В данной публикации я поделюсь двумя основными причинами, по которым я предпочитаю избегать использования автоинкрементных полей в PostgreSQL и MySQL в будущих проектах. Вместо этого я предпочитаю использовать UUID-поля, за исключением случаев, когда есть очень веские аргументы против этого подхода.

Эта публикация вдохновлена одной из многочисленных презентаций о том, как планировать спринт в разработке, коих за свою жизнь я видел очень немало. И все они похожи одна на другую, как однояйцевые близнецы - всегда очень красивые рисунки и выверенный текст типа «тут у нас аналитика, вот разработка и тестирование, двухнедельный спринт, в конце спринта все задачи закрыты, руководство в восторге, заказчик счастлив». Я же хотел бы показать реальность такой, какая она есть.

Собрал подборку площадок с небольшим описанием и мои личным мнением по каждой площадке, где можно продать свой стартап, продукт, готовый бизнес, магазин, сайт, блог. Если у вас завалялся какой-то проект можете попытаться продать его и сделать отличный кейс для своей карьеры.

Привет! Меня зовут Дима. Я из команды бэкенда Яндекс Телемоста — сервиса для проведения видеовстреч, который входит в Яндекс 360. Перед нами стоит задача не просто предоставить сервис, а предоставить отказоустойчивый и надёжный сервис, который работает 24/7 и обслуживает весь мир.

Телемост создан на основе open source решения Jitsi meet — оно постоянно развивается благодаря вкладу комьюнити, но при этом имеет свои ограничения. В статье расскажу, как мы встретили один редкий, но интересный плавающий баг. И конечно, как его лечили.

В прошлой части мы немного коснулись теории и остановились на определении лишних компонентов. В этой части мы продолжим определять лишнее, коснёмся вопросов экстремальной экономии, а также закрепим всё выводами.

Если не читали первую часть, настоятельно рекомендую это сделать, чтобы оставаться в контексте.

Итак, продолжим.

В предыдущей статье по работе с API ресурсами в Laravel была затронута тема изменения бизнес-потребностей в области формирования внешнего вида объекта ответа на запрос к API приложения.

В этой мы пойдём дальше и введём новую бизнес-потребность под названием "нотификации". Их суть в том, чтобы вместе с ответом на запрос добавлять информацию о каких-либо действиях.

Привет! Меня зовут Александр Попов, я tech lead команды маркетплейса 05.ru. Сейчас мы занимаемся бэком маркетплейса и некоторыми другими сервисами на рынке Дагестана. 

При разработке серверной части маркетплейса мы сразу решили строить её в распределённой архитектуре. Эта статья о том, как хаос распределённых систем привёл нас к хореографии и почему мы в итоге маршируем в сторону оркестрации. Мы ещё на пути внедрения изменений, но я решил рассказать об этом сейчас, чтобы в следующий раз сделать вторую статью — с результатами. Заодно посмотрим, совпадут ли ожидания с реальностью. По ходу статьи будет много схем без котиков, но вы держитесь. 

Всем привет, меня зовут Артемий, я работаю старшим Android-разработчиком в команде пользовательского профиля в RuStore. Мой опыт в индустрии уже 8 лет. За это время я успел поработать в разных проектах и компаниях. У меня был опыт работы в проекте, в котором было свыше 300 модулей и больше 60 Android-разработчиков. Такие условия заставляют задуматься о масштабируемости на принципиально ином уровне.

Сегодня я расскажу о способах обеспечения масштабируемости проекта и как этому может навредить неправильное восприятие Чистой Архитектуры (далее — ЧА). Предупреждаю сразу, это лонгрид в двух частях!

В Laravel есть удобные API ресурсы, с которыми легко и приятно работать в области трансформации данных для ответа на запрос. Но что делать когда возникает необходимость изменить их структуру в соответствии с бизнес-потребностями? Разберёмся вместе!

TL;DR: DDD неизбежно ведёт к избыточному (на порядки больше минимально необходимого) количеству саг в проекте, которые, в свою очередь, неизбежно ведут к нарушению целостности данных в БД.

