⚙️ В микросервисах всё рушится не тогда, когда ломается код, а когда ломается конфигурация. Один неверный параметр — и вместо отказоустойчивости получаете каскадный сбой.

На открытом уроке вы узнаете, как централизованное управление настройками помогает системе оставаться живой, даже когда всё вокруг падает.
Разберём etcd, Zookeeper, Consul, а также практику автоматического обновления конфигураций без остановки сервисов.

❗️ Мы покажем, как микросервисы на Go могут адаптироваться к сбоям и изменениям в реальном времени, и какие паттерны делают архитектуру по-настоящему устойчивой.

📆 5 ноября в 20:00 МСК. Открытый вебинар проходит в преддверии старта курса «Микросервисы на Go».

➡️ Регистрируйтесь и разберитесь, как не дать своим сервисам “упасть” из-за одной строки в конфиге: https://otus.pw/nCas/?erid=2W5zFJF6ybe

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Интенсив по очередям: Kafka & NATS

Асинхронное взаимодействие и очереди — невероятно широкая тема, и абсолютно обязательная к изучению всем, кто интересуется архитектурой. Разработчику важно понимать архитектурные особенности, сильные и слабые стороны компонент, на базе которых строится архитектура.

🌐 В программе курса:

▪️Асинхронное взаимодействие с помощью очередей: подходы, свойства, гарантии
▪️Какие бывают очереди, основные системы очередей, на какие свойства и требования смотреть при выборе
▪️Как конфигурировать и управлять системами очередей
▪️Архитектура Apache Kafka, streams, topics, конфигурации от минимального single instance до production grade кластера с отказоустойчивостью
▪️Архитектуры NATS, pub/sub, req/res, streaming, кластер, суперкластер, федерация, edge.

Всё в формате «живых» онлайн-сессий (лекции, брейнштормы, демо).

🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands.io, наш канал. Автор курса — Владимир Перепелица, эксперт по большим проектам, очередям и Tarantool, Solution Architect в Exness, создатель S3 в VK Cloud, регулярный спикер и член ПК конференций Highload. 

🗓 Старт курса 11 ноября . Изучить программу и записаться можно здесь. 

Ждём вас!

Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqwWjVHh

🛠 Как Go понимает ваш код: разбор статьи «The Go Parser»

Внутри компилятора Go после лексера идёт следующий этап - парсер. Он принимает поток токенов и превращает его в абстрактное синтаксическое дерево (AST).

Что делает парсер
- проверяет соответствие кода грамматике Go
- строит AST: функции, выражения, блоки, импорты
- готовит структуру для семантического анализа и генерации кода

Как он работает
- читает токены и смотрит вперёд (lookahead), чтобы решить, что разбирать
- вызывает функции вроде parseFile / parseDecl / parseExpr
- следит за областями видимости и комментариями
- начинает с package → imports → объявления

Пример: даже простой hello-world превращается в дерево, где есть узлы для пакета, функции main, вызова fmt.Println и строкового литерала. Это и есть «скелет» программы, который потом пройдёт проверку типов и оптимизации.

Парсер - это фундамент. Он ловит синтаксические ошибки, создаёт структуру рассуждений для компилятора и позволяет инструментам понимать код как данные. Это точка входа в мир статического анализа и построения своих утилит.

👉 Подробнее

@Golang_google

⚡️ Новое исследование, опубликованное в Nature, показывает: языковые модели по-прежнему путают «знание» и «убеждение», смешивая факты и выдумку.

Авторы представили новый бенчмарк KaBLE - 13 тыс. вопросов, 13 задач, 24 протестированные модели — и обнаружили серьёзные провалы в сценариях «ложное убеждение от первого лица».

KaBLE проверяет, понимает ли модель:
- кто что знает,
- кто только верит,
- и соответствует ли утверждение реальности.

На задачах ложного убеждения от первого лица:
- GPT-4o падает с 98.2% до 64.4%,
- DeepSeek R1 — с ~90% до 14.4%.

Это значит, что модели выглядят умными в одной формулировке задач, но ломаются в той, которая ближе к реальному общению пользователей («я думаю…», «я верю…»).

Для ложного убеждения от третьего лица новые модели дают ~95%, старые ~79%,
но у задач от первого лица результаты проседают до 62.6% и 52.5% соответственно.

Разрыв указывает на *атрибутивное смещение*: модель приписывает говорящему фактическое знание, а не различает его убеждения и реальность.

Исследователи также проверили рекурсивные знания — «кто знает, что кто-то знает…».
Новые модели решают многие случаи, но их логические шаги нестабильны и выглядят как сложное сопоставление паттернов, а не как уверенное правило рассуждения.

Итог: LLM всё ещё слабо различают знание, убеждение и факты — особенно когда человек говорит о себе.

nature.com/articles/s42256-025-01113-8

Параллелизм — одно из главных преимуществ Go, но без понимания горутин и каналов код быстро превращается в хаос. Если вы хотите наконец разобраться, как работает многопоточность “по-гошному” — добро пожаловать на открытый урок OTUS.

📗На вебинаре вы узнаете, как запускать тысячи задач одновременно без перегрузки процессора, почему горутины дешевле потоков и как безопасно обмениваться данными через каналы. Разберём типичные ошибки новичков — утечки, блокировки и deadlock-и — и покажем, как их избегать.

❗️После урока вы поймёте базовую механику конкурентности в Go и сможете уверенно использовать её для создания быстрых и надёжных приложений.

 📆 10 ноября в 20:00 МСК. Открытый вебинар проходит в преддверии старта курса «Golang Developer. Basic». 

👉Регистрируйтесь и начните понимать Go не на уровне “синтаксиса”, а на уровне процессов: https://otus.pw/J1TbR/?erid=2W5zFHDKw4k

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Как реализовать Outbox-паттерн в Go

Outbox - один из самых надёжных способов синхронизировать запись в базу и отправку события, чтобы не потерять сообщения при сбоях. Он объединяет бизнес-операцию и создание события в одну транзакцию, а затем отдельный воркер безопасно публикует это событие в брокер.

Как это работает:
- в той же транзакции, где создаёте данные (например, заказ), записываете событие в таблицу outbox
- фоновый процесс периодически выбирает pending-записи через FOR UPDATE SKIP LOCKED
- отправляет событие в брокер
- помечает запись как обработанную

Так достигается атомарность: либо и данные, и событие записаны, либо ничего.
Для Go обычно используют связку Postgres + транзакции + отдельный dispatcher-воркер.

Идеально подходит для микросервисов, e-commerce и всего, что живёт на событиях.

https://packagemain.tech/p/how-to-implement-the-outbox-pattern-in-golang