Backend
3.95K subscribers
35 photos
708 links
Комьюнити Backend программистов.
Python, Java, Golang, PHP, C#, C/C++, DevOps

Сайт easyoffer.ru
Реклама @easyoffer_adv
ВП @easyoffer_vp
Download Telegram
Непрерывная интеграция и развертывание: Пайплайны CI/CD и как они улучшают процесс разработки

Непрерывная интеграция (CI) и непрерывное развертывание (CD) – это практики в области разработки программного обеспечения, которые ускоряют процесс разработки и обеспечивают более высокое качество конечного продукта.

Непрерывная интеграция (CI) подразумевает автоматизацию процесса интеграции изменений от всех разработчиков в основной кодовой базе, часто несколько раз в день. Целью CI является поиск и устранение проблем интеграции как можно раньше, еще до этапа развертывания. Примером CI служит автоматизация компиляции и запуска тестов с каждым новым коммитом в репозиторий.

Непрерывное развертывание (CD) – это следующий шаг после CI, который включает в себя автоматическое развертывание всех изменений из репозитория в тестовую или рабочую среду после успешного прохождения всех этапов CI.

Пайплайны CI/CD – это набор автоматизированных процессов, который помогает командам разработки регулярно и надежно выпускать новые версии программного обеспечения. Пайплайн включает в себя, как минимум, следующие этапы:

1. Исходный код: Разработчики пишут код и отправляют его в систему контроля версий (например, Git).

2. Автоматическая сборка: При каждом коммите в систему контроля версий автоматически срабатывает процесс сборки проекта.

3. Тестирование: В пайплайне CI/CD тесты выполняются автоматически, гарантируя, что изменения не привели к регрессии.

4. Развертывание: Если сборка и тестирование пройдены успешно, производится автоматическое развертывание изменений в тестовую или продакшн среду.

5. Мониторинг и обратная связь: После развертывания производится мониторинг приложения, и команда разработки получает обратную связь о работе программного обеспечения в реальной среде.

Пример использования пайплайна CI/CD:

- Разработчик делает коммит в Git.
- Система CI автоматически начинает процесс сборки и тестирования.
- Если тесты прошли успешно, проводится развертывание в тестовую среду, где проходит дополнительное тестирование.
- Затем, если всё в порядке, происходит развертывание в продакшн.

Такие инструменты, как Jenkins, GitLab CI/CD, CircleCI, Travis CI и другие, предоставляют возможности для настройки пайплайнов CI/CD.

Польза от CI/CD заключается в более быстром обнаружении и исправлении ошибок, улучшении качества кода, ускорении процесса разработки, минимизации ручных задач и достижении более быстрого времени вывода продукта на рынок. Эти практики также способствуют более тесному сотрудничеству в командах и гибкости в управлении изменениями, что важно в современной динамичной среде разработки.
ORM и его использование: Что такое ORM и как он облегчает работу с базами данных

ORM (Object-Relational Mapping, объектно-реляционное отображение) – это техника программирования, использующаяся для преобразования данных между несовместимыми типами систем, в частности между объектно-ориентированными языками программирования и реляционными базами данных. ORM обеспечивает прозрачное „отображение“ объектов в программном коде на таблицы в базе данных, позволяя разработчикам работать с базой данных с помощью объектно-ориентированных концепций, без необходимости написания SQL-запросов.

Ключевые особенности ORM:

1. Объектно-ориентированная модель доступа к данным: ORM позволяет разработчикам работать с данными как с объектами и классами на их предпочтительном языке программирования, что упрощает процесс разработки.

2. Абстракция запросов: Пользователи могут избегать написания повторяющегося и сложного SQL-кода, поскольку ORM берет на себя формирование запросов к базе данных.

3. Миграции: ORM часто поддерживает миграции баз данных, что упрощает изменение и версионирование схемы базы данных в процессе разработки.

4. Кэширование: Некоторые ORM включают механизмы кэширования для улучшения производительности путем уменьшения количества запросов к базе данных.

Примеры использования ORM:

Рассмотрим простой пример на Python с использованием популярного ORM SQLAlchemy:

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# Определяем базовый класс модели
Base = declarative_base()

# Определение класса User как таблицы user в базе данных
class User(Base):
__tablename__ = 'users'

id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
age = Column(Integer)

# Создаем соединение с базой данных
engine = create_engine('sqlite:///mydatabase.db')
Base.metadata.create_all(engine)

# Создаем сессию
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# Добавляем нового пользователя
new_user = User(name='John', age=30)
session.add(new_user)
session.commit()

# Запрашиваем пользователя
user = session.query(User).filter_by(name='John').first()
print(user.name, user.age)


В этом примере класс User представляет таблицу users в базе данных. Мы можем добавлять, изменять и запрашивать записи в базе данных, используя объекты и методы класса User, минуя необходимость писать явный SQL.

Преимущества ORM:

- Продуктивность разработки: Экономия времени за счет сокращения необходимости писать и поддерживать SQL-запросы.
- Безопасность: ORM-фреймворки часто включают меры защиты от инъекций SQL.
- Масштабируемость: Обеспечивает абстракции, которые могут облегчить изменение базы данных или переход на новую без значительной переработки кода.

Недостатки ORM:

- Производительность: Автоматически сгенерированный SQL может быть не таким оптимизированным, как ручной запрос.
- Сложность: Для очень сложных запросов иногда проще и эффективнее написать SQL вручную.

ORM представляет собой мощный инструмент, который, при правильном использовании, может значительно улучшить процесс разработки и поддержку программного обеспечения, связанного с базами данных.
👍21
Кэш и его стратегии: Различные способы кэширования и оптимизации производительности

Кэширование – это процесс хранения копий данных во временном хранилище (кэше), что позволяет быстро получить доступ к данным при повторных запросах. Эта техника широко используется для увеличения производительности, поскольку доступ к данным из кэша значительно быстрее, чем выполнение исходного запроса (например, запроса к базе данных или внешнему сервису).

