Golang

⚡️ KubeGUI - open-source десктопный клиент для Kubernetes с нормальным современным интерфейсом. Позволяет управлять ресурсами кластера без постоянной работы через kubectl: - Deployments, DaemonSets, Pods и CRD - live-обновления ресурсов - встроенный YAML-редактор с валидацией - работа сразу с несколькими кластерами - просмотр логов - shell прямо внутрь workload - port-forwarding - графы NetworkPolicy и RBAC - просмотр Helm-чартов и релизов - on-demand сканирование уязвимостей через Trivy Отдельный плюс - kubectl вообще не обязателен: приложение само работает с Kubernetes API. Под капотом Go + Wails, а интерфейс собран на React, TypeScript и Vite. https://github.com/gerbil/kubegui

👩‍💻 Go-профилирование: как найти и исправить «тормоза» в продакшене Приглашаем на открытый урок. 🗓 9 сентября в 20:00 МСК 🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Go-разработчик. Продвинутый уровень». Программа вебинара ✔️ Бенчмаркинг без иллюзий: Научимся писать корректные бенчмарки (Benchmark), которые показывают реальную картину, а не погоду на Марсе. ✔️ Инструменты ниндзя: Освоим go tool pprof и go tool trace. Научимся читать flame-диаграммы (огненные графики) и находить узкие места с точностью до строки кода, включая дизассемблирование ассемблерного кода. ✔️ Дьявол в деталях: Разберем конкретные приемы оптимизации: преаллокация памяти, переиспользование объектов через sync.Pool и «золотые» правила работы со строками. ✔️ Обсудим, когда использование regexp убивает производительность, и как написать эффективную альтернативу. ✔️ Домашнее задание с обратной связью 🔗 Ссылка на регистрацию: https://otus.pw/O8NT/?erid=2W5zFHofQNu Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

🔥 Go 1.27 - одна из самых насыщенных версий за последнее время. Самое важное, что добавили: - generic methods - методы теперь могут иметь собственные параметры типов - encoding/json/v2 вошёл в стандартную библиотеку - появился встроенный пакет uuid - новый профиль goroutineleak помогает искать зависшие goroutine - выделение небольших объектов ускорили до 30% - добавили экспериментальный portable SIMD - go doc теперь поддерживает package@version - go mod tidy лучше упорядочивает require Удобная подборка всех изменений Go 1.27 с примерами и ссылками на документацию: https://antonz.org/go-features/#1.27

🔥 В Go 1.27 появились generic methods Теперь методы конкретных типов могут иметь собственные параметры типов. Раньше для подобных преобразований приходилось выносить логику в отдельную generic-функцию: MapList(list, fn) Теперь можно писать естественнее: list.Map(fn).Map(fn2) Пример: func (List[E]) Map[R any](f func(E) R) List[R] Это делает generic-код компактнее, улучшает цепочки вызовов и позволяет держать связанную логику рядом с самим типом. При этом generic methods для интерфейсов пока не поддерживаются - из-за сложностей с генерацией и вызовом конкретных реализаций. https://go.dev/blog/generic-methods

🔥 В Go полностью переписали внутренности `sync.Map` Начиная с Go 1.26, sync.Map официально работает на базе hash trie. Публичный API не изменился, но внутри теперь совсем другая структура. Как это устроено: * ключ хешируется в 64 бита * хеш разбивается на группы по 4 бита * каждый узел trie имеет до 16 потомков * lookup проходит по дереву максимум 16 уровней * структура снижает конкуренцию вокруг одного глобального lock Но sync.Map всё ещё не универсальная замена обычному map: в тестах статьи он потреблял примерно в 3-5 раз больше памяти. Использовать его имеет смысл, когда значения в основном один раз записываются и много читаются или goroutine работают преимущественно с разными ключами. В остальных случаях map + Mutex/RWMutex часто проще и лучше. Очень подробный разбор реализации: https://victoriametrics.com/blog/go-sync-map-hash-trie/

