Форум программистов, компьютерный форум, киберфорум
Mr. Docker
Войти
Регистрация
Восстановить пароль

Лучшие приёмы и практики CI/CD пайплайнов

Запись от Mr. Docker размещена 12.03.2025 в 09:48
Показов 1238 Комментарии 0

Нажмите на изображение для увеличения
Название: 6b276475-fc74-49c8-9019-44dc98ed1a9c.jpg
Просмотров: 45
Размер:	192.7 Кб
ID:	10371
CI/CD пайплайны — это полноценная методология, обеспечивающая автоматизацию процессов сборки, тестирования и развертывания кода. По сути, они представляют собой набор практик, направленных на устранение болевых точек в процессе доставки ПО путем автоматизации ручных процессов.

Но какие конкретно проблемы решает правильно настроенный CI/CD пайплайн? Во-первых он значительно сокращает время между написанием кода и его выводом в продакшн. Согласно исследованию DevOps Research and Assessment (DORA), высокоэффективные команды способны выполнять развертывание в 46 раз чаще, чем их низкоэффективные коллеги, во многом благодаря внедрению CI/CD практик. Во-вторых автоматизированные процессы снижают вероятность ошибок, вызванных человеческим фактором. Когда процессы сборки и тестирования автоматизированы, разработчики получают более быструю обратную связь о проблемах в коде, что позволяет исправлять их до того, как они достигнут продакшн-среды. В-третьих, CI/CD пайплайны способствуют стандартизации процессов разработки внутри команды. Они вынуждают разработчиков следовать определенным правилам и практикам, что в свою очередь приводит к более согласованной и качественной кодовой базе. В-четвертых, они обеспечивают повышенную прозрачность разработки. Каждый участник команды может видеть статус сборок, результаты тестов и получать уведомления при возникновении проблем, что способствует более тесному сотрудничеству и быстрому решению проблем.

Фундамент качественного CI/CD



Построение надежного CI/CD пайплайна начинается с создания прочного фундамента. Как в архитектуре здания, где слабый фундамент грозит обрушением всей конструкции, так и в CI/CD недостаточно продуманная основа может привести к проблемам в будущем. Особенно когда проект растет, а требования к скорости доставки и качеству кода становятся все выше.

Архитектурные принципы построения



Первое, с чего стоит начать при создании CI/CD пайплайна — определение четких архитектурных принципов. Хороший пайплайн должен быть не просто набором скриптов, а полноценной архитектурной единицей с четко определенными входами, выходами и ответственностями. Принцип модульности играет ключевую роль. Вместо создания монолитного пайплайна, где все этапы жестко связаны между собой, стоит разделить его на независимые модули. Это позволит легко заменять или модифицировать отдельные компоненты без влияния на всю систему. Например, вы можете изменить инструмент для статического анализа кода, не трогая при этом систему автоматического тестирования.

Не менее важен принцип идемпотентности — способности пайплайна давать одинаковый результат при одинаковых входных данных независимо от количества запусков. Это критично для обеспечения предсказуемости процесса и упрощения отладки при возникновении проблем. Принцип обратной совместимости тоже стоит учитывать. По мере эволюции вашего пайплайна неизбежно будут появляться новые версии с улучшенной функциональностью. Важно, чтобы эти изменения не нарушали работу существующих процессов и не требовали одновременного обновления всех связанных компонентов.

Баланс скорости и надежности



Один из самых сложных аспектов в построении CI/CD — нахождение правильного баланса между скоростью и надежностью. С одной стороны, быстрый фидбек критически важен для разработчиков. Чем быстрее они узнают о проблеме, тем легче и дешевле ее исправить. С другой стороны, поспешные проверки могут пропустить критические ошибки. Для решения этой дилеммы хорошо подходит многоуровневый подход. На первом уровне выполняются быстрые проверки: статический анализ кода, компиляция, базовые юнит-тесты. Эти проверки должны занимать не более нескольких минут и выявлять очевидные проблемы.

На следующем уровне запускаются более длительные, но и более тщательные тесты: интеграционные, нагрузочные, проверки безопасности. Они могут занимать десятки минут или даже часы, но запускаются реже — например, перед мержем в основную ветку разработки.

Финальный уровень — полное тестирование в среде, максимально близкой к продакшну. Здесь проверяется не только функциональность, но и такие аспекты как производительность, отказоустойчивость, совместимость с другими системами.

Стратегии управления ветками и их влияние на CI/CD процессы



Trunk-based development (TBD) — один из наиболее популярных подходов среди компаний, активно использующих CI/CD. При этом подходе все разработчики работают с одной основной веткой git, регулярно (обычно несколько раз в день) интегрируя в неё свои изменения. Это минимизирует расхождения между кодовыми базами и упрощает автоматическую интеграцию. Компании вроде Netflix активно используют этот подход, интегрируя изменения в основную ветку несколько сотен раз в день.

Feature branching предполагает создание отдельной ветки для каждой новой функциональности. Этот подход может хорошо работать в сочетании с pull request, обеспечивая изоляцию незавершенных изменений от основной кодовой базы до момента их полной готовности. Однако он требует дополнительных усилий по управлению множеством веток и может приводить к "hell of merge" при длительной изоляции веток.

GitFlow — еще одна распространенная модель, предлагающая строгую структуру веток для различных этапов жизненного цикла (разработка, релиз, хотфиксы). Она хорошо подходит для проектов с запланированными релизами, но может быть избыточной для непрерывной доставки.

При выборе стратегии важно учитывать специфику вашего проекта, размер команды, частоту релизов и другие факторы. Нет универсального решения, подходящего для всех сценариев.

Интересно, что согласно исследованию State of DevOps, команды, использующие trunk-based development, демонстрируют более высокие показатели производительности по сравнению с командами, использующими длительные ветки функций. Это связано с тем, что частая интеграция способствует раннему выявлению конфликтов и проблем.

Принципы "всё как код" (Infrastructure as Code, Pipeline as Code)



Современный подход к CI/CD невозможен без принципа "все как код". Этот принцип подразумевает, что не только приложение, но и вся инфраструктура, конфигурации и сами пайплайны должны описываться в виде кода, храниться в системе контроля версий и проходить те же процессы проверки и валидации.

