Записки программиста

Не так давно мы с вами поднимали связку из Graphite, StatsD и CollectD. Сегодня же мы посмотрим, как писать какие-нибудь метрики во все это хозяйство из программы на Scala (или Java, разницы почти никакой). Также будет рассмотрена пара несложных приемов, которые вы можете найти полезными.

В свободное время я потихоньку раскуриваю OpenGL. Это у меня что-то вроде нового хобби. Как кто-то из вас может помнить, когда-то я уже пробовал играться с OpenGL на Haskell. Однако использовать тамошний ни на что не похожий и практически не документированный DSL оказалось слишком сложной задачей для меня, и от затеи пришлось отказаться.

Со Scala я начал играться еще в марте 2013-го года. Но тогда я писал на ней только hello world’ы на 100-200 строк кода. Писать настоящий, боевой, код на Scala я начал только год назад. Само собой разумеется, это совсем другой опыт по сравнению с написанием hello world’ов. В данной заметке я поделюсь своими впечатлениями от использования Scala, расскажу про сильные и слабые стороны языка, и так далее.

CloudSearch является сервисом полнотекстового поиска в облаке Amazon’а. То есть, что-то вроде ElasticSearch или Solr, который не обязательно понимать, главное любить и кормить вовремя не нужно настраивать и поддерживать, главное вовремя оплачивать. В этой заметке будет показан простой пример использования Amazon CloudSearch на языке Scala.

Ни одно серьезное приложение не обходится без логирования, будь то сайтик, GUI или даже что-нибудь под Android. В мире Java ситуация с логированием на первый взгляд несколько запутанная. Есть какие-то SLF4J, какой-то Logback, зачем-то нужно создавать XML-файлы, вот это все. Но, как это часто бывает, если сесть, и не спеша во всем разобраться, на самом деле все оказывается очень просто и логично.

Я потихоньку слежу за развитием языка Go и в последнее время он начинает нравится мне все больше и больше. Недавно дошли руки написать небольшую программку, генерирующую шоуноты к подкасту по списку ссылок. Ну и, поскольку это все-таки Go, программка была сделана многопоточной.

Некоторое время назад мы с вами успешно разобрались, что такое Cassandra, а также как установить и настроить Cassandra-кластер в облаке от Amazon. В чем мы не разобрались, это в том, как использовать Cassandra в наших программах. Настало время исправить столь вопиющую несправедливость!

В опросе, ссылка на который была приведена в предыдущих «находках в сети», всего приняло участие более 500 человек. Из них 93% проголосовали за то, что линкоблог нужен и закрывать его нельзя. А значит, в обозримом будущем в начале каждого нового месяца вас ждет очередная подборка интересных ссылок. Предыдущие выпуски: июнь 2015, май 2015, апрель 2015, март 2015.

В этот раз я сосредоточил свое внимание на книгах, посвященных Cassandra и Couchbase, так как мне это сейчас нужно по работе. Но также не обошлось без книг и на другие интересные темы. Предыдущие мои рецензии на прочитанные книги вы найдете здесь: одиннадцатый десяток, десятый десяток, девятый десяток, восьмой десяток.

Property-based тесты — довольно простая, но очень полезная штука. Идея в следующем. Вы описываете инвариант в стиле «для любых данных, таких, что … выполняется условие …». При этом, в отличие от обычных тестов, вы не задаете явно все тестовые примеры, а только описываете свойства, которым они должны удовлетворять. Сами же примеры генерируются автоматически фреймворком для property-based тестирования. Если после определенного числа прогонов со случайными данными, удовлетворяющих описанию, условие действительно выполняется, тест считается пройденным. Иначе фреймворк пытается как можно сильнее сжать (shrink) пример, на котором тест завалился, после чего выводит его и завершает тест с ошибкой.