🖥 Бывший CEO GitHub строит ему замену - и причина в AI-агентах GitHub уже обрабатывает около 2,9 млрд коммитов в месяц - ещё в апреле было 1,4 млрд. За четыре месяца нагрузка почти удвоилась. Каждый месяц: * 130 млн merge pull requests * 24 млн новых репозиториев * миллиарды коммитов Инфраструктура уже не успевает. В этом году GitHub добавил около 3 млн CPU-ядер и 120 ПБ хранилища, а доля нагрузки в Azure выросла с 12% до 58%. Собственные дата-центры упираются уже не столько в бюджет, сколько в доступную мощность. На этом фоне бывший глава GitHub Томас Домке запустил Entire - платформу, которую строят с расчётом на мир, где код пишут не только люди, но и огромные армии AI-агентов. И главный вопрос теперь такой: если AI начнёт создавать код в десятки раз быстрее людей, выдержит ли вообще инфраструктура, на которой сегодня построена разработка ПО? https://thenewstack.io/github-2-9b-monthly-commits/

О!Хакатон возвращается — на кону миллион Приглашаем Go- и Python-разработчиков, аналитиков и продакт-менеджеров на тревел-тех хакатон от Островка. Вам предстоит решить одну из двух AI-задач в сфере тревел-теха и побороться за главный приз — 1 000 000 ₽. Присоединиться к хакатону можно из любой точки мира. Участвуйте командой до пяти человек и выбирайте один из двух треков: 📌«О!дин запрос». Цель для junior-специалистов — создать AI-агента для путешествий и отелей. 📌«О!дин шаг до идеального отеля». Задача для специалистов уровней middle и senior — «переизобрести» опыт бронирования пользователя с помощью AI и новых интерфейсных механик. 📅 Регистрация открыта до 16 октября 2026 года. Стартуем 23 октября. Скорее присоединяйтесь по ссылке! Реклама. ООО "БРОНИРОВАНИЕ ГОСТИНИЦ". ИНН 7703389880.

🐷 Pumba - open source-инструмент для chaos testing Docker, containerd и Podman. По сути, это Chaos Monkey на уровне контейнеров. Он умеет специально ломать окружение:

pumba --interval=30s --random kill "re2:^test"

убивать контейнеры,

pumba netem --duration 5m delay --time 3000 mydb

добавлять сетевую задержку,

pumba iptables --duration 2m loss --probability 0.1 myapp

терять пакеты,

pumba stress --duration 60s --stressors="--cpu 4 --timeout 60s" mycontainer

и нагружать CPU, память или I/O. Есть ещё pause, restart, rm, ограничение скорости сети, corruption/duplication пакетов, выбор контейнеров по regex и периодические сценарии через --interval. GitHub: https://github.com/alexei-led/pumba

Бархоппинг и разгон факапов? ДА! Атмосферу «ну мёёёёд» сложно передать словами, но мы попробуем! Делимся видео и фоточками с нашего митапа для Go-разработчиков в Нижнем Новгороде.

Данил Руденко, 2ГИС — «Репозиторий здорового человека» Зачем нужен паттерн «Репозиторий», почему не стоит тащить в него бизнес-логику, с какими сложностями можно столкнуться при работе с транзакциями и как их решать. Никита Метелкин, Cloud.ru — «Как написать свой плагин для protoc-gen-go» Как устроен protoc и как с помощью Go и protogen генерировать собственный код из .proto-файлов. Александр Бухалко, MWS Cloud Platform — «Взросление OpenAPI-кодогенерации» Почему одной модели для запроса и ответа может быть мало, как внедрять частичное обновление данных, переходить на OpenAPI 3.1 и работать с полями в Go и Kotlin.