Infrastructure as Code (IaC) позволяет описывать инфраструктуру в декларативном виде, обеспечивая воспроизводимость сред разработки, тестирования и продакшн. Такой подход устраняет классическую проблему "у меня работает, но в продакшне не работает", поскольку все среды создаются по одним и тем же шаблонам. Кроме того, он обеспечивает возможность быстрого восстановления после сбоев и упрощает масштабирование инфраструктуры. Configuration as Code расширяет эту концепцию на настройки приложений и сервисов. Вместо ручного редактирования конфигурационных файлов или использования GUI-инструментов, все настройки хранятся в виде кода, что обеспечивает прозрачность изменений, возможность проверки и легкий откат в случае проблем.

Pipeline as Code — логичное продолжение этой философии. CI/CD пайплайны также должны описываться в виде кода, а не настраиваться через интерфейсы инструментов. Это обеспечивает версионирование пайплайнов, возможность их тестирования и повторного использования. Преимущества такого подхода очевидны: прозрачность, воспроизводимость, возможность аудита, простота масштабирования. Но есть и сложности. Требуются дополнительные навыки от команды, часто возникает необходимость в изучении специфичных DSL (Domain Specific Language) для разных инструментов, появляются новые точки отказа.

Тем не менее, практика показывает, что инвестиции в "все как код" окупаются многократно, особенно в долгосрочной перспективе. Компании, внедрившие эти принципы, отмечают сокращение времени на создание новых сред на 60-80% и значительное уменьшение числа ошибок, связанных с конфигурациями.

Azure Data Factory pipeline в compressed Parquet file: “java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space”
У меня есть Azure Data Factory; в ней Pipeline; в ней – Copy Data activity. Эта activity копирует данные из SQL Server (это source dataset) в Azure...

Артефакты из предыдущего pipeline
Всем привет! Подскажите пожалуйста: как получить доступ до артефактов с помощью кэша из предыдущего пайплайна (в пределах одного бранча). ...

Running a gulp pipeline without using gulp tasks
Привет всем, имею модуль для gulp, который юзает pipeline e.g. стартуется через gulp.src(bla bla bla).pipe(bla bla bla). Пытаюсь запустить...

Gitlab CI pipeline + Spring boot (запуск приложения и тесты)
Добрый день! У меня есть Spring Boot приложение и написанные для него тесты, которые нужно прогонять после запуска приложения. Я хочу, чтобы это...


Идеальное хранилище кода для CI/CD



Правильно организованный репозиторий кода — одна из ключевых составляющих эффективного CI/CD пайплайна. Монорепозиторий или мультирепозиторий? Этот выбор значительно влияет на структуру вашего пайплайна.

Монорепозиторий содержит весь код организации или проекта в одном хранилище. Такой подход используют гиганты вроде Google и Facebook. Главное преимущество — атомарность изменений, затрагивающих несколько компонентов. Когда разработчик меняет API и клиентский код, всё это фиксируется в одном коммите, что упрощает отслеживание зависимостей и предотвращает рассинхронизацию. Но монорепозиторий требует тщательного управления и может замедлять работу при очень больших объёмах кода.

Мультирепозиторный подход, где каждый компонент или сервис хранится в отдельном репозитории, обеспечивает лучшую изолированность. Команды могут работать полностью независимо, что упрощает параллельную разработку. Однако возникают сложности с синхронизацией версий зависимых компонентов. Для решения этой проблемы часто применяют семантическое версионирование и контракты между сервисами.

Автоматизация и бережливость в CI/CD



Автоматизация — сердце CI/CD, но не всё стоит автоматизировать сразу. Следуйте принципам бережливой разработки (Lean Development): начните с самых болезненных и частых операций, постепенно расширяя зону автоматизации. Первый шаг — определение главных проблем в процессе разработки. Это может быть частая ручная инсталляция среды, длительное тестирование или сложное развёртывание. Именно с этих мест стоит начинать автоматизацию.

Стратегия "постепенной автоматизации" часто оказывается эффективнее, чем попытка сразу создать "идеальный" пайплайн. Каждое улучшение должно приносить конкретную, измеримую пользу. Такой подход позволяет получать быструю отдачу от инвестиций в CI/CD и постоянно корректировать курс, основываясь на реальном опыте.

Гигиена коммитов и управление артефактами



Непрерывная интеграция предполагает частое внесение изменений в основную кодовую базу. Чтобы этот процесс не превратился в хаос, необходима строгая дисциплина коммитов. Атомарные коммиты — один из ключевых принципов. Каждый коммит должен представлять собой логически завершённое изменение, которое можно проверить независимо от других. Это упрощает ревью кода, откат изменений и понимание истории разработки.

Соглашения об именовании коммитов также критически важны. Семантическое версионирование коммитов (Conventional Commits) — популярный стандарт, который требует, чтобы сообщения коммитов следовали определённой структуре, например: тип(область): описание. Это не только улучшает читаемость истории, но и позволяет автоматически генерировать журналы изменений и определять следующую версию продукта.

Управление артефактами — ещё один важный аспект. Артефакты (скомпилированный код, докер-образы, пакеты) должны иметь уникальные идентификаторы и храниться в специализированных хранилищах. Важно обеспечить воспроизводимость сборок — каждый артефакт должен быть однозначно связан с исходным кодом и окружением, в котором он был создан.

Кэширование зависимостей и артефактов может значительно ускорить процесс сборки. Вместо загрузки одних и тех же библиотек при каждой сборке, можно хранить их локально и обновлять только при изменениях.

Эти практики закладывают фундамент для масштабируемого и надёжного CI/CD пайплайна, способного расти вместе с вашим проектом. Хорошо организованный пайплайн — не просто инструмент автоматизации, а стратегический актив, дающий команде возможность быстро и уверенно доставлять изменения в продакшн.

Технические практики



Теоретическая база — хорошо, но реальную ценность CI/CD создают конкретные технические практики. Именно они трансформируют абстрактные принципы в работающие пайплайны, которые ежедневно помогают командам разработки.

Автоматизация тестирования



Любой серьезный CI/CD пайплайн начинается с комплексного подхода к автоматизации тестирования. Без этого все остальные преимущества просто не имеют смысла, ведь доставляться будет непроверенный код.