Основные стратегии кэширования:


1. Кэширование на стороне клиента: Данные кэшируются непосредственно на устройстве пользователя. Это может быть реализовано через веб-браузер (кэширование веб-страниц) или мобильное приложение. Например, веб-браузеры кэшируют статические ресурсы веб-страницы, такие как изображения и CSS-файлы, чтобы ускорить загрузку при повторном посещении.

2. Кэширование на стороне сервера: Данные кэшируются на сервере. Это может быть реализовано на уровне приложения или базы данных. Например, веб-сервер может кэшировать сгенерированные HTML-страницы, чтобы не генерировать их заново при каждом запросе.

3. Распределенный кэш: Используется в масштабируемых системах для совместного использования кэша между несколькими серверами. Примером может служить Redis, in-memory хранилище данных, используемое в качестве распределенного кэша.

4. CDN (Content Delivery Network): Форма кэширования, предназначенная для ускорения доставки статического контента (например, изображений, стилей и скриптов) за счет хранения копий данных на географически распределенных серверах.

Стратегии инвалидации кэша:


- Истечение срока действия: Кэш имеет установленный срок действия, после которого данные считаются устаревшими и должны быть обновлены.

- Теги версий: Данные в кэше ассоциируются с тегами версий. При изменении данных обновляется их тег версии, что приводит к инвалидации старой версии в кэше.

- Вытеснение по алгоритму: Используются алгоритмы для определения, которые данные должны быть удалены из кэша, например, LRU (Least Recently Used) или LFU (Least Frequently Used).

Пример оптимизации с использованием кэша:


Веб-сервис получает данные о погоде из внешнего API и предоставляет эти данные пользователям. Запросы к API являются дорогостоящими как с точки зрения времени выполнения, так и стоимости использования API. Для оптимизации производительности можно использовать кэш следующим образом:

1. При первом запросе данных о погоде для конкретного города, результат сохраняется в кэше.
2. При последующих запросах для того же города, данные извлекаются из кэша, избегая повторного запроса к внешнему API.
3. Данные в кэше обновляются каждые 10 минут, чтобы обеспечить актуальность информации.

Это позволяет значительно уменьшить время отклика сервиса и снизить нагрузку как на веб-сервис, так и на внешнее API.

Заключение:


Кэширование является ключевым компонентом в архитектуре современных приложений, позволяющим повысить производительность, уменьшить нагрузку на источники данных и улучшить пользовательский опыт. Важно грамотно выбирать стратегии кэширования и инвалидации, чтобы данные оставались актуальными и точными.
👍21
Message Brokers: Обзор RabbitMQ, Kafka и других систем обмена сообщениями

Message brokers — это системы, обеспечивающие обмен сообщениями между различными приложениями или сервисами. Они важны для реализации асинхронных и распределенных систем, обеспечивая надежную передачу данных, балансировку нагрузки и интеграцию разнородных систем.

RabbitMQ

Один из самых популярных message brokers, основанный на протоколе AMQP. Он предоставляет богатый функционал, включая очереди, маршрутизацию сообщений, подтверждения доставки и поддержку транзакций.

Пример использования RabbitMQ: веб-приложение отправляет задачи на обработку в очередь, а фоновые рабочие процессы берут задачи из очереди и обрабатывают их, распределяя нагрузку между несколькими рабочими узлами.

Apache Kafka

Распределенная стриминговая платформа, которая часто используется для построения систем реального времени. Kafka ориентирована на обработку больших объемов данных с высокой пропускной способностью и низкими задержками. Сообщения в Kafka организованы в топики, и каждый топик разбит на партиции для параллельной обработки.

Пример использования Kafka: система мониторинга, где данные с множества датчиков поступают в топик, а различные приложения потребляют эти данные для анализа в реальном времени.

ActiveMQ

Еще один популярный message broker, поддерживающий множество протоколов, включая AMQP, MQTT и STOMP. Он часто используется для интеграции старых и новых систем в корпоративной среде. ActiveMQ обеспечивает высокую доступность и горизонтальное масштабирование.

Пример использования ActiveMQ: интеграция разных модулей ERP-системы, где сообщения передаются между различными подсистемами для синхронизации данных.

NATS

Легковесный и высокопроизводительный message broker, который подходит для облачных и микросервисных архитектур. Он обеспечивает простую и эффективную доставку сообщений с низкой задержкой.

Пример использования NATS: микросервисная архитектура, где микросервисы обмениваются сообщениями через NATS, обеспечивая быструю и надежную коммуникацию.

ZeroMQ

Высокопроизводительная библиотека обмена сообщениями, которая позволяет построить распределенные системы с минимальными задержками. ZeroMQ не требует центрального сервера и обеспечивает прямую связь между приложениями.

Пример использования ZeroMQ: высокопроизводительная торговая система, где важна скорость обмена сообщениями между компонентами системы.

Выбор message broker зависит от конкретных требований проекта, включая объем данных, требуемую производительность, сложность маршрутизации и необходимость интеграции с существующими системами.
2
WebSockets и реальное время: Как создавать приложения с поддержкой реального времени

WebSockets - это технология, которая позволяет устанавливать интерактивное соединение между браузером пользователя и сервером. Это отличается от HTTP запросов, которые являются одноразовыми и не поддерживают постоянное соединение.

Создание приложений с поддержкой реального времени с использованием WebSockets включает следующие шаги:

1. Установка соединения: Клиент устанавливает соединение с сервером через WebSocket.
2. Обмен сообщениями: Клиент и сервер могут обмениваться сообщениями в реальном времени.
3. Обработка событий: При получении сообщения от сервера, клиент может обрабатывать данные и обновлять интерфейс пользователя в реальном времени.

Пример использования WebSockets на JavaScript с использованием библиотеки Socket.IO:

На стороне сервера (Node.js):
const http = require('http');
const server = http.createServer();
const io = require('socket.io')(server);

io.on('connection', (socket) => {
console.log('Новое соединение установлено.');

socket.on('message', (data) => {
console.log('Получено сообщение: ' + data);
io.emit('message', data); // Пересылка сообщения всем клиентам
});
});

server.listen(3000, () => {
console.log('Сервер запущен на порту 3000');
});


На стороне клиента (HTML/JavaScript):
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>WebSocket Example</title>
</head>
<body>
<input type="text" id="messageInput">
<button onclick="sendMessage()">Отправить</button>

<ul id="messageList"></ul>

<script src="https://cdn.socket.io/4.1.2/socket.io.js"></script>
<script>
const socket = io('https://localhost:3000');
socket.on('message', (data) => {
const messageList = document.getElementById('messageList');
const li = document.createElement('li');
li.textContent = data;
messageList.appendChild(li);
});

function sendMessage() {
const messageInput = document.getElementById('messageInput');
const message = messageInput.value;
socket.emit('message', message);
messageInput.value = ''; // Очистка поля ввода
}
</script>
</body>
</html>


Этот пример демонстрирует простое приложение с использованием WebSockets для обмена сообщениями между клиентом и сервером в реальном времени. Когда клиент отправляет сообщение, оно тут же отображается на всех подключенных клиентах через WebSocket.
Serverless архитектура: Преимущества и недостатки serverless подхода

Serverless архитектура - это подход к созданию и развертыванию приложений, при котором разработчики могут фокусироваться на написании кода приложения без необходимости управления серверами или инфраструктурой. Преимущества и недостатки serverless подхода включают:

Преимущества:


1. Масштабируемость: Serverless позволяет быстро масштабировать приложение по мере необходимости без необходимости управления инфраструктурой.
2. Снижение затрат: Плата за использование вычислительных ресурсов происходит только при активном выполнении функций, что позволяет снизить затраты на инфраструктуру.
3. Удобство развертывания: Развертывание функций происходит автоматически, что упрощает процесс разработки и деплоя приложения.
4. Более быстрые циклы разработки: Разработчики могут быстрее создавать и тестировать функционал, так как не нужно заботиться о серверах.

Недостатки:


1. Ограничения времени выполнения: Некоторые платформы serverless имеют ограничение на время выполнения функции, что может быть ограничивающим для определенных приложений.
2. Сложность отладки: Отладка и профилирование приложений на платформе serverless может быть сложнее из-за возможности необходимости отслеживания нескольких микросервисов.
3. Зависимость от поставщика услуг: Использование serverless подхода приводит к зависимости от конкретного поставщика облачных услуг (например, AWS Lambda, Azure Functions), что может быть проблематично при необходимости переноса приложения в другое окружение.

Пример: AWS Lambda
// Пример функции на AWS Lambda
exports.handler = async (event) => {
const name = event.name;
const greeting = Привет, ${name}!;
return {
statusCode: 200,
body: JSON.stringify(greeting)
};
};


Этот пример демонстрирует простую функцию, которая приветствует пользователя по имени. При вызове этой функции на AWS Lambda, она автоматически масштабируется в зависимости от количества запросов, что является преимуществом serverless архитектуры.
DevOps для бэкенд-разработчиков: Введение в DevOps практики и их значение для бэкенд-разработки

DevOps - это методология, цель которой заключается в объединении разработки (Development) и операций (Operations), что позволяет обеспечить непрерывное развертывание, автоматизацию процессов и улучшить сотрудничество между различными командами в технологической сфере.

Для бэкенд-разработчиков DevOps практики играют важную роль, поскольку они помогают ускорить процесс разработки, повысить качество и надежность кода, а также обеспечить простоту масштабирования приложений.

Некоторые ключевые DevOps практики для бэкенд-разработчиков включают в себя:


1. Непрерывная интеграция (CI) и непрерывная поставка (CD): Непрерывная интеграция подразумевает автоматизированное объединение кода разработчиков в общий репозиторий и запуск тестов для выявления ошибок. Непрерывная поставка включает автоматизированное тестирование, сборку и развертывание приложений на тестовых и боевых серверах. Эти практики позволяют более быстро и надежно внедрять изменения в продукцию.

2. Инструменты контейнеризации: Использование инструментов контейнеризации, таких как Docker, позволяет упаковать приложение и его зависимости в независимый контейнер, что обеспечивает одинаковое поведение приложения в разных окружениях разработки, тестирования и продакшена.

3. Мониторинг и логирование: Мониторинг приложений и логирование помогают выявлять проблемы производительности, ошибки и иные неполадки в работе приложения. Бэкенд-разработчики могут использовать инструменты мониторинга, такие как Prometheus или Grafana, для отслеживания работы своих приложений.

4. Инфраструктура как код (IaC): Инфраструктура как кода позволяет описывать настройки и конфигурации серверов через код, что упрощает управление инфраструктурой и обеспечивает ее повторяемость и масштабируемость.

Применение этих DevOps практик позволяет бэкенд-разработчикам создавать надежные, масштабируемые и высокопроизводительные приложения, готовые к быстрому изменению и обновлению. Автоматизация процессов сокращает время внедрения изменений и повышает общую эффективность разработки и эксплуатации бэкенд-систем.
1👍1
Мониторинг и логирование в распределённых системах: как обеспечить стабильность и производительность

Сегодня поговорим о важнейших аспектах работы с распределёнными системами — мониторинге и логировании. Эти практики помогут вам обеспечить стабильность, быстродействие и надёжность ваших сервисов. Давайте разберёмся, как это сделать правильно!

