Многие Golang-разработчики  пробовали работать с БД в Go, и у каждого — свои боли. В этой статье разберём библиотеку database/sql как безотносительно конкретной СУБД, так и применительно к YDB. Рассмотрим трудности эксплуатации при использовании драйвера database/sql на проде. А также рассмотрим, что мы делали для решения проблем.

Меня зовут Алексей Мясников, я — руководитель Application Team в команде разработки YDB. Я очень люблю git blame за то, что с его помощью можно проследить, как развивалась инженерная мысль с течением времени и немножко побыть в шкуре разработчика той или иной классной штуки. В статье я расскажу, как реализовать драйвер database/sql для распределённой базы данных, какие проблемы при этом придётся преодолеть и как менялся подход с выходом новых версий Go. 

Эта статья содержит краткую выжимку из моего собственного опыта и опыта моих коллег, с которыми мне днями и ночами доводилось разгребать инциденты. И многих инцидентов не возникло бы никогда, если бы всеми любимые микросервисы были написаны хотя бы немного аккуратнее.

К сожалению, некоторые невысокие программисты всерьёз полагают, что Dockerfile с какой-нибудь вообще любой командой внутри — это уже сам по себе микросервис и его можно деплоить хоть сейчас. Докеры крутятся, лавешка мутится. Такой подход оборачивается проблемами начиная с падения производительности, невозможностью отладки и отказами обслуживания и заканчивая кошмарным сном под названием Data Inconsistency.

Если вы ощущаете, что пришло время запустить ещё одну аппку в Kubernetes/ECS/whatever, то мне есть чем вам возразить.

English version is also available.

Павел Агалецкий, ведущий разработчик юнита Platform as a Service Авито, написал, как поднять кластер Kubernetes на локальном компьютере Mac с помощью подручных инструментов, а потом задеплоить в него простейшие приложения.

Подробный туториал по процессам записи и чтения данных в мапах Go. Объясняем проблемы переполнения, эвакуации элементов; важность передачи количества элементов при создании мапы. Рассказываем, почему в Go нельзя обращаться к ключу или значению по адресу.

Уже лет 50, со времён выхода первого издания «Языка программирования Си» Кернигана и Ритчи, известно, что «числа с плавающей запятой» одинарной точности имеют размер 32 бита, а числа двойной точности — 64 бита. Существуют ещё и 80-битные числа расширенной точности типа «long double». Эти типы данных покрывали почти все нужды обработки вещественных чисел. Но в последние несколько лет, с наступлением эпохи больших нейросетевых моделей, у разработчиков появилась потребность в типах данных, которые не «больше», а «меньше» существующих, потребность в том, чтобы как можно сильнее «сжать» типы данных, представляющие числа с плавающей запятой.

Я, честно говоря, был удивлён, когда узнал о существовании 4-битного формата для представления чисел с плавающей запятой. Да как такое вообще возможно? Лучший способ узнать об этом — самостоятельно поработать с такими числами. Сейчас мы исследуем самые популярные форматы чисел с плавающей запятой, создадим с использованием некоторых из них простую нейронную сеть и понаблюдаем за тем, как она работает.

Двухтрубные системы отопления тупикового и попутного типа. В чём разница и что об этом говорят современные строительные нормы.

Ранее в одной из статей я уже рассказывал об однотрубных системах отопления.

Теперь настала очередь рассмотреть особенности проектирования и эксплуатации двухтрубных систем, которые крайне популярны у частных домовладельцев в ИЖС.

Так же двухтрубные вертикально-стояковые системы отопления пытаются применять и в многоквартирных домах.

Далее мы рассмотрим гидравлический расчёт систем для одного этажа частного дома с периметром в те же 50м для дом 10х15м по внутренним стенам (150м.кв на этаж).

А позже попытаемся применить те же подходы для максимальной высоты 50м в стояковой системе высотного дома.

Тупиковая система

Тупиковой схемой системы отопления называют такую схему, где трубы подачи и обратки выходят из одной начально точки, а сами трубы идут параллельно друг другу.