Пирамида тестирования, предложенная Майком Коном, остается актуальной моделью для организации автоматических тестов. Согласно этой концепции, основу должны составлять быстрые и надежные модульные (юнит) тесты, охватывающие отдельные компоненты вашего кода. Следующий уровень — интеграционные тесты, проверяющие взаимодействие между компонентами. На вершине находятся end-to-end тесты, имитирующие поведение реальных пользователей.

В современных системах классическая пирамида часто трансформируется в "тестовый ромб", где увеличивается доля интеграционных тестов. Это особенно актуально для микросервисных архитектур, где взаимодействие между компонентами критично для функционирования системы.

Java
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
@Test
public void shouldProcessPayment() {
    // Подготовка данных
    PaymentRequest request = new PaymentRequest("4111111111111111", "12/25", "123", 100.00);
    
    // Вызов тестируемого метода
    PaymentResponse response = paymentService.processPayment(request);
    
    // Проверка результата
    assertTrue(response.isSuccessful());
    assertEquals("Approved", response.getStatus());
    assertNotNull(response.getTransactionId());
}
Посмотрите на этот простой пример юнит-теста. Он проверяет один конкретный сценарий обработки платежа. Такие тесты должны составлять основу вашей тестовой стратегии — они быстрые, изолированные и дают немедленную обратную связь.
Для интеграционных тестов все сложнее. Часто приходится поднимать реальные сервисы или их реалистичные имитации. В современных проектах на помощь приходят такие инструменты как Testcontainers, позволяющие запускать изолированные базы данных и другие зависимости непосредственно в контексте тестов.

Java
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
@Testcontainers
class OrderServiceIntegrationTest {
    @Container
    static PostgreSQLContainer<?> postgres = new PostgreSQLContainer<>("postgres:14")
            .withDatabaseName("test")
            .withUsername("test")
            .withPassword("test");
    
    @BeforeAll
    static void setup() {
        System.setProperty("spring.datasource.url", postgres.getJdbcUrl());
        System.setProperty("spring.datasource.username", postgres.getUsername());
        System.setProperty("spring.datasource.password", postgres.getPassword());
    }
    
    @Test
    void shouldCreateOrder() {
        // Реальное взаимодействие с базой данных в контейнере
    }
}
Для end-to-end тестирования часто используются инструменты вроде Selenium, Cypress или Playwright. Они позволяют имитировать взаимодействие реального пользователя с системой, включая клики, ввод текста и проверку отображаемого контента.

Практики параллельного запуска тестов для оптимизации времени



Количество тестов растет пропорционально размеру проекта, и без правильной организации время выполнения может стать узким местом всего CI/CD пайплайна. Параллелизация выполнения тестов — ключевой метод борьбы с этой проблемой. Простейший подход — разделение тестов на независимые наборы, которые можно выполнять одновременно. Это особенно эффективно для юнит-тестов, которые по определению не должны зависеть друг от друга.

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    strategy:
      matrix:
        shard: [1, 2, 3, 4]
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Set up JDK 17
        uses: actions/setup-java@v3
        with:
          java-version: '17'
          distribution: 'temurin'
      - name: Test with Maven
        run: mvn test -Dsurefire.includePercentage=25 -Dsurefire.shardNumber=${{ matrix.shard }}
Этот пример конфигурации GitHub Actions демонстрирует распараллеливание тестов на четыре потока. Каждый поток выполняет примерно 25% от общего количества тестов.

Для интеграционных и end-to-end тестов ситуация сложнее, так как они часто требуют общих ресурсов и могут влиять друг на друга. Здесь помогают методы изоляции окружения: отдельные базы данных или схемы для каждого параллельного потока, изолированные очереди сообщений и т. д. Интересный подход в современных CI/CD системах — динамическое распределение ресурсов. Тяжелые тесты получают больше вычислительных мощностей, а легкие группируются для эффективного использования ресурсов.

Управление конфигурациями



В мире микросервисов и облачных развертываний управление конфигурациями становится самостоятельной технической дисциплиной. Различные окружения (разработка, тестирование, продакшн) требуют различных настроек, и ручное управление этими различиями быстро становится неподъемной задачей.

Первый принцип эффективного управления конфигурациями — явное отделение кода от конфигурации. Приложение не должно содержать жестко закодированных параметров, зависящих от окружения. Вместо этого все такие параметры должны загружаться из внешних источников: переменных окружения, конфигурационных файлов или специализированных сервисов.

Java
1
2
3
4
5
6
7
8
@ConfigurationProperties(prefix = "payment")
public class PaymentConfiguration {
    private String apiUrl;
    private String apiKey;
    private int timeout;
    
    // Геттеры и сеттеры
}
В этом примере Spring Boot приложение загружает конфигурацию из внешних источников, без жесткого кодирования значений.
Второй принцип — версионирование конфигураций. Изменения в конфигурации должны отслеживаться так же тщательно, как изменения в коде. Это позволяет аудировать изменения и откатываться к предыдущим версиям в случае проблем.
Для управления секретами (пароли, API-ключи, токены) лучше использовать специализированные решения вроде HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager или Kubernetes Secrets. Эти инструменты не только безопасно хранят чувствительные данные, но и предоставляют механизмы контроля доступа, аудита и ротации секретов.

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: api-credentials
type: Opaque
data:
  username: YWRtaW4=  # base64-encoded "admin"
  password: cGFzc3dvcmQxMjM=  # base64-encoded "password123"
Это пример определения секрета в Kubernetes. Обратите внимание, что значения закодированы в base64, но это не обеспечивает реальной защиты — для полноценной безопасности нужны дополнительные меры.
Еще один популярный подход — Feature Toggles (или Feature Flags). Он позволяет включать и выключать функциональность без изменения кода, что упрощает постепенное развёртывание и A/B тестирование.

Java
1
2
3
4
5
if (featureToggleService.isEnabled("new-payment-flow")) {
    return newPaymentProcessor.process(payment);
} else {
    return legacyPaymentProcessor.process(payment);
}
Этот простой фрагмент демонстрирует использование Feature Toggle для постепенного перехода на новую систему обработки платежей. В зависимости от конфигурации, пользователи будут направляться либо на старый, либо на новый процессор.

Управление секретами и чувствительными данными в пайплайнах



Безопасное хранение и использование секретов — обязательное условие для надежного CI/CD пайплайна. Никогда не следует хранить чувствительные данные (пароли, ключи API, токены доступа) в репозиториях кода, даже если они приватные.
Большинство современных CI/CD платформ предоставляют встроенные механизмы для управления секретами. Например, GitHub Actions позволяет определять секреты на уровне репозитория или организации, которые затем можно использовать в рабочих процессах без раскрытия их значений.

YAML
1
2
3
4
5
6
7
jobs:
  deploy:
    steps:
      - name: Deploy to production
        env:
          API_KEY: ${{ secrets.PRODUCTION_API_KEY }}
        run: ./deploy.sh
Для более продвинутых сценариев рекомендуется интеграция с полноценными системами управления секретами. Например, можно настроить пайплайн таким образом, чтобы он получал секреты из HashiCorp Vault прямо перед их использованием:

Bash
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
#!/bin/bash
# Получаем токен для доступа к Vault
VAULT_TOKEN=$(vault write -field=token auth/approle/login \
  role_id=${ROLE_ID} secret_id=${SECRET_ID})
 
# Получаем секрет
API_KEY=$(VAULT_TOKEN=${VAULT_TOKEN} vault read -field=value secret/api-key)
 
# Используем секрет для деплоя
echo "Deploying with API key: ${API_KEY}"
Такой подход обеспечивает не только безопасное хранение, но и временное ограничение доступа к секретам, а также подробное логирование каждого обращения.

Мониторинг и обратная связь



Непрерывный мониторинг — необходимый компонент успешного CI/CD пайплайна. Без полной видимости процессов невозможно выявлять проблемы на ранних стадиях и принимать обоснованные решения по улучшению.
Мониторинг CI/CD пайплайнов многослоен и должен охватывать различные аспекты:
1. Здоровье самого пайплайна — время выполнения этапов, процент успешных сборок, частота прерываний.
2. Качество кода — покрытие тестами, результаты статического анализа, соответствие стандартам.
3. Производительность приложения — время отклика, использование ресурсов, количество ошибок.

Java
1
2
3
4
@Timed(value = "payment_processing_time", description = "Time taken to process payment")
public PaymentResponse processPayment(PaymentRequest request) {
    return paymentGateway.charge(request.getAmount(), request.getCardDetails());
}
В этом примере используется аннотация для автоматического измерения времени выполнения метода обработки платежа. Такие метрики могут автоматически собираться и анализироваться системой мониторинга.

Dashboards визуализируют собранные данные и делают их доступными всей команде. Эффективная панель мониторинга должна бросаться в глаза при возникновении проблем, но не перегружать информацией в штатных ситуациях. Графики тренда часто оказываются полезнее абсолютных значений — они позволяют заметить постепенные деградации производительности.

Система оповещений строится поверх мониторинга. Важно настроить оповещения так, чтобы они были действенными и не вызывали "усталость от тревог" (alert fatigue). Хорошая практика — разделять оповещения на срочные (требующие немедленной реакции) и несрочные (информирующие о потенциальных проблемах).

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
# Пример правила оповещения в Prometheus
groups:
name: pipeline_alerts
  rules:
  - alert: PipelineFailureRate
    expr: sum(rate(pipeline_runs_failed_total[15m])) by (project) / sum(rate(pipeline_runs_total[15m])) by (project) > 0.1
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "Pipeline failure rate high for {{ $labels.project }}"
      description: "Pipeline failure rate is {{ $value | humanize }} over the last 15 minutes"
Эффективные пайплайны также требуют постоянной настройки на основе собираемых данных. Если какой-то тест часто ломается случайным образом, возможно, его стоит пересмотреть. Если сборка занимает слишком много времени, стоит исследовать возможности оптимизации. Принцип "постоянного улучшения" (continuous improvement) — естественное продолжение CI/CD. Регулярно анализируйте производительность пайплайнов и экспериментируйте с улучшениями. Даже небольшое ускорение, умноженное на количество сборок в день, может дать значительный выигрыш в продуктивности команды. Автоматизированное тестирование самих пайплайнов — часто упускаемая, но важная практика. CI/CD пайплайны тоже код, и к нему применимы те же принципы тестирования, рефакторинга и код-ревью. Пишите тесты для ваших пайплайнов и регулярно проверяйте их надежность.

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
# Тест для GitHub Actions workflow
name: Test Workflow
 
on: [pull_request]
 
jobs:
  test_workflow:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Set up act
        run: |
          curl -s [url]https://raw.githubusercontent.com/nektos/act/master/install.sh[/url] | sudo bash
      - name: Test workflow with act
        run: act -j build -W .github/workflows/build.yml --dry-run
Этот пример демонстрирует использование инструмента "act" для локального тестирования GitHub Actions workflows. Подобные тесты могут предотвратить поломку CI/CD пайплайна при внесении изменений.

Наконец, обеспечьте вашему CI/CD пайплайну необходимую инфраструктуру. Неадекватные вычислительные ресурсы могут превратить отлаженный процесс в бутылочное горлышко для всей разработки. Рассмотрите масштабируемые решения, которые могут выделять ресурсы по требованию — будь то самоуправляемый кластер или облачный сервис.

Примеры реализаций



Рассмотрим, как концепции CI/CD воплощаются в жизнь на практике в различных технологических стеках и архитектурах.

Решения для различных технологических стеков



Java-приложения с Spring Boot



Java-экосистема предлагает множество инструментов для построения эффективных CI/CD пайплайнов. Вот пример базового пайплайна для типичного Spring Boot приложения с использованием GitHub Actions:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
name: Spring Boot CI/CD
 
on:
  push:
    branches: [ main, develop ]
  pull_request:
    branches: [ main, develop ]
 
jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    
    steps:
    - uses: actions/checkout@v3
    
    - name: Set up JDK 17
      uses: actions/setup-java@v3
      with:
        java-version: '17'
        distribution: 'temurin'
        cache: maven
    
    - name: Build with Maven
      run: mvn -B package --file pom.xml
    
    - name: Run tests
      run: mvn test
    
    - name: Static code analysis
      run: mvn sonar:sonar -Dsonar.projectKey=myorg_myapp -Dsonar.organization=myorg -Dsonar.host.url=https://sonarcloud.io
    
    - name: Build Docker image
      run: |
        docker build -t myorg/myapp:${{ github.sha }} .
        docker tag myorg/myapp:${{ github.sha }} myorg/myapp:latest
    
    - name: Push Docker image
      if: github.ref == 'refs/heads/main'
      run: |
        echo ${{ secrets.DOCKER_PASSWORD }} | docker login -u ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }} --password-stdin
        docker push myorg/myapp:${{ github.sha }}
        docker push myorg/myapp:latest
Этот пайплайн автоматизирует сборку, тестирование и анализ кода для Java-приложения. При пуше в основную ветку он также собирает Docker-образ и отправляет его в реестр.

