METANIT.COM

Добавил новую статью про Команды диагностики сетевых проблем в Linux на различных уровнях сетевой модели OSI https://metanit.com/os/linux/7.4.php #linux

В Роскомнадзоре не получали требований заблокировать сервисы Linux для пользователей в РФ В Роскомнадзоре сообщили СМИ, что ведомство не причастно к ситуации, что разработчикам и пользователям Linux из России оказался заблокирован доступ к обновлениям Linux. «Решения уполномоченных органов по ограничению сервисов Linux в России не поступали», — заявили в РКН. Ранее пользователи сообщили, что РКН случайно заблокировал Linux, а также сайты с важными библиотеками для Linux. В середине февраля 2026 года разработчикам отечественных ОС пришлось использовать дополнительные сетевые средства, чтобы обновлять ядро. Некоторые разработчики пожаловались на ситуацию в чате Минцифры, но ответа не последовало. Председатель совета директоров «Базальт СПО» (разработчик ОС «Альт») Алексей Смирнов подтвердил, что сайт международного проекта разработки ядра Linux был заблокирован. «Сейчас она [блокировка] уже снята, хотя, возможно, не везде», — отметил он. Смирнов добавил, что такая изоляция мешает нормальному развитию отечественной разработки. О ситуации также написала глава Лиги безопасного интернета Екатерина Мизулина в своем Telegram-канале — по ее словам, IT-специалисты жалуются на ситуацию вокруг Linux уже несколько дней. На профильных ресурсах предположили, что РКН через технические средства противодействия угрозам усилил фильтрацию трафика и забанил IP и домены, через которые проекты Microsoft и Linux получают обновления, на фоне работ по замедлению Telegram. https://www.forbes.ru/tekhnologii/555740-pol-zovateli-pozalovalis-na-otsutstvie-obnovlenij-linux-na-fone-zamedlenia-telegram

Claude написал код с ошибкой — криптоплатформа потеряла $1,78 млн за минуты Криптовалютная платформа Moonwell потеряла $1,78 млн из-за бага в коде, написанном совместно с Claude Opus 4.6. Ошибка в ценовом оракуле — сервисе, который сообщает смарт-контрактам рыночные цены — привела к тому, что токен cbETH оценивался в $1,12 вместо реальных ~$2200. Торговые боты воспользовались этим за считаные минуты. Инцидент произошел 15 февраля, когда было исполнено обновление MIP-X43, подключающее контракты ценовых оракулов Chainlink на сетях Base и Optimism. В одном из оракулов формула была неполной: вместо того чтобы умножить курс cbETH/ETH на цену ETH в долларах, система просто передавала курс cbETH/ETH как итоговую цену. Результат — вместо $2200 оракул показывал $1,12. Торговые боты отреагировали мгновенно: по правилам платформы они погашали ~$1 долга и забирали взамен один cbETH стоимостью $2200. Мониторинг Moonwell обнаружил аномалию через четыре минуты, но остановить процесс было невозможно — исправление оракула требует голосования и пятидневного ожидания. Всего боты изъяли 1096 cbETH, а платформа осталась с безнадежным долгом в $1,78 млн. https://forum.moonwell.fi/t/mip-x43-cbeth-oracle-incident-summary/2068

Продвижение в Telegram с помощью Яндекс Директа ⚡Запустите продвижение в телеграм-каналах и привлекайте целевую аудиторию 📱 Таргетинг по тематикам, регионам и каналам в Telegram Попробовать #реклама yandex.ru О рекламодателе

VK закрыл мессенджер «ТамТам» VK прекратит поддержку мессенджера «ТамТам» с 27 февраля. Ранее пользователи сервиса получили сообщения о закрытии приложения. «Обращаем внимание, что в связи с закрытием «ТамТам» авторизация по номеру телефона в сервисе станет недоступна с 27 февраля», — сказано в сообщении техподдержки мессенджера. Мессенджер был запущен в июле 2016 года под названием «ОК сообщения». В мае 2017-го приложение переименовали в «ТамТам», а в августе 2018 его стало возможно использовать независимо от «Одноклассников». В апреле 2018 года на фоне блокировок Telegram в России Mail.Ru Group (ныне — VK) сообщил, что за несколько часов число новых регистраций в мессенджере «ТамТам» выросло в 10 раз. При этом точное количество скачиваний и пользователей компания не назвала. В 2022 году Минцифры включило ТамТам в перечень российских аналогов иностранных мессенджеров после ухода ряда зарубежных сервисов с российского рынка и блокировок ресурсов Роскомнадзором. https://www.rbc.ru/rbcfreenews/699562e09a7947012a863377

