Flaky-тест не «случайный» — у каждого мигания детерминированная причина: гонка, время, порядок выполнения, обход map, sleep вместо синхронизации. Разбираем пять классов на живом Go-стенде с реальной частотой мигания и настоящим детектором гонок, чиним каждый детерминизмом — а не ретраями
Как одна задача — сгенерировать UUIDv7/ULID/Snowflake — решается в Go, Java и Rust (и почему ops/sec между языками сравнивать нельзя), как типы колонок PostgreSQL (uuid/bytea/text) обходятся с этими значениями и как ::text-каст ломает индекс, и как согласовать идентификатор с ключом шардирования, чтобы монотонный ключ не устроил горячий узел.
Концепция саги проста, а прод — нет: компенсация это не rollback, а обратное семантическое действие, и её порядок, идемпотентность и «а если компенсация упала» решают, работает система или разваливается. Плюс изоляция: сага даёт ACD, не ACID — грязные чтения и потерянные обновления реальны, и с ними борются семантическими локами и контрмерами. Разбираем классификацию шагов (compensatable/pivot/retriable), персистентность саги, tooling (Temporal/Camunda/Axon) и тестирование с инъекцией отказов
Разделить чтение и запись — идея на слайде. На проде всё в проекциях: как строить read-модели, как жить с их отставанием (read-your-writes ломается), как пересобирать проекцию без даунтайма (blue-green, чекпоинты, идемпотентное применение) и когда CQRS оправдан без Event Sourcing, а когда тащит его за собой. Разбираем sync vs async проекции, несколько read-моделей на запрос, tooling (Axon/EventStoreDB/Marten) и типовую ошибку — CQRS поверх обычного CRUD
Концепцию Event Sourcing легко полюбить и трудно эксплуатировать: где хранить события (EventStoreDB vs Kafka vs Postgres), как строить и перестраивать проекции (read models), зачем снапшоты и как их делать, как реплеить историю, что такое upcasting при эволюции событий, оптимистичный конкаренси-контроль через expected version — и как жить с append-only, когда приходит GDPR-запрос на удаление
Финальная карта серии: когда хватит CRUD с audit log, когда нужен Outbox, CQRS, Event Sourcing, Saga или Temporal — по осям границ, истории, длительности процесса и требований к согласованности
Навигатор по надёжности распределённых систем: консенсус, согласованность, атомарность и транзакции, гарантии доставки сообщений и устойчивость под нагрузкой — как это связано и в каком порядке разбираться
Флагманский тур по ландшафту консенсуса: осваиваем Raft, Paxos, Zab и EPaxos, воспроизводя перевыборы, сетевые партиции и цену latency в интерактивном симуляторе.
Вся событийная архитектура держится на одной связке, которую редко проговаривают вслух: at-least-once доставка + идемпотентный консьюмер = effectively-once. Разбираем, почему сквозной exactly-once недостижим в принципе, чем at-least-once отличается от at-most-once, как сделать консьюмер идемпотентным (ключи идемпотентности, dedup-хранилище, естественная идемпотентность, окно дедупа) и где эта связка уже работает в серии — в outbox, saga и проекциях
Аннуитетный кредит как модель технического долга. Интерактивный калькулятор, реальные ставки ЦБ РФ и архитектурная аналогия: чем раньше вы меняете курс – тем дешевле это стоит
