🔒 Оптимистическая vs пессимистическая блокировка: как выбрать и не пожалеть

Что произойдет, если несколько пользователей одновременно начнут менять одни и те же данные? Скорее всего — потеря изменений и ошибки.

Чтобы этого избежать, в системах используются блокировки: пессимистические — когда конфликтам не дают случиться, и оптимистические — когда система проверяет их только перед сохранением.

Разбираемся, как работают блокировки и какая из них лучше подойдет твоему приложению.

🔗 Читать статью

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

💡 Что посмотреть: топ-3 курса для дата-сайентистов

1️⃣ Numpy For Machine Learning — освоение основ работы с массивами и математическими операциями в Python для анализа данных.

2️⃣ Scikit-Learn Tutorials - Master Machine Learning — подробное руководство по машинному обучению с использованием одного из самых популярных Python-библиотек.

3️⃣ Pandas For Machine Learning — курс по обработке и анализу данных с помощью Pandas, ключевого инструмента для работы с данными.

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

Мопс за 900 вдобавок

🏃‍♀️ Proglib Academy

#развлекалово

⚡️Redis — не единственный выбор: 3 достойные замены

Redis — это мощный инструмент для работы с данными в памяти, который часто используется как кэш, база данных или брокер сообщений. Однако в некоторых случаях другие решения могут оказаться более подходящими:

⭐ Dragonfly

Dragonfly — это современное высокопроизводительное хранилище данных в памяти, которое позиционируется как замена Redis. Оно предлагает лучшую производительность и масштабируемость, особенно для задач с высокой нагрузкой. Dragonfly поддерживает протокол Redis, что делает переход на него практически безболезненным.

✔️ Плюсы:

— Высокая производительность
— Полная совместимость с Redis
— Эффективное использование ресурсов.

⭐ KeyDB

KeyDB — это многопоточная версия Redis, которая использует несколько ядер процессора для повышения производительности. Он полностью совместим с Redis, поэтому вам не придется переписывать код при переходе.

✔️ Плюсы:

— Многопоточность для лучшей производительности
— Простота миграции с Redis
— Поддержка всех основных функций Redis.

⭐ Memcached

Memcached — это классическое решение для кэширования данных в памяти. Оно простое, надежное и отлично подходит для задач, где требуется высокая скорость доступа к данным. Хотя Memcached уступает Redis в функциональности, он остается популярным выбором для кэширования.

✔️ Плюсы:

— Простота и минимализм
— Высокая скорость работы
— Широкая поддержка в экосистеме.

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

Что выведет код?

🔥 — 3
❤️ — 3.5
👍🏼 — Error

🏃‍♀️ Proglib Academy

#междусобойчик

🧠 Как выжать максимум из резюме на HeadHunter

Хорошее резюме — это только начало. Даже если вы профессионал, в поиске работы многое решает видимость анкеты в выдаче. А вот тут начинается борьба за внимание рекрутера.

⭐ Что помогает реально продвинуть резюме вверх:

— Автоподнятие и ручные апдейты
— Правильное имя файла резюме
— Ключевые слова, которых ищут HR
— Механика «откликов + запросы»
— И даже… использование разных браузеров (да-да)

🔗 Все 9 приёмов с примерами — в статье.

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

🥺 Оффер-мечты: реальная история из Reddit

Кажется, что «вкатиться в IT» без опыта и образования невозможно. Но вот свежий пример с Reddit:

💼 Из стюардессы — в DevOps

Обычная девушка работала стюардессой. В свободное время начала изучать AWS, SQL и API.
Постепенно перешла в авиационной компании на роль системного администратора, потом устроилась инженером поддержки.
Сегодня она уже на пути в DevOps/SRE, продолжает учиться и расширять навыки.

📈 Что сработало:

— начать с IT-ролей с низким порогом входа (поддержка, администрирование);
— учиться на реальных задачах, а не только по курсам;
— целенаправленно наращивать компетенции (облака, базы, автоматизация).

➡️ Вы только начинаете? Не страшно. Главное — делать шаги, пусть и маленькие. Результат всё равно придёт.

Proglib Academy #оффер_мечты

⌛️ VisualVM: мощный инструмент для мониторинга

⭐ Что умеет VisualVM

— Мониторинг JVM: позволяет отслеживать использование памяти (heap и non-heap), количество потоков, загрузку процессора и частоту сборки мусора. Также предоставляет данные в реальном времени.

— Профилирование: помогает определить, какие методы или участки кода потребляют больше всего ресурсов, а также сравнить затраты времени между различными частями приложения.

— Анализ дампов памяти: дает возможность загружать и исследовать heap-дампы для выявления утечек памяти или избыточного использования объектов.

— Трейсинг потоков: отслеживает состояние потоков, показывая, активны ли они, находятся в ожидании или блокируются.

— Расширения: поддерживает подключение плагинов, таких как интеграция с JConsole, мониторинг серверов приложений (например, Tomcat) и другие функции.

⭐ Как начать

1. Установить VisualVM. До 9 java он уже входит в JDK. Для более новых версий его можно скачать отдельно с официального сайта: VisualVM.

2. Запустить локальное приложение — для этого достаточно открыть VisualVM и выбрать активный процесс JVM.

3. Подключиться к приложению, чтобы начать мониторинг. Профилируйте наиболее загруженные части, например, выполнение запросов к базе данных, тяжелые вычисления или работу с потоками.

⭐ Когда использовать

— Проблемы с производительностью, такие как задержки или повышенное потребление памяти.
— Необходимость в оптимизации кода.
— Диагностика ошибок в многопоточных приложениях.
— Устранение утечек памяти.

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

🥺 Оффер-мечты: реальная история из Reddit

Кажется, что «вкатиться в IT» без опыта и образования невозможно. Но вот свежий пример с Reddit:

💼 Из поддержки / Linux — в DevOps

Один парень несколько лет работал как инженер поддержки и Linux / AIX администратор. Постепенно стал писать скрипты, автоматизировать задачи, изучать CI/CD и облака. В итоге устроился DevOps-инженером.

📈 Что сработало:

— старт с роли с низким порогом поддержка, Linux/системное администрирование
— добавление автоматизации и скриптов даже в рамках текущей работы
— целенаправленное изучение инфраструктуры, CI/CD и облачных сервисов
— постепенное продвижение по задачам и доказательство ценности

Proglib Academy #оффер_мечты

🎯 Промпт дня: оптимизация и повышение эффективности кода

Как найти узкие места в коде, улучшить производительность и при этом не потерять читаемость? Этот промпт поможет вам анализировать свой код и получать конкретные рекомендации для улучшения:

💬 Промпт:

Review the following code and identify potential performance bottlenecks, code smells, or maintainability issues. Suggest specific optimizations, refactorings, and best practices to improve efficiency and readability without changing functionality. If relevant, provide alternative code snippets that demonstrate improvements.

➡️ Что вы получите:

• Подсветку узких мест и проблемных участков
• Конкретные советы по оптимизации и рефакторингу
• Более чистый, поддерживаемый и быстрый код
• Примеры лучших практик и альтернативных решений

➡️ Как применять:

• Проверяйте код перед ревью или релизом
• Ищите оптимизации в критичных модулях и сервисах
• Обучайте команду лучшим практикам на конкретных примерах
• Используйте для обучения джунов на реальных кейсах

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст