Golang Библиотека Знаний

👣 Большой разбор собеседований на Go в 2026 году На GitHub появился мощный репозиторий для подготовки к Golang-интервью: более 190 вопросов, каверзные задачи и live coding с решениями. Внутри: - 25 задач «что выведет код?»; - 22 live coding задачи с разборами; - goroutines, channels, sync, atomic и memory model; - runtime, scheduler, escape analysis и GC; - generics и context.Context; - HTTP, gRPC, базы данных и брокеры; - System Design для Middle+/Senior; - свежие изменения Go 1.22–1.27. Есть классические задачи вроде Worker Pool, LRU Cache, Rate Limiter, Fan-in, Pipeline, TTL Cache, Singleflight и Graceful Shutdown. По сути, готовая шпаргалка + задачник + roadmap для подготовки к Go-собеседованию. https://github.com/justxor/sobesrazborgoogle

⚡ Go Concurrency Distilled - конкурентность в Go без воды Компактная мини-книга по concurrency в Go с интерактивными примерами кода. Внутри: - goroutines и channels; - select и pipelines; - context и cancellation; - WaitGroup, mutex и semaphores; - data races и race conditions; - atomics и object pools; - scheduling, testing и diagnostics. Каждый пример можно изменить и запустить прямо на странице. Есть и PDF-версия. Быстрый гайд для тех, кто уже знает Go и хочет систематизировать конкурентность. По заявлению автора материал полностью AI-free. Читать: https://antonz.org/go-concurrency-distilled/

🔥 Как Kronk управляет локальными LLM и не убивает VRAM Kronk — Go SDK и model server поверх llama.cpp, который позволяет запускать модели локально прямо внутри Go-приложения без Python-стека и отдельного inference-сервера. :contentReference[oaicite:0]{index=0} Самое интересное — model management. Когда вы загружаете модель, системе мало просто открыть GGUF. Нужно понять: модель → файлы → параметры железа → доступная RAM/VRAM → context size → конфигурация запуска Kronk автоматически подбирает настройки под конкретное железо и учитывает память не только под веса модели, но и под KV cache, compute buffers и параллельные запросы. :contentReference[oaicite:1]{index=1} Внутри также есть: - continuous batching - общий экземпляр весов для нескольких запросов - отдельный KV cache для каждой активной сессии - кеширование уже обработанного контекста - автоматическая загрузка совместимых llama.cpp библиотек и моделей В итоге приложение работает с локальной LLM почти как с обычным API, а большая часть низкоуровневой возни с памятью, загрузкой и inference остаётся внутри Kronk. https://internals-for-interns.com/posts/kronk-model-management/

🔴 Тестовый собес с Go Senior с опытом работы в Ozon, ex. Ситидрайв в этот четверг [+ разбор 50 сложных вопросов в подарок ] 17 сентября (в этот четверг!) в 19:00 по мск приходи онлайн, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Go-разработчика! Собеседование проведёт Даниил Динько - Senior Backend Engineer, ex. TechLead tier-3 world cybercrime, ex. Senior Go в Ozon, ex. Ситидрайв Как это будет: 📂 Даниил задаст разработчику вопросы и задачи, которые могут спросить на реальном собесе 📂 После каждого ответа респондента ты услышишь подробный комментарий от ментора и поймёшь, чего на самом деле ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце сможешь задать любой вопрос Даниилу и получить на него развёрнутый ответ Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Go-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы И ты можешь посмотреть его бесплатно 🔥 Только завтра, в прямом эфире! 🎁 Подарок для всех, кто зарегается на веб — файл с ОТВЕТАМИ НА 50 СЛОЖНЫХ ВОПРОСОВ с Go-собеседований 🔥 Переходи в бот, чтобы попасть на эфир и забрать подарок 👉 @shortcut_go_bot Реклама. О рекламодателе.

Утёкшие горутины теперь ищет сборщик мусора. Проверил, где он молчит Пятьдесят из шестидесяти трёх горутин в моём тестовом сервисе не проснутся никогда. Я узнал это одной командой, без чтения дампов и без гадания по стекам. 19 августа вышел Go 1.27, и в нём из эксперимента вышел профиль goroutineleak. В релиз-ноутах ему отведено полтора абзаца, что для такой штуки маловато. Я собрал тулчейн, написал под него десяток мелких программ и полез в runtime смотреть, как это устроено внутри. Ниже то, что получилось. https://habr.com/ru/articles/1076654/

Go: почему код может «работать», но всё равно быть неправильным Хороший разбор Go memory model и data races без академической перегрузки. Внутри: — почему одна goroutine не обязана сразу видеть изменения другой — как компилятор и CPU могут переупорядочивать операции — что на самом деле гарантирует happens-before — когда нужны atomic, mutex и channels — почему «у меня всё работает» ещё не означает, что код корректен Особенно полезно тем, кто пишет конкурентный Go-код и хочет понимать не только API синхронизации, но и то, что реально происходит с памятью. https://func25.dev/posts/go-memory-visibility/ #golang #go

Вам доклады по Go или Java? VK приглашает на митап с двойной начинкой 26 августа VK собирает Go- и Java-инженеров, чтобы прокачать знания. В программе два трека — Go и Java, по три доклада в каждом. Трек Go: • «Компиляция Go в динамическую либу, или как мы ускорили выкатку фичи в два раза, но нам не понравилось», Михаил Кичигин, бэкенд-разработчик, Avito Tech • «Go-платформа VK: как мы построили единую основу для создания Go-сервисов», Александр Апанасенко, руководитель команды SDK Backend, VK • «Почтальон от Kubernetes до Palo Alto. Как осуществляется доставка информации об адресах», Дарья Кулькина, бэкенд-разработчик, Точка Банк Трек Java: • «Перформанс-трюки в поисковой платформе Ozon», Пётр Портнов, ведущий разработчик среднего поиска, Ozon • «Архитектура современного движка платёжной системы и переход к новой архитектуре», Игорь Крикунов, технический лидер разработки DBC, Альфа-Банк • «Переход от федерации S3-кластеров в пользу коммунального и мультитенантного кластера», Кирилл Боблак, ведущий разработчик One-cloud, VK А ещё будет мастер-класс по прокачке навыка, который сделает вас звездой любого вечера, и афтепати, чтобы обсудить доклады в неформальной обстановке. Встречаемся в 17:00, начало в 18:00. Участие бесплатное, регистрация обязательна.

👣 Goca - CLI-генератор для Go-проектов на Clean Architecture. Идея простая: меньше вручную собирать слои, DTO, репозитории, handlers и DI, больше времени оставлять на бизнес-логику. Что умеет: • goca init — создаёт структуру проекта • goca feature — генерирует фичу сразу по слоям • goca entity — создаёт domain-entities • goca usecase — генерирует application-сервисы и DTO • goca repository — добавляет слой хранения • goca handler — делает HTTP/gRPC/CLI-адаптеры • goca di — собирает dependency injection Есть dry-run, защита от перезаписи файлов, backup перед overwrite, проверка конфликтов имён и автообновление go.mod. GitHub: https://github.com/sazardev/goca

Ты не твой стек Зачем учиться новому, когда по самое колено в практике? Не страшно, что всё больше джунов работают наравне с сеньёрами? Уже нельзя уметь только фреймворк, надо понимать что стоит за этим и в твоём опыте огромное преимущество, не хватает лишь малого - знаний об том как утроен мир и формула принятия решений. Метафизика? Нет - математика. Языки и фреймворки устаревают за 5–10 лет, стеки обновляются радикально. А способ мышления, которым ты пользуешься, чтобы разложить сложную задачу на части, остаётся с тобой навсегда. Именно об этом курс: "Философия, математика и компьютерные науки" Не про конкретный стек, а про то, как в принципе думать о сложных системах с опорой на философию, математику и системную инженерию. Формат: 9 месяцев, 10 модулей, теория и практика, несколько очных сессий в Петербурге. Кураторы: - Андрей Родин — доктор философских наук, философ науки и математики - Илья Егорычев — доктор философских наук, математик и логик, Soulmaths - Вячеслав Шириков — системный архитектор, техдиректор ГК «Лартех» До 21 июля действует скидка за раннюю регистрацию. Программа и условия

Ты не твой стек Зачем учиться новому, когда по самое колено в практике? Не страшно, что всё больше джунов работают наравне с сеньёрами? Уже нельзя уметь только фреймворк, надо понимать что стоит за этим и в твоём опыте огромное преимущество, не хватает лишь малого - знаний об том как утроен мир и формула принятия решений. Метафизика? Нет - математика. Языки и фреймворки устаревают за 5–10 лет, стеки обновляются радикально. А способ мышления, которым ты пользуешься, чтобы разложить сложную задачу на части, остаётся с тобой навсегда. Именно об этом курс: "Философия, математика и компьютерные науки" Не про конкретный стек, а про то, как в принципе думать о сложных системах с опорой на философию, математику и системную инженерию. Формат: 9 месяцев, 10 модулей, теория и практика, несколько очных сессий в Петербурге. Кураторы: - Андрей Родин — доктор философских наук, философ науки и математики - Илья Егорычев — доктор философских наук, математик и логик, Soulmaths - Вячеслав Шириков — системный архитектор, техдиректор ГК «Лартех» До 21 июля действует скидка за раннюю регистрацию. Программа и условия

Go coverage наконец стал полезнее для реальных проектов DoltHub разобрали, как собрать единый coverage-отчет для Go не только из go test, но и из integration-тестов, где запускается настоящий бинарник. Главная фишка появилась еще в Go 1.20: можно собрать приложение с go build -cover, прогнать интеграционные тесты, сохранить данные через GOCOVERDIR, а потом объединить их с unit-тестами через go tool covdata. Схема коротко: go test -cover - покрытие unit-тестов go build -cover - инструментированный бинарник GOCOVERDIR - папка для coverage-данных go tool covdata textfmt - объединение результатов go tool cover -html - HTML-отчет У DoltHub итоговый отчет показал 1910 файлов и среднее покрытие 49%. Но главный вывод не в цифре. В Go coverage легко превращается в шум: if err != nil, forked-зависимости, мертвый код и автогенерация могут сильно портить картину. Поэтому процент покрытия не стоит превращать в религиозную метрику. Правильный подход - использовать coverage как сигнал: где код вообще не тестируется, где есть рискованные зоны и куда имеет смысл направить усилия. Хороший reminder для Go-разработчиков: покрытие полезно, когда помогает находить слабые места, а не когда просто красиво растет в CI. https://www.dolthub.com/blog/2026-04-17-automating-go-test-coverage/

⚡️ Вышло большое обновление популярного курса- Ai AI агенты, которые реально работают в проде! Вы всё ещё пишете обёртки над ChatGPT и называете это «AI-продуктом»? Пока вы промптите - рынок переходит на агентные системы. Те, что принимают решения, ходят в API, работают с Postgres и Redis, управляют браузером через Playwright. И 90% таких систем ломаются между ноутбуком и продом. AI Agents Engineering - курс, который закрывает этот разрыв. LangGraph, AutoGen, Computer Use, LLMOps. 8 модулей, 120+ шагов - от архитектуры до деплоя в Docker. На выходе: реальный опыт на большой практической базе, а production-агент и навыки, за которые уже платят. 👉 48 часов действует скидка на курс 55 процентов: https://stepik.org/a/276971/

Что там в календаре после старта F1? ВК ДжейТи Митап! VK приглашает Go-разработчиков на офлайн встречу 11 апреля. В программе два мощных доклада: • Как построить платформу мини-приложений, которая безопасно масштабируется и поддерживает сторонних разработчиков, — изоляция, мультитенантность, контроль ресурсов и границы ответственности • Как реализовать асинхронное сетевое взаимодействие с Tarantool на Go и пройти путь от наивного кода до высокопроизводительного решения с минимумом аллокаций и горутин Никаких вводных лекций, только реальные кейсы и архитектурные решения. А в завершение — решение архитектурной задачи с обратной связью от экспертов VK и неформальное общение с коллегами. Важно: мероприятие только офлайн, в петербургском офисе VK. Регистрация по ссылке.