JavaScript и Node.js



Фронтенд-разработка имеет свою специфику при настройке CI/CD. Вот пример пайплайна для типичного React-приложения:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
name: React App CI/CD
 
on:
  push:
    branches: [ main ]
  pull_request:
    branches: [ main ]
 
jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    
    steps:
    - uses: actions/checkout@v3
    
    - name: Setup Node.js
      uses: actions/setup-node@v3
      with:
        node-version: '16'
        cache: 'npm'
    
    - name: Install dependencies
      run: npm ci
    
    - name: Lint
      run: npm run lint
    
    - name: Test
      run: npm test -- --coverage
    
    - name: Build
      run: npm run build
    
    - name: Deploy to S3
      if: github.ref == 'refs/heads/main'
      uses: jakejarvis/s3-sync-action@master
      with:
        args: --delete
      env:
        AWS_S3_BUCKET: ${{ secrets.AWS_S3_BUCKET }}
        AWS_ACCESS_KEY_ID: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
        AWS_SECRET_ACCESS_KEY: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
        SOURCE_DIR: 'build'
Отличие этого пайплайна — наличие специфичных для JavaScript этапов, таких как линтинг, и различная стратегия деплоя (статический хостинг в S3 вместо запуска контейнеров).

Python и Django



Python-приложения имеют свои особенности в CI/CD:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
name: Django CI/CD
 
on:
  push:
    branches: [ main, dev ]
  pull_request:
    branches: [ main ]
 
jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    
    services:
      postgres:
        image: postgres:13
        env:
          POSTGRES_USER: postgres
          POSTGRES_PASSWORD: postgres
          POSTGRES_DB: test_db
        ports:
          - 5432:5432
        options: >-
          --health-cmd pg_isready
          --health-interval 10s
          --health-timeout 5s
          --health-retries 5
    
    steps:
    - uses: actions/checkout@v3
    
    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v4
      with:
        python-version: '3.9'
        cache: 'pip'
    
    - name: Install dependencies
      run: |
        python -m pip install --upgrade pip
        pip install -r requirements.txt
        pip install flake8 pytest coverage
    
    - name: Lint with flake8
      run: |
        flake8 . --count --select=E9,F63,F7,F82 --show-source --statistics
    
    - name: Test with pytest
      env:
        DATABASE_URL: postgres://postgres:postgres@localhost:5432/test_db
      run: |
        pytest --cov=./ --cov-report=xml
    
    - name: Deploy to Heroku
      if: github.ref == 'refs/heads/main'
      uses: akhileshns/heroku-deploy@v3.12.12
      with:
        heroku_api_key: ${{ secrets.HEROKU_API_KEY }}
        heroku_app_name: ${{ secrets.HEROKU_APP_NAME }}
        heroku_email: ${{ secrets.HEROKU_EMAIL }}
Здесь мы видим характерные для Python инструменты (flake8, pytest) и сервисы для тестирования (PostgreSQL как сервис в GitHub Actions). Деплой осуществляется на Heroku — популярную для Python-приложений PaaS-платформу.

Кейсы из реальных проектов



Netflix: культура CI/CD на стероидах



Netflix — один из эталонных примеров организации CI/CD в крупной компании. Их подход включает несколько ключевых компонентов:

1. Spinnaker — платформа для непрерывной доставки, разработанная самим Netflix и выпущенная как open-source решение. Она поддерживает сложные стратегии развертывания, включая канареечные релизы и развертывание синего/зеленого.
2. Canary Analysis — система, автоматически сравнивающая поведение новой версии с текущей на основе метрик. Если обнаруживаются статистически значимые отклонения, деплой автоматически откатывается.
3. Chaos Engineering — Netflix знаменит своей "обезьяной хаоса" (Chaos Monkey), которая случайным образом отключает сервисы в продакшн-среде, чтобы проверить устойчивость системы к сбоям.

Ключевой принцип Netflix — автономность команд. Каждая команда самостоятельно решает, как организовать свой CI/CD пайплайн, при условии соблюдения общих стандартов безопасности и надежности.

Amazon: непрерывная доставка в масштабе



Amazon совершает тысячи деплоев каждый день благодаря высоко автоматизированному CI/CD процессу. Их подход основан на следующих принципах:
1. Two-Pizza Teams — небольшие автономные команды, способные самостоятельно разрабатывать и развертывать свои сервисы.
2. Автоматизированная проверка качества — код не может попасть в продакшн без прохождения обширной автоматизированной проверки, включающей статический анализ, юнит-тесты и интеграционные тесты.
3. Canary Deployments — новые версии сначала развертываются на небольшом проценте серверов, и только после подтверждения их стабильности выкатываются на всю инфраструктуру.

Особенно интересен подход Amazon к тестированию — они практикуют "написание тестов в первую очередь", где требования формализуются в виде автоматизированных тестов до начала разработки.

Микросервисные архитектуры и особенности их CI/CD пайплайнов



Микросервисная архитектура предъявляет особые требования к организации CI/CD. Вместо монолитного приложения мы имеем десятки или сотни независимых сервисов, каждый со своим жизненным циклом.

Ключевые особенности CI/CD для микросервисов:

1. Независимое развертывание — каждый микросервис должен иметь возможность развертываться независимо от других, что требует тщательного управления API и версиями.
2. Распределенное тестирование — необходимо тестировать не только отдельные сервисы, но и их взаимодействие. Contract Testing становится важным инструментом для проверки совместимости API между сервисами.

Java
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
@Pact(consumer = "order-service")
public RequestResponsePact createPact(PactDslWithProvider builder) {
  return builder
    .given("a user with ID 1 exists")
    .uponReceiving("a request for user data")
      .path("/users/1")
      .method("GET")
    .willRespondWith()
      .status(200)
      .body(new PactDslJsonBody()
        .stringType("name", "John")
        .numberType("age", 30))
    .toPact();
}
Этот пример демонстрирует использование Pact для определения контракта между сервисами. Такой подход позволяет тестировать совместимость сервисов без необходимости поднимать всю инфраструктуру.