Мониторинг: ключ к стабильности системы


Мониторинг — это процесс сбора, анализа и отображения метрик, которые показывают состояние системы. Вот основные компоненты мониторинга:

1. Сбор метрик

Собираем метрики производительности и состояния:

• CPU: загрузка процессора.
• Память: использование оперативной памяти.
• Дисковое пространство: свободное место на диске.
• Сеть: трафик и задержки.

Пример: использование Prometheus для сбора и Grafana для визуализации метрик.
# Пример конфигурации Prometheus
scrape_configs:
- job_name: 'node'
static_configs:
- targets: ['localhost:9100']


2. Обнаружение аномалий и предупреждения

Автоматически определяем отклонения от нормы и отправляем уведомления.

Пример: Настройка алертов в Prometheus.
# Пример правила алертов в Prometheus
groups:
- name: example
rules:
- alert: HighCPUUsage
expr: node_cpu_seconds_total > 0.9
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "High CPU usage detected"
description: "CPU usage is above 90% for more than 5 minutes."


3. Оптимизация производительности

Анализируем собранные данные для выявления узких мест и их устранения.

В следующем посте рассмотрим логирование 👇
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4
Логирование: инструмент для отладки и анализа

Логирование помогает записывать и анализировать события, происходящие в системе.

1. Сбор логов


Собираем логи с различных сервисов и компонентов системы.

Пример: использование Fluentd для сбора и отправки логов в Elasticsearch.

# Пример конфигурации Fluentd
<source>
@type tail
path /var/log/myapp/*.log
pos_file /var/log/td-agent/pos/myapp.pos
tag myapp.*
format none
</source>

<match myapp.**>
@type elasticsearch
host localhost
port 9200
logstash_format true
</match>


2. Анализ логов


Используем системы, такие как Kibana, для анализа и поиска в логах.

3. Централизованное логирование


Собираем логи в одном месте для удобства анализа и мониторинга.

Пример: использование ELK-стека (Elasticsearch, Logstash, Kibana) для централизованного логирования.

Инструменты для мониторинга и логирования:

Prometheus — система мониторинга и оповещения.
Grafana — платформа для визуализации данных.
ELK-стек (Elasticsearch, Logstash, Kibana) — для централизованного логирования и анализа.
Fluentd — для сбора и транспортировки логов.

Мониторинг и логирование — это не просто средства для устранения неполадок. Это инструменты для улучшения производительности и стабильности ваших распределённых систем. Настройте их правильно, и вы всегда будете на шаг впереди возможных проблем!
👍31
Внедрение непрерывной интеграции и поставки в процесс разработки бэкенд-приложений

Поговорим о важнейших аспектах современной разработки — непрерывной интеграции (CI) и непрерывной поставке (CD). Эти практики помогают нам быстро и качественно доставлять программные обновления.

Почему CI/CD важны?


Скорость: Автоматизация процессов позволяет быстро развертывать новые функции.
Качество: Автоматическое тестирование уменьшает количество ошибок.
Уверенность: Постоянное развертывание снижает риск, связанный с выпуском новых версий.

Основные компоненты CI/CD


1. Система контроля версий (VCS)


Используйте Git для управления исходным кодом. Основные ветки:

master/main: стабильная версия кода.
develop: активная разработка новых функций.
feature branches: отдельные ветки для каждой новой функции.

2. Непрерывная интеграция (CI)

CI автоматически проверяет каждый коммит в репозиторий, запускает тесты и проверяет качество кода.

Пример: настройка CI с помощью GitHub Actions.

# .github/workflows/ci.yml
name: CI

on: [push, pull_request]

jobs:
build:
runs-on: ubuntu-latest

steps:
- uses: actions/checkout@v2
- name: Set up Python
uses: actions/setup-python@v2
with:
python-version: 3.9
- name: Install dependencies
run: |
python -m pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
- name: Run tests
run: |
pytest


3. Непрерывная поставка (CD)

CD автоматизирует развертывание приложения в различные среды (тестирование, staging, продакшн).

Пример: настройка CD с помощью GitLab CI/CD.

# .gitlab-ci.yml
stages:
- build
- test
- deploy

build:
stage: build
script:
- echo "Building the application..."
- ./build.sh

test:
stage: test
script:
- echo "Running tests..."
- ./test.sh

deploy:
stage: deploy
script:
- echo "Deploying the application..."
- ./deploy.sh
environment:
name: production
url: https://your-production-url.com
only:
- master


Тестирование


Unit Tests: Тесты для проверки отдельных функций и методов.
Integration Tests: Тесты для проверки взаимодействия различных компонентов.
End-to-End Tests: Тесты для проверки полной работы системы.

Инструменты для CI/CD


GitHub Actions: Инструмент для автоматизации CI/CD в проектах на GitHub.
GitLab CI/CD: Встроенный инструмент CI/CD в GitLab.
Jenkins: Мощная платформа для автоматизации CI/CD.
CircleCI: Платформа для CI/CD с простым интерфейсом и мощными функциями.

Процесс внедрения CI/CD


Выбор инструментов: Определитесь с инструментами для CI/CD, которые лучше всего подходят вашему проекту.
Настройка пайплайнов: Создайте и настройте пайплайны для сборки, тестирования и развертывания.
Автоматизация тестов: Напишите и интегрируйте автоматические тесты.
Мониторинг и логирование: Настройте мониторинг и логирование для отслеживания состояния CI/CD процессов.

Внедрение CI/CD — это шаг к ускорению и улучшению разработки ваших бэкенд-приложений. Эти практики помогут вам быстрее доставлять качественные обновления, снижая риски и увеличивая уверенность в каждом релизе.
👍2
Разница между Unit-тестами и Интеграционными тестами

Тестирование является неотъемлемой частью разработки качественного ПО. Два ключевых типа тестов — это unit-тесты и интеграционные тесты. Давайте разберем, в чем их различия и как они применяются на практике.