DDD вполне успешно решает поставленную задачу: дать разработчикам инструменты, которые позволят им справиться (корректно реализовать и поддерживать) со сложной предметной областью. Но эта победа оказалась пирровой: инструменты, обеспечивающие корректность данных в памяти, оказались неспособны гарантировать корректность данных в БД. А что толку от изначально корректных данных в памяти, если со временем (после их сохранения в БД и последующего чтения) они перестают быть корректными? По сути, у DDD есть фатальный недостаток: DDD неизбежно приводит к нарушению целостности данных (инварианта бизнес-логики) в БД.

Вероятно, вы уже слышали о соревновании под названием "The One Billion Row Challenge" (1brc), если же нет, то предлагаю ознакомиться с репозиторием 1brc Гуннара Морлинга.

Моё участие в проекте было мотивировано присутствием в нём двух моих коллег, которые достигли лидирующих позиций.

PHP не известен своими выдающимися скоростными показателями. Тем не менее, учитывая, что я работаю над профайлером PHP, я решил исследовать его производительность на примере этого вызова.

Представляем вам Asserts — платформу для анализа и отслеживания метрик. Сканируя метрики вашего приложения в любой совместимой с Prometheus базе данных временных рядов (time-series database, TSDB), Asserts в реальном времени: 

— создаёт карту архитектуры приложения и инфраструктуры, 
— строит дашборды, 
— отслеживает цели уровня обслуживания (service level objectives, SLOs) 
— и запускает автоматические проверки для выявления изменений и потенциальных проблем. 

Наша задача — снизить усталость от предупреждений и сократить время поиска первопричины.

Я думаю, что вы не раз уже гуглили, заглядывали в статьи, манифесты IT-гигантов о лучших практиках проектирования API. Я тоже.

Но в большинстве из них всё ограничивается описанием URL ресурса, мотивацией использовать пагинацию, сложными словами про кэширование и SSL. Это, безусловно, необходимо для общего понимания технологий, но практически не помогает, когда ты сидишь перед пустой страницей и надо начать “проектировать контракт”.

Я работаю тимлидом направления системного анализа в X5Tech и за все время развития карьеры сталкивалась с большим количеством кейсов проектирования Web систем. IT продукты в большинстве очень динамичны: постоянно изменяются требования, появляются новые, итеративно улучшается пользовательский опыт (по принципу 20% усилий на 80% результата, а остальное доделаем потом).

Часто при проектировании мне помогала следующая идея: было бы здорово проектировать контракт так, чтобы при малейшем изменении/добавлении бизнес-правил его не приходилось сильно трансформировать, так как API является стыковочным звеном между разными слоями приложения. По ходу повествования я приведу пару примеров, чтобы проиллюстрировать такие изменения.

В этой статье предлагаю спроектировать контракт по шагам, и на каждом из них я расскажу про общие рекомендации из копилочки “Полезное”, а также про личные правила и практики, полученные долгим опытом работы над постоянно меняющимися ИТ-продуктами, которые помогут для “дальновидного” проектирования GET REST API.

Слой Application - это не только про оркестрацию, но еще немного про бизнес-логику. Следует это простить и принять внутри себя. А иначе попытки продвинуться дальше в написании кода съедят программиста-перфекциониста живьем.

Можно долго искать решения, читать различные комментарии и книги про разделение бизнес-логики от приложения. И все равно ваша конкретная ситуация будет казаться вам уникальной, как будто ничего нельзя сделать либо надо снова переписывать Domain слой, дабы ни одно зернышко бизнес-логики не выпало за его пределы. А можно просто закрыть глаза на некоторые моменты, забыть об идеале и спать спокойно, рассчитывая, что все чудесным образом само разрулится.

Декомпозиция монолита - не редкая проблема. Она возникала в большинстве компаний, где я работал. Происходит это потому, что на ранних стадиях развития любого стартапа накапливается так называемый decision debt - выбранная архитектура является оптимальной для быстрой разработки и экспериментирования, но не для зрелого продукта.

