Правильное исправление:
Anonymous Poll
89%
Order::with('customer')->latest()->take(100)->get();
0%
Увеличить max_execution_time
9%
Перейти на raw PDO
5%
Добавить индекс по email
Как реализовать защиту от потерянных обновлений в Doctrine?
Anonymous Poll
37%
Row-level locks SELECT ... FOR UPDATE всегда
51%
Поле версии (@Version) и OptimisticLockException при конфликте
12%
Триггеры в БД
5%
Крон, который чинит конфликты
После POST UI должен видеть своё изменение, но проекции обновляются асинхронно. Что корректнее?
Anonymous Poll
25%
Возвращать 200 и сразу читать из проекции
68%
Возвращать 202 Accepted + ссылку на статус, пока проекция не догонит
9%
Синхронно ждать репликации БД
0%
Увеличить TTL кэша
Письмо ушло, но транзакция откатилась. Что делать?
Anonymous Poll
5%
Ничего, это нормально
86%
Перенести отправку в afterCommit() или outbox
3%
Отменить транзакции в проекте
8%
Повысить уровень изоляции
Как задать экспоненциальную задержку ретраев в Job(Laravel)?
Anonymous Poll
22%
$delay = pow(2, $attempts) внутри handle()
52%
Свойство $backoff = [10, 30, 90] или метод backoff()
20%
Через .env: QUEUE_BACKOFF=exp
8%
Невозможно
Риск при прямой загрузке сущности по ID?
Anonymous Poll
20%
Нет рисков
63%
IDOR — доступ к чужим данным без авторизации
16%
SQL injection
5%
CSRF
Что делает Circuit Breaker в межсервисном вызове?
Anonymous Poll
3%
Повышает таймауты при ошибках
3%
Ломает соединение при первом таймауте
81%
Прерывает вызовы к деградирующему апстриму и даёт время на восстановление, с half-open проверками
13%
Балансирует по кругу
🔬 Вы когда-нибудь смотрели на код и думали: «Работает, но почему?»
А теперь представьте, что вы:
→ понимаете, почему модель учится слишком медленно или слишком быстро;
→ видите, какие данные реально влияют на предсказание, а какие — шум;
→ знаете, что происходит внутри нейронки.
4 декабря стартует курс «Математика для разработки AI-моделей».
Линал, оптимизация, матан, статистика — всё, что происходит внутри модели между input и output. Практика на Python. Живые разборы с экспертами из SberAI, ВШЭ, Wildberries&Russ.
3 задания + финальный проект. Без теории ради теории — только то, что реально используется в моделях.
🎁 Бонус: курс по школьной математике + тест (https://clc.to/Enohvw) уровня математики
👉 Записаться (https://clc.to/_p_6Pw)
А теперь представьте, что вы:
→ понимаете, почему модель учится слишком медленно или слишком быстро;
→ видите, какие данные реально влияют на предсказание, а какие — шум;
→ знаете, что происходит внутри нейронки.
4 декабря стартует курс «Математика для разработки AI-моделей».
Линал, оптимизация, матан, статистика — всё, что происходит внутри модели между input и output. Практика на Python. Живые разборы с экспертами из SberAI, ВШЭ, Wildberries&Russ.
3 задания + финальный проект. Без теории ради теории — только то, что реально используется в моделях.
🎁 Бонус: курс по школьной математике + тест (https://clc.to/Enohvw) уровня математики
👉 Записаться (https://clc.to/_p_6Pw)