Приходите на наши следующие мероприятия. У нас хорошо Другие инженерные инсайты от 2ГИС → в Telegram-канале RnD

🐷 Pumba - open source-инструмент для chaos testing Docker, containerd и Podman. По сути, это Chaos Monkey на уровне контейнеров. Он умеет специально ломать окружение:

pumba --interval=30s --random kill "re2:^test"

убивать контейнеры,

pumba netem --duration 5m delay --time 3000 mydb

добавлять сетевую задержку,

pumba iptables --duration 2m loss --probability 0.1 myapp

терять пакеты,

pumba stress --duration 60s --stressors="--cpu 4 --timeout 60s" mycontainer

и нагружать CPU, память или I/O. Есть ещё pause, restart, rm, ограничение скорости сети, corruption/duplication пакетов, выбор контейнеров по regex и периодические сценарии через --interval. GitHub: https://github.com/alexei-led/pumba

👣 В Go 1.27 появился почти настоящий LINQ Автор go-linq показал новую версию библиотеки для Go 1.27, которая позволяет писать типобезопасные цепочки запросов в стиле LINQ:

From(users).
    Where(...).
    Join(...).
    ToSlice()

Главная цель проекта - получить удобство LINQ без привычной цены в виде большого runtime-overhead. По словам автора, производительность уже близка к вручную написанным циклам, а дальше её планируют ещё улучшать. GitHub: https://github.com/ahmetb/go-linq

👣 Google выпустила Go 1.27. Обновление затронуло язык, runtime, стандартную библиотеку и инструменты разработки. В язык наконец добавили generic methods. Теперь метод может работать сразу с разными типами без отдельных реализаций под int, int32, int64 и другие варианты. Ещё упростили инициализацию embedded-структур и расширили type inference для generic-функций. Runtime тоже ускорили. Для маленьких объектов до 80 байт стоимость аллокаций снизили до 30%, а в allocation-heavy программах это даёт около 1% общей производительности. Появился и новый профиль goroutineleak в pprof, который помогает находить навсегда зависшие goroutine. В стандартной библиотеке появился encoding/json/v2 с более строгими настройками и новым streaming API. Старый encoding/json теперь использует v2 внутри для более быстрого unmarshaling, сохраняя обратную совместимость. Также добавили встроенный пакет uuid, поддержку постквантовых подписей ML-DSA и экспериментальный SIMD API. Из приятного для повседневной работы: go doc теперь понимает package@version, go mod tidy сам приводит несколько require`-блоков в нормальный вид, а `go fix получил новые modernizer'ы. https://go.dev/blog/go1.27 @Golang_google

👣 Alibaba выкатила skill-up - инструмент на Go для тестирования и прокачки skills у AI-агентов. Вместо папок с разрозненными промптами, скриптами и eval-файлами здесь используется декларативный YAML-формат. Skill можно описать как конфиг и гонять одинаково локально или в CI. Поддерживаются три стратегии оценки: обычные правила, скрипты и judge на базе другого агента. Есть совместимость с форматом Anthropic и импорт evals.json. Здесь есть интересный цикл улучшения: skill-up может находить провальные кейсы, помогать расширять eval-набор и итеративно чинить сам skill. То есть идея примерно такая: написал skill → прогнал eval → увидел, где агент ломается → обновил → снова прогнал. https://github.com/alibaba/skill-up #AI #Golang #AgenticAI #DevOps

🚀 Kubernetes получил новый open-source инструмент для тех, кто устал дебажить кластеры через десятки команд kubectl. Skyhook выпустила Radar - современный UI для Kubernetes, который показывает всю картину кластера в одном месте. Вместо постоянных: kubectl get kubectl describe kubectl logs kubectl events можно сразу увидеть: • граф связей между сервисами и ресурсами • состояние Deployment, Pod, Service и Ingress • события и историю изменений • Helm-релизы • GitOps-состояние Argo CD и Flux • проблемы с ресурсами Radar работает как один Go-бинарник с встроенным React-интерфейсом. Не требует установки агентов в кластер, использует существующий kubeconfig и может запускаться локально. Проект полностью open-source под Apache 2.0. Есть запуск через kubectl radar, Homebrew, Krew или Helm. По сути, это попытка сделать современную замену старым Kubernetes Dashboard и тяжёлым GUI-инструментам: быстро, локально и без лишней инфраструктуры. GitHub: https://github.com/skyhook-io/radar

👣 `os.ReadFile()` действительно читает весь файл в память. Но RSS может показать почти ноль - и вот почему Есть интересный эксперимент: читаем файл на 500 МБ через os.ReadFile(), ставим программу на паузу и смотрим RSS процесса.