Учитывая популярность проблемы, существует множество книг и статей о подходах к её решению, но мне показалось, что есть недостаток практических примеров. Поэтому, в этой статье я сосредоточусь на технических деталях, используя в качестве примера приложение, написанное на PHP и фреймворке Symfony.

Добавить гибкость в управление Laravel респонсов приложения? Легко! Заходите под кат и я покажу Вам свой кейс.

Вчера я опубликовал перевод статьи на тему оптимизации использования респонсов в Laravel с "простейшими" данными. То есть когда в ответ нужно отдать какое-то число, строку, массив или объект. Но что делать если приложение построено на использовании Json Resource? Или ещё больше - нужно изменить уровень вложенности данных, возвращаемых коллекцией? Давайте разбираться!

Разбирая завалы файлов на своем старом HDD, Seagate Barracuda 7200.10, объемом аж 80 гигабайт(сейчас туда влезет не всякая игра со стима) наткнулся на интересный документ, который выдавали программистам при приеме в дружную питерскую студию электроников. Он достаточно полно описывал набор знаний, на которые надо было ориентироваться при сдаче ежегодной аттестации. Но помимо соответствия некоторым придуманным требованиям, при поднятии грейда, первую роль конечно играло наличие закрытого объема задач, желание руководства и наличие позиции в штатном расписании.

Были конечно и свои рокстары, которые "спасли контору" или разработали какую-то уникальную технологию в рамках студии, перескочив несколько ступенек сразу, но таких были единицы. В массе же народ просто рос на своих задачах, поднимая грейд каждые 2-4 года. Так что, если кто искал "железные грейды" из кровавого "ентерпрайза" добро пожаловать под кат. Судя по тому, что раздавали этот документ всем желающим, думаю он не был особо секретным или под NDA, на всякий случай убрал оттуда упоминания некоторых продуктов и специфичных технологий. Ну и учтите, что документу скоро будет 10 лет в обед. Требования cгруппированы по областям знаний. Документ так и назывался EA Developer Competency Matrix, переводить на русский не стал, думаю и так все понятно написано. (Оригинал КДПВ тут)

Комплексный обзор множества безопасных функций Laravel, которые могут помочь вам предотвратить болезненные ошибки.

Мы рассмотрим следующие механизмы безопасности:

• Предотвращение N+1
• Защита от частично гидрированных моделей
• Опечатки атрибутов и переименованные столбцы
• Защита от массового присвоения
• Строгость модели
• Принудительное выполнение полиморфного сопоставления
• Мониторинг долгосрочных событий

Не секрет, что при формировании новой команды руководители (Team Leader, Tech Leader) сталкиваются с проблемой формирования единого стиля написания программ, так как все члены команды новые, и у каждого из них свой подход к организации кода и выбору используемой практики. Как правило, в большинстве случаев это приводит к длинным диспутам на ревью, которые в итоге перетекают в различные толкования известных практик, таких как SOLID, KISS, DRY, и т.д. Принципы использования этих практик довольно размыты и, при должном упорстве, легко найти парадокс, когда одна из них противоречит другой. Например, рассмотрим Single Responsibility и DRY.

Одна из вариаций определения принципа единой ответственности (Single Responsibility - буква S из аббревиатуры SOLID) гласит, что каждый объект должен иметь одну ответственность, и эта ответственность должна быть полностью инкапсулирована в класс. Принцип DRY (Don’t repeat yourself) предлагает избегать дублирования в коде. Однако, если у нас в коде есть один набор данных (DTO), который может использоваться в разных слоях/сервисах/модулях, какому из этих принципов нам следовать? Безусловно, во многих книгах по программированию разбираются похожие ситуации, как правило, в них говорится, что если речь идет о разных объектах/функциях с одинаковым набором свойств и логики, но принадлежащим разным доменным областям, то дублированием это не является. Но как доказать что эти объекты ДОЛЖНЫ принадлежать разным доменным областям, и, главное, готов (и уверен ли в своих силах) руководитель доказывать это утверждение?