Unit-тесты


Unit-тесты проверяют отдельные компоненты системы в изоляции. Обычно это функции или методы классов. Главная цель unit-тестов — гарантировать, что каждый компонент работает корректно независимо от остальных частей системы.

Преимущества:

Быстрое выполнение.
Простота написания.
Легкость в отладке.

Пример Unit-теста:

def add(a, b):
return a + b

import unittest

class TestMathOperations(unittest.TestCase):
def test_add(self):
self.assertEqual(add(1, 2), 3)
self.assertEqual(add(-1, 1), 0)
self.assertEqual(add(0, 0), 0)

if __name__ == '__main__':
unittest.main()


Этот тест проверяет функцию add, чтобы убедиться, что она правильно складывает числа. Тест изолирован и не зависит от других функций или внешних систем.

Интеграционные тесты


Интеграционные тесты проверяют взаимодействие между несколькими компонентами системы. Они помогают убедиться, что компоненты работают правильно вместе и интеграция не вызывает проблем.

Преимущества:

Выявление проблем взаимодействия между модулями.
Проверка совместимости различных компонентов.

Пример Интеграционного теста:

import requests
import unittest

class TestAPIIntegration(unittest.TestCase):
def test_get_user(self):
response = requests.get('https://api.example.com/users/1')
self.assertEqual(response.status_code, 200)
self.assertIn('username', response.json())

if __name__ == '__main__':
unittest.main()


Этот тест проверяет, что API возвращает корректный ответ при запросе данных пользователя. Здесь мы тестируем не только конечную точку API, но и ее взаимодействие с базой данных и сервером.

Основные различия:

Фокус: Unit-тесты сосредоточены на отдельной функции или методе, тогда как интеграционные тесты проверяют взаимодействие между модулями.

Изоляция: Unit-тесты изолированы и не зависят от внешних систем (баз данных, сетевых ресурсов и т.д.). Интеграционные тесты могут взаимодействовать с этими системами.

Скорость: Unit-тесты обычно выполняются быстрее, так как не требуют взаимодействия с внешними ресурсами. Интеграционные тесты могут быть медленнее из-за необходимости обращаться к этим ресурсам.

Объем тестирования: Unit-тесты охватывают мелкие части кода, в то время как интеграционные тесты проверяют большие, сложные сценарии использования.
Заключение

Оба типа тестов важны для обеспечения качества ПО. Unit-тесты помогают выявить проблемы на ранних стадиях разработки, а интеграционные тесты гарантируют, что все компоненты системы работают вместе правильно. Использование обоих подходов в сочетании помогает создавать надежные и стабильные приложения.
👍3
Лучшие практики написания тестов для backend-приложений

Тестирование — ключевой аспект разработки надежных и стабильных backend-приложений. Вот несколько лучших практик, которые помогут вам писать эффективные тесты.

1. Пишите изолированные Unit-тесты


Unit-тесты должны быть изолированными, то есть не зависеть от внешних систем (баз данных, API и т.д.). Используйте моки и стабы для имитации взаимодействий с такими системами.

Пример:

from unittest.mock import MagicMock
import unittest

class UserService:
def __init__(self, db):
self.db = db

def get_user(self, user_id):
return self.db.find_user(user_id)

class TestUserService(unittest.TestCase):
def test_get_user(self):
mock_db = MagicMock()
mock_db.find_user.return_value = {'id': 1, 'name': 'John'}
service = UserService(mock_db)

user = service.get_user(1)
self.assertEqual(user['name'], 'John')

if __name__ == '__main__':
unittest.main()


2. Покрывайте тестами бизнес-логику


Фокусируйтесь на тестировании бизнес-логики вашего приложения. Тесты должны проверять не только код, но и логические сценарии.

Пример:

def calculate_discount(price, discount):
if discount < 0 or discount > 100:
raise ValueError("Invalid discount value")
return price * (1 - discount / 100)

class TestDiscountCalculator(unittest.TestCase):
def test_calculate_discount(self):
self.assertEqual(calculate_discount(100, 10), 90)
with self.assertRaises(ValueError):
calculate_discount(100, 110)

if __name__ == '__main__':
unittest.main()


3. Используйте интеграционные тесты для проверки взаимодействия компонентов


Интеграционные тесты должны проверять, как различные части системы работают вместе. Тестируйте взаимодействие с базами данных, внешними API и другими сервисами.

Пример:

import requests
import unittest

class TestUserAPIIntegration(unittest.TestCase):
def test_get_user(self):
response = requests.get('https://api.example.com/users/1')
self.assertEqual(response.status_code, 200)
self.assertIn('username', response.json())

if __name__ == '__main__':
unittest.main()


Продолжу раскрывать эту тему в следующем посте 👇
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Покрывайте тестами крайние случаи и ошибки

Убедитесь, что ваши тесты охватывают не только нормальные сценарии, но и крайние случаи, а также проверяют корректное поведение при возникновении ошибок.

Пример:

def divide(a, b):
if b == 0:
raise ValueError("Division by zero")
return a / b

class TestDivision(unittest.TestCase):
def test_divide(self):
self.assertEqual(divide(10, 2), 5)
with self.assertRaises(ValueError):
divide(10, 0)

if __name__ == '__main__':
unittest.main()


5. Обеспечьте тестируемость кода


Структурируйте код так, чтобы его было легко тестировать. Используйте зависимости, которые можно мока, и избегайте жестко закодированных значений.

6. Пишите читаемые и поддерживаемые тесты


Тесты должны быть легко читаемыми и поддерживаемыми. Используйте понятные имена для тестов, следуйте соглашениям о кодировании и документируйте тестовые случаи.

7. Автоматизируйте запуск тестов


Настройте автоматическое выполнение тестов с помощью CI/CD. Это поможет быстро выявлять ошибки и снижать риск их попадания в production.

8. Используйте покрытия кода разумно


Покрытие кода — полезный инструмент, но не гонитесь за 100% покрытием. Сфокусируйтесь на ключевых частях кода и логике.