"Секретные практики" JavaScript

Пользователи предположили, что РКН заблокировал доступ к обновлениям Linux в РФ Пользователи считают, что РКН случайно заблокировал Linux, а также сайты с курсами по Python и важными библиотеками для Linux. В середине февраля 2026 года разработчикам отечественных ОС пришлось использовать дополнительные сетевые средства, чтобы обновлять ядро. Некоторые разработчики пожаловались на ситуацию в чате Минцифры, но ответа не последовало. На профильных ресурсках предположили, что РКН через технические средства противодействия угрозам (ТСПУ, «чёрные ящики» от РКН, которые установлены у операторов связи, но доступа к этим устройствам сами провайдеры не имеют) усилил фильтрацию трафика и забанил IP и домены, через которые проекты Microsoft и Linux получают обновления, на фоне работ по замедлению Telegram. https://habr.com/ru/news/1000770/

Unity пообещала разработать ИИ, который позволит создавать игры по текстовому описанию Разработчик игрового движка Unity активно внедряет инструменты ИИ, обещая пользователям ускорение разработки, повышение узнаваемости и рост доходов от рекламы. ИИ-помощник будет работать на основе уникального понимания контекста проекта и нашей среды выполнения, используя при этом лучшие существующие модели. В Unity уверены, что в конечном итоге десятки миллионов людей будут создавать интерактивные развлечения, используя инструменты разработки с поддержкой ИИ, и подчеркмвают что Unity намерена возглавить этот процесс. В компании заявили, что Unity AI даст доступ к разработке игр для тех, кто не занимается программированием, одновременно повышая производительность для всех пользователей. А цель компании - максимально упростить творческий процесс, став универсальным мостом между первой искрой творчества и успешным, масштабируемым и долговечным цифровым опытом. https://www.gamedeveloper.com/programming/unity-says-its-ai-tech-will-soon-be-able-to-prompt-full-casual-games-into-existence-

Комбинация этих стратегий позволяет оптимизировать производительность системы с учётом конкретных требований: баланса между согласованностью и доступностью (CAP/PACELC), распределения нагрузки (шардирование, согласованное хеширование), ускорения доступа к данным (кэширование) и повышения отзывчивости (асинхронная обработка).

Стратегии повышения производительности системы (продолжение предыдущего поста) 1. Применение CAP-теоремы и PACELC-теоремы для выбора баланса характеристик системы - CAP-теорема утверждает, что распределённая система может одновременно обеспечить только два из трёх свойств: - Consistency (согласованность) — все узлы видят одинаковые данные; - Availability (доступность) — каждый запрос получает ответ, даже если он не содержит самых актуальных данных; - Partition Tolerance (устойчивость к разделению) — система работает при разрывах связи между узлами. Варианты выбора: - CP-системы (Consistency + Partition Tolerance) — приоритет точности данных (например, в финансах). - AP-системы (Availability + Partition Tolerance) — приоритет доступности, временная несогласованность данных допустима (например, в развлекательных сервисах). - CA-системы (Consistency + Availability) — возможны только при исключении сетевого разделения [

2

](https://web-creator.ru/articles/cap_and_pacelk). - PACELC-теорема расширяет CAP-теорему: - При разделении сети (P) система выбирает между доступностью (A) и согласованностью (C). - В штатном режиме (E) — между задержками (L) и согласованностью (C). Это позволяет оптимизировать производительность за счёт снижения задержек в обычных условиях работы [

