Как сейчас проходят собеседования на golang разработчика? Что спрашивают?
Евгений Шулепин @shuler
Пользователь
Управление высокодоступными PostgreSQL кластерами с помощью Patroni. А.Клюкин, А.Кукушкин
62 мин
Туториал
Расшифровка доклада/tutorial "Управление высокодоступными PostgreSQL кластерами с помощью Patroni". А.Клюкин, А.Кукушкин
Patroni — это Python-приложение для создания высокодоступных PostgreSQL кластеров на основе потоковой репликации. Оно используется такими компаниями как Red Hat, IBM Compose, Zalando и многими другими. С его помощью можно преобразовать систему из ведущего и ведомых узлов (primary — replica) в высокодоступный кластер с поддержкой автоматического контролируемого (switchover) и аварийного (failover) переключения. Patroni позволяет легко добавлять новые реплики в существующий кластер, поддерживает динамическое изменение конфигурации PostgreSQL одновременно на всех узлах кластера и множество других возможностей, таких как синхронная репликация, настраиваемые действия при переключении узлов, REST API, возможность запуска пользовательских команд для создания реплики вместо pg_basebackup, взаимодействие с Kubernetes и т.д.
Слушатели мастер-класса подробно узнают, как работает Patroni, получат практические навыки настройки высокодоступных кластеров на его основе, познакомятся с различными дополнительными возможностями и поучаствуют в диагностике проблем. Будут рассмотрены следующие темы:
- область применения: какие задачи HA успешно решаются Patroni
- обзор архитектуры
- создание тестового кластера
- утилита patronictl
- изменение конфигурации PostgreSQL для кластера, управляемого Patroni
- мониторинг с помощью API
- подходы к переключению клиентов
- дополнительные возможности: ручное переключение, перезагрузка по расписанию, режим паузы
- настройка синхронной репликации
- расширяемость и универсальность
- частые ошибки и их диагностика
Блокировки в PostgreSQL: 2. Блокировки строк
14 мин
В прошлый раз мы говорили о блокировках на уровне объектов, в частности — о блокировках отношений. Сегодня посмотрим, как в PostgreSQL устроены блокировки строк и как они используются вместе с блокировками объектов, поговорим про очереди ожидания и про тех, кто лезет без очереди.
Напомню несколько важных выводов из прошлой статьи.
Нам безусловно хочется, чтобы изменение одной строки не приводило к блокировке других строк той же таблицы. Но и заводить на каждую строку по собственной блокировке мы не можем себе позволить.
Есть разные пути решения этой проблемы. В некоторых СУБД происходит повышение уровня блокировки: если блокировок уровня строк становится слишком много, они заменяются одной более общей блокировкой (например, уровня страницы или всей таблицы).
Как мы увидим позже, в PostgreSQL такой механизм тоже применяется, но только для предикатных блокировок. С блокировками строк дело обстоит иначе.
Блокировки строк
Устройство
Напомню несколько важных выводов из прошлой статьи.
- Блокировка должна существовать где-то в разделяемой памяти сервера.
- Чем выше гранулярность блокировок, тем меньше конкуренция (contention) среди одновременно работающих процессов.
- С другой стороны, чем выше гранулярность, тем больше места в памяти занимают блокировки.
Нам безусловно хочется, чтобы изменение одной строки не приводило к блокировке других строк той же таблицы. Но и заводить на каждую строку по собственной блокировке мы не можем себе позволить.
Есть разные пути решения этой проблемы. В некоторых СУБД происходит повышение уровня блокировки: если блокировок уровня строк становится слишком много, они заменяются одной более общей блокировкой (например, уровня страницы или всей таблицы).
Как мы увидим позже, в PostgreSQL такой механизм тоже применяется, но только для предикатных блокировок. С блокировками строк дело обстоит иначе.
Мой уход из Яндекса, как не потерять мотивацию за полгода подготовки в FAANG и реджект в Google
12 мин
Мой уход из Яндекса, как не потерять мотивацию за полгода подготовки в FAANG и реджект в Google.
SQL миграции в Postgres. Часть 1
Средний
15 мин
Как обновить значение атрибута для всех записей таблицы? Как добавить первичный или уникальный ключ в таблицу? Как разбить таблицу на две? Как ...
Если приложение может быть недоступно какое-то время для проведения миграций, то ответы на эти вопросы не представляют сложности. А что делать, если миграции нужно проводить на горячую – не останавливая базу данных и не мешая другим с ней работать?
На эти и другие вопросы, возникающие при проведении миграций схемы и данных в PostgreSQL, постараемся дать ответы в виде практических советов.