3. Сложное мониторинг — с увеличением количества сервисов растет сложность мониторинга. Distributed tracing становится необходимым для отслеживания запросов через множество сервисов.
4. Автоматизированное управление инфраструктурой — количество окружений растет пропорционально количеству сервисов, что делает ручное управление невозможным. Infrastructure as Code становится не просто хорошей практикой, а необходимостью.

Для оркестрации микросервисов часто используются платформы контейнерной оркестрации, такие как Kubernetes. CI/CD для Kubernetes имеет свои особенности:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Rollout
metadata:
  name: myapp-rollout
spec:
  replicas: 5
  strategy:
    canary:
      steps:
      - setWeight: 20
      - pause: {duration: 10m}
      - setWeight: 40
      - pause: {duration: 10m}
      - setWeight: 60
      - pause: {duration: 10m}
      - setWeight: 80
      - pause: {duration: 10m}
  revisionHistoryLimit: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
    spec:
      containers:
      - name: myapp
        image: myapp:1.0
        ports:
        - containerPort: 8080
Этот пример Argo Rollouts демонстрирует постепенное развертывание (canary deployment) в Kubernetes с постепенным увеличением доли трафика, направляемого на новую версию.

Интеграция CI/CD с контейнеризацией и Kubernetes



Контейнеризация и особенно Kubernetes стали стандартом де-факто для развертывания приложений, и CI/CD пайплайны тесно интегрируются с этими технологиями.

Типичный пайплайн для приложения в Kubernetes включает следующие этапы:
1. Сборка приложения — компиляция кода, запуск тестов и создание артефактов.
2. Создание Docker-образа — упаковка приложения и его зависимостей в контейнер.
3. Сканирование уязвимостей — проверка Docker-образа на наличие известных уязвимостей в используемых компонентах.
4. Публикация образа — загрузка образа в реестр контейнеров (Docker Registry, Google Container Registry, Amazon ECR и т.д.).
5. Обновление манифестов — генерация или обновление Kubernetes-манифестов с новой версией образа.
6. Применение манифестов — развертывание приложения в Kubernetes-кластере с помощью kubectl, Helm, Kustomize или других инструментов.

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
# Пайплайн для GitLab CI
stages:
  - build
  - test
  - scan
  - publish
  - deploy
 
variables:
  IMAGE_TAG: $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHORT_SHA
 
build:
  stage: build
  script:
    - ./gradlew build
 
test:
  stage: test
  script:
    - ./gradlew test
 
build_image:
  stage: publish
  script:
    - docker build -t $IMAGE_TAG .
    - docker push $IMAGE_TAG
 
scan_image:
  stage: scan
  script:
    - trivy image $IMAGE_TAG
 
deploy_to_k8s:
  stage: deploy
  script:
    - sed -i "s/__IMAGE__/$IMAGE_TAG/g" k8s/deployment.yaml
    - kubectl apply -f k8s/deployment.yaml
Для более сложных сценариев развертывания в Kubernetes часто используются специализированные инструменты, такие как Argo CD, Flux или Jenkins X, которые обеспечивают GitOps-подход к управлению конфигурацией кластера.

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
# Пример Argo CD Application
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Application
metadata:
  name: myapp
  namespace: argocd
spec:
  project: default
  source:
    repoURL: [url]https://github.com/myorg/myapp.git[/url]
    targetRevision: HEAD
    path: k8s
  destination:
    server: [url]https://kubernetes.default.svc[/url]
    namespace: myapp
  syncPolicy:
    automated:
      prune: true
      selfHeal: true
Этот манифест Argo CD определяет приложение, которое будет автоматически синхронизироваться с конфигурацией в Git-репозитории. Такой подход обеспечивает декларативное управление инфраструктурой и упрощает аудит изменений.

Интеграция с Kubernetes открывает множество возможностей для продвинутого управления релизами. Особенно интересен подход Blue/Green deployments, который минимизирует простои и риски. Суть Blue/Green заключается в том, что у вас есть две идентичные среды: "синяя" (текущая рабочая) и "зелёная" (новая версия). После полной подготовки зелёной среды происходит мгновенное переключение трафика с синей на зелёную. Если обнаруживаются проблемы, можно быстро вернуться к синей среде.

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
# Kubernetes Blue/Green с Istio
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: my-service
spec:
  hosts:
  - my-service.example.com
  http:
  - route:
    - destination:
        host: my-service-green
        port:
          number: 8080
      weight: 0
    - destination:
        host: my-service-blue
        port:
          number: 8080
      weight: 100
В этом примере весь трафик (weight: 100) направляется на синюю версию. При готовности зелёной версии веса постепенно меняются, перенаправляя всё больше трафика на новую версию.

Тестирование инфраструктуры как части CI/CD



Современные подходы к CI/CD выходят за рамки тестирования только кода приложения. Важно тестировать и саму инфраструктуру. Инструменты вроде Terratest позволяют писать автоматизированные тесты для инфраструктуры, определённой с помощью Terraform, AWS CDK или других IaC-инструментов.

Go
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
// Пример теста инфраструктуры с использованием Terratest
func TestTerraformAWSExample(t *testing.T) {
    terraformOptions := &terraform.Options{
        TerraformDir: "../examples/terraform-aws-example",
        Vars: map[string]interface{}{
            "aws_region": "us-east-2",
        },
    }
 
    defer terraform.Destroy(t, terraformOptions)
    terraform.InitAndApply(t, terraformOptions)
 
    // Проверка, что ресурсы созданы правильно
    publicIp := terraform.Output(t, terraformOptions, "instance_public_ip")
    http_helper.HttpGetWithRetry(t, "http://"+publicIp, nil, 200, "Hello, World!", 30, 5*time.Second)
}
Этот код автоматически развёртывает инфраструктуру по заданному определению, проверяет, что веб-сервер доступен и возвращает ожидаемый результат, а затем удаляет инфраструктуру. Такие тесты могут выполняться на каждое изменение инфраструктурного кода.