2

](https://web-creator.ru/articles/cap_and_pacelk). 2. Шардирование базы данных (Database Sharding) - Суть: распределение данных по нескольким инстансам или серверам базы данных, где каждый шард содержит уникальный поднабор данных. - Преимущества: - Горизонтальное масштабирование — система легко адаптируется к росту нагрузки и объёму данных. - Уменьшение нагрузки на отдельные узлы за счёт распределения запросов. - Механизм: использование функции хеширования (Hash Function) для распределения ключей (Keys) по шардам (Shards) на основе вычисленного хеша. - Пример на изображении: ключи A, B, C, D распределяются по двум шардам (Shard 1 и Shard 2) с помощью хеш-функции. 3. Кэширование базы данных (Database Caching) - Суть: хранение часто используемых данных в кэше для ускорения доступа к ним. - Компоненты: - Webserver отправляет запросы к кэшу и базе данных. - Cache хранит копии данных для быстрого доступа. - DB — исходная база данных, к которой обращаются при «промахе кэша» (Cache Miss). - Процессы: - Read Path (Cache Miss): если данные отсутствуют в кэше, система обращается к БД, забирает данные, сохраняет их в кэше и возвращает клиенту. - Write Path: при записи данных сначала обновляется кэш, затем — БД. - Преимущества: - Снижение нагрузки на БД. - Уменьшение времени отклика системы. - Повышение пропускной способности. 4. Согласованное хеширование (Consistent Hashing) - Суть: метод распределения данных по узлам с минимизацией перераспределения при добавлении/удалении узлов. - Как работает: - Пространство ключей представляется как кольцо (на изображении — круг с ключами K1, K2, K3, K4). - Узлы (серверы) также распределяются по этому кольцу. - Каждый ключ назначается ближайшему по кольцу узлу. - Преимущества: - Балансировка нагрузки между узлами. - Устойчивость к отказам узлов — данные перераспределяются только на соседние узлы. - Лёгкость масштабирования — добавление/удаление узлов требует перераспределения лишь небольшой части данных. 5. Асинхронная обработка (Asynchronous Processing) - Суть: отделение тяжёлых вычислительных задач от основного потока выполнения для повышения отзывчивости системы. - Компоненты: - Service A и Service B — сервисы, обменивающиеся сообщениями. - Broker — посредник (очередь сообщений), который буферизирует запросы. - Механизм: - Сервис A отправляет запрос в брокер. - Брокер сохраняет запрос и передаёт его сервису B, когда тот готов обработать. - Сервис B обрабатывает запрос асинхронно, не блокируя основной поток сервиса A. - Преимущества: - Повышение пропускной способности — система не ждёт завершения операций. - Разделение ответственности между сервисами. - Устойчивость к временным сбоям — брокер сохраняет запросы до их обработки.

Стратегии повышения производительности системы (продолжение в следующем посте)

Запустите рекламу в телеграм-каналах с Яндекс Директом Перфоманс-реклама теперь в телеграм-каналах ⚡ Яндекс Директ знает, как привлечь целевую аудиторию 💰👌 Попробовать #реклама yandex.ru О рекламодателе

Роскомнадзор опроверг информацию о блокировке сервисов Windows Решения уполномоченных органов по ограничению сервисов Windows в России не поступали. Об этом заявили в пресс-службе Роскомнадзора. Сегодня появились сообщения о жалобах пользователей на работу Windows после обновления сервиса — россияне сообщали о «черных экранах смерти» и долгой загрузке компьютера. Также сообщается, что пользователям Windows перестали приходить обновления для операционной системы. В конечном счете это связали с работой РКН по замедлению мессенджера Telegram. https://www.kommersant.ru/doc/8441415

В проведенном опросе на тему, как пользователи будут отправлять сообщения при блокировке Телеграмма победил вариант "Передача сообщений с помощью костров". Голубиная почта только на втором. https://t.me/devnull22/3395 К сожалению, забыл включить некоторые варианты. Например, если вообще замедлить интернет, то у Почты России тоже есть шанс. Так что при блокировке Телеграмма альтернативы есть. Ну я также напоминаю, что в качестве альтернативы посты дублируются также в канале в Мах: https://max.ru/metanit на случай, если Телеграмм заблокируют (что в принципе уже стало понятно с момента запуска Max)

Полная блокировка Telegram в России может начаться 1 апреля Роскомнадзор может приступить к полной блокировке мессенджера Telegram на территории России уже с 1 апреля. О готовящихся мерах сообщает телеграм-канал Baza со ссылкой на источники в нескольких ведомствах. По данным канала, с указанной даты регулятор начнет «тотальную блокировку» платформы по сценарию, который ранее применялся к другим заблокированным соцсетям. Источники утверждают, что ограничения будут действовать на всей территории страны. Предполагается, что приложение перестанет загружаться и обновлять данные как через мобильные сети операторов связи, так и через стационарных интернет-провайдеров. Со своей стороны Роскомнадзор прокомментировал слухи о полной блокировке Telegram следующим образом: «Ведомству нечего добавить к ранее опубликованной информации по данному вопросу» https://www.kommersant.ru/doc/8441184