Оптимизация микросервиса на Go на живом примере
17 мин
Всем привет. Меня зовут Нещадин Иван, и я расскажу про оптимизацию одного из микросервисов Авито на Go. История построена вокруг различных инструментов, которые доступны в языке, и пойдёт от простых примеров к более сложным.
PostgreSQL в «Тензоре» — публикации за год
16 мин
Ровно год назад с рассказа о нашем сервисе визуализации планов запросов мы начали публикацию на Хабре серии статей, посвященных работе с PostgreSQL и его особенностям. Это уже пройденные нами «грабли», интересные наработки, накопившиеся рекомендации, применяемые в разработке «Тензора» — те вещи, которые помогают нам делать СБИС более эффективным.
СБИС — это система полного цикла управления бизнесом — от кадрового учета, бухгалтерии, делопроизводства и налоговой отчетности, до таск-менеджмента, корпоративного портала и видеокоммуникаций. Поэтому каждый из 1 500 000 клиентов-организаций находит что-то полезное для себя и использует наши сервисы на постоянной основе — что дает ежемесячно более миллиона активных клиентов.
И все их данные надо где-то хранить и эффективно извлекать. Поэтому еще в далеком 2012 году мы сделали ставку на PostgreSQL, и теперь это основное хранилище данных наших сервисов:
Чтобы упорядочить накопившиеся знания, за минувший год мы опубликовали более 60 статей, в которых делимся своим реальным опытом, проверенным практикой «сурового энтерпрайза». Возможно, какие-то из них вы пропустили, поэтому под катом мы собрали дайджест, где каждый разработчик и DBA найдет что-то интересное для себя.
Для удобства все статьи разбиты на несколько циклов:
СБИС — это система полного цикла управления бизнесом — от кадрового учета, бухгалтерии, делопроизводства и налоговой отчетности, до таск-менеджмента, корпоративного портала и видеокоммуникаций. Поэтому каждый из 1 500 000 клиентов-организаций находит что-то полезное для себя и использует наши сервисы на постоянной основе — что дает ежемесячно более миллиона активных клиентов.
И все их данные надо где-то хранить и эффективно извлекать. Поэтому еще в далеком 2012 году мы сделали ставку на PostgreSQL, и теперь это основное хранилище данных наших сервисов:
- почти 9000 баз общим объемом 1PB
- свыше 200TB данных клиентов
- 1500 разработчиков работают с БД
Чтобы упорядочить накопившиеся знания, за минувший год мы опубликовали более 60 статей, в которых делимся своим реальным опытом, проверенным практикой «сурового энтерпрайза». Возможно, какие-то из них вы пропустили, поэтому под катом мы собрали дайджест, где каждый разработчик и DBA найдет что-то интересное для себя.
Для удобства все статьи разбиты на несколько циклов:
- Анализ запросов
Наглядно демонстрируем все тайныEXPLAIN [ANALYZE]. - SQL Antipatterns и оптимизация SQL
Понимаем как [не] надо решать те или иные задачи в PostgreSQL и почему. - SQL HowTo
Пробуем подходы к реализации сложных алгоритмов на SQL для развлечения и с пользой. - DBA
Присматриваем за базой, чтобы ей легко дышалось. - Прикладные решения
Решаем с помощью PostgreSQL конкретные бизнес-задачи.
Типовые ошибки в приложениях, которые ведут к bloat в postgresql. Андрей Сальников
21 мин
Предлагаю ознакомиться с расшифровкой доклада начала 2016 года Андрея Сальникова "Типовые ошибки в приложениях, которые ведут к bloat в postgresql"
В данном докладе я разберу основные ошибки в приложениях, которые возникают на этапе проектирования и написания кода приложения. И возьму только те ошибки, которые ведут к bloat в Postgresql. Как правило, это начало конца производительности вашей системы в целом, хотя изначально никаких предпосылок к этому не было видно.
Разбор задач викторины Postgres Pro на PGDay'17
8 мин
Хорошей традицией на постгресовых конференциях стало устраивать викторины с розыгрышем билетов на следующие конференции. Наша компания Postgres Professional на недавнем PgDay’17 разыгрывала билеты на PgConf.Russia 2018, которая пройдет в феврале 2018 года в Москве. В этой статье представлен обещанный разбор вопросов викторины.
Миллион WebSocket и Go
11 мин
Привет всем! Меня зовут Сергей Камардин, я программист команды Почты Mail.Ru.
Это статья о том, как мы разработали высоконагруженный WebSocket-сервер на Go.
Если тема WebSocket вам близка, но Go — не совсем, надеюсь, статья все равно покажется вам интересной с точки зрения идей и приемов оптимизации.
