Разработчик
Всем привет, меня зовут Константин. Я занимаюсь разработкой на Java в Tinkoff.ru и люблю SOLID. В этой статье мы сформулируем принцип подстановки Лисков, покажем его связь с принципом Открытости-Закрытости, узнаем, как правильно формировать иерархию наследования и ответим на философский вопрос о том, является ли квадрат прямоугольником.
Пару месяцев назад в моем профиле был опубликован подробный пост по загрузке классов на JVM. После этого доклада мои коллеги задались хорошим вопросом: а какой механизм использует Spring для разбора конфигураций и как он загружает классы из контекста?
Телеметрия давно стала горячо обсуждаемой темой с момента, когда Microsoft выпустил первую версию Windows 10. Microsoft решил глубоко интегрировать сбор данных в операционную систему — да так глубоко, что у пользовательских выпусков Windows 10 Home и Windows 10 Pro не было опции по полному отключению телеметрии.
Многие программисты думают, что Quick Sort — самый быстрый алгоритм из всех существующих. Отчасти это так. Но работает она действительно хорошо только если правильно выбран опорный элемент (тогда сложность составляет
При этом, если массив уже отсортирован, то алгоритм всё-равно будет работать не быстрее, чем O (n log n)
Исходя из этого, я решил написать свой алгоритм для сортировки массива, который работал бы лучше, чем quick_sort. И если массив уже отсортирован, то не прогонять его кучу раз, как это бывает у многих алгоритмов.
«Дело было вечером, делать было нечего», — Сергей Михалков.
А теперь давайте обо всём по порядку
Чтобы наш алгоритм всегда работал быстро, нужно чтобы в среднем случае асимптотика была хотя бы O (n log n), а в лучшем — O (n). Все мы прекрасно знаем, что в лучшем случае сортировка вставками работает за один проход. Но в худшем ей придётся гонять по массиву столько раз, сколько в нём элементов.
Привет, Хаброжители! Язык С++ выбирают, когда надо создать по-настоящему молниеносные приложения. А качественная конкурентная обработка сделает их еще быстрее. Новые возможности С++17 позволяют использовать всю мощь многопоточного программирования, чтобы с легкостью решать задачи графической обработки, машинного обучения и др. Энтони Уильямс, эксперт конкурентной обработки, рассматривает примеры и описывает практические задачи, а также делится секретами, которые пригодятся всем, в том числе и самым опытным разработчикам. 
Как быть, если дерево поиска разрослось на всю оперативку и вот-вот подопрет корнями соседние стойки в серверной? Что делать с инвертированным индексом, жадным до ресурсов? Завязывать ли с разработкой под Android, если пользователю прилетает «Память телефона заполнена», а приложение едва на половине загрузки важного контейнера?
В целом, можно ли сжать структуру данных, чтобы она занимала заметно меньше места, но не теряла присущих ей достоинств? Чтобы доступ к хэш-таблице оставался быстрым, а сбалансированное дерево сохраняло свои свойства. Да, можно! Для этого и появилось направление информатики «Succinct data structures», исследующее компактное представление структур данных. Оно развивается с конца 80-х годов и прямо сейчас переживает расцвет в лучах славы big data и highload.
А тем временем на Хабре найдется ли герой, способный пересковоговорить три раза подряд
[səkˈsɪŋkt]?
Dockerfile.
Приветствую вас, Хабровчане!
Сегодня я хочу немного приоткрыть свет над тем, как бороться с утечкой памяти в Си или С++.
На Хабре уже существует две статьи, а именно: Боремся с утечками памяти (C++ CRT) и Утечки памяти в С++: Visual Leak Detector. Однако я считаю, что они недостаточно раскрыты, или данные способы могут не дать нужного вам результата, поэтому я хотел бы по возможности разобрать всем доступные способы, дабы облегчить вам жизнь.
Еще одна статья про реактивное программирование. И только не надо на этой строчке закатывать глаза и томным голосом говорить вслух — "Ну что еще ты можешь мне рассказать про реактивное программирование… а?". Она немного отличается от кучи других, написаных словно под копирку, поэтому некоторые вещи в ней могут показаться… странными или даже совершенно неуместными, как сортирный юмор.
Совершенно не важно, знаешь ли ты наизусть reactive manifesto, присутствует ли в твоем утреннем кофе бекпрешур, трогаешь ли ты вот этими вот своими ручками всякие паблишеры и сабскрайберы или пишешь старый добрый синхронный, блокирующийся код. А может быть только недавно, кто-то своим откровенно рекламным докладом про светлое будущее и потоковый оргазм (ну или струйный, тут тонкости перевода решают все), от использования одной из реактивных библиотек конечно-же, зажег в твоих глазах интерес к новой технологии.
Будет интересно.
Привет, Хабр!
Я работаю в команде Tinkoff, которая занимается разработкой собственного центра нотификаций. По большей части я разрабатываю на Java с использованием Spring boot и решаю разные технические проблемы, возникающие в проекте.
Большинство наших микросервисов асинхронно взаимодействуют друг с другом через брокер сообщений. Ранее в качестве брокера мы использовали IBM MQ, который перестал справляться с нагрузкой, но при этом обладал высокими гарантиями доставки.
В качестве замены нам предложили Apache Kafka, которая обладает высоким потенциалом масштабирования, но, к сожалению, требует практически индивидуального подхода к конфигурированию для разных сценариев. Кроме того, механизм at least once delivery, работающий в Kafka по умолчанию, не позволял поддерживать необходимый уровень консистентности из коробки. Далее я поделюсь нашим опытом конфигурации Kafka, в частности расскажу, как настроить и жить с exactly once delivery.
Actuator: Spring Boot Production Monitoring and Management
Мониторинг и управление вашим работающим приложением с помощью Spring Boot Actuator 2.x. Соберите метрики или проверьте здоровье приложения.