🧰cpuid — библиотека, которая предоставляет информацию о ЦП без использования CGO: количество физических и логических ядер, семейство ЦП и другие сведения.

☑️На данный момент поддерживает x86/x64 и Arm64. Не использует никакого CGO.

package main

import (
 "fmt"
 "strings"

 . "github.com/klauspost/cpuid/v2"
)

func main() {
 // Print basic CPU information:
 fmt.Println("Name:", CPU.BrandName)
 fmt.Println("PhysicalCores:", CPU.PhysicalCores)
 fmt.Println("ThreadsPerCore:", CPU.ThreadsPerCore)
 fmt.Println("LogicalCores:", CPU.LogicalCores)
 fmt.Println("Family", CPU.Family, "Model:", CPU.Model, "Vendor ID:", CPU.VendorID)
 fmt.Println("Features:", strings.Join(CPU.FeatureSet(), ","))
 fmt.Println("Cacheline bytes:", CPU.CacheLine)
 fmt.Println("L1 Data Cache:", CPU.Cache.L1D, "bytes")
 fmt.Println("L1 Instruction Cache:", CPU.Cache.L1I, "bytes")
 fmt.Println("L2 Cache:", CPU.Cache.L2, "bytes")
 fmt.Println("L3 Cache:", CPU.Cache.L3, "bytes")
 fmt.Println("Frequency", CPU.Hz, "hz")

 // Test if we have these specific features:
 if CPU.Supports(SSE, SSE2) {
  fmt.Println("We have Streaming SIMD 2 Extensions")
 }
}

👉 GitHub

💪 Уровни в айти-индустрии обычно отличаются опытом, знаниями, навыками, ответственностью и зарплатой. Но в одной компании вас могут оценить как сильного мидла, а в другой — как среднего джуна.

💬 Как вы считаете, какими навыками должны обладать джуны, мидлы и сеньоры?

#холивар

🤯Многие распространенные приложения на основе LLM, такие как RAG (Retrival Augmented Generation), имеют некоторые проблемы с пайплайном данных, и Go действительно хорош в этом.

⚒️Реализация RAG на Go очень проста — смотрите пример в блоге Eli Bendersky или на GitHub.

📌По мотивам поста в сабреддите golang:

🔧 Kubernetes: автоматизация развертывания, масштабирования и управления контейнеризированными приложениями
🔧 Terraform: управление внешними ресурсами
🔧Hugo: генерация статических сайтов
🔧 Syncthing: непрерывная синхронизация файлов
🔧 Prometheus: система мониторинга и оповещения о событиях, хранящая данные в виде временных рядов
🔧 RudderStack: сбор данных о клиентах из различных приложений, веб-сайтов и SaaS-платформ
🔧 frp: быстрый реверс-прокси
🔧 fzf: нечеткий поиск в командной строке
🔧 act: локальный запуск GitHub Actions
🔧 Gogs: self-hosted сервис Git
🔧 gitea: легковесная DevOps-платформа
🔧 Minio: высокопроизводительное хранилище объектов для ИИ
🔧 tidb: облачная распределенная БД, совместимая с MySQL
🔧 Photoprism: работа с изображениями на базе ИИ
🔧 Gitpod: быстрая и безопасная облачная разработка
🔧 faas: упрощение serverless функций
🔧 nsq: платформа распределенного обмена сообщениями

💭Есть чем дополнить? Пишите в комментарии👇

⚙Три паттерна конкурентного кода: гайд для Go-разработчика

Часто для погружения в ту или иную тему необходима мотивация — например, можно в проекте увидеть странное поведение кода, которое вызывает больше вопросов, чем ответов.

Именно так получилось у автора статьи. Он встретил логику ограничения потоков выполнения, основанную на результате выполнения функции GOMAXPROCS(0), которая по умолчанию будет равна runtime.NumCPU.

Это подходит под паттерн с параллельными вычислениями на одном процессоре, но использовалось для ограничения количества одновременных запросов к удаленному серверу.

👉 Читать

⚡️Николай Тузов выпустил гайд (видео 3,45 ч. + туториал на Хабре) по разработке полноценного gRPC-сервиса с современной архитектурой.

📌Что внутри:

• Разработка простого, но полноценного gRPC-сервиса
• Разбор базовых принципов работы авторизации
• Настройка автоматического деплоя в прод
• Интеграция с уже готовым сервисом URL Shortener
• Разработка полноценных функциональных тестов и многое другое

🎥 Теории кэширования по полочкам: запись урока от Владимира Балуна

📌Что внутри:

01:03 — Что такое кэширование
03:18 — Основные термины кэширования
04:55 — Какие данные кэшировать
06:02 — Кэширование ошибок
07:13 — Как предотвратить cache miss attack
10:34 — Эффективность кэширования
12:56 — Внутреннее кэширование
14:41 — Внешнее кэширование
19:23 — Cache Aside
21:32 — Cache Through
23:16 — Cache Ahead
29:33 — Алгоритмы вытеснения данных из кэша
30:01 — Random алгоритм
30:23 — FIFO алгоритм
30:49 — LIFO алгоритм
31:16 — LRU алгоритм
32:06 — MRU алгоритм
32:29 — LFU алгоритм
37:11 — Алгоритм Белади (OPT)
38:13 — Second Chance алгоритм
39:56 — Clock алгоритм
40:40 — 2Q алгоритм
41:42 — SLRU алгоритм
42:49 — TLRU алгоритм
43:17 — LRU-k алгоритм
47:24 — Инвалидация данных в кэше
47:41 — Инвалидация по TTL
48:35 — Jitter
49:40 — Thundering herd problem
51:13 — Инвалидация по событию
52:41 — Версионирование кэша
56:11 — Тегирование кэша
1:03:37 — Многомерный кэш

💡Аксиомы каналов Go: по мотивам статьи 2014 года от Dave Cheney

Каналы являются довольно простой концепцией, пока вы не столкнетесь с некоторыми менее интуитивно понятными поведениями каналов, особенно когда речь идет о закрытых или nil каналах.

