Позволяет компонентам обмениваться данными и выполнять задачи независимо друг от друга, не дожидаясь завершения операций. Асинхронное общение широко применяется в микросервисных архитектурах и других распределённых системах, так как повышает масштабируемость, гибкость и отказоустойчивость системы.
Очереди сообщений (например, RabbitMQ, Apache Kafka, Amazon SQS) помогают отправлять и получать сообщения асинхронно, обеспечивая буфер между отправителем и получателем. Брокеры сообщений сохраняют сообщения до тех пор, пока получатель не будет готов их обработать, что помогает управлять потоками данных и уравновешивать нагрузку. Такой подход позволяет отправителю отправить сообщение и сразу продолжить свою работу, не дожидаясь ответа, что повышает производительность системы.
В модели «издатель-подписчик» компоненты могут публиковать события, на которые подписаны другие компоненты, а брокер сообщений доставляет события всем подписчикам. Этот паттерн позволяет системе оставаться слабосвязанной, так как издатель не знает, сколько и какие конкретно сервисы получат событие. Такие системы часто применяются для уведомлений, регистрации событий, обработки данных и отправки уведомлений нескольким сервисам одновременно.
В очереди задач сообщения представляют собой задачи для выполнения, которые обрабатываются одним или несколькими исполнителями. Этот паттерн полезен для распределения нагрузки на сервисы, позволяя выполнять задачи асинхронно, когда они становятся доступны, и автоматически управлять потоками. Например, задача по отправке электронной почты может быть помещена в очередь и обработана отдельным рабочим процессом, что освобождает основной сервис от ожидания завершения отправки.
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Индексы требуют дополнительного места на диске для хранения. Чем больше данных в таблице, тем больше место занимает индекс. Если таблица содержит большое количество индексов, это может значительно увеличить объем хранимых данных.
Вставка, обновление и удаление данных в таблице с индексами требует дополнительных операций для обновления индексов. Это может существенно замедлить производительность операций модификации данных, особенно в таблицах с большим количеством индексов.
Администрирование и оптимизация индексов требует дополнительных усилий. Необходимо периодически проверять и оптимизировать индексы, чтобы избежать фрагментации и падения производительности. Неэффективное использование индексов может привести к ухудшению производительности запросов.
При выполнении операций модификации данных индексы могут вызывать блокировки, что может приводить к конфликтам и снижению производительности в условиях высокой конкурентности.
Неправильный выбор колонок для индексирования может не только не улучшить, но и ухудшить производительность запросов. Индексы должны быть тщательно подобраны и настроены в соответствии с типичными запросами к базе данных.
Избыточные или дублирующие индексы могут привести к ненужному расходу ресурсов и снижению производительности операций модификации данных.
В небольших таблицах накладные расходы на поддержку индексов могут превышать выигрыш в производительности запросов. В таких случаях индексы могут быть неэффективными.
Изменение структуры таблиц (например, добавление или удаление колонок) может потребовать перестройки существующих индексов, что может быть трудоемким процессом.
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Это процесс организации данных в реляционной базе данных для минимизации избыточности и предотвращения аномалий при обновлении данных.
Каждое поле содержит только одно значение, и все записи уникальны.
Данные находятся в 2NF, и нет транзитивных зависимостей между неключевыми атрибутами.
Данные находятся в 3NF, и каждый детерминант является суперключом.
Данные находятся в BCNF, и нет многозначных зависимостей.
Данные находятся в 4NF, и каждая зависимость выражается через проекции.
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Это высокопроизводительная система управления базами данных, работающая в памяти (in-memory), которая поддерживает множество структур данных, таких как строки, списки, множества, хэш-таблицы и другие. Redis широко используется в современных проектах благодаря своей скорости и функциональности.
Снижение нагрузки на базу данных: Кэширование часто запрашиваемых данных в Redis позволяет снизить нагрузку на основную базу данных и ускорить время ответа. Ускорение доступа к данным: Быстрое чтение данных из памяти обеспечивает низкую задержку и высокую производительность.
Управление сессиями пользователей: Redis часто используется для хранения сессионных данных пользователей в веб-приложениях благодаря своей скорости и поддержке автоматического удаления старых данных (TTL).
Асинхронные задачи: Redis используется для реализации очередей задач в таких системах, как Celery. Это позволяет распределять и выполнять задачи асинхронно и эффективно. Сообщения и события: Redis поддерживает механизм Pub/Sub для организации обмена сообщениями между различными частями приложения.
Счётчики и трекеры: Используется для хранения временных данных, таких как счётчики посещений, лайков, просмотров и других показателей, которые часто обновляются. Краткосрочные данные: Хранение временных данных, которые необходимы на короткий срок и могут быть удалены после их использования.
Репликация данных: Redis поддерживает мастеровую репликацию, что позволяет создавать копии данных на нескольких серверах для обеспечения отказоустойчивости и балансировки нагрузки. Снятие резервных копий: Redis поддерживает создание резервных копий данных, что обеспечивает восстановление в случае сбоев.
Работа с временными рядами: Redis позволяет эффективно управлять временными рядами данных, используя такие структуры, как списки и отсортированные множества. Графы и социальные сети: Использование структур данных Redis для реализации графов и сетей, что полезно в социальных сетях и рекомендательных системах.