b, err := os.ReadFile("bigfile.txt")
if err != nil {
    panic(err)
}

fmt.Println(len(b))
fmt.Scanln()

Ожидаем около 500 МБ RSS. А видим условные 3 МБ. На первый взгляд кажется, что os.ReadFile() ничего не загрузил. Но причина совсем другая. []byte - это только descriptor:

slice
├─ ptr ───────────┐
├─ len            │
└─ cap            │
                  ▼
        +-------------------+
        | 500 MB byte array |
        +-------------------+

Сам slice header на 64-битной системе занимает всего несколько машинных слов. Основные 500 МБ находятся в backing array на heap. Ключевой момент - liveness analysis. После:

fmt.Println(len(b))
fmt.Scanln()

переменная b больше не используется. Для Go это означает, что объект может перестать считаться live ещё до выхода main(). GC получает право освободить backing array, пока программа всё ещё ждёт Enter. Добавим обращение после паузы:

fmt.Scanln()

fmt.Println(b[0])

И RSS внезапно становится примерно равен размеру файла. Это хороший пример того, почему: scope переменной != время жизни объекта для GC. Чтобы явно сохранить объект живым до определённой точки, в низкоуровневом коде существует:

runtime.KeepAlive(b)

Но использовать KeepAlive просто ради красивого RSS обычно не нужно - он важен прежде всего при работе с finalizer, unsafe, syscall и foreign memory. Ещё одна ловушка - go run.

go run main.go bigfile.txt

сначала компилирует временный binary, а затем запускает его отдельным процессом. Поэтому смотреть память нужно у процесса вида:

/tmp/go-build.../exe/main

а не у самого go run. Практический вывод для production:

data, _ := os.ReadFile(path)

подходит для небольших файлов, но большой файл означает большую аллокацию, давление на heap и GC. Для потоковой обработки лучше:

f, err := os.Open(path)
if err != nil {
    return err
}
defer f.Close()

r := bufio.NewReaderSize(f, 256<<10)

или вообще:

_, err = io.Copy(dst, f)

Тогда объём рабочей памяти зависит от размера буфера, а не от размера файла. Главный урок: RSS показывает состояние процесса в конкретный момент, а не полную историю его аллокаций. И если профилируете память Go-приложения, одного ps мало - смотрите ещё heap profile, runtime.MemStats и GODEBUG=gctrace=1.

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.

👣 Google внезапно объяснила, почему Go может стать главным языком эпохи AI-кодинга Код теперь пишется слишком быстро. Агент за несколько секунд может выдать сотни строк, переписать пакет или собрать целый сервис. Проблема сместилась туда, где автоматизация пока не спасает: всё это нужно прочитать, проверить и потом годами поддерживать. Именно на этом Google строит свежий аргумент в пользу Go. Go изначально проектировали для больших команд и долгоживущих кодовых баз. Поэтому здесь почти невозможно устроить соревнование по синтаксическим фокусам. gofmt приводит код к одному виду, стандартная библиотека закрывает огромный пласт задач, а компилятор быстро ловит выдуманные методы, неправильные типы и другие типичные ошибки LLM. Для AI-агента это особенно удобно. Сгенерировал код, запустил компилятор и тесты, получил ошибку, исправил, повторил. Рядом уже лежат fuzzing, govulncheck, gopls, go fix, профилирование и tracing. Агенту не приходится каждый раз собирать собственный зоопарк инструментов. Есть и менее очевидный бонус. Go-код в разных проектах обычно выглядит похоже. Меньше вариантов выразить одну и ту же конструкцию, меньше сюрпризов при ревью, проще заметить галлюцинацию модели или странную зависимость. Для мира, где код начинают генерировать в огромных объёмах, такая предсказуемость становится очень дорогим преимуществом. Получается забавно: Go долго критиковали за скучный синтаксис, жёсткие правила и отсутствие лишней магии. А теперь именно эти качества неожиданно делают его одним из самых удобных языков для работы с coding agents. Похоже, в эпоху AI самый модный язык может оказаться тем, который годами специально пытался быть скучным. https://developers.googleblog.com/why-go-is-an-ideal-language-for-ai-assisted-software-engineering/ #Golang #Go #AI #Programming #AIAgents