1️⃣ Отправка в nil канал блокируется навсегда.
2️⃣ Чтение из nil канала блокируется навсегда.
3️⃣ Отправка в закрытый канал вызывает панику.
4️⃣ Чтение из закрытого канала возвращает нулевое значение.

#вопросы_с_собесов

🎲 bgammon — нарды в вашем браузере без рекламы и СМС

Это не только онлайн-версия классической игры, но и игра с открытым исходным кодом, написанная на Go с использованием Ebitengine.

👉 Посмотреть код: бэкэнд & фронт

Вакансия: Java Software Engineer
Локация: удаленно

Bennudata — стартап, с инвестициями от университета Berkeley, мы строим новое решение для автоматизации процесса Disaster Recovery в public clouds (AWS, Azure, GCP).

Задачи:
▪️Проектирование, разработка и тестирование микросервисов
▪️Проектирование и реализация контрактов API
▪️Глубокое погружение в работу сервисов AWS

Требования:
▪️Практический опыт разработки на Java Core более 3-х лет
▪️Опыт работы с Spring Boot
▪️Знание и опыт работы с базами данных MongoDB
▪️Опыт работы с распределенными системами на основе GraphQL и gRPC
▪️Знание и опыт работы с AWS сервисами - EC2, RDS, IAM, S3, VPC, EKS, EBS, Lambda, SNS, SQS.
▪️Знание и использование AWS API и AWS CLI для автоматизации развертывания и управления приложениями на AWS.
▪️Опыт работы с Kubernetes
▪️Понимание и опыт работы с архитектурой микросервисов
▪️Навыки юнит-тестирования - умение писать и запускать автоматические тесты для проверки функциональности кода
▪️English - чтение документации
▪️Русский - разговорный

Желательно:
▪️Знание и опыт использования Terraform

Что мы предлагаем:
▪️3500$+
▪️Remote, full-time
▪️Опционная программа
▪️Возможность релокации в US (виза H-1B)

Резюме на dg@bennudata.com или t.me/gorbunov_me

Интеграционное тестирование REST API на базе MongoDB с Go

Простой гайд с примерами на Go, который включает проектирование простого API и модели базы данных, описание эндпоинтов, разработку интеграционных тестов, использование Testcontainers и реализацию тестов на Go с использованием apitest.

👉 Читать

🧰 SCS — Go-библиотека для управления HTTP-сессиями в веб-приложениях от Alex Edwards. Недавно была выпущена версия 2.7.0.

📌 Основные возможности и преимущества:

⚙ Автоматическая загрузка и сохранение данных сессии через middleware: облегчает работу с сессиями, автоматизируя их управление.
⚙ Выбор из 19 различных серверных хранилищ сессий, включая PostgreSQL, MySQL, MSSQL, SQLite, Redis и многие другие. Также поддерживаются кастомные хранилища сессий.
⚙ Поддержка multiple sessions per request, 'flash' messages, session token regeneration, idle, absolute session timeouts и функционал «запомнить меня».
⚙ Простота расширения и настройки: возможность обмена токенами сессии с клиентами через HTTP-заголовки или тело запросов/ответов.
⚙ Эффективный дизайн: легковесная, быстрая и использует меньше памяти, чем gorilla/sessions.

👉 GitHub

#инструменты

🤔 Зачем писать свой велосипед? Возьми готовую либу и пользуйся! За тебя уже все написали

Вы наверняка слышали эту фразу от других разработчиков. Наличие инструмента/проекта/библиотеки для любой задачи — это одновременно как достоинство, так и недостаток современной разработки.

С одной стороны, они облегчают жизнь разработчикам и целым командам, а с другой — могут стать источником больших проблем: размер и скорость работы приложения, поддерживаемость кода, время на изучение библиотеки, баги, уязвимости и многое другое.

💬 А как в вашей команде обстоят дела со сторонними библиотеками? По каким критериям вы принимаете решение о внедрении их в проект?

#холивар

🥵 7 типов «сложных» разработчиков

Как найти подход к таким «сложным» типам и сделать работу в команде более эффективной и приятной? Рассказываем в статье, как с ними работать, чтобы избежать конфликтов и достичь общих целей.

Читать статью

#почитать

💡Futures в Go — абстракция, представляющая результат асинхронной операции, который станет доступным в будущем.

В Go, для создания подобного поведения, обычно используются следующие компоненты: горутины и каналы.

1️⃣ Создаем канал, который будет содержать будущий результат:

resultChan := make(chan int)

2️⃣ Запускаем горутину для асинхронного вычисления результата:

go func() {
    resultChan <- doLongComputation()
}()

3️⃣ Читаем из канала позже для получения результата:

result := <-resultChan

⚒️ Ants — библиотека, которая реализует высокопроизводительный пул горутин с фиксированной емкостью.

📌 Под капотом:

☑️ Автоматическое управление большим числом горутин
☑️ Периодическое удаление просроченных горутин
☑️ Расширенный API, включающий отправку задач, получение количества запущенных горутин, динамическую настройку емкости пула, освобождение и перезапуск пула
☑️ Обработка паник для предотвращения сбоев программ
☑️ Эффективное использование памяти
☑️ Неблокирующий механизм https://google.github.io/styleguide/go/index

Дженерики, добавленные в Go 1.18, стали самым большим нововведением с момента первого опенсорсного выпуска Go. На дворе почти 2024 год и Go 1.21.4.

💬 Расскажите, вы используете дженерики в проде? Как впечатления?

#холивар