Библиотека пхпшника | PHP, Laravel, Symfony, CodeIgniter
10.7K subscribers
1.68K photos
27 videos
27 files
4.46K links
Все самое полезное для пхпшника в одном канале.

По рекламе: @proglib_adv

Учиться у нас: https://proglib.io/w/bca892d6

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5d13cd6fa92100ee6f68b
Download Telegram
🔥 Еще с Laravel 8 появился Prunable

С его помощью вы можете удалять старые модели по расписанию. Вам больше не нужно писать пользовательские команды.

Библиотека пхпшника

#vardump
👍6🔥5🥱3
🚀 Laravel 13.6.0: дебаунс для очередей из коробки

Частое сохранение документа плодит в очереди дублирующиеся задачи переиндексации. Раньше спасал интерфейс ShouldBeUnique, который блокирует диспатчи на входе. Теперь добавлен полноценный debounce — выполняется только последняя задача.

Достаточно повесить атрибут на класс, и все дубли в заданном временном окне схлопываются на этапе выполнения:

#[DebounceFor(30, maxWait: 120)]
class RebuildSearchIndex implements ShouldQueue
{
public function __construct(public int $documentId) {}

public function debounceId(): string
{
return (string) $this->documentId;
}

public function handle(): void
{
SearchIndex::rebuild($this->documentId);
}
}


Запустить дебаунс можно и без правки класса: dispatch(new SyncData($id))->debounceFor(30).

Другие обновления релиза:

роут /up отдает JSON по заголовку Accept (полезно для балансировщиков);
— добавлен JsonFormatter для структурных логов;
— появился транспорт Cloudflare Email.

🔗 Читать подробнее

Библиотека пхпшника

#release_radar
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍72🔥1👏1
🔥 База по экономике токенов и кэшированию от AI Platform Lead из Bitrix24

Знакомьтесь, Сергей Нотевский. AI Platform Lead в Bitrix24.

Он один из ключевых экспертов нашего курса AgentOps. На своих лекциях он детально разбирает экономику AI-агентов, кэширование токенов, LLM-инфраструктуру и вывод генеративных систем в стабильный прод.

Мы попросили Сергея поделиться материалами для тех, кто хочет оптимизировать косты на LLM в проде. Сохраняйте методичку по prefix cache метрике, которая напрямую влияет на ваши деньги.

Как говорят создатели Manus:
“KV-cache hit rate is the single most important metric for a production-stage AI agent.”


🛠 Что внутри методички (комбо из 3 статей + код):
Экономика кэширования — особенности провайдеров и как правильно считать затраты.

Частые анти-паттерны — почему ваш кэш постоянно сбрасывается и вы платите больше.

Кэш в AI-агентах — специфика работы с памятью в автономных системах.


🍒 Вишенка на торте: готовый SKILL для агента, который делает ревью вашего проекта, находит анти-паттерны и предотвращает низкое попадание в кэш.

Забрать комбо-материалы на GitHub

P.S. Если хотите послушать Сергея вживую — ловите его на конференциях Kode Waves (май), Conversations AI и Highload Spb (июнь).

🎁 Акция в честь старта продаж!

Прямо сейчас при покупке Инженерного трека вы получаете полный доступ к материалам курса «Разработка ИИ-агентов» в подарок.

👉 Забрать 2 курса по цене 1 и начать обучение
🥱3
⚔️ nwidart vs internachi

Считается, что internachi/modular быстрее nwidart/laravel-modules, потому что тащит модули через нативный Composer, а не сканирует module.json. При прогоне 50 запросов на батч от 25 до 200 модулей на Laravel 13 / PHP 8.4 — и цифры рушат это утверждение.

⚡️ Что показал замер с OPcache ON:

— на 25–175 модулях nWidart стабильно быстрее по бутстрапу (+12 мс на каждые 25 модулей, линейно);
— у internachi на 75–100 модулях нелинейный спайк от резолва classmap;
— перелом наступает только на 200 модулях, где modules:cache даёт 621 мс против 1521 мс у nWidart — в 2.4 раза быстрее;
— по памяти internachi выигрывает всегда: на 10–12 МБ меньше на запрос (registry nWidart живёт в куче, classmap — в shared memory OPcache).

OPcache режет время бута у internachi на ~49%, у nWidart — только на ~33%. Логично: байткод кэшируется, а чтение module.json на каждом запросе — нет.

📊 Инженерный вывод: до 50 модулей разница в пределах шума, можно руководствоваться удобством DX. На 50–175 nWidart предсказуемее, а свыше 175 спасает только internachi с modules:cache, иначе линейный скан сильно замедлит работу.

🔗 Репа с данными
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🤔2🔥1
📌 Зачем дата-сайентисту матанализ?

