Привет, меня зовут Мария, когда-то я работала на шахте, потом на заводе, а 3.5 года назад пришла в Ozon Tech. Сейчас я старший Golang-разработчик в команде product-facade. Это самый высоконагруженный сервис маркетплейса, но так было не всегда.

Хотите узнать, что скрывается под витриной маркетплейса? Что держит нагрузку в 1 миллион запросов в секунду? Толстые кэши или нечто большее? Про то, как устроено наше кэширование и как мы к этому пришли, — рассказываю в статье.

Недавно попался на глаза примерно такой кусок запроса, и тут прекрасно примерно все:

• множество чтений из CTE (хоть и единственной записи, но все же);

• извлечение по каждому ключу текста с раскастовкой в jsonb;

• извлечение каждого отдельного json-ключа в каждое отдельное одноименное поле;

• "ручное" преобразование текстового представления массива в json в текстовое представление PostgreSQL.

А как - правильно?

Всем привет! Меня зовут Эмин Чернов, я руководитель платформенных команд и архитектор в компании Профи. Сегодня расскажу про то, как мы столкнулись с проблемой консистентных изменений данных в микросервисах и каким образом планируем её порешать.

На собеседованиях на позицию middle/senior разработчика часто задают вопросы по распределенным транзакциям в микросервисной архитектуре.

Мой коллега однажды посоветовал отличную статью со сравнением основных паттернов для решения проблем распределённых транзакций.

Я проработал статью и подготовил конспект простыми словами, местами дополнил информацией из других источников и полезными ссылками.

Перед тем как начать, делюсь ссылкой на мой блог в телеграм, где я раньше всего публикую материалы по java разработке и личной эффективности.

Всем привет. Меня зовут Михаил Потапов, я - главный системный аналитик компании "Ростелеком Информационные Технологии". В компании занимаюсь разработкой отчетности для сегмента B2B и проектированием хранилища данных, на базе которого эта отчетность функционирует. Работоспособность каждого отчета напрямую зависит от корректно выстроенных SQL-запросов к базе данных Oracle, поскольку при работе с большими объемами данных скорость выполнения запросов может существенно снижаться. Снижение скорости сильно затрудняет работу с отчетами для конечного пользователя, а в некоторых случаях и вовсе делает ее невозможной.

В этой статье мы рассмотрим основные принципы оптимизации запросов в Oracle SQL, которые помогут ускорить работу с базой данных и повысить эффективность работы. Сразу отмечу, что статья рассчитана на junior и middle-специалистов, которые пишут сложные запросы к базе данных, работают с большими объемами данных и при этом ранее с вопросом оптимизации не сталкивались. Статья не содержит подробное руководство к действию, но описывает базовые основы "культуры кода", соблюдение которых позволит снизить нагрузку на БД и даст возможность более эффективно извлекать из нее данные.

Это вторая статья из цикла. В первой части я рассказывал про самые базовые понятия Elasticsearch. В этом же посте разберем устройство анализа текста и немного пощупаем полнотекстовый поиск.

Несколько слов про анализ текста

Анализ текста — процесс преобразования оригинального текста в структурированный формат, оптимизированный под эффективное хранение и быстрый поиск.

Мы уже познакомились с некоторыми типами Elasticsearch, но в этом разделе будем рассматривать только два — keyword и text. Тип text анализируется для полнотекстового поиска. Тип keyword преимущественно остается без изменений для точного поиска, сортировки и агрегации.

Так ли на самом деле работает процесс загрузки классов, как его описывает Wikipedia и Baeldung? ClassNotFoundException — это откуда и чье? Какие виды загрузчиков классов актуальны в Java 20?

Объясняем подпроцесс загрузки, из системы Java ClassLoader, на приятных Excalidraw диаграммах, со ссылками на оригинальные источники.

Это глава 20 моей книги «API». v2 будет содержать три новых раздела: «Паттерны API», «HTTP API и REST», «SDK и UI‑библиотеки». Если эта работа была для вас полезна, пожалуйста, оцените книгу на GitHub, Amazon или GoodReads. English version on Substack.

В предыдущей главе мы пришли вот к такому интерфейсу, позволяющему минимизировать коллизии при создании заказов:

Прошлые статьи серии можно найти тут:

Регистрация / личный кабинет

Алексей Барабанов, IT-директор «Хлебница» и спикер курса «RabbitMQ для админов и разработчиков», подготовил конспект о типовых архитектурных паттернах RabbitMQ. Из него вы узнаете, как настроить пайплайны обработки и реализовать очереди повторных попыток (в том числе, через механизм dead letter exchange). 

Наступил Апокалипсис.

Нет, не стоит бежать запасаться банками с консервами и крышками отечественной бай-колы! Апокалипсис произошёл только в нашей фантазии и с определённой целью — чтобы проверить, а может ли человек, обладающий только книгами по теме и стандартной библиотекой языка, воссоздать инструмент, который будет служить ему верой и правдой?

Так родился учебный проект SicQL, реляционная СУБД, чей символ — сова — это олицетворение силы знаний и мудрости. Олицетворение тех знаний и той мудрости, которые мы получим, создав с нуля то, чем мы пользуемся каждый день, может, не осознавая всей сложности таких инструментов.

Приглашаю присоединиться к увлекательному путешествию!

Базы данных не являются очередями сообщений — это устоявшееся утверждение, которое обсуждалось во многих статьях в блогах и презентациях на конференциях. Но с развитием реляционных баз данных выдерживает ли это утверждение проверку? Если посмотреть на современные версии Postgres, то ответ часто оказывается отрицательным. 

Поэтому в этой статье рассматривается упрощенный механизм уведомлений Postgres и обсуждается, как его можно использовать для реализации простой, но эффективной очереди сообщений на основе push-уведомлений. В ней также рассматривается использование этой очереди для взаимодействия между репликами в развертывании Kubernetes и реализация библиотеки для универсальной обработки задач.

В последние годы команда .NET усиленно рекламирует ASP.NET Core как один из самых быстрых веб-фреймворков на рынке. Источником этих утверждений всегда были бенчмарки TechEmpower Framework Benchmarks.

Скотт Хантер - директор по управлению программами .NET, утверждает, что .NET более чем в 10 раз быстрее, чем Node.js.

Скотт также утверждает, что .NET быстрее, чем Java, Go и даже C++.

Привет, Хабр!

Меня зовут Павел Дудукин, руководитель Data Science команды в Центре развития финансовых технологий Россельхозбанка.

Сегодня мы хотим продолжить цикл статей статей про решенные нами Data Science задачи и рассказать о построении и внедрении рекомендательной системы в одну из наших платформ по продаже фермерских продуктов “Свое Родное”.

А узнать из каких этапов, с какими особенностями мы столкнулись при разработке решения и как мы использовали рецепты для наших рекомендаций можно узнать ниже.

ORM (Object-Relational Mapping) используется во многих языках программирования, в том числе и в 1С. Однако реализация высоконагруженных решений, приводит к мысли что разработчики ORM не учитывали ее влияния на производительность СУБД. Такая ситуация и в 1С и ORM на Java, и наверняка в других ORM . Причины приоткрывает данная статья.