🐸 Библиотека Go-разработчика

#GoGiggle

❓ Что такое неэкспортируемая пустая структура

Это структура, определённая как struct{}, без полей и с именем, начинающимся со строчной буквы, чтобы ограничить область видимости внутри пакета.

Зачем она нужна

• Неэкспортируемую пустую структуру часто используют, чтобы обозначить, что тип реализует определённый интерфейс, или для добавления семантики без хранения состояния.

• Так как struct{} занимает 0 байт, её используют в ситуациях, где нужно просто присутствие элемента без данных:

set := map[string]struct{}{}
set["apple"] = struct{}{}

• Пустая структура идеальна для каналов, передающих только сигнал, а не данные:

done := make(chan struct{})
go func() {
    // работа
    done <- struct{}{}
}()
<-done

• Если структура неэкспортируема, она не видна за пределами пакета — удобно для инкапсуляции логики, когда внешний код должен работать только через интерфейсы.

🐸 Библиотека Go для собеса

⚡️ Реверс-прокси с балансировкой

Между «накинуть Nginx с парой строк конфига» и «развернуть HAProxy с мониторингом» есть промежуточный вариант. Traffic Balancer — это Go-библиотека с балансировкой, health checks и защитой от перегрузов.

Библиотека предлагает четыре стратегии распределения запросов:

• least-time — анализирует среднюю задержку каждого сервера и отправляет запрос туда, где она ниже. Полезно, когда у серверов разная производительность.

• weighted-round-robin — распределяет нагрузку по весам. Задаёте в конфиге weight: 0.1 и 0.9, и более мощный сервер получит в 9 раз больше запросов.

• connection-per-time — следит за количеством соединений на каждом сервере. Если за минуту превышен лимит из конфига, сервер временно выключается из ротации.

• round-robin — классика. Запросы идут по очереди: первый на сервер А, второй на Б, третий снова на А.

Пример конфига:

# least-time
# weighted-round-robin
# connection-per-time
# round-robin
algorithm: "weighted-round-robin" # Algorithm to be used
port: 3030 # Port that the reverse proxy will run on
strict: true # Strict mode for black-listing IPs
log: true # Save logs to file in log folder
access-control-allow-origin: "*" # CORS HEADERS
max-body-size: 1024 # Maximum body size!
xss-protection: true # In default true it will add xss protection header to the requested sent from load balancer to the server.
servers: #List of servers.
  - 
    host: "http://localhost:9876"
    weight: 0.1
    connections: 1
  
  - 
    host: "http://localhost"
    weight: 0.9
    connections: 100

Запуск:

go build
./traffic-balancer

Всё. Балансировщик поднимается на указанном порту и начинает работу.

➡️ Репозиторий либы

🐸 Библиотека Go-разработчика

#GoToProduction

🧑‍💻 Подготовка к 6-дневке: инструкция для взрослых

Шаг 1: Осознать, что выбора нет
Шаг 2: Смириться
Шаг 3: ???
Шаг 4: PROFIT

💬 А вы готовы? Как проходит второй понедельник? Или у вас будет две пятницы?

🐸 Библиотека Go-разработчика

#GoTalk

✏️ Интерфейс потребитель, а не производитель

Одна из классических ошибок начинающих Go-разработчиков — определять интерфейсы слишком рано и слишком широко. Интерфейс должен описывать поведение, которое вам нужно, а не всё, что умеет делать структура.

Плохо:

type Database interface {
    Create()
    Read()
    Update()
    Delete()
}

Здесь мы создали толстый интерфейс со всеми возможными операциями. Но что если вашему коду нужно только читать данные?

Хорошо:

type Reader interface {
    Read() ([]byte, error)
}

Узкий интерфейс, описывающий ровно то, что нужно конкретному потребителю.

Думайте как потребитель: «Что мне нужно от этой зависимости?» — и определяйте интерфейс исходя из ответа. Это чистый YAGNI для интерфейсов — не определяй методы, пока они не нужны.

🐸 Библиотека Go-разработчика

#GoDeep

🐸 Библиотека Go-разработчика

#GoGiggle

✏️ Разбираем битовую задачку

Сегодня в ежедневной задаче на литкоде попалась интересная штука — нужно найти наименьшее число, которое не меньше заданного N и состоит только из единиц в двоичной записи.

Вам дают число, например, 10 (в двоичной системе это 1010). Нужно найти ближайшее число >= 10, где все биты — единицы. В данном случае это 15 (двоичная 1111).

Первое решение, которое приходит в голову. Можно просто пройтись по всем битам исходного числа и установить каждый в 1:

func smallestNumber(n int) int {
    result := 0
    bitPosition := 0
    
    for n > 0 {
        result |= (1 << bitPosition)  // устанавливаем бит
        bitPosition++
        n >>= 1  // сдвигаем к следующему биту
    }
    
    return result
}

Работает, но есть способ элегантнее. Решение в одну строчку:

Вспомните, как выглядят числа-степени двойки минус один:

2¹ - 1 = 1 (двоичная: 1)
2² - 1 = 3 (двоичная: 11)
2³ - 1 = 7 (двоичная: 111)
2⁴ - 1 = 15 (двоичная: 1111)

Видите паттерн? Нам нужно найти самый старший бит в исходном числе и взять следующую степень двойки минус один.

Для числа 10 (двоичная 1010) старший бит на позиции 3. Значит, берём 2⁴ - 1 = 15.

func smallestNumber(n int) int {
    x := 1
    for x - 1 < n {
        x <<= 1  // умножаем на 2
    }
    return x - 1
}

Или через битовые операции с помощью bits.Len:

import "math/bits"

func smallestNumber(n int) int {
    bitLength := bits.Len(uint(n))  // находим количество бит
    return (1 << bitLength) - 1
}

Число с N единицами подряд — это всегда 2^N - 1. Мы находим, сколько битов нужно, чтобы вместить наше число, и берём число с таким количеством единиц.

➡️ Решить задачу

Чтобы щёлкать такие задачи не нужно знать, всё, хватит базы. Подтянуть такую базу поможет наш курс по алгоритмам. До конца октября скидка 40%

🐸 Библиотека Go-разработчика

#ReadySetGo

🤨 На одну вакансию теперь 2383 отклика

Вакансий для программистов стало на 17% меньше, резюме — на 25% больше. Рынок изменился: теперь это не «рынок кандидата», а «рынок работодателя».

В статье про то, что происходит с зарплатами, какие специалисты сейчас наиболее востребованы и почему одного знания языка уже недостаточно

➡️ Узнать как там рынок

🐸 Библиотека Go-разработчика