Рубрика «asynchronous I/O»

В Яндекс.Такси придерживаются микросервисной архитектуры. С ростом количества микросервисов мы заметили, что разработчики много времени тратят на boilerplate и типичные проблемы, при этом решения не всегда получаются оптимальные.

Мы решили сделать свой фреймворк, с C++17 и корутинами. Вот так теперь выглядит типичный код микросервиса:

Response View::Handle(Request&& request, const Dependencies& dependencies) {
  auto cluster = dependencies.pg->GetCluster();
  auto trx = cluster->Begin(storages::postgres::ClusterHostType::kMaster);

  const char* statement = "SELECT ok, baz FROM some WHERE id = $1 LIMIT 1";
  auto row = psql::Execute(trx, statement, request.id)[0];
  if (!row['ok'].As<bool>()) {
    LOG_DEBUG() << request.id << " is not OK of " << GetSomeInfoFromDb();
    return Response400();
  }

  psql::Execute(trx, queries::kUpdateRules, request.foo, request.bar);
  trx.Commit();

  return Response200{row['baz'].As<std::string>()};
}

А вот почему это крайне эффективно и быстро — мы расскажем под катом.
Читать полностью »

Дмитрий Карловский из SAPRUN представляет… ммм...

Это — текстовая версия одноимённого выступления на FrontendConf'17. Вы можете читать её как статью, либо открыть в интерфейсе проведения презентаций.

Надоело.. Чем поможет ОРП?
… писать много, а делать мало? Пиши мало, делай много!
… часами дебажить простую логику? Реактивные правила обеспечат консистентность!
… асинхронщина? Синхронный код тоже может быть неблокирующим!
… что всё по умолчанию тупит? ОРП оптимизирует потоки данных автоматом!
… функциональные головоломки? Объекты со свойствами — проще некуда!
… что приложение падает целиком? Позволь упасть его части — само поднимется!
… жонглировать индикаторами ожидания? Индикаторы ожидания пусть сами появляются, где надо!
… двустороннее связывание? Двустороннее связывание нужно правильно готовить!
… пилить переиспользуемые компоненты? Пусть компоненты будут переиспользуемыми по умолчанию!
… вечно догонять? Вырывайся вперёд и лидируй!

Читать полностью »

Сможет ли Питон прожевать миллион запросов в секунду? - 1

Возможно ли с помощью Python обработать миллион запросов в секунду? До недавнего времени это было немыслимо.

Многие компании мигрируют с Python на другие языки программирования для повышения производительности и, соответственно, экономии на стоимости вычислительных ресурсов. На самом деле в этом нет необходимости. Поставленных целей можно добиться и с помощью Python.

Python-сообщество в последнее время уделяет много внимания производительности. С помощью CPython 3.6 за счет новой реализации словарей удалось повысить скорость работы интерпретатора. А благодаря новому соглашению о вызове (calling convention) и словарному кешу CPython 3.7 должен стать еще быстрее.

Для определенного класса задач хорошо подходит PyPy с его JIT-компиляцией. Также можно использовать NumPy, в котором улучшена поддержка расширений на Си. Ожидается, что в этом году PyPy достигнет совместимости с Python 3.5.

Эти замечательные решения вдохновили меня на создание нового в той области, где Python используется очень активно: в разработке веб- и микросервисов.

Читать полностью »

lapisopenresty, Lua, Nginx

Tl;dr Lapis(Lua) = RoR(Ruby) = Django(Python)
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js