👣 PentAGI - это современный инструмент для автоматизированного тестирования безопасности, который использует передовые технологии ИИ. Проект предназначен для специалистов по информационной безопасности, исследователей и энтузиастов, которым нужен мощный и гибкий инструмент для проведения тестов на проникновение. Чем полезен: - анализирует инфраструктуру и веб-сервисы - ищет уязвимости - запускает инструменты пентеста - интерпретирует результаты - планирует следующие шаги атаки github.com/vxcontrol/pentagi #AI #CyberSecurity #Agents #LLM #GitHub

👣 Большинство изучают Go ради синтаксиса. Ты научишься писать сервисы, которые работают в продакшене. Это не про «Hello, World» и горутины ради галочки. Это про бэкенд на Go, который: * выдерживает нагрузку * обрабатывает тысячи запросов одновременно * работает быстро и стабильно * легко масштабируется * выглядит как реальный сервис, а не учебный проект Ты начнёшь видеть Go не как язык, а как инструмент для построения систем. В итоге ты сможешь: * писать высоконагруженные API * создавать микросервисы * работать с базами данных и очередями * разбираться в конкурентности и производительности * брать коммерческие backend-проекты Это навык, который ценится на рынке. Не «знаю Go», а умею делать быстрые и надёжные сервисы. 🎁 48 часов скидка 50% на Stepik:

🚀 Docker Sandboxes - безопасный способ запускать AI-код-агентов, таких как Claude Code и другие, в изолированной среде, не навредив своей системе. Docker Sandboxes — это экспериментальная функция, которая создаёт для агентов автономные микро-виртуальные машины (microVM) с собственным Docker-демоном. Агент работает внутри такой среды, а не напрямую на вашем компьютере, что: - даёт агенту доступ к запуску кода, установке пакетов и работе с файлами - сохраняет основной хост в безопасности и изоляции - позволяет экспериментировать свободно, даже в “безнадзорном” режиме Как это работает 1. Sandboxes создаются как изолированные microVM с собственным Docker-средой 2. Ваши рабочие директории монтируются в них, но остальная система остаётся недоступной 3. Агент может запускать контейнеры, устанавливать зависимости и изменять файлы проекта 4. Если что-то идёт не так — просто удалите sandbox и создайте новый Поддерживаемые агенты Платформа уже работает с: - Claude Code - Gemini CLI - Codex - Kiro и другими агентами — с постепенным расширением списка Зачем это нужно AI-агенты, особенно с автономными возможностями (например, редактировать код, запускать сборки или тесты), могут случайно повредить среду или получить нежелательный доступ. Sandboxes дают им достаточно свободы для работы, но без доступа к остальной системе. Старт Чтобы попробовать:

docker sandbox run claude ~/my-project

📌 Подробнее: https://www.docker.com/blog/docker-sandboxes-run-claude-code-and-other-coding-agents-unsupervised-but-safely/

👣 Понимание выравнивания памяти в Go В Go важно понимать, как компилятор размещает данные в памяти - это напрямую влияет на скорость работы и объём используемой памяти. Что такое выравнивание? Выравнивание памяти - это правило: данные должны находиться по адресам, кратным их размеру. Это нужно, чтобы процессор мог читать и записывать значения за одну операцию. Например: - int64 требует выравнивания по 8 байтам - int32 - по 4 байтам - byte - по 1 байту Если значение лежит “неудобно”, CPU делает несколько операций вместо одной - это медленнее. Почему появляется padding Компилятор Go автоматически вставляет пустые байты (padding) между полями структуры, чтобы соблюсти правила выравнивания. Размер структуры - это не просто сумма размеров полей. Пример:

type Example struct {
    a byte   // 1 байт
    b int64  // 8 байт (нужно выравнивание по 8)
    c byte   // 1 байт
}

