Пользователь
При оценке требований базы данных к оборудованию требуется учет многих факторов. И здесь у Postgres есть одна интересная особенность, которая почти всегда ускользает от внимания разработчиков, потому что она искусно спрятана между столбцами таблиц.
Этот материал представляет собой глубокое исследование всего, что связано с Redis. В частности — речь пойдёт о различных способах организации хранилищ Redis, о постоянном хранении данных, о форках процессов.
В Кремниевой долине есть очень особенный ресторан фаст-фуда, который всегда открыт. Там имеется один столик, за ним может разместиться лишь один посетитель, которому дадут совершенно фантастический гамбургер. Когда туда приходишь — ждёшь до тех пор, пока не настанет твоя очередь. Потом хозяин ресторана подведёт тебя к столику, и, это же Америка, тебе зададут, кажется, бесконечное количество вопросов о том, как приготовить и как подать твой гамбургер.
Сегодня, правда, мы не собираемся говорить о кулинарных изысках. Мы говорим о системе очередей, которую используют рестораны. Если вам повезло и вы прибыли в ресторан тогда, когда столик пуст, и когда никого в очереди нет, вы можете прямо сразу за него сеть. В противном случае хозяин даст вам специальный пейджер (из бескрайней кучи таких пейджеров!) и вы можете бродить вокруг ресторана до тех пор, пока этот пейджер не подаст сигнал. Дело хозяина ресторана — обеспечить, чтобы посетители попадали бы за столик в порядке их прибытия. Когда настанет ваша очередь, хозяин отправит сигнал на ваш пейджер, а вы вернётесь в ресторан, где сможете усесться за столик.
Если вы передумали — можете вернуть пейджер хозяину, а он, ни слова не сказав, спокойно его заберёт. Если ваш пейджер уже сработал, то хозяин, если на вас очередь не оканчивается, вызовет следующего посетителя. Посетители этого ресторана всегда вежливы, они, получив пейджер, не уходят украдкой, никого не предупредив. А хозяин всегда честен и не усадит за столик кого-то, кто стоит в очереди за вами, даже если вам, чтобы вернуться в ресторан после срабатывания пейджера, нужно некоторое время.
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.
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.
SQL - декларативный язык - то есть вы описываете "что" хотите получить, а СУБД сама решает, "как" именно она будет это делать. Некоторые из них при этом позволяют им "подсказывать", как именно лучше выполнять запрос, но PostgreSQL - нет.
Тем не менее, "синтаксический сахар" некоторых языковых конструкций позволяет не только писать меньше кода (учите матчасть!), но и добиться, что ваша база будет делать часть вычислений "лениво", только при фактической необходимости.
Прекращение поддержки CentOS 8 и переход к модели непрерывных обновлений в CentOS Stream заставили корпоративных заказчиков искать альтернативные решения. Мы написали пошаговую инструкцию по переходу на RockyLinux или AlmaLinux — популярные бесплатные дистрибутивы, бинарно совместимые с RedHat Enterprise Linux (RHEL).
Я полагаю, вы знакомы с инструментами разработчика браузера Chrome. Мы можем использовать его для просмотра сетевых запросов, анализа производительности веб-страницы и отладки последних функций JavaScript.
В дополнение к этому, он также предоставляет множество мощных, но необычных функций, которые могут значительно повысить эффективность нашей разработки!
Здравствуйте, меня зовут Александр Зеленин, и я веб-разработчик сисадмин.
К сожалению, вся информация о полноценной развёртке приложения на MeteorJS довольно разрозненна, и приходится вручную решать миллион задач. В этой статье я хочу разобрать самую базовую (но уже достаточную для безопасной работы в продакшене) настройку сервера и последующий процесс ручного деплоя.
Разворачивать будем на Ubuntu 16, но в целом схема на 99% совпадает и для Debian 8.
Применительно к разработке на create-react-app (CRA) в браузере и в IDE WebStorm. Если вам известны какие-либо другие способы отладки, большая просьба поделиться знаниями.
