Микросервисы стали выбором многих благодаря их гибкости, масштабируемости и способности поддерживать сложные приложения в динамично меняющемся мире.
Но не всё так просто. Одной из ключевых проблем, с которыми сталкиваются при переходе от монолитных архитектур к микросервисным, является обеспечение согласованности данных.
Каждый сервис работает автономно, управляя своим собственным набором данных. Как гарантировать, что данные, распределенные по разным сервисам, будут консистентными? Как избежать потери данных и обеспечить их актуальность в реальном времени?
В этой статье будет рассмотрено создание простого веб приложения с использованием Spring Boot и Spring Security. В приложении будет реализована регистрация новых пользователей и авторизация, ограничение доступа к страницам сайта в зависимости от роли пользователя.
Главная цель статьи показать как можно ограничить доступ к различным страницам сайта для пользователей с разными ролями.
Что будет представлять из себя приложение
Сайт со следующими страницам:
страницы доступные всем пользователям: главная, регистрации и логина;
страница доступная для зарегистрированных пользователей: новости;
страница доступная для администратора.
Что будем использовать
JDK 8+;
Intellij Idea;
Spring (Spring Boot, Spring MVC, Spring Security);
Так уж случилось, что нужно мне было где-то хранить более 1.5тб данных, да еще и обеспечить возможность скачивания их обычными пользователями по прямой ссылке. Поскольку традиционно такие объемы памяти идут уже на VDS, стоимость аренды которых не слишком вкладывается в бюджет проекта из категории «от нечего делать», а из исходных данных у меня был VPS 400GB SSD, куда при всем желании 1.5тб картинок без lossless сжатия поместить не удастся.
Сегодня DevOps находится на волне успеха. Практически на любой конференции, посвященной автоматизации, можно услышать от спикера мол “мы внедрили DevOps и тут и там, применили это и то, вести проекты стало значительно проще и т. д. и т. п.”. И это похвально. Но, как правило, внедрение DevOps во многих компаниях заканчивается на этапе автоматизации IT Operations, и очень мало кто говорит о внедрении DevOps непосредственно в сам процесс разработки.
Мне бы хотелось исправить это маленькое недоразумение. DevOps в разработку может прийти через формализацию кодовой базы, например, при написании GUI для REST API.
В этой статье хотелось бы поделиться с вами решением нестандартного кейса, с которым столкнулась наша компания – нам довелось автоматизировать формирование интерфейса веб-приложения. Я вам расскажу о том, как мы пришли к данной задачей и что использовали для ее решения. Мы не считаем, что наш подход является единственно верным, но нам он очень даже нравится.
Надеюсь данный материал будет вам интересен и полезен.
Разработав консольную утилиту, вы решаетесь опубликовать её на PyPI. Ну правда, что может быть лучше, чем сделать её доступной через pip install? Погуглив, что для этого надо, вы, возможно, наткнётесь на единственный найденный мной пост по теме, который мало того что от 2014 года, так ещё и требует от вас создать кучу папок и файлов для совершенно ненужных (вам) вещей.
Как же решить эту задачу без лишней головной боли в 2019 году? Я уже задавался этим вопросом и поэтому, прочитав тонну документации, создал для вас этот туториал. Вот пошаговая инструкция.
Реализация объектно-ориентированного программирования (ООП) в языках Java и Python отличается. Принцип работы с объектами, типами переменных и прочими языковыми возможностями может вызвать затруднение при переходе с одного языка на другой. В данной статье, которая может быть полезной как для Java-программистов, желающих освоить Python, так и для Python-программистов, имеющих цель лучше узнать Java, приводятся основные сходства и отличия этих языков, применительно к ООП.
Так уж сложилось, что на Python пишут много веб-приложений. Эту нишу Python разработки почти полностью поделили между собой два здоровых игрока — Django и Flask. Поэтому большой процент программистов, пишущих на Python, заточен на работу с этими двумя фреймворками.
По этой причине у многих Python-разрабов складывается некое подобие туннельного зрения — их инженерный подход заперт между этими двумя библиотеками.
Куда движется облачная инфраструктура в 2019-м Краткий обзор ключевых облачных трендов этого года: serverless-системы, мультиоблако, 5G-сети, квантовые технологии и системы ИИ. В нашем Telegram-канале мы приводим статистику и экспертные мнение по теме и обозначаем перспективы развития каждого из направлений.