GitLab PostgreSQL postmortem
10 мин
31 января 2017 года у GitLab случилась авария, связанная с эксплуатацией СУБД PostgreSQL, в результате которой часть данных была удалена, а проект был остановлен на время восстановления. Прошло уже несколько месяцев, и было очень много написано на эту тему, а сам GitLab представил исчерпывающий некролог, в котором рассказал, что произошло, какие предпринимались меры для восстановления и какие меры будут предприняты для предотвращения подобных аварий. Очень занимательное чтиво, рекомендуем его прочесть даже тем, кто далек от Постгреса.
В комментариях к нашему интервью с Алексеем Лесовским, некоторые представители сообщества, шутя, высказали претензию, что мы упомянули про аварию GitLab, но в итоге так и не провели подробный разбор полетов. Мы решили исправиться и попросили Алексея написать небольшой «разбор полетов». Основной целью этой публикации является детальный анализ некролога, выделение ключевых моментов, попытка проанализировать их и предложить рекомендации, как следовало бы действовать в подобной ситуации. И, конечно же рассмотрим меры, которые команда GitLab планирует предпринять для предотвращения таких инцидентов в будущем.
В комментариях к нашему интервью с Алексеем Лесовским, некоторые представители сообщества, шутя, высказали претензию, что мы упомянули про аварию GitLab, но в итоге так и не провели подробный разбор полетов. Мы решили исправиться и попросили Алексея написать небольшой «разбор полетов». Основной целью этой публикации является детальный анализ некролога, выделение ключевых моментов, попытка проанализировать их и предложить рекомендации, как следовало бы действовать в подобной ситуации. И, конечно же рассмотрим меры, которые команда GitLab планирует предпринять для предотвращения таких инцидентов в будущем.
Индексы в PostgreSQL — 2
7 мин
Интерфейс
В первой части мы говорили о том, что метод доступа должен предоставлять информацию о себе. Посмотрим, как устроен этот интерфейс.
Свойства
Все свойства методов доступа представлены в таблице pg_am (am — access method). Из этой таблицы можно получить и сам список доступных методов:
postgres=# select amname from pg_am;
amname
--------
btree
hash
gist
gin
spgist
brin
(6 rows)
Хотя к методам доступа можно с полным правом отнести и последовательное сканирование, исторически сложилось так, что оно отсутствует в этом списке.
В версиях PostgreSQL 9.5 и более старых каждое свойство было представлено отдельным полем таблицы pg_am. Начиная с версии 9.6 свойства опрашиваются специальными функциями и разделены на несколько уровней:
- свойства метода доступа — pg_indexam_has_property,
- свойства конкретного индекса — pg_index_has_property,
- свойства отдельных столбцов индекса — pg_index_column_has_property.
Разделение на уровни метода доступа и индекса сделано с прицелом на будущее: в настоящее время все индексы, созданные на основе одного метода доступа, всегда будут иметь одинаковые свойства.
Кластер PostgreSQL высокой надежности на базе Patroni, Haproxy, Keepalived
25 мин
Туториал
Привет, Хабр! Встала передо мной недавно задача: настроить максимально надежный кластер серверов PostgreSQL версии 9.6.
По задумке, хотелось получить кластер, который переживает выпадение любого сервера, или даже нескольких серверов, и умеет автоматически вводить в строй сервера после аварий.
Планируя кластер я проштудировал много статей, как из основной документации к PostgreSQL, так и различных howto, в том числе с Хабра, и пробовал настроить стандартный кластер с RepMgr, эксперементировал с pgpool.
В целом оно заработало, но у меня периодически всплывали проблемы с переключениями, требовалось ручное вмешательство для восстановления после аварий, и т.д. В общем я решил поискать еще варианты.
В итоге где-то (уже не вспомню точно где) нашел ссылку на прекрасный проект Zalando Patroni, и все заверте…
По задумке, хотелось получить кластер, который переживает выпадение любого сервера, или даже нескольких серверов, и умеет автоматически вводить в строй сервера после аварий.
Планируя кластер я проштудировал много статей, как из основной документации к PostgreSQL, так и различных howto, в том числе с Хабра, и пробовал настроить стандартный кластер с RepMgr, эксперементировал с pgpool.
В целом оно заработало, но у меня периодически всплывали проблемы с переключениями, требовалось ручное вмешательство для восстановления после аварий, и т.д. В общем я решил поискать еще варианты.
