Рубрика «Go» - 3
Куда идет программирование на самом деле?
2026-04-10 в 11:16, admin, рубрики: AI, api, architecture, backend, c++, DDD, Go, Rust, tdd
Как я поднял AmneziaWG 2.0 на роутере ASUS: DPI, GeoIP и веб-интерфейс
2026-04-05 в 10:15, admin, рубрики: amnezia, asus, Go, merlin, vpn
Колобок-стек: я от бабушки ушёл, или как мы написали свой сервер алертов на 16 МБ
2026-04-03 в 10:26, admin, рубрики: alerting, alertmanager, devops, Go, monitoring, pwa, self-hosted, sqlite, telegram bot api
Очередь на Redis с Lua: порядок в партициях, общий пул воркеров и отложенные сообщения
2026-04-01 в 18:16, admin, рубрики: Go, Lua, queue, redisДля тех кому лень читать и хочется сразу потрогать вот Github.
Откуда задача
Перед командой встала типичная для высоконагруженных сервисов постановка по обработке сообщений:
-
Порядок обработки в рамках одной логической партиции — события по одному пользователю/сущности должны идти строго последовательно.
-
Очень много ключей партиций — сотни тысяч и выше; заводить под каждую ключ отдельную «очередь» в классическом смысле неразумно.
-
Ограниченный пул воркеров, который шарится между партициями, при этом Читать полностью »
Один хеш, вместо миллиона проверок: пишем Merkle Tree на Go с нуля
2026-04-01 в 17:46, admin, рубрики: blockchain, cryptography, generics, Go, golang, proof-of-inclusionПредставьте: у вас есть база из миллиона транзакций. Клиент спрашивает: «Моя транзакция точно в блоке?» Вы можете отдать ему все миллион записей для проверки. Или отдать 20 хешей по 32 байта - и он сам математически докажет, что его транзакция на месте. Без доверия. Без скачивания всего блока. За O(log N)
Merkle tree - структура данных на которая являеться Bitcoin, Git, IPFS и Certificate Transparency. Посмотим как она работает и напием свою реализацию на Golang c ДЖЕНЕРИКАМИ йоу
Итак рассмотрим ситуацию:
У нас есть транзакции
A: "Alice → Bob: 10 BTC"
B: "Bob → Charlie: 3 BTC"
C: "Charlie → Dave: 7 BTC"
D: "Dave → Alice: 1 BTC"Middle-взгляд на самый тесный участок IT-кандидатов
2026-03-28 в 10:16, admin, рубрики: 2026, Go, HH, рекрутингХотелось бы оставить небольшой очерк по пройденному опыту и сделанным выводам — скорее с целью запустить какой-нибудь дискус и подцепить для себя мнение со стороны (длинное тире нравится мне, а не ии).
3,5 года реального Читать полностью »
Как воспроизводить WebRTC видео на Qt клиенте
2026-03-27 в 14:15, admin, рубрики: c++, Go, qt, WebRTC, видеоЧто ж... Недавно я увлекся C++, поэтому давайте разберемся в какой-нибудь технологии и напишем по ней статью. Мой выбор пал на WebRTC и клиент на Qt.
Начнем с теории и обозначим фронт работ.
Введение
Приключения с Go и YDB Serverless: как я уложился в бесплатный тир Yandex Cloud после Spring Boot и PostgreSQL
2026-03-27 в 8:16, admin, рубрики: Go, java, postgresql, serverless, ydbДолгое время я пытался научиться слепому десятипальцевому методу печати, но всегда это заканчивалось поражением. Учился на Keybr — на нём освоил английский. Частотный метод, когда ты печатаешь настоящие слова из самых частых букв, мне подошёл. Но столкнулся с тем, что заглавные буквы, пунктуация и цифры спрятаны за кучей настроек. Подумал — зачем это прятать, если можно сделать структурированные этапы и дать чёткий путь прохождения? Так я начал разработку TypeStep — тренажёра слепой печати с частотным методом и этапами прохождения. А теперь — про то, на чём это всё построено и с чем пришлось столкнуться.
Читать полностью »
Как перестать наступать на грабли в Go: набор рабочих рецептов
2026-03-24 в 13:01, admin, рубрики: cheatsheet, Go, ruvds_статьи, горутина, горутины, лайфхаки, оптимизация, рецепты, шпоргалка
Я написал кэш для API на Go за 120 строк кода — и PostgreSQL перестал быть узким местом (ускорение в 7 раз)
2026-03-20 в 17:31, admin, рубрики: Go, golang, postgresq, postgresql, SQL оптимизация, кэширование, ускорение веб-сервисовЕсли API начинает тормозить, первое решение обычно очевидно — добавить Redis. Но иногда оказывается, что проблема гораздо проще. В одном из сервисов PostgreSQL начал упираться в повторяющиеся запросы. Одни и те же данные запрашивались тысячами клиентов. Практически каждый HTTP-запрос заканчивался одинаковым SQL-запросом. Любопытство победило — вместо готового решения был написан небольшой кэш прямо внутри сервиса. На это ушло примерно полчаса.Результат оказался неожиданным: некоторые эндпоинты ускорились почти в 7 раз. Вот, почему это произошло и как работает такая схема.