этим делать?
Правильно — разобраться что, где, как (и надо ли) хранить условиях санкций.

Часто пользователи рассказывают о сбое базы данных по вине Out Of Memory Killer. Он завершает процессы PostgreSQL и остается причиной большинства отказов этой БД. Память на хост-компьютере может закончиться по нескольким причинам. Наиболее распространены из них четыре. Во-первых, может быть плохо настроена память на хост-компьютере. Во-вторых, могут быть ограничения глобальной переменной work_mem. Например, если у вас 32Гб RAM и work_mem=1Гб, то больше 32 соединений вы никогда не запустите. Каждое соединение PostgreSQL будет выделять этот размер памяти.

Третьей причиной будет большое количество подключений. Даже неактивное соединение может занимать значительный объем памяти. И наконец, другие программы тоже потребляют ресурсы, потому что для каждой из них этот компьютер является хостом.

Представляем вам перевод статьи от Jobin Augustine, который работает в Percona старшим инженером службы поддержки. Более 20-лет он был консультантом, архитектором, администратором и инструктором по PostgreSQL, Oracle и другим технологиям баз данных. Сегодня поговорим о том, как можно защититься от OOM с помощью HugePages и разберем насколько они важны и почему нужны.

В этом тексте я делюсь трюками, с помощью которых удалось заставить Windows стать чем-то похожим на операционную систему реального времени.

Наверняка многим из вас любопытно было бы узнать, какие Python-проекты являются самыми популярными на начало 2022 года. GitHub, безусловно, лучшее место для получения этой статистики. Пусть здесь можно найти не все проекты, но ему нет достойной альтернативы.

UPD: добавили ссылки.

Примитивный запрос - простой джойн и группировка. Традиционные методы оптимизации - казалось бы, что могло пойти не так?..

Небольшой эксперимент, на тему необходимости проверки любых гипотез в конкретных условиях.

Очень часто при проектировании высоконагруженных систем, основанных на микросервисной архитектуре, обнаруживается что «узким» местом, ограничивающим производительность системы и возможности ее масштабирования, становится передача сообщений и временные затраты на сериализацию-десериализацию сообщений и дополнительные расходы на установку соединения и начальные согласования. Решением может стать использование протокола gRPC с кодированием сообщений с применением Protocol Buffers (protobuf).

В этой статье рассмотрены подходы к реализации gRPC клиента и сервера для бэкэнда на Kotlin, разобран пример создания проекта для взаимодействия микросервисов через протокол gRPC с использованием возможностей Kotlin DSL и корутин.

На протяжении всей жизни мне приходится экономить вычислительные и сетевые ресурсы: сначала были компьютеры с 300 кГц (кило — не гига!) и 32 Кбайт RAM, интернет по dial-up. Потом я решал олимпиадные задачки. Теперь имею дело с терабайтами трафика и 50 млрд событий в сутки. И хотя современные телефоны в 1 000 раз мощнее любого оборудования двадцатилетней давности, я до сих пор оптимизирую. Думал даже, что это со мной что-то не так. Но потом понял, что все постоянно что-нибудь оптимизируют. 

Эта статья в меньшей степени о том, почему нужно бороться за производительность, и в большей о том, на что сейчас стоит заменить устаревший стек из JPEG, JSON, gzip и TCP — и как это сделать. 

Спойлер: у нас есть решение и мы его не только показываем — ссылки на open source в конце статьи.

Здравствуйте, товарищи! Оговорюсь в самом начале, это не обзор. В тексте не будет анализа рынка механических клавиатур, обоснования выбора и всего вот этого. Я просто хочу поделиться опытом сборки конкретного устройства, указать на некоторые не очевидные вещи что может быть полезно тому кто будет собирать клавиатуру на данной плате.

Собирать мы будем 90% механическую клавиатуру XD96 на плате от KPREPUBLIC.

• Предыдущая часть: Замыкания
• Начало и содержание: Владение

В этой статье я просто хочу познакомить новых пользователей с моими любимыми пакетами. Речь пойдет о некоторых из лучших пакетов Flutter, которые могут сократить время разработки и повысить производительность вашего приложения Flutter в кратчайшие сроки. Эти пакеты и библиотеки Flutter используются для различных аспектов технологии Flutter. Итак, давайте с них начнем.

Реализация алгоритма k-средних на диалекте SQL без питонов и дополнительных библиотек.

Привет, Хабр. Хочу поделиться своим решением одной из проблем использования корутин в Kotlin.

Корутины в Kotlin - одна из значимых фич языка, которая позволяет писать асинхронных код в синхронном стиле. Корутины прекрасны во всём, до тех пор пока не возникает необходимость их дебажить.

К моему удивлению, в открытом доступе оказалось не так уж много подробных и понятных объяснений того как работает модель GPT от OpenAI. Поэтому я решил всё взять в свои руки и написать этот туториал.

Прошлая статья оказалась провальной, именно поэтому хочу улучшить ситуацию путем написания продолжения. Ну буду отвлекаться на самые простые вещи, приступим!

Эта статья является пересказом моего доклада на Java-конференции SnowOne 2021 года. LJV — проект, созданный в 2004 году как инструмент для преподавания языка Java студентам. Он позволяет визуализировать внутреннее устройство структур данных. В этом докладе я запускаю LJV на разных структурах (от String до ConcurrentSkipListMap) в разных версиях Java и разбираю, что там внутри, как оно менялось от версии к версии, и как это всё работает.

Автор: Лысый Камрад (@LKamrad)

Паразит, превращающий хозяина в зомби, одержимого желанием секса, пичкающий его галлюциногенами и "амфетамином", в то время как сам хозяин (носитель паразита) разлагается заживо, не замечая этого.

Как вам такое, правда похоже на сюжет фантастического фильма ужасов? Но это не выдумка сценаристов, а реальность. Просто жертвами паразита становятся не люди, а...

Все кто хоть раз касался разработки I/O интенсивных приложений, наверное, задумывался о повышении их производительности. Особенно когда у проекта много внешних хранилищ и они находятся по всему миру. Давайте разберем какие есть инструменты с их плюсами и минусами и как их лучше использовать на примере конкретного проекта, в котором принимал участие Дмитрий Бундин, старший Big Data-разработчик в Grid Dynamics.