Краткая шпаргалка по элементам ввода в HTML

В руководство по языку Си добавлена статья про реализацию шаблона Result с помощью макросов и обработку ошибок https://metanit.com/c/tutorial/12.7.php #c_ansi

Инвестиции в апарт-отель в сердце Архыза «Villa Monte» Пассивный доход с окупаемостью 8 лет и доходностью от 2 млн. руб. в год. Апартаменты "под ключ" с профессиональной управляющей компанией. 365 дней круглогодичный поток туристов! Ежегодный прирост тур. потока - 25% Курортная недвижимость востребована и всегда растет в цене. ⚡Получите презентацию с расчетом доходности на сайте! Перейти на сайт #реклама dohodnye-appartamenti.ru О рекламодателе

Шардинг базы данных (Database Sharding) (продолжение предыдущего поста) 1. Что такое шардинг? Шардинг — это процесс разделения монолитной базы данных (Monolithic Database) на несколько меньших частей, называемых шардсами (shards). Цель шардинга — распределить нагрузку и увеличить масштабируемость системы. На изображении показано, как одна большая база данных разделяется на несколько шардов. 2. Типы шардинга Существует несколько способов распределения данных по шардам: - Range-based Sharding (шардинг по диапазонам): данные распределяются по шардам на основе диапазонов значений. Например, продукты с ценой от $0 до $75 попадают в Shard 1, а с ценой от $76 до $150 — в Shard 2. Это удобно, когда данные можно логично разделить по числовым диапазонам. - Directory-based Sharding (шардинг на основе каталога): данные распределяются по шардам согласно определённым категориям (например, по географическому расположению клиентов). На изображении показано, как клиенты из разных регионов (North America, Europe, Asia) направляются в соответствующие шарды (Shard 1, Shard 2, Shard 3). - Key-based Sharding (шардинг по ключу): используется хеш-функция (Hash Function) для распределения данных по шардам на основе уникального ключа. Например, ключ (Key) определяет, в какой shard попадёт запись. Это позволяет равномерно распределить нагрузку, если хеш-функция хорошо сбалансирована. 3. Выбор ключей шардинга (Shard Keys) При выборе ключа шардинга важно учитывать три аспекта: - Cardinality (кардинальность): лучше выбирать ключ с высокой кардинальностью (большим количеством уникальных значений). Это помогает избежать перегрузки отдельных шардов. - Frequency (частота использования): чем больше подмножество возможных значений ключа, тем меньше вероятность «горячих разделов» (hot partitions) — ситуаций, когда один шард получает непропорционально много запросов. - Monotonic Change (монотонное изменение): если ключ монотонно увеличивается или уменьшается (например, временные метки), это может привести к неравномерному распределению данных (один шард будет постоянно получать новые записи). Следует избегать таких ключей. 4. Маршрутизация запросов (Request Routing) Чтобы система знала, к какому шарду обращаться, используется механизм маршрутизации запросов. Существуют три основных подхода: - Shard-Aware Nodes (узлы, осведомлённые о шардах): узлы сами знают, где находятся данные, и напрямую обращаются к нужным шардам. - Dedicated Routing Tier (выделенный уровень маршрутизации): специальный слой маршрутизации (Routing Tier) определяет, к какому шарду направить запрос. Это упрощает логику клиентов. - Shard-Aware Client (клиент, осведомлённый о шардах): клиент сам решает, к какому шарду отправить запрос, основываясь на логике шардинга. 5. Репликация с шардингом (Replication with Sharding) Для обеспечения отказоустойчивости и доступности данных используется репликация. На изображении показано, как данные шардов реплицируются между узлами (Node 1, Node 2, Node 3): - Leader (лидер): основной узел, который обрабатывает записи (writes) для шарда. - Follower (фолловер): реплицирует данные лидера, может обрабатывать только чтения (reads). Если лидер выходит из строя, один из фолловеров может стать новым лидером. Например: - Shard A Leader на Node 1 реплицируется на Shard A Follower на Node 2 и Node 3. - Аналогично для Shard B и Shard C. Итог Шардинг позволяет: - распределить нагрузку между несколькими серверами; - увеличить производительность и масштабируемость системы; - обеспечить отказоустойчивость за счёт репликации; - оптимизировать доступ к данным с помощью грамотной маршрутизации запросов. Ключевой момент — правильный выбор ключей шардинга и стратегии распределения данных, чтобы избежать «горячих разделов» и обеспечить равномерную нагрузку на систему.

Шардинг базы данных (Database Sharding) (продолжение в следующем посте)