Настраиваю маме принтер через удаленный рабочий стол.

Наконец-то получается, на скане какой-то документ. Думаю: о, отлично, осталось формат нужный сделать, расширение и по мелочи. Нажимаю сканировать - белый экран. Пробую предыдущую команду - опять белый экран. Ничего не понимаю. Еще минут 10 пробую разное, пока не начинаю подозревать. Звоню. -Ты документ из сканера доставала? -Да.
...

Читаю миллионы статей, где встречаю вот такое.
Такая же ситуация на ютубе, где "старшие разработчики" делают точно также.

Другое но тоже неясное. Зачем хранить интерфейс репозитория в домене. Чтобы все равно импортировать в юзкейсы?

Сделал сервер на амазоне, чтобы пинги были до другого сервера в амазоне маленькие (У меня примерно 100 мс с сингапурским впном). Запускаю пинг, результат - 278мс, 293мс итд. Думаю, что за ерунда.
А потом смотрю, это 0.278мс 0.293мс😱😱😱

(у меня с компа до роутера больше))

Вот это работает!

export TEST
TEST="foo"
echo $TEST

Давно искал, как сделать подобное - нарисовать граф yaml, toml или json файла. Если с последним легче всего, то с первыми двумя чуть посложнее найти решение. И оказывается прям в IDE от JetBrains есть плагин - DataGraph

HTTP Версии

HTTP/1 - каждый запрос - это отдельное TCP соединение
HTTP/1.1 - Добавили Keep Alive. Несколько запросов могут проходить в одном TCP соединении.
HTTP/2
1. Бинарный протокол
2. Сжатие заголовков
3. Добавили HTTP Streams - позволяют внутри одного TCP соединения делать параллельные запросы, порядок неважен.
4. Добавили возможность Push'ей для сервера.
HTTP/3
1. Использует не TCP, а QUIC. QUIC основан на UDP.

Если кого интересует какую структуру проекта можно себе взять на вооружение для Go приложений, то вот она.

Не называю ее завершенной или идеальной, но как минимум лучше 90% того, что вижу в интернетах

.
├── CHANGELOG.md
├── config.toml
├── deploy
├── go.mod
├── go.sum
├── internal
│   ├── app
│   │   ├── adapters
│   │   │   ├── primary
│   │   │   │   ├── grpc-adapter
│   │   │   │   ├── http-adapter
│   │   │   │   ├── kafka-adapter-subscriber
│   │   │   │   ├── nats-adapter-subscriber
│   │   │   └── secondary
│   │   │       ├── grpc-adapter
│   │   │       ├── kafka-adapter-publisher
│   │   │       ├── nats-adapter-publisher
│   │   │       ├── gateways
│   │   │       └── repositories
│   │   ├── application
│   │   │   └── service
│   │   ├── domain
│   │   │    └── order
│   │   │        └── order.go
│   │   └── config
│   └── pkg
│       ├── logger
│       ├── prometheus
│       └── tech
├── main.go
└── README.md

Основная причина, почему директория pkg в Go проектах - зло

https://xkcd.com/1172/

Чтобы написать в чат в WhatsApp не добавляя номер в контакты можно сделать так:
wa.me/79167772424

Любители директории pkg оправдывайтесь:
https://go.dev/doc/modules/layout

Decoupling is an essential tool to enable the management of change
- Gregor Hohpe, Bobby Woolf - Enterprise Integration Patterns

Передача файлов между разными компьютерами

Нашел крутую штуку - croc
https://github.com/schollz/croc

Супер простая и удобная в использовании. Там откуда передаем файл делаем:

 > croc video.mp4

Did you mean to send 'video.mp4'? (Y/n) 
Sending 'video.mp4' (1.4 GB)    
Code is: 8448-xray-valid-slow
On the other computer run

croc 8448-xray-valid-slow

И там где принимаем:

croc 8448-xray-valid-slow

Скорость - максимальная

Внутренности типов в Go. Либа

https://github.com/rostislaved/go-types-internals

В Go типы данных имеют свое представление в рантайме в виде структур. Например, слайс - это структура, мапа - структура. Чтобы иметь доступ к полям этих структур нужно использовать пакет unsafe. Я когда копался во внутренностях мапы написал код, который это упрощает. Не то чтобы это получилась полноценная либа, но я решил выложить, чтобы не потерялось. Удобно, если надо посмотреть, что внутри.

Сделал пару запросов в интернеты и собрал в табличку MAU (Monthly Active Users) различных популярных сервисов

| Name        | MAU   |
| ----------- | ----- |
| Spotify     | 574 m |
| Apple Music | 100 m |
| Deezer      | 12 m  |
| Youtube     | 2.5 b |
| Vimeo       | 300 m |
| Netflix     | 250 m |
| TikTok      | 1.1 b |
| Twitter     | 320 m |
| Tinder      | 75 m  |
| Whatsapp    | 2 b   |
| Telegram    | 800 m |
| Facebook    | 3 b   |
| VK          | 100 m |
| Instagram   | 2.5 b |
| Uber        | 131 m |

и отсортированная:

| Name        | MAU   |
| ----------- | ----- |
| Facebook    | 3 b   |
| Instagram   | 2.5 b |
| Youtube     | 2.5 b |
| Whatsapp    | 2 b   |
| TikTok      | 1.1 b |
| Telegram    | 800 m |
| Spotify     | 574 m |
| Twitter     | 320 m |
| Vimeo       | 300 m |
| Netflix     | 250 m |
| Uber        | 131 m |
| Apple Music | 100 m |
| VK          | 100 m |
| Tinder      | 75 m  |
| Deezer      | 12 m  |

Найден убийца pastebin'а. Сервис делает картинку - фотку монитора, где в IDE открыт ваш код.

https://code.xxut.ru/

ref

Немного обновил табличку. Добавил соотношение DAU/MAU.

DAU - число пользователей, которые заходят каждый день (среднее)
MAU - число пользователей, которые заходят хотя бы раз в месяц

| Name        | DAU    | MAU   | DAU/MAU |
| ----------- | ------ | ----- | ------- |
| Spotify     |        | 574 m |         |
| Apple Music |        | 100 m |         |
| Deezer      |        | 16 m  |         |
| Youtube     | 368 m  | 2.7 b | 14%     |
| Vimeo       |        | 300 m |         |
| Netflix     | 100 m  | 250 m | 40%     |
| Twitch      | 30 m   | 140 m | 21%     |
| TikTok      | 780 m  | 1.7 b | 45%     |
| Twitter     | 240 m  | 550 m | 40%     |
| Tinder      |        | 75 m  |         |
| Whatsup     | 400 m  | 2.7 b | 15%     |
| Telegram    | 200 m  | 800 m | 25%     |
| Facebook    | 2 b    | 3 b   | 66%     |
| VK          | 60 m   | 100 m | 60%     |
| Instagram   | 1.25 b | 2.5 b | 50%     |
| Uber        |        | 131 m |         |

Вывод: DAU/MAU ~= 20% - 50%.
То есть в среднем примерно DAU = MAU/3

P.S. в ютуб как-то слабо верится. Но т.к. числа не очень достоверные, то возможна ошибка. Ну а может действительно так и есть