Интеграция с облачными сервисами



Многие команды используют облачные сервисы CI/CD, такие как AWS CodePipeline, Google Cloud Build или Azure DevOps. Это позволяет избежать накладных расходов на поддержку собственной инфраструктуры. Пример определения пайплайна в AWS CodePipeline с использованием CloudFormation:

YAML
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'
Resources:
  MyPipeline:
    Type: 'AWS::CodePipeline::Pipeline'
    Properties:
      RoleArn: !GetAtt CodePipelineServiceRole.Arn
      ArtifactStore:
        Type: S3
        Location: !Ref ArtifactBucket
      Stages:
        - Name: Source
          Actions:
            - Name: Source
              ActionTypeId:
                Category: Source
                Owner: AWS
                Provider: CodeStarSourceConnection
                Version: '1'
              Configuration:
                ConnectionArn: !Ref GitHubConnection
                FullRepositoryId: myorg/myapp
                BranchName: main
              OutputArtifacts:
                - Name: SourceCode
        - Name: Build
          Actions:
            - Name: BuildAndTest
              ActionTypeId:
                Category: Build
                Owner: AWS
                Provider: CodeBuild
                Version: '1'
              Configuration:
                ProjectName: !Ref BuildProject
              InputArtifacts:
                - Name: SourceCode
              OutputArtifacts:
                - Name: BuildOutput
        - Name: Deploy
          Actions:
            - Name: DeployToECS
              ActionTypeId:
                Category: Deploy
                Owner: AWS
                Provider: ECS
                Version: '1'
              Configuration:
                ClusterName: !Ref ECSCluster
                ServiceName: !Ref ECSService
                FileName: imagedefinitions.json
              InputArtifacts:
                - Name: BuildOutput
Этот шаблон создаёт полный пайплайн, который автоматически забирает код из GitHub, запускает сборку и тесты в CodeBuild, а затем развёртывает его в Amazon ECS. Всё это происходит без необходимости поддерживать отдельную CI/CD инфраструктуру.
Интеграция CI/CD с облачной инфраструктурой выходит за рамки просто использования облачных инструментов. Она позволяет автоматически создавать и уничтожать среды для тестирования, использовать облачные сервисы для параллелизации тестов и применять принципы "инфраструктура как код" на всех уровнях.

Нестандартные подходы



Классические методы CI/CD хорошо зарекомендовали себя, но иногда стандартные решения не отвечают уникальным требованиям проектов. Несколько нестандартных, но потенциально очень эффективных подходов, которые могут вывести ваши процессы разработки на новый уровень.

Канареечные релизы и техники постепенного развертывания



Канареечные релизы (от выражения "канарейка в угольной шахте") представляют собой передовую стратегию развертывания, при которой новая версия сначала выпускается для очень ограниченного круга пользователей. Название отсылает к исторической практике шахтеров брать с собой канареек в шахты — птицы первыми реагировали на токсичные газы, предупреждая людей об опасности.

В отличие от классического A/B тестирования, которое обычно сравнивает две версии дизайна или функциональности, канареечное развертывание сфокусировано на обнаружении проблем с производительностью, стабильностью и безопасностью новой версии.

Java
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
// Пример реализации простой канареечной маршрутизации
@RestController
public class CanaryController {
    @Value("${canary.enabled:false}")
    private boolean canaryEnabled;
    
    @Value("${canary.percentage:5}")
    private int canaryPercentage;
    
    @Autowired
    private ServiceVersionA serviceA;
    
    @Autowired
    private ServiceVersionB serviceB;
    
    @GetMapping("/api/data")
    public ResponseEntity<?> getData(HttpServletRequest request) {
        if (canaryEnabled && shouldRouteToCanary(request)) {
            return serviceB.processData(request);
        }
        return serviceA.processData(request);
    }
    
    private boolean shouldRouteToCanary(HttpServletRequest request) {
        String sessionId = request.getSession().getId();
        int hash = Math.abs(sessionId.hashCode() % 100);
        return hash < canaryPercentage;
    }
}
Еще одна техника — темные запуски (dark launches), когда новая функциональность развертывается в продакшн, но остается невидимой для пользователей. Код выполняется параллельно с рабочей версией, но его результаты никак не влияют на пользовательский опыт. Это позволяет оценить производительность и стабильность нового кода на реальных данных без риска для пользователей.

Например, Facebook и Google часто развертывают новые функции для внутренних сотрудников за недели или даже месяцы до общего выпуска. Это помогает выявить проблемы и воспаленные участки до того, как миллионы пользователей столкнутся с ними.

Экспериментальные техники



Помимо канареечных релизов, существуют и другие экспериментальные техники, которые могут существенно улучшить процесс CI/CD.

Хаос-инженерия, популяризованная Netflix с их инструментом Chaos Monkey, намеренно вносит сбои в систему для проверки её устойчивости. Вместо того, чтобы ждать случайных сбоев, команды проактивно создают проблемы, чтобы увидеть, как система с ними справится.

Java
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
// Пример имплементации простого "Chaos Monkey" для Spring Boot приложений
@Component
@ConditionalOnProperty(value = "chaos.monkey.enabled", havingValue = "true")
public class SimpleChaosMonkey {
    @Autowired
    private Random random;
    
    @Value("${chaos.monkey.probability:0.05}")
    private double probability;
    
    @Around("@annotation(org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping)")
    public Object injectFailure(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
        if (random.nextDouble() < probability) {
            String methodName = joinPoint.getSignature().getName();
            throw new RuntimeException("Chaos Monkey strikes in " + methodName + "!");
        }
        return joinPoint.proceed();
    }
}
Другой подход — бизнес-ориентированное развертывание, когда решение о продвижении нового кода в продакшн принимается на основе бизнес-метрик, а не только технических показателей. Например, если новая версия увеличивает конверсию или средний чек, она автоматически развертывается на большее количество пользователей.

Применение машинного обучения для оптимизации пайплайнов



Машинное обучение открывает совершенно новые горизонты в оптимизации CI/CD процессов. Вот несколько примеров:
1. Интеллектуальное определение порядка выполнения тестов. ML-модели могут анализировать изменения в коде и предсказывать, какие тесты с наибольшей вероятностью обнаружат проблемы. Эти тесты запускаются первыми, что ускоряет получение обратной связи.
2. Прогнозирование потенциальных проблем на основе исторических данных. Системы могут выявлять паттерны, предшествующие сбоям, и предупреждать о них еще до их возникновения.
3. Оптимизация ресурсов для CI/CD. ML-алгоритмы могут предсказывать, сколько вычислительных ресурсов потребуется для конкретных сборок и тестов, оптимизируя использование инфраструктуры.

