- Ребята, кажется, вы таймаутите. Вот трейс, на котором видно, что мы не дождались от вас ответа за 2 секунды. 

- Ничего подобного, у нас все норм — мы за 200 миллисекунд отвечаем в 99% запросов. А вот вы по какой-то причине часто преждевременно обрываете соединение. 

Такой разговор однажды произошёл у нас в Ozon между моей командой личного кабинета продавца и коллегами, которые пишут сервис аутентификации. Причина проблемы оказалась в дефолтных настройках Go для пула HTTP-соединений. Как так вышло, как мы обнаружили проблему и как исправлять подобные ситуации в микросервисах на Go – об этом моя сегодняшняя история. 

Буквально на днях пришел вопрос от одного из подписчиков касательно одного из постов моего telegram канала. Его смутил вот такой кусок кода:

usort($firstArray, static function($first, $second) { return $first <=> $second;
});

Вопрос звучал так:

"Зачем делать callback’и в функции сортировки (usort), статическими?"

И я подумал, что это действительно хороший вопрос, на который стоит обратить внимание.

Неожиданное поведение приложения в отношении работы с базой приводит к войне между DBA и разработчиками: DBA кричат: «Ваше приложение роняет базу», разработчики — «Но ведь до этого всё работало!». Хуже всего, что DBA и разработчики не могут помочь друг другу: одни не знают про нюансы работы приложения и драйвера, другие не знают про особенности, связанные с инфраструктурой. Было бы неплохо такой ситуации избежать.

Надо понимать, часто недостаточно полистать go-database-sql.org. Лучше вооружиться чужим опытом. Еще лучше, если это будет опыт, полученный кровью и потерянными деньгами.

Мы в Badoo постоянно мониторим свежие технологии и оцениваем, стоит ли использовать их в нашей системе. Одним из таких исследований и хотим поделиться с сообществом. Оно посвящено Loki — системе агрегирования логов.

Loki — это решение для хранения и просмотра логов, также этот стек предоставляет гибкую систему для их анализа и отправки данных в Prometheus. В мае вышло очередное обновление, которое активно продвигают создатели. Нас заинтересовало, что умеет Loki, какие возможности предоставляет и в какой степени может выступать в качестве альтернативы ELK — стека, который мы используем сейчас.

В конце прошлого года Иван Панченко предложил мне рассказать на внутреннем семинаре Postgres Pro, чего, по нашему опыту использования PostgreSQL в "кровавом энтерпрайзе" "Тензора", не хватает в этой СУБД.

С докладом пока так и не сложилось, зато появилась эта статья, в которой я постарался собрать наиболее показательные вещи, которые вызывают "напряги" при активном использовании PostgreSQL в реальном бизнесе.

Ошибка в консоли вашего браузера

В нашей компании в стеке разработки есть язык Go. И иногда, при написании unit-тестов к приложениям написанным на Go, у нас появляются сложности. В этой статье мы расскажем о некоторых моментах, которые мы учитываем при написании тестов. На примерах разберём как их можно использовать.

А не пора ли нам шардить коллекции?
Не-е-е:

• у нас нет времени, мы пилим фичи!
• CPU занят всего на 80% на 64 ядерной виртуалке!
• данных всего 2Tb!
• наш ежедневный бекап идет как раз 24 часа!

В принципе, для большинства проектов вcё оправдано. Это может быть еще прототип или круг пользователей ограничен… Да и не факт, что проект вообще выстрелит.
Откладывать можно сколько угодно, но если проект не просто жив, а еще и растет, то до шардинга он доберется. Одна беда, обычно, бизнес логика не готова к таким "внезапным" вызовам.
А вы закладывали возможность шардинга при проектировании коллекций?

Эта статья для продвинутых разработчиков.
Для тех, кто планирует шардинг своего кластера.
Для тех, кто уже шардировал кластер ранее, но админы все еще плачут.
Для тех, кто руками перемещал jumbo-чанки.

Сначала, мы будем учится жить со слонами.
Потом, мы их победим, но не сможем вернуться назад.

