Go *

Объясню структуры данных через очередь в поликлинике, а потом покажу, где эта аналогия ломается: почему связный список с «вставкой за O(1)» в прикладном Go обычно проигрывает обычному массиву.

Спойлер: асимптотика здесь не ошибается. Ошибается вывод, который мы из неё делаем.

Статья для тех, кто асимптотику знает, но не проверял её замером.

Всем привет! Меня зовут Паша Агалецкий, я техлид команды платформы разработки Авито. В этой статье я расскажу о новой версии Go — 1.27. Я выбрал для вас самые интересные фичи — те, что влияют на код или дают новые по-настоящему полезные инструменты.

Кстати, у этого материала есть видео-версия. Вы можете ознакомиться с обновлением Go, посмотрев мой обзор на YouTube, VK Видео или RuTube

Читайте про обновление под катом

Тема хранения токенов — одна из самых больных в авторизации. Многие, не до конца понимая, как авторизация должна работать, кладут оба токена в cookie или — что ещё хуже — в localStorage. В этой статье мы соберём схему, в которой access‑token живёт в памяти приложения, refresh‑token — в HttpOnly‑cookie, а фронтенд сам восстанавливает сессию после перезагрузки страницы и незаметно обновляет протухший access.

Бекенд — на Go, фронтенд — на Vue 3 (Vuex + vue‑router + axios), но концепция так же применима к React и Next.js. Верстку и стили оставляю за кадром — в статье только логика авторизации.

Go 1.27 (на момент написания rc3, финал обещают в августе) приносит generic-методы: метод наконец может объявить собственный тип-параметр. Взял golang:1.27rc3 в Docker и проверил, где у фичи границы. reflect новый метод не видит вообще, хотя go/types на том же типе показывает его в method set — метод доступен компилятору и недоступен через рефлексию, поэтому ни один интерфейс им не удовлетворить, а валидаторы и ORM его не заметят. Померил цену: на 200 инстанцирований с запретом инлайна бинарь с методом больше на 2264 байта, из которых 2000 приходятся на длину имён символов, а не на код; по времени разницы нет — это generic-функция с ресивером и тот же gcshape-стенсилинг. А вот что реально заметит прод на апгрейде: GODEBUG=asynctimerchan=1 теперь роняет процесс до main, encoding/json v1 на движке v2 меняет байты вывода на битом UTF-8, json.RawMessage обзавёлся String() и поменял ваши логи. Плюс замеры нового аллокатора: минус четверть времени на new(16 B) и ноль на 128 байтах.

Всем привет! Меня зовут Илья Данилкин, я тимлид в Авито Авто.

AI-агенты обычно живут рядом с Python, но всё же немало команд выбирают язык Go. Дело в том, что агенты большую часть времени не заняты сложными математическими расчётами, а ждут ответа модели или результата инструмента. А ещё работают в режиме бесконечных параллельных запусков. И если пользователь останавливает задачу, его запрос и следующие вызовы инструментов тоже нужно остановить.

Поэтому при выборе языка важны не только библиотеки для работы с моделями, но и то, как язык справляется с одновременными задачами, отменяет операции и насколько просто доставить готовое приложение пользователю. В Go для этого есть дешёвые горутины, context.Context и сборка в один бинарник.

В статье на примерах и материалах из Go-сообщества разберу пять сценариев, когда эти и другие свойства Go очень и очень нужны.

Cлучилось то, что я обычно советую не делать: я не выбрал из существующих 14 форматов, а сделал 15-й.

Точкой старта работы над проектом можно считать день, когда Дедушка Мороз положил мне под ёлку набор “Робот-автомобиль для Raspberry Pi 4B” от Keyestudio.

Год назад мой типичный пулл-реквест писался руками часа три и ревьюился минут двадцать. Сейчас четыреста строк агент выдаёт за минуту, а ревью того же дифа занимает час: приходится вычитывать уверенно написанный чужой код, в котором ошибка выглядит ровно так же убедительно, как правильное решение. Узкое место переехало с набора кода на его проверку, и усилием воли оно не расширяется.