Основная компетенция специалиста по Data Science – способность анализировать и интерпретировать данные, а математика является фундаментом для начала работы.

В карточках мы разбираем основные разделы математики, с которых стоит начать изучение специалисту по анализу данных.

Хотите подготовиться к офферу или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science 💙

P.S. Только до 31 мая на курс (и вообще на все программы Академии) действует СКИДКА 40%

А как у вас дела с высшей математикой?
❤️ — Помню всё
🔥 — Знаю основы
🌚 — Ничего не знаю

🏃‍♀️ Proglib Academy
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2
Какой из перечисленных алгоритмов хэширования поддерживается функцией password_hash()?
Anonymous Quiz
31%
bcrypt
10%
md5
18%
sha256
41%
Все перечисленные
👍2🔥1👏1
🔍 Ловим каждый SQL-запрос в Laravel

Дебажить «а что вообще улетело в базу?» зачастую непросто. Но через DB::listen() можно перехватить каждый запрос вместе с биндингами и временем выполнения.

DB::listen(function (QueryExecuted $query) {
dump($query->sql); // select * from `users` where `id` = ? limit 1
dump($query->bindings); // [0 => 1]
dump($query->time); // 6.05 (ms)
});


По сути, это не только про дебаг. Можно слать алерт в Slack, если запрос тормозит дольше порога. А для полного лога сессии есть связка DB::enableQueryLog() + DB::getRawQueryLog().

Кто-нибудь использует это в проде (или только whenQueryingForLongerThan)?

Библиотека пхпшника
👍41🔥1
💥 «Clean Code» — самая переоценённая книга в индустрии

Я не говорю, что книга плохая. Я говорю, что она принесла массовому разработчику больше вреда, чем пользы.

Uncle Bob написал набор рекомендаций, а индустрия превратила их в религию. «Метод не длиннее 5 строк». «Каждый класс — одна ответственность». «Имя должно быть самодокументирующим». Звучит красиво, а на практике:

— 47 приватных методов, каждый вызывается ровно один раз
— AbstractNotificationStrategyProviderFactory
— 6 слоёв абстракции ради эндпоинта, который возвращает список товаров
— Интерфейс с единственной реализацией «на будущее»

Такие проекты всегда «чистые». И на каждом из них новый разработчик тратит две недели, чтобы найти бизнес-логику.

Откройте исходники любого успешного фреймворка в вашей экосистеме. God-классы, методы на 80 строк, комменты «don't ask why». Работает, развивается, приносит деньги.

Моё мнение:

→ Код должен быть понятен через 6 месяцев. Не «чист» — а понятен.
→ Абстракция оправдана, когда у неё больше одной реализации прямо сейчас, а не «потенциально».
→ YAGNI важнее SOLID.

Книгу стоит прочитать, принять к сведению, понять фундаментальные основы. Но не применять подходы в каждом методе.

💬 Пишите в комменты Ваше мнение
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💯26👍3😁31😢1
🔧 Работаем с kubectl

Нужно быстро форварднуть порт сервиса из Kubernetes на localhost для отладки? kubectl port-forward — ваш туннель в кластер без Ingress, LoadBalancer и VPN.

🔹 Зачем это нужно

— Доступ к сервисам внутри кластера без внешнего endpoint-а.
— Подключение к БД, Redis, RabbitMQ для отладки прямо с рабочей машины.
— Не нужно менять конфиги, создавать NodePort или разворачивать Ingress.

🔹 Как использовать

— К поду: kubectl port-forward pod/my-pod 8080:80
— К сервису: kubectl port-forward svc/my-service 5432:5432
— К деплойменту: kubectl port-forward deploy/my-app 3000:3000
— Другой локальный порт: kubectl port-forward svc/postgres 15432:5432 (localhost:15432 → postgres:5432)
— Слушать на всех интерфейсах: kubectl port-forward --address 0.0.0.0 svc/my-service 8080:80
👍41🔥1
До 31 мая можно забрать любой курс Proglib Academy со скидкой 40%

Если давно хотели прокачаться в Python, ML, алгоритмах или AI-агентах, сейчас самое время выбрать программу и начать обучение по сниженной цене.

🎁 Разработка AI-агентов от 49.000 ₽ (вместо 69.000 ₽)

Практический курс по разработке AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов

🎁 Курс AgentOps129.000 ₽ (вместо 149.000 ₽)

Для разработчиков и LLM-инженеров, которые хотят внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса.

🎁 Математика для разработки AI-моделей 23.990 ₽ (вместо 31.990 ₽)

Практическая база по математике для анализа данных, ML и дальнейшего развития в AI.

🎁 Математика для Data Scienceот 29.990 ₽ (вместо 39.990 ₽)

Курс для тех, кто хочет решать задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе.

🎁 ML для старта в Data Science28.990 ₽ (вместо 38.990 ₽)

Разберётесь в машинном обучении: от базовых понятий и линейных моделей до ансамблей, бустинга и рекомендательных систем.

🎁 Основы IT для непрограммистов16.990 ₽ (вместо 28.990 ₽)

Курс для IT-рекрутеров, маркетологов, проджектов, продактов и всех, кто работает с IT, но не пишет код.

🎁 Архитектуры и шаблоны проектирования27.990 ₽ (вместо 37.900 ₽)

Освоите основные паттерны проектирования и прокачаете навыки архитектора программного обеспечения.

🎁 Специалист по ИИ89.000 ₽ (вместо 113.900 ₽)

Курс для тех, кто хочет получить профессию в сфере ИИ, собрать портфолио из 5 проектов и научиться разрабатывать сложных AI-агентов.

🎁 Алгоритмы и структуры данных 33.990 ₽ (вместо 57.990 ₽)

Подготовитесь к алгоритмическим собеседованиям, разберёте структуры данных и научитесь писать более эффективный код.

🎁 Программирование на языке Python27.990 ₽ (вместо 47.390 ₽)

Освоите Python на практике: без сухой теории, с пошаговой прокачкой навыков и итоговым проектом в портфолио.

🙌 Выбирайте курс по ссылке, оставляйте заявку, и менеджер поможет подобрать программу под ваши цели — https://clc.to/HglYew
patterns_rus.pdf
317.7 KB
Сохраняйте шпаргалку по паттернам проектирования
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍62🔥1🥱1
🛠 Реактивный SPA на Symfony без единой строчки React

Согласись, что неприятен JS-налог: дублирование роутинга, валидации и моделей на фронте, возня с Vite и раздутые бандлы. Hotwire переворачивает схему — сервер шлёт готовые куски HTML, Turbo подменяет DOM, страница не перезагружается. 🚀

Стек первой части туториала:

— фреймворк Symfony 7.4 + AssetMapper (без Webpack и Node);
— компоненты Turbo Drive/Frames/Streams для бесшовных обновлений;
— библиотека Stimulus там, где реально нужен JS (drag & drop);
— протокол Mercure через SSE вместо возни с WebSockets на PHP;
— стили Tailwind через symfonycasts-бандл (снова без npm);

Крутой приём → колонки доски генерятся из PHP Enum:
enum TaskStatus: string
{
case TODO = 'todo';
case IN_PROGRESS = 'in_progress';
case DONE = 'done';
}

#[ORM\Column(length: 50, enumType: TaskStatus::class)]
private TaskStatus $status = TaskStatus::TODO;


Достаточно передать TaskStatus::cases() в Twig и новый статус добавится одной строкой в Enum. Никакой правки шаблонов и магических строк (Doctrine сам сериализует значения в varchar).

Во второй части туториала будет немного нативного HTML5 DnD и Turbo Streams через Mercure для синхронизации между вкладками.

🔗 Подробнее

Библиотека пхпшника
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥1👏1🥱1
⚡️ Как настроить OPcache Preloading в PHP 8.3 и не положить прод

Прелоадинг компилирует классы один раз при старте FPM и держит их в shared memory. Минус ~30% к latency на каждый реквест. Разберём, как настроить его правильно.

1️⃣ Включаем в php.ini
opcache.enable=1
opcache.preload=/var/www/app/preload.php
opcache.preload_user=www-data
opcache.memory_consumption=256
opcache.max_accelerated_files=20000
opcache.validate_timestamps=0

validate_timestamps=0 → на проде файлы не меняются между деплоями. Не тратим syscall на stat() каждого файла. Сброс кэша через рестарт FPM (Deployer сделает сам).

2️⃣ Пишем preload.php правильно
//  так делать нельзя
$files = new RecursiveIteratorIterator(
new RecursiveDirectoryIterator('/var/www/app/vendor')
);
foreach ($files as $file) {
if ($file->getExtension() === 'php') {
opcache_compile_file($file->getRealPath());
}
}

Проблема: интерфейсы, трейты, абстрактные классы → порядок загрузки важен, одна битая зависимость = FPM не стартует.
//  через Composer class map + мягкий fallback
// preload.php
require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

$classMap = require __DIR__ . '/vendor/composer/autoload_classmap.php';

$ignore = [
'/Tests/', '/test/', '/fixtures/', '/stub/',
'/migrations/', '/seeders/', '/factories/',
];

foreach ($classMap as $class => $file) {
foreach ($ignore as $pattern) {
if (str_contains($file, $pattern)) continue 2;
}

try {
if (!class_exists($class, false)
&& !interface_exists($class, false)
&& !trait_exists($class, false)
&& !enum_exists($class, false)
) {
require_once $file;
}
} catch (\Throwable) {
// класс не загрузился — пропускаем, не роняем FPM
}
}

class_exists($class, false) → false отключает автолоад. Проверяем, не загружен ли класс уже по цепочке зависимостей.