🚀 Go 1.27: что нового в следующем большом обновлении Go Go продолжает развивать не синтаксис ради синтаксиса, а то, что реально влияет на production-сервисы. Главные изменения: 🧬 Generic methods Методы смогут иметь собственные type parameters:

type Box[T any] struct {
    Value T
}

func (b Box[T]) Map[R any](fn func(T) R) Box[R] {
    return Box[R]{fn(b.Value)}
}

Это открывает новые возможности для обобщённых библиотек. ⚡ Улучшения работы с памятью Компилятор получил оптимизации для маленьких аллокаций. Результат: - меньше overhead при создании объектов; - быстрее работа с большим количеством мелких структур; - улучшения для allocation-heavy приложений. 📦 Новый encoding/json/v2 Появляется экспериментальная новая версия JSON-пакета:

import "encoding/json/v2"

Цель - решить старые ограничения encoding/json и сделать работу с JSON более современной. 🔍 Улучшения runtime Изменения затронули: - профилирование goroutine; - trace; - таймеры; - внутренние оптимизации runtime. Go 1.27 показывает привычный подход команды Go: меньше магии - больше предсказуемости и производительности в production. Не революция, а очередная шлифовка языка, который уже лежит в основе Kubernetes, облаков и высоконагруженных систем. Подробнее: https://victoriametrics.com/blog/go-1-27/

Google выпустила open-source сканер уязвимостей для зависимостей OSV-Scanner — инструмент на Go, который проверяет зависимости проекта по базе уязвимостей OSV.dev. Запуск:

osv-scanner scan source -r .

И он рекурсивно найдёт go.mod, package.json, pom.xml, lock-файлы и другие поддерживаемые форматы, после чего покажет известные уязвимости. Поддерживаются: - Go, Python, Rust, Java, JavaScript, C/C++ и другие экосистемы; - npm, pip, Maven, Cargo, Go Modules, NuGet и другие менеджеры; - Linux-пакеты; - container images; - offline-сканирование; - анализ вызовов, чтобы уменьшать число ложных срабатываний; - рекомендации по обновлению уязвимых зависимостей. Под капотом используется OSV-Scalibr, а данные приходят из открытой OSV-базы, которая агрегирует GitHub Security Advisories, RustSec, Ubuntu Security Notices и другие источники. Установка из исходников:

go install github.com/google/osv-scanner/v2/cmd/osv-scanner@latest

Полезный инструмент для CI/CD и контроля software supply chain без тяжёлых коммерческих платформ. Источник: https://github.com/google/osv-scanner #Golang #CyberSecurity #DevOps #OpenSource

Go-приём: как не получить 99% после округления При независимом округлении процентов итоговая сумма может перестать быть равной 100.

33.3 → 33
33.3 → 33
33.4 → 33

Итого: 99%

Для простого интерфейса можно округлить первые значения, а последнему передать остаток:

package main

import "math"

func balancePercentages(values []float64) []int {
 if len(values) == 0 {
  return nil
 }

 result := make([]int, len(values))
 used := 0

 for i := 0; i < len(values)-1; i++ {
  result[i] = int(math.Round(values[i]))
  used += result[i]
 }

 result[len(values)-1] = 100 - used

 return result
}

Результат:

[]int{33, 33, 34}

Сумма останется равной 100. Но это быстрый приём, а не универсальный алгоритм: - значения должны быть заранее нормализованы; - вся погрешность достаётся последнему элементу; - результат зависит от порядка; - при некорректных данных последнее значение может стать отрицательным. Для справедливого распределения лучше использовать метод наибольших остатков: округлить всё вниз, а недостающие единицы отдать значениям с крупнейшей дробной частью. Код актуален для современной Go 1.26 и работает без изменений. Функция math.Round доступна начиная с Go 1.10.