Данная статья будет интересна как тестировщикам, так и разработчикам, но рассчитана в большей степени на автоматизаторов, которые столкнулись с проблемой настройки GitLab CI/CD для проведения интеграционного тестирования в условиях недостаточности инфраструктурных ресурсов и/или отсутствия платформы оркестрации контейнеров. Я расскажу, как настроить развертывание тестируемых окружений при помощи docker compose на одном единственном GitLab shell раннере и так, чтобы при развертывании нескольких окружений запускаемые сервисы друг другу не мешали.
Существует множество способов обработки сообщений из Pub-Sub систем: использование отдельного сервиса, выделение изолированного процесса, оркестрация пулом процессов/потоков, сложные IPC, Poll-over-Http и многие другие. Сегодня я хочу рассказать о том, как использовать Pub-Sub по HTTP и про свой сервис, написанный специально для этого.
Использование готового HTTP -бэкенда сервисов в некоторых случаях является идеальным решением для обработки очереди сообщений:
Балансировка из коробки. Обычно, бэкенд и так стоит за балансировщиком и имеет готовую к нагрузкам инфраструктуру, что сильно упрощает работу с сообщениями.
Использование обычного REST-контроллера (любой HTTP-ресурс). Потребление сообщений по HTTP сводит к минимуму затраты на реализацию консюмеров под разные языки, если бэкенд разношерстный.
Упрощение использования Веб-хуков других сервисов. Сейчас почти каждый сервис (Jira, Gitlab, Mattermost, Slack…) так или иначе поддерживает Веб-хуки для взаимодействия с внешним миром. Можно облегчить жизнь, если научить очередь выполнять функции HTTP-диспатчера.
Этот подход имеет и минусы:
Можно забыть о легковесности решения. HTTP тяжёлый протокол, а использование фреймворков на стороне консюмера мгновенно приведёт к увеличению задержки (latency) и нагрузки.
Лишаемся сильных сторон Poll-подхода, получая слабые стороны Push.
Обработка сообщений теми же инстансами сервиса, которые обрабатывают клиентов, может сказаться на отзывчивости. Это несущественно, так как лечится балансировкой и изоляцией.
Я реализовал идею в виде сервиса Queue-Over-Http, о котором и пойдёт речь далее. Проект написан на Kotlin с использованием Spring Boot 2.1. В качестве брокера сейчас доступна только Apache Kafka.
Я не админ, но иногда возникают задачи, которые проще (и интереснее) решать самому чем кому-то делегировать.
Изредка у нас появляется необходимость «поднять» servlet контейнер (чаще всего Apache Tomcat) и настроить для него проксирование, ssl termination (а проще говоря https) и все это прикрыть firewall'ом (оставив наружу только ssh и http/https).
Так получилось, что за последнюю неделю я эту задачу решал трижды (так стали звезды, а до этого — года два назад) и этот опыт трансформировался в сей небольшой опус.
На Хабре было несколько статей по решению японских кроссвордов, где авторы придумывали различные способы как такие кроссворды решать. В комментарии к статье Решение цветных японских кроссвордов со скоростью света я высказал мысль, что, поскольку, решение японских кроссвордов является NP-полной задачей, то и решать их надо с использованием соответствующего инструмента, а именно SAT солвером. Поскольку моя идея была встречена весьма скептически, я решил попробовать ее реализовать и сравнить результаты с другими подходами. Что из этого получилось можно узнать под катом.
Здесь уже проскакивали вскользь упоминания об этом фреймворке для сбора данных. Инструмент действительно мощный и заслуживает большего внимания. В этом обзоре я расскажу, как
Вчера, 21 апреля 2016 года, состоялся релиз новой версии Ubuntu — 16.04 Xenial Xerus. Она относится к так называемыем LTS-версиями. Аббревиатура LTS означает Long Term Support. LTS-версии выходят каждые два года и поддерживаются компанией Canonical в течение 5 лет с даты официального релиза.
Возможность обновления с предыдущей LTS-версии (Ubuntu 14.04) появится начиная с релиза Ubuntu 16.04.1, который состоится примерно через три месяца.
Краткий обзор ключевых облачных трендов этого года: serverless-системы, мультиоблако, 5G-сети, квантовые технологии и системы ИИ. В нашем Telegram-канале мы приводим статистику и экспертные мнение по теме и обозначаем перспективы развития каждого из направлений.