Следуя этим лучшим практикам, вы сможете писать тесты, которые обеспечат высокое качество вашего backend-приложения. Тестирование помогает не только находить ошибки, но и поддерживать устойчивость кода к изменениям.
Рассмотрение таких уязвимостей, как SQL-инъекции, XSS и CSRF

Безопасность веб-приложений — критически важный аспект разработки. Три наиболее распространенные уязвимости — это SQL-инъекции, межсайтовый скриптинг (XSS) и подделка межсайтовых запросов (CSRF). Рассмотрим их подробнее.

1. SQL-инъекции (SQL Injection)


Описание:

SQL-инъекции возникают, когда пользовательские данные напрямую включаются в SQL-запросы без надлежащей обработки, позволяя злоумышленнику выполнить произвольные SQL-команды.

Пример:

# Уязвимый код
def get_user(username):
query = f"SELECT * FROM users WHERE username = '{username}'"
cursor.execute(query)
return cursor.fetchall()

# Атака
get_user("'; DROP TABLE users; --")


Защита:

Используйте параметризованные запросы или ORM, чтобы предотвратить SQL-инъекции.

# Безопасный код с использованием параметризованных запросов
def get_user(username):
query = "SELECT * FROM users WHERE username = %s"
cursor.execute(query, (username,))
return cursor.fetchall()


2. Межсайтовый скриптинг (XSS)


Описание:

XSS возникает, когда веб-приложение включает непроверенные данные в выходной HTML, позволяя злоумышленнику внедрить вредоносные скрипты, которые выполняются в браузере других пользователей.

Пример:

<!-- Уязвимый HTML -->
<form>
<input type="text" name="username" value="{{ username }}">
</form>

<!-- Атака -->
https://example.com?username=<script>alert('XSS');</script>


Защита:

Всегда экранируйте пользовательский ввод и используйте безопасные методы отображения данных.

<!-- Безопасный HTML с экранированием -->
<form>
<input type="text" name="username" value="{{ username | escape }}">
</form>


3. Подделка межсайтовых запросов (CSRF)


Описание:

CSRF атаки используют доверие, которое сайт оказывает пользователю. Злоумышленник заставляет браузер жертвы выполнить нежелательное действие на сайте, на котором жертва аутентифицирована.

Пример:

<!-- Вредоносный сайт -->
<img src="https://example.com/transfer?amount=1000&to=attacker_account" style="display:none;">


Защита:

Используйте CSRF-токены, которые проверяются при каждом изменении состояния на сервере.

<!-- Защищенная форма с CSRF-токеном -->
<form method="POST" action="/transfer">
<input type="hidden" name="csrf_token" value="{{ csrf_token }}">
<!-- другие поля -->
</form>


На сервере:

# Проверка CSRF-токена
def transfer(request):
token = request.form.get('csrf_token')
if not validate_csrf_token(token):
abort(403)
# продолжить обработку запроса


Заключение


Защита от этих уязвимостей требует осведомленности и правильного подхода к разработке. Следуйте этим рекомендациям для обеспечения безопасности вашего приложения:

Используйте параметризованные запросы или ORM для работы с базами данных.

Экранируйте весь пользовательский ввод, отображаемый в браузере.
Внедряйте CSRF-токены для всех форм и изменений состояния на сервере.
Эти меры помогут значительно снизить риск успешных атак на ваше веб-приложение.
👍3
Методы защиты и рекомендации по улучшению безопасности веб-приложений

Безопасность веб-приложений — это многоуровневый процесс, который требует внимательного подхода к каждому аспекту разработки и эксплуатации. Рассмотрим ключевые методы защиты и рекомендации по улучшению безопасности.

1. Использование HTTPS


Описание:
HTTPS шифрует данные, передаваемые между клиентом и сервером, что предотвращает их перехват злоумышленниками.

Рекомендации:

Всегда используйте HTTPS для защиты передаваемых данных.
Получите сертификат SSL от надежного сертификата центра.
Настройте автоматическое перенаправление всех HTTP-запросов на HTTPS.

# Пример конфигурации Apache для перенаправления HTTP на HTTPS
<VirtualHost *:80>
ServerName example.com
Redirect permanent / https://example.com/
</VirtualHost>


2. Защита от SQL-инъекций


Описание:
SQL-инъекции возникают, когда пользовательские данные включаются в SQL-запросы без надлежащей обработки.

Рекомендации:

Используйте параметризованные запросы или ORM.
Никогда не включайте непроверенные данные в SQL-запросы.

# Параметризованные запросы в Python
def get_user(username):
query = "SELECT * FROM users WHERE username = %s"
cursor.execute(query, (username,))
return cursor.fetchall()


3. Защита от XSS (межсайтовый скриптинг)


Описание:
XSS возникает, когда веб-приложение включает непроверенные данные в выходной HTML, что позволяет злоумышленнику внедрить вредоносные скрипты.

Рекомендации:

Всегда экранируйте пользовательский ввод.
Используйте безопасные методы отображения данных.
Ограничьте допустимый ввод с помощью валидации.

<!-- Экранирование пользовательского ввода в шаблоне -->
<form>
<input type="text" name="username" value="{{ username | escape }}">
</form>


4. Защита от CSRF (подделка межсайтовых запросов)


Описание:
CSRF-атаки используют доверие, которое сайт оказывает пользователю. Злоумышленник заставляет браузер жертвы выполнить нежелательное действие на сайте, на котором жертва аутентифицирована.

Рекомендации:

Используйте CSRF-токены для всех форм и изменяющих запросов.
Проверяйте заголовок Referer для POST-запросов.