#1. Секционирование

Вы можете использовать это руководство для различных целей:

• Чтобы понять, что такое Spring Framework
• Как работают ее основные фичи: такие как внедрение зависимостей или Web MVC
• Это также исчерпывающий FAQ (Перечень часто задаваемых вопросов)

Примечание: Статья ~ 9000 слов, вероятно, не стоит читать ее на мобильном устройстве. Добавьте ее в закладки и вернитесь позже. И даже на компьютере ешь читай этого слона по одному кусочку за раз :-)

Содержание

• Введение
• Основы внедрения зависимостей
• Контейнер Spring IOC / Dependency Injection
• Spring AOP (Аспектно-ориентированное программирование) и прокси
• Управление ресурсами Spring
• Spring Web MVC
• Дополнительные модули Spring Framework
• Spring Framework: часто задаваемые вопросы
• Заключение

Эта статья является заключительным конспектом книги «От монолита к микросервисам». Материал статьи посвящен декомпозиции БД во время процесса разложения монолита на микросервисы.

Извлечение микрослужбы не «делается» до тех пор, пока код приложения не будет работать в его собственной службе, а данные, которыми он управляет, не будут извлечены в его собственную логически изолиро­ванную БД. Однако в какой последовательности извлечения должны выполняться?

В прошлых двух статьях мы рассказывали об IIoT — индустриальном интернете вещей — строили архитектуру, чтобы принимать данные от сенсоров, паяли сами сенсоры. Краеугольным камнем архитектур IIoT да и вообще любых архитектур работающих с BigData является потоковая обработка данных. В ее основе лежит концепция передачи сообщений и очередей. Стандартом работы с рассылкой сообщений сейчас стала Apache Kafka. Однако, для того, чтобы разобраться в ее преимуществах (и понять ее недостатки) было бы хорошо разобраться в основах работы систем очередей в целом, механизмах их работы, шаблонах использования и основной функциональности.

Мы нашли отличную серию статей, которая сравнивает функциональность Apache Kafka и другого (незаслуженно игнорируемого) гиганта среди систем очередей — RabbitMQ. Эту серию статей мы перевели, снабдили своими комментариями и дополнили. Хотя серия и написана в декабре 2017 года, мир систем обмена сообщениями (и особенно Apache Kafka) меняется так быстро, что уже к лету 2018-го года некоторые вещи изменились.

"Шеф, всё пропало, у нас serial на мегатаблице кончился!" - а это значит, что либо вы его неаккуратно накрутили сами, либо у вас действительно данных столько, что разрядности integer-столбца уже не хватает для вашей большой и активной таблицы в PostgreSQL-базе.

Да и столбец этот не простой, а целый PRIMARY KEY, на который еще и ряд других немаленьких таблиц по FOREIGN KEY завязан. А еще и приложение останавливать совсем не хочется, ибо клиентам 24x7 обещано...

В общем, надо как-то с минимальными блокировками увеличить размер PK-поля в большой таблице, на которое многое завязано.

Рассказываю, почему SQLite отлично подойдет вам в повседневной работе. И неважно, разработчик вы, аналитик, тестировщик, админ или продакт-менеджер.

Используя курсоры, вы сможете порционно получить из БД и обработать большое количество данных, не расходуя при этом память приложения. Уверен, перед каждым веб-разработчиком хотя бы раз вставала подобная задача, передо мной тоже — и не раз. В этой статье я расскажу, в каких задачах курсоры могут быть полезны, и дам готовый код по работе с ними из PHP + Doctrine на примере PostrgeSQL.

Из этого поста вы узнаете, зачем добавлять в интеграционный слой бизнес-логику, что случается, когда «не летит» Service mesh, и почему иногда костыли — лучшее решение проблемы.

Привет Хабр, на связи Иван Большаков — архитектор интеграционных решений, эксперт департамента разработки ПО КРОК. Я расскажу, как мы делали интеграционный слой для CRM-системы группы контакт-центров торговой сети Пятерочка.

Всего в системе одновременно находятся десятки тысяч пассивных пользователей с открытыми интерфейсами и сотни активных, которые пишут в чаты, принимают звонки и нажимают на кнопки. Операторы одновременно работают с десятком различных систем…