ReactJS по умолчанию обладает высокой производительностью. Но время от времени у вас появляется шанс сделать его еще лучше. И замечательное сообщество React придумало для этого несколько фантастических библиотек.

Сегодня мы поговорим о семи таких библиотеках, которые могут улучшить качество вашего кода и при этом повысить производительность.

Давайте начнем.   

.     .     .

Этот текст посвящен различным подходам к валидации данных: на какие подводные камни может наткнуться проект и какими методами и технологиями стоит руководствоваться при валидации данных в Java-приложениях.

Я часто видел проекты, создатели которых вообще не утруждались выбором подхода к валидации данных. Команды работали над проектом под невероятным давлением в виде сроков и размытых требований, и в итоге у них просто не оставалось времени на точную, последовательную валидацию. Поэтому, код валидации у них разбросан повсюду: в сниппетах Javascript, контроллерах экранов, в бинах бизнес-логики, сущностях предметной области, триггерах и database constraints. В этом коде было полно операторов if-else, он выбрасывал кучу исключений, и попробуй разберись, где там у них валидируется этот конкретный кусок данных… Как результат, по мере развития проекта становится тяжело и дорого соблюдать и требования (зачастую довольно путаные), и единообразие подходов к валидации данных.

Так есть ли какой-то простой и изящный способ валидации данных? Способ, который защитит нас от греха нечитаемости, способ, который соберет всю логику валидации воедино, и который уже создан за нас разработчиками популярных Java-фреймворков?

Да, такой способ существует.

В предыдущих постах серии о service mesh мы говорили о настройке инфраструктуры для модернизации нашей микросервисной архитектуры и архитектуры балансировки нагрузки, а также о том, как мы обеспечиваем высокую доступность для использования всех замечательных возможностей service mesh без перебоев.

В этом посте мы переключим внимание на то, как наши микросервисы используют service mesh для взаимодействия друг с другом. В частности, какая полезная нагрузка используется для запросов и как мы мигрировали с одной на другую. Мы сравним наши текущие полезные нагрузки на основе Representational State Transfer (REST) с высокопроизводительным Remote Procedure Call (gRPC) и рассмотрим проблемы, с которыми мы столкнулись при внедрении, использовании и миграции на gRPC.

Event storming — метод, который смещает акцент у событий с технического на организационный и бизнес уровни и помогает создать устойчивую модульную систему. Он нередко используется в контексте моделирования микросервисов. Но как применить его на практике?

При создании системы на микросервисах можно легко получить распределенный монолит. Event Storming не уберегает от этого на 100 %, но позволяет существенно снизить риск этого события. О том, как именно этого добиться, рассказал в своем докладе на конференции TechLead Conf 2020 практикующий консультант по архитектуре, процессам разработки и продуктовым практикам Сергей Баранов.

Мониторинг очень важен для современных приложений, современные приложения по своей природе сильно распределены и имеют разные зависимости, такие как база данных, службы, кеширование и многое другое. Поэтому все более важны отслеживание и мониторинг этих служб, чтобы приложение придерживалось условий SLA ( Service Level Agreement). SLA — это соглашение между клиентом и поставщиком услуг, в нем учитываются надежность, скорость отклика и другие показатели уровня обслуживания.

Мы всегда стараемся не нарушать никаких SLA, нарушение любой части SLA может иметь множество последствий. Если услуга не соответствует условиям, определенным в SLA, она можкт нанести ущерб репутации бренда и привести к потери дохода. Хуже всего то, что компания может потерять клиента в пользу конкурента из-за своей неспособности удовлетворить требования клиента к уровню обслуживания.