Golang Books

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

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку Окружение решает больше, чем кажется. Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре. AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii DevOps: t.me/DevOPSitsec Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi Golang: t.me/Golang_google Rust: t.me/rust_code C++: t.me/cpluspluc C#: t.me/csharp_1001_notes Java: t.me/javatg JavaScript: t.me/javascriptv React: t.me/react_tg Frontend: t.me/front PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Базы данных: t.me/sqlhub Data Science: t.me/data_analysis_ml Big Data: t.me/bigdatai Математика: t.me/data_math Физика: https://t.me/+S4hinvO3QI43ZjNi Kubernetes: t.me/kubernetc GameDev: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Собеседования и карьера: DS собеседования: t.me/machinelearning_interview Python собеседования: t.me/python_job_interview Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy Полезное сверху: ИТ-мемы: t.me/memes_prog Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers ИИ и технологии: t.me/vistehno 954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data Max python: https://max.ru/pythonl ТЕХНО: https://max.ru/vistehno Max Go: https://max.ru/Golang_google Max Linux: https://max.ru/linuxkalii Devops: https://max.ru/DevOPSitsec C#: https://max.ru/csharp_ci C++: https://max.ru/cpluspluc SQL: https://max.ru/sqlhub Java: https://max.ru/javatg Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

👣 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

🐹 В Kubernetes Go-сервис может иметь лимит `2 CPU` и при этом вести себя так, будто у него 64 ядра. До Go 1.25 GOMAXPROCS по умолчанию ориентировался на CPU хоста, а не на cgroup-лимит контейнера. На ноде с 64 ядрами pod с limits.cpu: "2" мог получить GOMAXPROCS=64. И вот тут начинается неприятное: Go scheduler создаёт слишком много P, быстро выжигает CPU-квоту контейнера, после чего Linux начинает throttling до следующего CFS-периода. Средняя загрузка CPU при этом может выглядеть нормально, а p99 latency улетает вверх. До Go 1.25 проблему обычно решали через uber-go/automaxprocs, который считывал cgroup quota и выставлял корректный GOMAXPROCS. Начиная с Go 1.25 runtime умеет делать это сам: читает CPU limit контейнера и автоматически подстраивает GOMAXPROCS. Причём значение может обновляться, если лимит контейнера изменился. Но есть ловушка: если в Deployment остался старый GOMAXPROCS=8 или код вручную вызывает runtime.GOMAXPROCS(), новый container-aware механизм уже не сработает. После миграции стоит проверить: grep -r "GOMAXPROCS" deploy/ k8s/ helm/ grep -rn "runtime.GOMAXPROCS" . grep -rn "automaxprocs" . И логировать на старте: log.Printf("NumCPU=%d GOMAXPROCS=%d", runtime.NumCPU(), runtime.GOMAXPROCS(0), ) Для pod с лимитом 2 CPU на 64-ядерной ноде нормальная картина в Go 1.25+: NumCPU=64 GOMAXPROCS=2 Редкая мелочь в runtime, которая может напрямую влиять на tail latency продового Go-сервиса. Статья: https://dev.to/gabrielanhaia/gomaxprocs-is-lying-to-your-kubernetes-pod-costing-you-cpu-1a0c

🔥 Нашёл отличный бесплатный ресурс по Harness Engineering - тому, что делает coding agents реально надёжными Курс посвящён не очередному «как написать хороший промпт», а инженерии окружения вокруг Codex, Claude Code и других AI-агентов. Разбирают: * почему сильные агенты всё равно проваливают задачи; * как сохранять контекст между длинными сессиями; * зачем нужны AGENTS.md, feature_list.json и progress-файлы; * как не дать агенту объявить задачу завершённой слишком рано; * как встроить тестирование, observability и контроль в сам harness. Есть теория, практические проекты и готовые шаблоны для репозиториев. Причём среди базовых материалов авторы прямо ссылаются на подходы OpenAI и Anthropic. Главная идея очень правильная: не пытаться бесконечно делать модель умнее промптами, а построить вокруг неё систему, в которой ошибаться сложнее. И да - есть русская версия. https://walkinglabs.github.io/learn-harness-engineering/ru/

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.

🚀 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/

🐹 `go func()` без контроля - тихая мина в продакшене Fire-and-forget выглядит удобно: запустили горутину и сразу вернули ответ. Но под нагрузкой такие задачи начинают бесконтрольно множиться, наследуют уже отменённый request.Context(), теряются при остановке сервера, а одна паника может уронить весь процесс. Практичный вариант - отправлять фоновые задачи в небольшой worker pool: - фиксированное число воркеров ограничивает параллелизм; - буфер создаёт backpressure вместо бесконечного роста горутин; - recover изолирует панику отдельной задачи; - каждая задача получает собственный timeout; - graceful shutdown завершает уже принятые задачи перед выходом. Важная деталь: сервер нужно остановить раньше пула. Тогда новые запросы больше не создают задачи, а очередь спокойно опустошается. Но это всё ещё in-memory решение. При падении процесса очередь пропадёт. Для критичных задач, повторных попыток и гарантированной доставки нужен полноценный durable queue. Главное правило Go остаётся прежним: не запускайте горутину, пока не понимаете, кто и как её остановит. https://rednafi.com/go/supervised-fire-and-forget/ #Go #Golang #Concurrency #Backend #Programming

📚 Бесплатный учебник по математике для Computer Science и Machine Learning обновили — теперь это более 2200 страниц. Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory for Computer Science and Machine Learning — фундаментальный разбор математики, которая стоит за современными алгоритмами: — линейная и абстрактная алгебра; — топология и геометрия; — дифференциальное исчисление; — теория оптимизации; — математическая база ML. Полезный справочник для разработчиков, ML-инженеров и исследователей, которым нужно понимать методы глубже уровня готовых библиотек. Скачать PDF: https://cis.upenn.edu/~jean/gbooks/geomath.html

IRIS - open-source автодополнение на Go, которое рисует меню подсказок прямо внутри TTY. Инструмент индексирует историю команд и aliases, после чего предлагает подходящие команды в реальном времени. Работает на Linux и macOS, включая SSH, Tmux и обычные виртуальные терминалы. Внутри - один нативный Go-бинарник: https://github.com/versenilvis/iris