<!-- Включение CSRF-токена в форму -->
<form method="POST" action="/transfer">
<input type="hidden" name="csrf_token" value="{{ csrf_token }}">
<!-- другие поля -->
</form>


# Проверка CSRF-токена на сервере
def transfer(request):
token = request.form.get('csrf_token')
if not validate_csrf_token(token):
abort(403)
# продолжить обработку запроса


5. Использование контентной политики безопасности (CSP)


Описание:
CSP помогает предотвратить XSS и другие виды атак, ограничивая источники контента, которые могут быть загружены на страницу.

Рекомендации:

Настройте заголовок Content-Security-Policy для ограничения источников контента.
Постепенно внедряйте и тестируйте CSP, чтобы не нарушить работу легитимного контента.

# Пример заголовка CSP
Content-Security-Policy: default-src 'self'; img-src https://*; child-src 'none';


6. Регулярные обновления и патчи


Описание:
Устаревшее программное обеспечение часто имеет известные уязвимости.

Рекомендации:

Регулярно обновляйте все компоненты системы, включая операционную систему, серверное ПО, библиотеки и фреймворки.
Следите за выпусками патчей безопасности и применяйте их незамедлительно.

7. Минимизация прав доступа


Описание:
Принцип минимальных привилегий требует предоставления пользователям и системам только тех прав доступа, которые необходимы для выполнения их задач.

Рекомендации:

Настройте роли и привилегии с учетом минимальных необходимых прав.
Используйте изолированные учетные записи для различных компонентов системы.
👍2
Преимущества и недостатки микросервисной архитектуры

Микросервисная архитектура — это подход к разработке программного обеспечения, при котором приложение разбивается на небольшие, независимые службы, которые взаимодействуют друг с другом через хорошо определенные API. Такой подход имеет свои плюсы и минусы.

Преимущества

1. Масштабируемость


Пример: В приложении интернет-магазина, службы, отвечающие за корзину и каталог товаров, можно масштабировать независимо друг от друга. Если нагрузка на корзину увеличивается во время распродаж, можно добавить больше экземпляров этой службы, не затрагивая другие части системы.

2. Устойчивость к отказам


Пример: Если служба оплаты выходит из строя, это не обязательно приведет к остановке всего приложения. Другие службы, такие как просмотр каталога или добавление товаров в корзину, продолжат работать.

3. Гибкость в выборе технологий


Пример: Разные команды могут выбирать разные технологии и языки программирования для каждой микрослужбы. Служба поиска может использовать Elasticsearch, в то время как служба управления пользователями может быть написана на Go.

4. Ускоренная разработка и развертывание


Пример: Разработка новой функции может быть быстрее, так как изменения ограничиваются одной микрослужбой. Новую версию можно развернуть, не затрагивая остальные части системы.

На этом о преимуществах все, а о недостатка поговорим в следующем посте 👇
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Недостатки микросервисной архитектуры

1. Сложность управления


Пример: Управление сотнями микросервисов требует развитой инфраструктуры для автоматического развертывания, мониторинга и логирования. Инструменты, такие как Kubernetes и Prometheus, помогают, но требуют знаний и опыта для настройки.

2. Повышенные требования к сетевым взаимодействиям


Пример: Службы часто общаются друг с другом по сети, что может привести к увеличению задержек и возможным проблемам с пропускной способностью. Важно проектировать API так, чтобы минимизировать количество вызовов.

3. Сложность отладки и тестирования


Пример: Отладка распределенной системы сложнее, так как ошибки могут возникать в различных частях системы. Инструменты распределенного трейсинга, такие как Jaeger, могут помочь, но требуют дополнительных усилий для интеграции.

4. Консистентность данных


Пример: Обеспечение согласованности данных между различными микросервисами может быть сложной задачей. Использование распределенных транзакций или механизмов, таких как Saga, может помочь, но добавляет дополнительную сложность.

Заключение

Микросервисная архитектура предоставляет значительные преимущества в масштабируемости и гибкости, но требует тщательного планирования и управления для преодоления возникающих сложностей.

Этот подход особенно полезен для крупных и быстро растущих приложений, где преимущества масштабируемости и независимого развертывания перевешивают сложности управления распределенной системой.
👍3
Советы по переходу от монолитной архитектуры к микросервисам

Переход от монолитной архитектуры к микросервисам может значительно улучшить масштабируемость и гибкость вашего приложения. Однако этот процесс требует тщательного планирования и обдуманных шагов. Вот несколько советов, которые помогут вам успешно осуществить этот переход.

1. Понимание мотивации и целей


Прежде чем начинать переход, четко определите, зачем вам нужны микросервисы. Основные преимущества включают:

Масштабируемость: Возможность масштабировать отдельные компоненты независимо.
Гибкость: Упрощение внедрения новых технологий и инструментов для различных частей системы.

Устойчивость: Ошибки в одном сервисе не приводят к сбоям всей системы.

2. Анализ и декомпозиция монолита


Начните с анализа существующего монолита. Определите ключевые компоненты и зависимости между ними. Идентифицируйте наиболее критичные и часто изменяемые части системы, которые имеют смысл выделить в отдельные сервисы.

Если у вас есть приложение для электронной коммерции, можно выделить следующие микросервисы:

Управление пользователями (User Service)
Каталог товаров (Product Catalog Service)
Обработка заказов (Order Processing Service)
Платежи (Payment Service)

3. Определение границ микросервисов


Четко определите границы микросервисов на основе бизнес-функций и данных. Старайтесь минимизировать межсервисные взаимодействия и избегайте дублирования данных.

4. Выбор технологий и инструментов


Выберите технологии и инструменты, которые будут поддерживать разработку и эксплуатацию микросервисов. Рассмотрите использование контейнеров (например, Docker) и оркестраторов контейнеров (например, Kubernetes) для упрощения управления сервисами.

Использование Docker для упаковки микросервисов и Kubernetes для их оркестрации.

5. Постепенная миграция


Переходите к микросервисам постепенно, начиная с наименее критичных и наиболее изолированных частей системы. Это позволит снизить риски и быстро получать обратную связь.