В итоге где-то (уже не вспомню точно где) нашел ссылку на прекрасный проект Zalando Patroni, и все заверте…
Видео докладов с Go 1.8 release party Moscow
1 мин
16 февраля Golang-сообщество устроило глобальный сбор в честь релиза версии 1.8. На московскую release party в офисе Avito собрались более 150 «гоферов» и сегодня мы публикуем видео-записи докладов.
33 способа ускорить ваш фронтенд в 2017 году
20 мин
Перевод
Вы уже используете прогрессивную загрузку? А как насчёт технологий Tree Shaking и разбиения кода в React и Angular? Вы настроили сжатие Brotli или Zopfli, OCSP stapling и HPACK-сжатие? А как у вас обстоят дела с оптимизацией ресурсов и клиентской части, со вложенностью CSS? Не говоря уже о IPv6, HTTP/2 и сервис-воркерах.
Производительность запросов в PostgreSQL – шаг за шагом
15 мин
Илья Космодемьянский ( hydrobiont )
Для начала сразу пару слов о том, о чем пойдет речь. Во-первых, что такое оптимизация запросов? Люди редко формулируют и, бывает так, что часто недооценивают понимание того, что они делают. Можно пытаться ускорить какой-то конкретный запрос, но это не обязательно будет оптимизацией. Мы немного на эту тему потеоретизируем, потом поговорим о том, с какого конца к этому вопросу подходить, когда начинать оптимизировать, как это делать, и как понять, что какой-то запрос или набор запросов никак нельзя оптимизировать – такие случаи тоже бывают, и тогда нужно просто переделывать. Как ни странно, я почти не буду приводить примеров того, как запросы оптимизировать, потому что даже 100 примеров не приблизят нас к разгадке.
Как запустить ClickHouse своими силами и выиграть джекпот
15 мин
Мы решили описать простой и проверенный путь для тех, кто хочет внедрить аналитическую СУБД ClickHouse своими силами или просто испробовать ClickHouse на собственных данных. Именно этот путь прошли мы сами в новостном агрегаторе СМИ2 и добились впечатляющих результатов.
В предисловии статьи — небольшой рассказ о наших попытках внедрить Druid и InfluxDB. Почему после успешного запуска ClickHouse мы смогли отказаться от использования InfiniDB и Cassandra.
Сага о кластере. Все, что вы хотели знать про горизонтальное масштабирование в Postgres‘е
17 мин
Олег Бартунов (zen), Александр Коротков (smagen), Федор Сигаев
Илья Космодемьянский: Сейчас будет самая животрепещущая тема по PostgreSQL. Все годы, что мы занимаемся консалтингом, первое, что спрашивают люди: «Как сделать мультимастер-репликацию, как добиться волшебства?». Много профессиональных волшебников будут рассказывать о том, как это сейчас хорошо и здорово реализовано в PostgreSQL — ребята из Postgres Professional в рамках этого доклада расскажут про кластер все. Название соответствующее — «Сага» — что-то эпическое и монументальное. Сейчас ребята из Postgres Professional начнут свою сагу, и это будет интересно и хорошо.
Итак, Олег Бартунов, Александр Коротков и Федор Сигаев.
Реализация восстановления после аварий
9 мин
Сергей Бурладян (Avito)
Всем привет, меня зовут Сергей Бурладян, я работаю в «Avito» администратором баз данных. Я работаю с такими системами:
Это наша центральная база 2 Тб, 4 сервера — 1 мастер, 3 standby. Еще у нас есть логическая репликация на основе londiste (это из Skytools), внешний индекс sphinx’а, различные выгрузки во внешние системы — такая, как DWH, допустим. Еще у нас есть собственные наработки в области удаленного вызова процедуры, xrpc так называемая. Хранилище на 16 баз. И еще такая цифра, что наш бэкап занимает 6 часов, а его восстановление — около 12-ти. Мне хотелось бы, чтобы в случае различных аварий этих систем простой нашего сайта занимал не более 10-ти минут.
Мониторинг Postgresql: запросы
6 мин
В 2008 году в списке рассылки pgsql-hackers началось обсуждение расширения по сбору статистики по запросам. Начиная с версии 8.4 расширение pg_stat_statements входит в состав постгреса и позволяет получать различную статистику о запросах, которые обрабатывает сервер.
Обычно это расширение используется администраторами баз данных в качестве источника данных для отчетов (эти данные на самом деле являются суммой показателей с момента сброса счетчиков). Но на основе этой статистики можно сделать мониторинг запросов — посмотреть на статистику во времени. Это оказывается крайне полезно для поиска причин различных проблем и в целом для понимания, что происходит на сервере БД.
Я расскажу, какие метрики по запросам собирает наш агент, как мы их группируем, визуализируем, так же расскажу о некоторых граблях, по которым мы прошли.