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
# Псевдокод для ML-модели, предсказывающей вероятность успешного прохождения тестов
def predict_test_success(code_changes, test_history):
    features = extract_features(code_changes, test_history)
    success_probability = model.predict(features)
    return success_probability
 
def prioritize_tests(code_changes, available_tests):
    return sorted(
        available_tests,
        key=lambda test: predict_test_success(code_changes, test),
        reverse=True
    )
Google, например, разработал систему TAP (Test Automation Platform), которая использует ML для прогнозирования вероятности сбоя тестов на основе изменений в коде. Это позволяет разработчикам сосредоточиться на наиболее рискованных областях.

Создание простого CI PIPELINE для GitLab
Привет. Я погуглил и почитал про GitLab, и если я правильно понял, то в CI PIPELINE могут быть включены например такие стадии: build unit...

Запустить pipeline после редактирования Мерж-Реквеста GitLab
Есть ли способ запустить пайплайн после редактирования Мерж реквеста в гитлаб?

Pipeline
Доброго всем дня! Знаю, что поможете. Ниже код, в котором ошибка, но где не могу понять... Помогите исправить import pandas as pd ...

Как починить автодеплой GIT настроен через файл bitbucket-pipelines.yml на bitbucket.org?
Когда-то один программист настроил мне автодеплой в моем репозитории на bitbucket.org через файл bitbucket-pipelines.yml, чтобы все правки с ветки...

NumPy, некоторые приёмы работы
Делюсь. Когда-то для коллег сделал презентацию, по работе с NumPy. Описаны приёмы работы с NumPy для людей, которые знают элементарные вещи, но...

Лучшие учащиеся
Определите учащихся с наилучшей успеваемостью, то есть с максимальным средним баллом по трем предметам. Выведите всех учащихся, имеющих максимальный...

Лучшие источники по Django
Возник вопрос по ходу изучения книги по Django от Владимира Дронова. До этого изучил Лутца, и всё же читая книгу от Владимира Дронова, возникает...

Побольше практики в Python
Всем привет, занимаюсь изучением Python, но теорию изучать это одно, хотелось бы побольше практики:). Посоветуйте задачники по Python, помимо проекта...

По поводу практики Python
Пока читал книгу введения в язык(a byte of python) не загонялся по поводу практики,хотя и до этого знал и видел что пишут на счет этого,нужно...

Лучшие книги для обучения
Здравствуйте. Подскажите пожалуйста годную книгу по js. Сам язык использую давно но лишь небольшие его функции, хочу теперь полностью познать его...

Лучшие способы продебажить gulp
Расскажите как вы дебажите гальп таски или логгирутете эти таски, у меня возникла трудность дебажить таски выполняемые во время отслеживания...

Нужны задачи для практики
Здравствуйте, многоуважаемые киберфорумчане) Не могли бы вы мне придумать задачки(или кинуть ссылку на задачник по Python 3+). Желательно...

Надоела реклама? Зарегистрируйтесь и она исчезнет полностью.
Всего комментариев 0
Комментарии
 
Новые блоги и статьи
Циклы for в Python
py-thonny 17.03.2025
Существует множество ситуаций, когда нам нужно выполнить одно и то же действие несколько раз. Цикл for в Python — настоящий рабочий конь для большинства программистов. Если вам нужно пройтись по всем. . .
Предсказание ветвлений - путь к высокопроизводи­тельному C++
NullReferenced 17.03.2025
В высокопроизводительном программировании на C++ каждый такт процессора на счету. Когда речь заходит о разработке систем с низкой задержкой — будь то высокочастотная торговля, обработка потоковых. . .
Паттерн CQRS в C#
UnmanagedCoder 17.03.2025
Создание сложных корпоративных приложений часто требует нестандартных подходов к архитектуре. Один из таких подходов — паттерн CQRS (Command Query Responsibility Segregation), предлагающий простую,. . .
Паттерн Цепочка ответственности в C#
UnmanagedCoder 17.03.2025
Цепочка ответственности — это поведенческий паттерн проектирования, который позволяет передавать запросы последовательно по цепочке потенциальных обработчиков, пока один из них не обработает запрос. . . .
Создаем микросервисы с NestJS, TCP и Typescript
run.dev 17.03.2025
NestJS — фреймворк, который значительно упрощает создание серверных приложений на Node. js. Его прелесть в том, что он комбинирует концепции ООП, функционального программирования и предлагает. . .
Гексагональная архитектура со Spring Boot
Javaican 17.03.2025
Если вы когда-нибудь сталкивались с ситуацией, когда внесение простых изменений в базу данных или пользовательский интерфейс заставляло вас переписывать весь код, то вы точно оцените элегантность. . .
Позиционировани­е Kafka Consumer и Seek-операции
Javaican 17.03.2025
Что же такое Consumer Seek в Kafka? По сути, это API-метод, который позволяет программно указать, с какой позиции (offset) Consumer должен начать или продолжить чтение данных из партиции. Без этого. . .
Python NumPy: Лучшие практики и примеры
py-thonny 17.03.2025
NumPy (Numerical Python) — одна из ключевых библиотек для научных вычислений в Python. Она превращает Python из просто удобного языка общего назначения в среду для проведения сложных математических. . .
Java Micronaut в Docker: контейнеризация с Maven и Jib
Javaican 16.03.2025
Когда речь заходит о микросервисной архитектуре на Java, фреймворк Micronaut выделяется среди конкурентов. Он создан с учётом особенностей облачных сред и контейнеров, что делает его идеальным. . .
Управление зависимостями в Java: Сравнение Spring, Guice и Dagger 2
Javaican 16.03.2025
Инъекция зависимостей (Dependency Injection, DI) — один из фундаментальных паттернов проектирования, который радикально меняет подход к созданию гибких и тестируемых Java-приложений. Суть этого. . .
КиберФорум - форум программистов, компьютерный форум, программирование
Powered by vBulletin
Copyright ©2000 - 2025, CyberForum.ru