Вы просили, и мы сделали! Теперь наши прямые эфиры проходят во всех соцсетях сразу — завтрашний стрим можно будет посмотреть на нашем youtube-канале, в ВК, Facebook и в Инстаграме
Завтра, 28 августа, в 20:00 пройдет прямой эфир с Александром Высоцким — ведущим PHP-разработчиком в лондонском офисе Badoo, работает в команде антиспама. Ну что, готовы поговорить про PHP?Читать полностью »
Одна из основных проблем разработчиков, когда они создают приложение с ORM — это N+1 запрос в их приложениях. Проблема N+1 запроса — это не эффективный способ обращения к базе данных, когда приложение генерирует запрос на каждый вызов объекта. Эта проблема обычно возникает, когда мы получаем список данных из базы данных без использования ленивой или жадной загрузки (lazy load, eager load). К счастью, Laravel с его ORM Eloquent предоставляет инструменты, для удобной работы, но они имеют некоторые недостатки.
В этой статье рассмотрим проблему N+1, способы ее решения и оптимизации потребления памяти.
Давайте поговорим о high-load, high-extensible, ООП, DDD & EDA.
Речь пойдет о разнице между high load & high extensibility — это разные цели и задачи. Для которых нужны принципиально разные подходы. Которые часто вызывают когнитивный диссонанс среди программистов, предвещающий бурную полемику.
На Хабре много статей про high-load, а вот тема high-extensible как-то упускается из внимания.
Когда мне становится грустно, я пишу ни кому не нужные библиотеки...
В интернете полно статей про сопрограммы (coroutines) и хабр эта тема не обошла стороной. Вот например, замечательные статьи: Использование Boost.Asio с Coroutines TS, Основы Userver — фреймворка для написания асинхронных микросервисов, но все это становится бесполезно, когда в сопрограмме вам необходимо вызвать функцию из библиотеки, которая делает блокирующий ввод/вывод.
Встречайте еще одну ни кому ненужную библиотеку: yurco — библиотека, которая поможет встроить сопрограммы прозрачно для стороннего кода.
Только ленивый не достал с дальней полки свою экспертность и не предсказал «онлайнизацию» жизни — такую же вынужденную, как и режим самоизоляции. Но трафик, действительно, уже начал расти, а с учётом «каникул» до конца апреля ресурсы, предлагающие доставку товаров, услуги онлайн-образования и, особенно, онлайн-развлечений, могут оказаться не готовыми к потоку посетителей в новой реальности.
Опираясь на свой 12-летний опыт технической поддержки веб-проектов и удалённого администрирования серверов, мы подготовили своего рода «методичку»: что стоит проверить и о чём нужно позаботиться, если вы хотите быть уверенным, что ваш сайт справится с любой нагрузкой. Ну, почти любой.
Итак, вот 10 пунктов, которые критичны для активной жизни вашего веб-проекта в ближайшие дни и недели:
Читать полностью »
С Elasticsearch сталкиваются многие. Но что происходит, когда хочешь с его помощью хранить логи «в особо крупном объёме»? Да ещё и безболезненно переживать отказ любого из нескольких дата-центров? Какой стоит делать архитектуру, и на какие подводные камни наткнёшься?
Мы в Одноклассниках решили при помощи elasticsearch решить вопрос лог-менеджмента, а теперь делимся с Хабром опытом: и про архитектуру, и про подводные камни.
Всем привет. На связи Владислав Родин. В настоящее время я преподаю на портале OTUS курсы, посвященные архитектуре ПО и архитектуре ПО, подверженного высокой нагрузке. В преддверии старта нового потока курса «Архитектор высоких нагрузок» я решил написать небольшой авторский материал, которым хочу поделиться с вами.
Из-за того, что на HDD может выполняться лишь порядка 400-700 операций в секунду (что несравнимо с типичными rps'ами, приходящимися на высоконагруженную систему), классическая дисковая база данных является узким горлышком архитектуры. Поэтому необходимо уделить отдельное внимание паттернам масштабирования данного хранилища.
На текущий момент имеются 2 паттерна масштабирования базы: репликация и шардирование. Шардирование позволяет масштабировать операцию записи, и, как следствие, снижать rps на запись, приходящийся на один сервер вашего кластера. Репликация позволяет делать тоже самое, но с операциями чтения. Именно этому паттерну и посвящена данная статья.Читать полностью »
В Ситимобил мы используем базу данных MySQL в качестве основного хранилища постоянных данных. У нас есть несколько кластеров баз данных под различные сервисы и цели.
Постоянная доступность мастера является критическим показателем работоспособности всей системы и ее отдельных частей. Автоматическое восстановление кластера в случае отказа мастера сильно снижает время реагирования на инцидент и время простоя системы. В этой статье я рассмотрю схему обеспечения высокой доступности (HA) кластера MySQL на основе MySQL Orchestrator и виртуальных IP адресов (VIP).
Меня зовут Иван, я руководитель серверной разработки в Ситимобил. Сегодня я расскажу о том, что собой представляет эта самая серверная разработка, с какими проблемами мы сталкивались и как планируем развиваться.
Наша команда в Сбербанке занимается разработкой сервиса сессионных данных, который организует взаимообмен единым Java-контекстом сессии между распределёнными приложениями. Наш сервис крайне нуждается в очень быстрой сериализации Java-объектов, поскольку это часть нашей mission critical задачи. Изначально нам на ум приходили: Google Protocol Buffers, Apache Thrift, Apache Avro, CBOR и др. Первая тройка из перечисленных библиотек требует для сериализации объектов описания схемы их данных. CBOR такой низкоуровневый, что умеет сериализовывать только скалярные значения и их наборы. Нам же была нужна библиотека Java-сериализации, «не задающая лишних вопросов» и не заставляющая вручную разбирать сериализуемые объекты «на атомы». Мы хотели сериализовывать произвольные Java-объекты, не зная о них практически ничего, и хотели делать это максимально быстро. Поэтому мы устроили соревнование для имеющихся Open Source решений задачи Java-сериализации.