Реализация распределённых блокировок: Redis позволяет создавать механизмы блокировок для управления доступом к ресурсам в распределённых системах.
Кэширование результатов запросов к базе данных. Хранение сессионных данных пользователей. Управление очередями задач для обработки данных в фоне.
Кэширование API-запросов для уменьшения задержек. Хранение временных данных и метрик использования.
Хранение текущих состояний игр и информации о пользователях. Реализация лидеров и таблиц рекордов.
Кэширование результатов аналитических запросов. Управление счётчиками и метриками в реальном времени.
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from easyoffer
⏳ Осталось 20 мест
Акция со скидкой 50% для первых 500 пользователей easyoffer подходит к концу
🔥 Узнай вопросы и задачи с собеседований в конкретных компаниях
🔥 Получи лучшие ответы и видео-примеры от middle/senior специалистов
🔥 Обходи фильтры ATS, добавив топ30 ключевых слов в свое резюме
🔥 Экономь время с помощью автоматических откликов
🔥 Подготовься идеально к интервью с тренажёрами и симуляторами
Успей забрать место по акции: 👉 https://easyoffer.ru/pro
Акция со скидкой 50% для первых 500 пользователей easyoffer подходит к концу
🔥 Узнай вопросы и задачи с собеседований в конкретных компаниях
🔥 Получи лучшие ответы и видео-примеры от middle/senior специалистов
🔥 Обходи фильтры ATS, добавив топ30 ключевых слов в свое резюме
🔥 Экономь время с помощью автоматических откликов
🔥 Подготовься идеально к интервью с тренажёрами и симуляторами
Успей забрать место по акции: 👉 https://easyoffer.ru/pro
Вакансии, только с прямыми контактами в Telegram! Ноль автоотказов — живой диалог и быстрые объективные решения.
🤖 ML & DS
🔎 QA
💼 1C 👨✈️ CyberSec
👩💻 IT HR
Подпишись чтобы не упустить свой шанс получить лучший оффер!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Это принцип проектирования и разработки, который предполагает, что системы и решения должны быть максимально простыми и избегать ненужной сложности. Этот принцип особенно важен в программировании и инженерии, так как помогает создавать более понятные, поддерживаемые и надежные системы.
Системы должны быть простыми в понимании и использовании. Чем проще система, тем меньше вероятность возникновения ошибок. Простота достигается за счет минимизации количества компонентов и взаимодействий между ними.
Код должен быть понятным и легко читаемым. Это облегчает его поддержку и модификацию. Использование понятных имен переменных, функций и классов, а также понятная структура кода способствуют ясности.
Компоненты или функциональность следует избегать. Если какой-то элемент системы не добавляет реальной ценности, его следует убрать. Это включает в себя как аппаратное, так и программное обеспечение.
Системы должны быть разбиты на небольшие, независимые модули, каждый из которых выполняет свою четко определенную задачу. Модульность помогает в тестировании, повторном использовании и поддержке кода.
При разработке функций или методов следует избегать создания слишком сложных алгоритмов, если можно использовать более простые и понятные решения. Использование стандартных библиотек и инструментов вместо написания собственного кода с нуля, когда это возможно.
В системной архитектуре следует избегать излишнего усложнения связей между компонентами системы. Использование простых и проверенных шаблонов проектирования вместо сложных и экспериментальных решений.
Документация должна быть простой и понятной, избегая излишне технических или сложных объяснений. Хорошо структурированная и лаконичная документация помогает пользователям и разработчикам быстрее понять систему.
Простые системы легче понимать и поддерживать, что снижает затраты на обучение и поддержку.
Чем проще система, тем меньше вероятность возникновения ошибок и проблем при её использовании.
Простые решения часто требуют меньше ресурсов и могут работать быстрее и эффективнее.
Простые и модульные системы легче масштабировать и расширять по мере необходимости.
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Python или не Python? Вот в чём вопрос… на обсуждение в формате круглого стола на Python-митапе от Авито! ☄️
Вечером 27 октября вас ждут в офисе на Лесной, чтобы обсудить:
➡️ кейс оптимизации GC в Python от Саши Федосеева, backend-инженера из команды Main Page Tech Авито;
➡️ как mypy укрощает Python в большой компании вместе с Сергеем Яхницким из Яндекса.
После докладов, как и сказали выше, вместе с участниками спикеры обсудят, подходит ли Python для запуска больших нагруженных решений в формате круглого стола.
Для тех, кто не успевает вырваться из офиса или дома, будет онлайн-трансляция.
Так что не откладывайте, регистрируйтесь и зовите коллег — все подробности по ссылке.
Вечером 27 октября вас ждут в офисе на Лесной, чтобы обсудить:
После докладов, как и сказали выше, вместе с участниками спикеры обсудят, подходит ли Python для запуска больших нагруженных решений в формате круглого стола.
Для тех, кто не успевает вырваться из офиса или дома, будет онлайн-трансляция.
Так что не откладывайте, регистрируйтесь и зовите коллег — все подробности по ссылке.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM