Существует популярный подход к покрытию метриками Celery: он заключается в запуске некоторого процесса, который слушает события из специальной очереди, на основе этих событий обновляются объекты метрик, а фоновый поток сервера отдаёт собранные метрики скраперу. В этой статье подробно разберём события, их жизненный цикл, откуда и как их принимать. Также поговорим про механизм удалённого управления (remote control), какие у него есть возможности и как им пользоваться. Обсудим существующие решения, чем они отличаются, и почему вам, возможно, будет выгодно сделать своё.

При разработке больших web-проектов нам часто приходится взаимодействовать с API сторонних или внутренних микросервисов. Когда количество таких взаимодействий растёт, настройки вызовов к другому API и подробности самих вызовов кратно множатся и могут растекаться по проекту.

В Домклике у нас микросервисная архитектура, и каждому сервису приходится взаимодействовать с десятком других. Чтобы межсервисное взаимодействие было предсказуемым, надёжным, удобным и отслеживаемым, мы следуем ряду практик при разработке, и в этой статье я расскажу вам о них.

Я покажу свой способ сборки компонента List Cell, объясню, почему считаю его гибким, а также приложу ссылку на Figma. Я решил рассказать об этом потому, что не нашёл подходящих материалов, как собрать свой List Cell.

Привет, меня зовут Артём Говердовский, и я дизайн-директор в Сбер Домклик. В моëм подчинении 49 дизайнеров, среди которых 6 лидов. Хочу рассказать, как у нас получилось переформатировать дизайн-отдел, распределить зоны ответственности, настроить процессы, справиться с легаси и полностью синхронизироваться по всем проектам за 9 месяцев работы.

Существует много курсов программирования и повышения IT-квалификации, но ни на одном из них не учат системно искать и исправлять ошибки. В реальных крупных проектах до 30% времени может уходить не на написание нового кода и фич, а на поиск первопричин неисправностей и их устранения. Именно недочёты и ошибки будут мешать вашему клиенту составить положительное впечатление о продукте, а в некоторых случаях они полностью блокируют процесс. Кроме того, инженер, который только пишет новый код и не решает ошибки, не получает архитектурный опыт и не расширяет кругозор, что приводит к появлению новых недочётов в проектах. Я опишу наш инструментарий для исправления ошибок в веб-приложениях и поделюсь опытом.

Всем привет! Меня зовут Егор Молчанов, я разработчик в команде CRM для менеджеров ипотечного кредитования в компании Домклик. Хочу поделиться своим опытом создания VR‑тура с помощью фреймворка A‑Frame и библиотеки React. Для этого написал свой небольшой pet‑проект, который мы сейчас разберём.

Под конец прошлого года, по ряду причин, ESLint отказались от дальнейшей поддержки и развития стилистических правил. А тема, как по мне, несправедливо осталась в тени. Давайте разберемся, почему так произошло и какие изменения нас ждут на поприще статического анализа и форматирования кода.

Друзья, всем привет! Меня зовут Игорь Карелин, я frontend-разработчик в компании Домклик. Недавно стал общедоступен новый линтер «Oxlint», основанный на языке программирования Rust, и многие эксперты высоко оценили его. Какие преимущества Oxlint предоставляет по сравнению со своим предшественником ESLint?

На данный момент у нас используются три самых популярных менеджера пакетов (Npm, Yarn и Pnpm). И всё бы ничего, но разные команды начали периодически обращаться с проблемой несоответствия типов Typescript из наших транзитивных зависимостей. Выяснилось что это проблема Npm и Yarn, но как же её решать?

На ум сразу приходит самое очевидное решение: следить за версиями всех зависимостей в своих проектах и вовремя обновлять. К этому, естественно, необходимо стремиться всегда, но мы понимаем, на практике что это крайне сложно, а в legacy-проектах или в проектах, у которых нет постоянной поддержки и вовсе нереально. Следующим вариантом созрел Pnpm, тем более что в наших монорепах он себя уже продолжительное время отлично показывал. Я решил испытать его на действующих клиентских приложениях.

Друзья, всем привет! Идемпотентность в проектировании API — не просто формальность. Это свойство, часто рассматриваемое как способ получения одинакового ответа на повторяющийся запрос, на самом деле означает гораздо больше...

Всем привет. Меня зовут Евгений Чернышев, и я возглавляю фронтенд-разработку в одном из направлений деятельности Домклик. Хочу поделиться своими мыслями о том, как управлять сложными конфигурациями Webpack. Сразу «проведу черту», чтобы предотвратить возможные холивары: сравнение Webpack с другими бандлерами (Rollup, Vite и прочими) выходит за рамки статьи.

Де-факто, Webpack является основным сборщиком фронтенд-проектов. Это зрелый продукт, который до сих пор развивается и повсеместно используется. Но, как и любой инструмент, он имеет свои слабые стороны. Я считаю что основной недостаток Webpack — это сложность его конфигурации. На крупных долгоживущих проектах конфигурационные файлы становятся слишком большими и нечитаемыми, превращаясь в мешанину вложенных объектов и spread-операторов. Чтобы показать, что я имею в виду, рассмотрим стадии развития проекта.

Практики работы с запросами на сервере значительно отличаются от того, к чему привык фронтенд-разработчик. ежедневно разрабатывающий SPA-приложения с клиентским рендерингом. Если не учесть эту разницу при разработке приложения с серверным рендерингом, то можно собрать довольно много граблей. Хочу поделиться опытом и рассказать про три практики, которые использую повседневно, а также о проблемах, предшествующих их появлению. Я буду ссылаться на веб-производительность и рассчитываю что вы уже знакомы с такими метриками как TTFB, LCP и FCP.

Я постарался придумать самое простое объяснение дизайн-токенов на примере житейских ситуаций. Что это такое, как работают и зачем они нужны — в этой статье.

Про принципы наименований, экспорт токенов из фигмы и передачу токенов разработчикам.

Всем привет, с вами Ростислав — продуктовый дизайнер в Домклике. Сегодня хочу поднять довольно важную тему про ИИ и генеративный дизайн. И про то, как они повлияют на индустрию дизайна цифровых продуктов в ближайшем будущем.

Генеративный дизайн (англ. Generative Design, далее GD), или порождающий дизайн, — подход к проектированию и дизайну цифрового или физического продукта, при котором человек делегирует часть процессов компьютерным технологиям и платформам.

GD — довольно широкое понятие, оно применимо для многих сфер, но сегодня я рассмотрю этот подход в разрезе пользовательских интерфейсов. Люди-дизайнеры на протяжении многих лет были главными генераторами идей для интерфейсов. Но с развитием технологий мы всё ближе к тому, чтобы делегировать эту часть работы нейросетям.

Я хочу поделиться своим опытом использования Zabbix для анализа проблем с производительностью PostgreSQL, используя расширение pg_stat_statements.

Представим следующую ситуацию. Ваш python веб-сервер собирает какие-то метрики prometheus_client-ом: счётчики, гистограммы и т. д, например, количество входящих запросов. Вы также настроили приложение, чтобы /metrics возвращал все ваши метрики. Если режим работы prometheus_client-a оставить по умолчанию, при запуске приложения gunicorn-ом с более чем одним воркером вы сталкиваетесь с проблемой консистентности метрик.

В последние годы наш рынок труда столкнулся с серьёзным дефицитом кадров. Особенно сильно это затронуло сферу IT. Многие специалисты либо решили релоцироваться, либо были наняты в зарубежные компании. Существует несколько вариантов решения проблемы нехватки кадров, и почему-то многие компании и руководители пренебрегают самым очевидным. Поэтому я хотел бы рассказать про найм начинающих специалистов и объяснить, каким образом можно сгладить недостатки такого подхода.

Вы когда-нибудь пробовали говорить с резиновой уточкой? Ну, или хотя бы с коллегой, который выступал бы уткой-заменителем, когда ход ваших мыслей по задаче зашёл в тупик и нужно как-то всё переосмыслить? Теперь у вас есть способ не мучать больше своих занятых коллег и оставить в покое ваших резиновых уточек. 🦆

За всё время работы с веб программистами внезапные и катастрофичные провалы производительности в базах, на сколько я помню, всегда имели одну и ту же природу. Производительность базы внезапно падала настолько, что можно было считать полным отказом сервиса в оказании услуг. При этом никакие изменения в базу не вносились и причины такого внезапного и катастрофичного падения производительности понятны не были.

Многих IT-руководителей ценят за их инженерный опыт: зачастую до менеджерской позиции они занимались разработкой и были техлидами в командах. Но, к сожалению, с течением времени любой специалист, не программирующий ежедневно, будет терять уровень экспертизы. Предлагаю ряд способов, которые помогут уменьшить деградацию технических навыков и позволят на практике осваивать новые тренды в IT-отрасли.