Начните с миграции службы аутентификации и авторизации в отдельный микросервис, а затем переходите к более сложным компонентам.

Еще 5 советов дам в следующем посте 👇
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Советы по переходу от монолитной архитектуры к микросервисам

1. Обеспечение взаимодействия между сервисами


Используйте API Gateway для управления запросами к различным микросервисам и обеспечения единой точки входа. Рассмотрите использование брокеров сообщений (например, RabbitMQ или Kafka) для асинхронного взаимодействия между сервисами.

2. Обеспечение мониторинга и логирования


Настройте системы мониторинга и логирования для отслеживания состояния микросервисов и быстрого выявления проблем. Инструменты вроде Prometheus, Grafana и ELK Stack помогут вам в этом.

Использование Prometheus для мониторинга метрик и Grafana для визуализации данных.

3. Управление данными


Рассмотрите подходы к управлению данными в микросервисной архитектуре. Возможны два подхода:

Синхронный: Использование API для взаимодействия между сервисами.
Асинхронный: Использование событий и очередей сообщений для передачи данных между сервисами.

4. Обеспечение безопасности


Микросервисная архитектура требует дополнительных мер безопасности:

Ограничение доступа к микросервисам.
Аутентификация и авторизация на уровне API Gateway.
Шифрование данных в транзите и на хранении.

5. Поддержка культуры DevOps


Микросервисы требуют тесного взаимодействия между командами разработки и эксплуатации. Поддерживайте культуру DevOps, чтобы обеспечить автоматизацию CI/CD процессов и быстрое внедрение изменений.

Заключение


Переход от монолитной архитектуры к микросервисам — это сложный процесс, требующий тщательного планирования и обдуманных шагов. Четко определяйте цели, постепенно декомпозируйте систему, выбирайте правильные инструменты и технологии, обеспечивайте мониторинг и безопасность. Следуя этим советам, вы сможете успешно реализовать переход и получить все преимущества микросервисной архитектуры.
👍2
Обзор очередей сообщений и их значимость в масштабируемых системах

Очереди сообщений играют ключевую роль в построении масштабируемых и надежных систем. Они обеспечивают асинхронное взаимодействие между различными компонентами приложения, что позволяет улучшить производительность и устойчивость системы.

1. Что такое очередь сообщений?


Очередь сообщений — это инфраструктурный компонент, который позволяет системам обмениваться данными в асинхронном режиме. Сообщения отправляются в очередь одним компонентом (производителем) и извлекаются другим компонентом (потребителем) в удобное для него время.

2. Преимущества использования очередей сообщений


Асинхронность: Очереди позволяют компонентам системы работать независимо друг от друга. Производитель может отправлять сообщения в очередь и продолжать работу, не дожидаясь их обработки потребителем.

Масштабируемость: Очереди облегчают масштабирование системы. Можно легко добавлять новых потребителей для обработки большего объема сообщений.

Устойчивость: Очереди повышают устойчивость системы к сбоям. Если потребитель выходит из строя, сообщения остаются в очереди и будут обработаны, когда потребитель восстановится.

Управление нагрузкой: Очереди помогают сглаживать пиковые нагрузки, равномерно распределяя их во времени.

3. Основные паттерны использования очередей сообщений


Очередь задач: Производители отправляют задачи в очередь, а потребители извлекают их для выполнения. Это помогает равномерно распределять нагрузку и улучшает устойчивость системы.

Публикация/подписка: Производитель отправляет сообщения в тему, и все подписчики этой темы получают копию сообщения. Это удобно для широковещательных уведомлений и событий.

Задержка сообщений: Сообщения могут быть отложены на определенное время перед доставкой потребителю. Это полезно для реализации отложенных задач и ретрай-логики.

В следующем посте разберем Популярные системы очередей сообщений и рассмотрим Практические рекомендации 👇
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
4. Популярные системы очередей сообщений


RabbitMQ: Надежная и гибкая система очередей сообщений с поддержкой различных паттернов взаимодействия и множеством плагинов для расширения функциональности.

# Пример использования RabbitMQ
import pika

# Установка соединения и создание канала
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

# Объявление очереди
channel.queue_declare(queue='hello')

# Отправка сообщения
channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!')
print(" [x] Sent 'Hello World!'")

# Закрытие соединения
connection.close()


Apache Kafka: Распределенная платформа потоковой передачи данных, разработанная для обработки больших объемов данных в режиме реального времени. Подходит для больших распределенных систем.

# Пример использования Kafka
from kafka import KafkaProducer

producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092')

# Отправка сообщения
producer.send('test', b'Hello, Kafka!')
producer.flush()


Amazon SQS: Управляемая служба очередей сообщений от AWS, которая обеспечивает надежное, масштабируемое и экономичное решение для обмена сообщениями.

# Пример использования Amazon SQS
import boto3

sqs = boto3.client('sqs')

# Создание очереди
queue_url = sqs.create_queue(QueueName='test_queue')['QueueUrl']

# Отправка сообщения
sqs.send_message(QueueUrl=queue_url, MessageBody='Hello, SQS!')


5. Практические рекомендации


Мониторинг и логирование: Настройте мониторинг и логирование для отслеживания состояния очередей и сообщений.

Ретрай-логика: Реализуйте логику повторных попыток для обработки неудачных сообщений.

Управление ошибками: Обработайте сообщения, которые не могут быть обработаны после нескольких попыток, и переместите их в отдельную очередь для дальнейшего анализа.

Очереди сообщений являются важным компонентом для построения масштабируемых и устойчивых систем. Они позволяют улучшить производительность, обеспечить асинхронное взаимодействие и гибкость в управлении нагрузкой. Использование таких систем, как RabbitMQ, Apache Kafka и Amazon SQS, помогает создавать надежные и эффективные решения, соответствующие требованиям современных приложений.
👍21