В последнее время очень хочется мессенджер, в котором:
Нет центрального сервера
Сообщения шифруются end-to-end и не хранятся в открытом виде нигде
Любой при необходимости может поднять свой сервер легко и быстро и присоедениться к общей сети
Прежде чем погружаться в архитектуру, давайте посмотрим на контекст, в котором всё это происходит.
По данным исследования McKinsey 2022 года, технический долг составляет до 40% всего технологического портфеля компаний. И это не просто цифра в отчёте. Согласно опросу 2024 года среди технических руководителей, у более чем 50% компаний технический долг занимает свыше четверти всего IT-бюджета, блокируя внедрение новых функций. (Источник: vFunction, 2025)
Дисклеймер: самая большая ошибка в этой истории даже не выбор Dart, порядок действий. Вместо того чтобы в первый же день сделать честный raw benchmark на нашем production-like сценарии, я поверил в AOT, в статическую типизацию и в обещания ready for cloud - и сразу начал переносить сервис. Поэтому этот текст не только про Dart, но и про очень дорогой инженерный урок: сначала валидируй runtime-гипотезу, потом строй архитектуру вокруг неё. Чтобы не превращать текст в войну микрооптимизаций — все raw results, k8s manifests, CPU profiles, Dockerfiles и исходники рантаймов вынесены в репозиторийЧитать полностью »
Python берут за скорость реализации. C++ - за производительность и контроль над памятью.
А Go? Go выбирают те, кто любит Go. Я один из них. Долгое время я использовал связку bufio.Scanner + ScanWords + strconv.Atoi. Но стоит в задаче смешать числа, строки или посимвольный ввод - начинаются “танцы с бубном”. В какой-то момент мне надоело, и я написал contestio. Решения оказались простыми. То чувство, когда: “Чёрт возьми! Почему мне это не пришло в голову раньше!?”
fmt.Fscan - удобен, но аллоцирует на каждом чихе.
bufio.ScannerЧитать полностью »
Для тех кому лень читать и хочется сразу потрогать вот Github.
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 »
Представьте: 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"Хотелось 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 »