Совет по Docker

Как понять, что раздувает образ

Любой Docker-образ состоит из слоев.
Каждая строка в Dockerfile добавляет новый слой.

По этим слоям можно понять, почему образ получается большим, долго собирается или плохо кешируется.

Вот как посмотреть слои и узнать, что именно менялось в каждом из них.

Используй утилиту dive.

Она показывает наглядно:

- какие слои созданы
- какие файлы добавлены или изменены
- сколько места занимает каждый слой

Когда начинаешь изучать слои образа, можно быстро выяснить:

• какая команда в Dockerfile добавляет лишний вес
• как оптимизировать сборку, чтобы образ был меньше и собирался быстрее

Dive также дает оценку «эффективности» образа. Она показывает, насколько много данных дублируется или просто впустую занимает место в слоях.

👉 Java Portal

Java/Backend. Интервью. Сценарный вопрос про распределенный лок:

У тебя есть критичный сервис, допустим обработка заказов, который крутится на нескольких инстансах в Kubernetes. Чтобы избежать гонки, когда два инстанса одновременно берут один и тот же заказ, ты ставишь распределенный лок через Redis setnx с TTL 10 секунд.

Какой критичный кейс все равно возможен, если один из инстансов словит Full GC паузу длиной 15 секунд сразу после получения лока? Опиши ситуацию split-brain и к чему она приведет по данным.

Как это разруливать на интервью:

→ сначала важно отметить, что простой Redis-лок с TTL помогает, если сервис просто упал, но создает новую, куда более опасную проблему

→ баг в том, что длинная пауза, например Full GC, может быть дольше, чем TTL лока

→ и вот что ломается (Split-Brain):

Service A берет лок,
и тут же уходит в GC на 15 секунд

Через 10 секунд Redis удаляет лок по TTL

Service B спокойно берет тот же лок,
и начинает обрабатывать заказ

Через 15 секунд Service A просыпается
все еще уверенный, что лок у него
и тоже обрабатывает этот же заказ

→ итог: два сервиса одновременно трогают один и тот же заказ. Данные ломаются. Например клиенту списывают деньги дважды.

→ реальное решение (меняем дизайн): вообще избавиться от лока

Кладем заказы в очередь сообщений,
например Kafka или RabbitMQ

Consumer group с несколькими инстансами читает этот топик

Брокер гарантирует, что каждое сообщение (заказ) уходит только одному инстансу из группы

👉 Java Portal

Учебник по Java от Андрея Иванцова теперь доступен онлайн на GitBook. В нём собрано всё, что нужно новичку: от простых типов данных и строк до исключений и коллекций. Материал подан по делу, с примерами кода и понятными объяснениями.

Ссылка для тех, кто хочет прокачаться: andrey-ivantsov.gitbook.io/java

👉 Java Portal

Совет по Spring Boot 4. В Jackson 3 теперь в приоритете JsonMapper для работы с JSON. Обрати внимание на новый import. ObjectMapper из com.fasterxml больше не нужен. JsonMapper теперь основной инструмент для JSON в современных Spring-приложениях.

👉 Java Portal

Зарплата 207.000р у Middle-разработчика в Яндекс

«В день уходит несколько часов на созвоны, в остальное время закрываю задачки из спринта, редко перерабатываю. У компании топовый офис, но с коллективом как-то не заладилось. Радуюсь классному ДМС и стабильной зарплате» - middle разработчик из Яндекса.

Бигтех по-русски - канал с реальными зарплатами и историями IT-специалистов российского БигТеха. Там уже опубликованы рассказы программистов Альфа-банка, Сбера и Тинькофф 🤯

Читайте: @bigtech_russia

Spring Framework 7 добавил встроенный механизм ретраев. Больше не нужно подключать внешнюю зависимость spring-retry. Если надо больше контроля, чем даёт @Retryable, используй RetryTemplate

👉 Java Portal

Spring Boot 4 делает настройку HTTP-интерфейсов гораздо чище

Больше никакого ручного создания прокси и шаблонного кода. Просто используй @ImportHttpServices и готово.

Было 5+ строк конфигурации на каждый клиент → стала одна аннотация

👉 Java Portal