5 лет назад мы форкнули Manticore из open source версии некогда популярного open source поискового движка Sphinx 2.3.2. У нас было два пакетика травы, семьдесят пять ампул мескалина, три C++ разработчика, один саппорт-инженер, опытный пользователь, менеджер, мать пятерых детей, помогающая нам на полставки и гора багов, крэшей и технических долгов. И вот, по прошествии 5 лет и сотен новых пользователей мы готовы сказать, что Manticore можно использовать как альтернативу Elasticsearch и для полнотекстового поиска и для аналитики данных.

В этой статье хочется: вспомнить как всё начиналось и что было до SOLR и Elasticsearch, максимально объективно обрисовать текущую ситуацию, попытаться понять куда нам двигаться дальше.

Возможно ли создать поисковую систему, которую тяжело подвергнуть цензуре, влиянию и блокировке?

Говоря техническим языком, возможно ли выполнять полнотекстовый поиск не имея удаленного сервера, удобным для пользователя способом, одновременно храня поисковый индекс в peer-to-peer системе и имея возможность быстро обновлять поисковый индекс?

Да, это возможно!

Под катом описание архитектуры поискового движка Summa на Rust и набора приемов, позволивших ответить утвердительно на все вопрос

Введение

Я делала много вещей с компьютерами, но в моих знаниях всегда был пробел: что конкретно происходит при запуске программы на компьютере? Я думала об этом пробеле — у меня было много низкоуровневых знаний, но не было цельной картины. Программы действительно выполняются прямо в центральном процессоре (central processing unit, CPU)? Я использовала системные вызовы (syscalls), но как они работают? Чем они являются на самом деле? Как несколько программ выполняются одновременно?

Наконец, я сломалась и начала это выяснять. Мне пришлось перелопатить тонны ресурсов разного качества и иногда противоречащих друг другу. Несколько недель исследований и почти 40 страниц заметок спустя я решила, что гораздо лучше понимаю, как работают компьютеры от запуска до выполнения программы. Я бы убила за статью, в которой объясняется все, что я узнала, поэтому я решила написать эту статью.

И, как говорится, ты по-настоящему знаешь что-то, только если можешь объяснить это другому.

Более удобный формат статьи.

Всем привет! Недавно мне выпала возможность разработать шаблон сервиса, который можно было бы использовать как для монолитной, так и для микро‑сервисной архитектуры. Шаблон должен был придерживаться принципов Domain‑Driven Design (DDD). В этом процессе, я столкнулся с двумя интересными проблемами:

Проблема 1: Сложности обеспечения транзакционности базы данных

При разработке сервисов, часто возникает неотъемлемая потребность в использовании транзакций базы данных для обеспечения целостности данных. Однако, при попытке интегрировать транзакционную логику в традиционные подходы, столкнулся с трудностями. Связывание транзакционной логики с логикой слоя базы данных оказалось нетривиальным и привело к нарушению принципов разделения ответственности. Это, в свою очередь, сказалось на тестировании и поддержке кода.

Проблема 2: Нарушение изолированности слоя

В попытке решить первую проблему, некоторые разработчики переносят работу с транзакциями на уровень слоя приложения, чтобы избежать прямой зависимости от базы данных. Однако, такой подход, несмотря на его обоснование, может нарушить изолированность слоев и противоречить принципам DDD и чистой архитектуры. Это, в конечном итоге, затрудняет поддержку приложения и усложняет его масштабирование.
Эти две проблемы стали отправной точкой для исследования применения паттерна Unit of Work и его роли в обеспечении надежности и консистентности данных в контексте Golang и DDD.

В статье я расскажу о своем подходе к решению этих задач.

print("hello world")

$ python3 hello.py
hello world

Как-то я изучал release notes новой версии Python 3.12, и в разделе о депрекациях моё внимание привлекла следующая фраза:

utcnow() и utcfromtimestamp() из datetime.datetime устарели и будут удалены в будущей версии.

Если вы следили за моими туториалами по веб-разработке, то видели, что я часто использую utcnow(); очевидно, мне придётся переучиваться и использовать альтернативу, готовясь к неизбежному удалению этой функции (вероятно, это произойдёт спустя несколько лет, так что причин для паники нет!).

В этой краткой статье я подробнее расскажу о том, почему эти функции попали под нож и чем их можно заменить.

Меня зовут Валя Борисов, и я — аналитик в команде Ozon. Задача нашей команды — создавать инструменты для мониторинга и анализа скорости. 

Наши усилия направлены на то, чтобы в реальном времени следить за тем, как быстро работают наши сервисы и платформа. Благодаря инструментам, которые мы создаём и поддерживаем, команды разработки получают представление о том, как пользователи видят работу нашего сайта или приложения. Мы помогаем выявлять причины деградации скорости и определять узкие места в инфраструктуре.

Наши дашборды играют ключевую роль в предоставлении информации о скорости работы платформы. Вместе с командой аналитиков я занимаюсь созданием и поддержкой этой системы в Grafana. Мы стремимся делать ее не только информативной, но и быстрой, стабильной и удобной для всех пользователей. В этой статье я хочу поделиться методами и приемами, к которым мы пришли в процессе работы.

• мы выберем для него актуальный http-роутер,
• позаботимся о логах,
• напишем тесты: unit-тесты, тесты хэндлеров и функциональные,
• настроим автоматический деплой через GitHub Actions и др.

В этой статье мы научимся писать полноценный gRPC сервис на Go на примере сервера авторизации с полноценной архитектурой, готовой к продакшену. Мы напишем как серверную часть, так и клиентскую. В качестве клиента мы возьмём мой сервис — URL Shortener, о котором у меня также есть статья и видео-гайд на ютубе. Попутно мы познакомимся с базовыми подходами к работе с авторизацией. И в конце настроим автоматический деплой сервиса с помощью GitHub Actions на удалённый сервер.

Видео-версия этого гайда с более подробными объяснениями

Исходный код проекта: https://github.com/GolangLessons/sso

Итого, наш план:

• Напишем простой, но полноценный gRPC-сервис
• Разберемся с базовыми принципами работы авторизации — чтобы не было скучно
• Настроим автоматический деплой в прод — потому что руками деплоить лень
• Подружим его с уже готовым сервисом URL Shortener — чтобы был практический смысл
• Напишем полноценные функциональные тесты

На выходе мы получим полноценный рабочий сервис авторизации, который вы сможете по аналогии подключать к своим пет-проектам.

Кратко обо мне: меня зовут Николай Тузов, я много лет занимаюсь разработкой на Go, очень люблю этот язык. Также веду свой YouTube-канал.

Предисловие

Введение