3️⃣ Для Laravel берём готовое
composer require laragear/preload
php artisan preload:generate

Пакет анализирует opcache_get_status() на работающем приложении и генерирует preload-список из реально используемых классов, не из всего vendor.
// config/preload.php
return [
'condition' => true,
'memory_limit' => 64, // MB под прелоад
'include' => [],
'exclude' => [
'Illuminate\Support\Facades\*',
],
'overwrite' => true,
];

Фасады исключаем, они резолвятся лениво через контейнер, прелоад им мешает.

4️⃣ Проверяем, что всё работает
// диагностика из CLI не работает, только через FPM
// создаём роут или скрипт

$status = opcache_get_status();
$preload = $status['preload_statistics'] ?? [];

echo "Preloaded classes: " . count($preload['classes'] ?? []) . PHP_EOL;
echo "Preloaded funcs: " . count($preload['functions'] ?? []) . PHP_EOL;
echo "Memory used: " . round($preload['memory_consumption'] / 1024 / 1024, 2) . " MB" . PHP_EOL;

Важно: php -r "opcache_get_status();" в CLI покажет пустоту. Прелоад живёт только в памяти FPM-мастера.

5️⃣ Интегрируем в деплой
// deploy.php (Deployer)
task('php-fpm:reload', function () {
run('sudo systemctl reload php8.3-fpm');
});

after('deploy:symlink', 'php-fpm:reload');

reload, не restart. Reload делает graceful: мастер-процесс перечитывает конфиг и прелоад, старые воркеры дорабатывают текущие реквесты. Zero downtime.

6️⃣ Подводные камни

Память: прелоад жрёт shared memory. 2000 классов ≈ 30–50 MB. Если memory_consumption мал, часть классов молча не загрузится
— Наследование: если прелоадите дочерний класс, родитель должен быть загружен раньше. Composer classmap решает это, ручной glob — нет
Enum + PHP 8.1+: backed enum'ы с интерфейсами иногда падают при прелоаде. Если ловите segfault при старте FPM — исключайте enum'ы и обновляйтесь
Xdebug: прелоад несовместим с xdebug. На dev-окружении выключайте opcache.preload

📌 Итог

Preloading — бесплатный буст перформанса без изменения кода. Но только если прелоадите то, что реально используется, обрабатываете ошибки загрузки и не забываете reload FPM при деплое. В связке с Deployer это одна строка в пайплайне.

Библиотека пхпшника
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🔥21
⚡️ Знакомьтесь с экспертом Proglib Academy: AI-архитектор Антон Будняк

Антон — мастер превращения сырых AI-идей в отказоустойчивые системы. Он знает, как запустить MVP за неделю и масштабировать его так, чтобы архитектура не рассыпалась под нагрузкой в сотни тысяч юзеров.

За что его ценит IT-комьюнити:

🟣 Опыт в финтехе и крупном бизнесе
Руководил разработкой ML-моделей в финтехе с экономическим эффектом более 100 млн ₽


🟣 Запуск продуктов на 6.000+ пользователей
Антон строит сервисы, которыми пользуются тысячи людей в реальном проде.


🟣 Ускоряет разработку
Оптимизировал ML-пайплайны и кратно сократил время от начала разработки до релиза


📚 Где Антон черпает знания (рекомендации эксперта):

- X* — главный источник новостей. Рекомендую блог Бориса Черни (создателя Claude Code) — там база про использование ИИ в разработке.
- Нетворкинг в ТГ: чаты LLM под капотом и AI-чат — здесь можно найти ответ почти на любой технический вопрос.
- Новости AI: каналы Сиолошная и Denis Sexy IT.

На курсе Agentops Антон учит строить «неубиваемый» бэкенд: работать с очередями, таймаутами и балансировкой нагрузки, чтобы ваши агенты работали стабильно 24/7.

🎁 Майские СКИДКИ в Proglib Academy!

До конца мая на все курсы академии (включая AgentOps и разработку ИИ-агентов) действует скидка -40%. Это лучший момент, чтобы войти в AI-разработку под присмотром практиков.

Узнать больше о программе и обучении у Антона:
👉 Курс о том, как внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса

Продолжаем знакомить вас с командой?
👍 — Да, ждем новых лиц
🔥 — Пойду подпишусь на каналы из списка Антона

🏃‍♀️ Proglib Academy

* - запрещен в рф
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥱7😁2🌚21