Хотя “полезных” данных тут 10 байт, структура занимает больше из-за вставленного паддинга. Почему это важно Если структура используется миллионы раз (в кэше, массивах, базах, сетевых пакетах), лишние байты превращаются в: • большее потребление памяти • худшее попадание в CPU cache • падение производительности Как оптимизировать • Порядок полей имеет значение. • Крупные типы лучше ставить первыми:

type Optimized struct {
    b int64
    a byte
    c byte
}

Так компилятору нужно меньше padding, и структура становится компактнее. Главное правило В Go порядок полей в структуре влияет на производительность. Выравнивание памяти - это не микроскопическая оптимизация. В высоконагруженных системах это даёт реальный прирост скорости и экономию памяти. Сохрани себе - пригодится при проектировании структур данных. Больше примеров

🐶 Watchdog на Go: уроки из реального мониторинга Крутая статья о том, как автор собирал monitoring system на Go и какие грабли поймал по дороге. Это не “теория про метрики”. Это практический разбор: - как проектировать watchdog/health-check систему - как ловить зависания и деградации сервиса - как правильно думать про таймауты, ретраи и алерты - почему “просто ping” - вообще не мониторинг 😄 Если пишешь микросервисы на Go или строишь инфраструктуру - обязательно сохрани. Ссылка: nightsnest.hashnode.dev/watchdog-lessons-from-building-a-monitoring-system-in-go

🎮 Учимся создавать игры для Nintendo 64 Этот репозиторий предлагает учебник по разработке игр для Nintendo 64, охватывающий основы программирования и графики. Подходит как для новичков, так и для опытных разработчиков, желающих освоить уникальные аспекты платформы. 🚀 Основные моменты: - Пошаговые руководства по созданию игр - Примеры кода и графики - Поддержка сообщества и обсуждения - Советы по оптимизации производительности 📌 GitHub: https://github.com/clktmr/n64tutorial

🚀 Монорепозиторий на Golang: как сделать и зачем он нужен Монорепозиторий на Go помогает хранить несколько сервисов и библиотек в одном репозитории, при этом каждый модуль остаётся независимым и может собираться отдельно. Такой подход упрощает работу команды и ускоряет CI. 📌 Что такое монорепозиторий Монорепозиторий - это один Git-репозиторий, где лежит сразу несколько связанных проектов. В отличие от polyrepo, всё находится в одной кодовой базе, что упрощает совместную разработку и рефакторинг. 🧠 Пример структуры ├── libs/hello │ ├── go.mod │ └── hello.go └── services ├── one │ ├── go.mod │ └── main.go └── two ├── go.mod └── main.go Общая библиотека подключается через replace в go.mod, чтобы Go знал, что модуль находится внутри репозитория, а не во внешней зависимости. 🔧 Билды и автоматизация Сборки, тесты и релизы удобно управляются через Earthly. - каждый модуль имеет свой Earthfile - в корне лежит главный Earthfile - Earthly кеширует сборки и пересобирает только изменённые части проекта Это снижает время сборки и упрощает CI/CD. 📈 Плюсы монорепо с Earthly - единая кодовая база - локальные зависимости и быстрые правки - ускоренные сборки за счёт кеширования - упрощённая настройка CI 🧩 Итог Монорепо в Go даёт контроль, прозрачность и скорость. В сочетании с Earthly он превращается в удобную платформу для разработки и автоматизации. Если хочешь, сделаю версию: ⭐ покороче для Telegram ⭐ с примерами go.mod ⭐ с готовыми шаблонами Earthfile для сервисов earthly.dev/blog/golang-monorepo/