В Go 1.20 сделали возможность сбилдить приложение с флагом cover

go build -cover

после чего, если запустить такое приложение, то будет собираться статистика, показывающая, какие части кода были выполнены, а какие нет, и складываться в папочку, указанную в переменной окружения.

Это, конечно, было сделано для интеграционных тестов, когда приложение запускается целиком в каких-то сценариях (а не через go test), но, вероятно, это можно попробовать использовать и по-другому:

запустить такой бинарник прямо на проде, подержать какое-то время и посмотреть, какие участки кода в реальности никогда не запускаются.

Так можно найти недовыпиленный легаси-код, старые эндпоинты API, которые давно никому не нужны, малозначимые проверки if err != nil и прочее. Как минимум, на это интересно посмотреть, можно найти что-нибудь удивительное.

Disclaimer: разумеется, сбор статистики создает какой-то оверхед, поэтому подойдёт точно не всем. Как вариант, можно пустить туда небольшую часть трафика.

Это полное изложение замечательного доклада Роба Пайка "Concurrency is Not Parallelism". Иллюстрации и диаграммы воссозданы, исходный код взят дословно со слайдов, за исключением комментариев, которые в некоторых местах были расширены.

Всем привет, я Илья Сергунин, веб-разработчик из продуктовой команды Авито. Мы пишем на Go сервис для трейд-ин мобильных телефонов. На его примере покажу, как устроен наш менеджер транзакций.

Всем привет! Меня зовут Денис Колпаков, я бэкенд-инженер в юните Core Services Авито. Долгое время я был овнером критически значимого для бизнеса сервиса форм, а последний год занимаюсь каталогами и каталогизацией. 

Я расскажу, как мы решали продуктовую задачу — искали способ отфильтровать модификации товаров из базы данных. 

Наша компания в первую очередь занимается разработкой системного программного обеспечения, драйверов, созданием программно-аппаратных решений. Однако мы также разрабатываем собственные информационные системы для автоматизации наших внутренних бизнес-процессов и задач наших крупных клиентов.

При проектировании нового программного решения была поставлена задача выбрать язык и фреймворк. По результатам проведенного исследования был выбран язык Go, как обеспечивающий высокую производительность вместе со скоростью разработки, а также фреймворк Flamingo для реализации принципов Domain Driven Design. Всем, кому интересно узнать, что же за птица такая Flamingo, приглашаю под кат.

Концепция предметно-ориентированного проектирования, она же DDD (Domain Driven Design), описанная Эриком Эвансом, активно используется при построении информационных систем для предприятий. Не стоит пересказывать основные принципы DDD, благо, помимо книги самого Эванса, они описаны в большом количестве статей. Нам важно другое. Эти принципы гораздо проще реализовать в своей информационной системе, если они поддерживаются фреймворком.

Для .Net, например, есть ASP.NET Boilerplate (https://aspnetboilerplate.com/), полностью реализующая все компоненты DDD – Entity, Value, Repository, Domain Service, Unit of Work и еще много всего. Но мы для одной из своих внутренних информационных систем используем Go. 

Мы решили использовать фреймворк Flamingo, распространяемый под лицензией MIT. Он разработан немецкой компанией AOE GmbH в 2018 году и к настоящему моменту “дорос” до версии 3.4 и до 331 звезды на Github. Flamingo используется в информационных системах аэропортов Окланда, Франкфурта и Хитроу, а также в T-Mobile.

Привет, Хабр! Я Артем Чаадаев, Golang-разработчик в МТС Digital. В этой статье я собрал примеры использования конкурентного кода в Go. Хотите узнать, как писать конкурентный код? Значит, вам сюда.

Добро пожаловать под кат!

Писать SQL руками или использовать ORM — тема очень спорная, и я опишу, как использовать первый подход максимально эффективно. А какой из подходов выбрать, думаю, каждый сам для себя уже решил.