В августе у Google вышел текст о том, почему Go хорошо подходит для разработки с агентами. С тезисами спорить трудно: единый форматтер, быстрая компиляция, строгий компилятор, большая стандартная библиотека, обещание совместимости. Беда в том, что из этих тезисов не следует ни одной строчки конфига. Хорошие свойства языка сами по себе не мешают агенту сдать диф, который собирается, проходит тесты и при этом делает совсем другое.

Дальше о том, как довести идею до инженерного состояния. Почему форма сообщения об ошибке влияет на исход правки сильнее, чем формулировка промпта. Какие поломки Go пропускает молча и чем их ловить. Как за полчаса написать свой анализатор, превращающий договорённость команды в ошибку сборки. И чем закончились попытки закрыть тот же вопрос документом AGENTS.md. Всё обкатано на монорепозитории примерно на сто восемьдесят тысяч строк, где за последний квартал около половины дифов написал агент.

Я делаю сервис, который разворачивает проекты юзеров на их серверах.

Разбираю на своём примере три вещи, которые нужны любому, кто просит доступ к секретам пользователя. Что просить, как хранить и что делать, когда сузить права нельзя в принципе.

Дальше практика с кодом. Почему в ключе стоит метка, почему сам ключ встречается в команде ровно один раз, и три места, где я налажал.

Кому полезно: тем, чей сервис просит доступ к секретам своих пользователей (серверы, репозитории, токены), да и в общем всем кто как-то связан с этой темой.

Всё чаще встречаю такую схему: берём LLM, даём ей доступ к kubectl или k8s API, в system prompt или подключённом skill‑е пишем что‑то вроде «ты можешь только читать, ничего не удаляй и не изменяй», и считаем вопрос закрытым. Прошёл через это сам и в какой‑то момент понял, что это не граница безопасности, а вежливая просьба.

Это не гипотетический риск: вы наверняка помните, как в июле 2025 агент Replit удалил базу данных SaaStr, несмотря на прямой запрет что‑либо менять — не Kubernetes и не MCP, но паттерн тот же самый. Инструкция «ничего не трогай» была прямо в контексте, исполнять её было просто некому, кроме самой модели. Дать агенту доступ на запись к k8s‑кластеру — значит собрать ровно ту же конструкцию, которая уже стоила SaaStr их базы.

Я далеко не первый, кто освещает эту тему, и за последнее время появилось множество read‑only MCP‑серверов. Но удивляет, насколько часто в них «read‑only» понимают неправильно. Например, у MCP‑серверов для Kubernetes “read‑only” нередко реализован как переменная окружения, которая фильтрует ответ tools/list, а не отсутствие функции в реестре. Именно так был устроен mcp‑server‑kubernetes (20 тысяч скачиваний в неделю на npm): флаг ALLOW_ONLY_READONLY_TOOLS прятал mutating‑инструменты из списка, а tools/call всё равно принимал kubectl_delete напрямую, в обход фильтра.

Получилась CVE-2026-46519, CVSS 8.8 — тот же принцип, о котором эта статья, доведённый до реального эксплойта: спрятанная из списка функция — не то же самое, что несуществующая. Причём это не только у сообщества — Azure/mcp‑kubernetes, официальный MCP‑сервер Microsoft для Kubernetes, устроен точно так же: --access-level readonly|readwrite вместо отсутствия mutating‑инструментов в принципе.

Броский заголовок есть, а теперь к сути. Сие ошибка, стандартный привет от дефолтного модуля pion/webrtc в Go. Воспроизводится просто – читаем обычные мануалы по использованию pion, выкатываешь красивый WHEP-хендлер, открываешь пару (ладно, ладно, не пару, просто красивый оборот) вкладок с плеером в браузере, и сервер начинает захлебываться. Хендшейки виснут по секундам, ICE отваливается по таймауту, а в pprof половина флеймграфа забита crypto/elliptic.p256OrdSqr и аллокациям мап внутри движка. Сюрприз? Да никакого сюрприза, если более вдумчиво почитать большинство «туториалов» по WebRTC на Go. Мне кажется, что они впринципе написаны теми, кто никогда не тестировал свою реализацию под нагрузкой даже полсотни одновременных зрителей – максимум пару-тройку потоков и успокоились на этом. Так вот, там на каждый POST-запрос с SDP-оффером создают новый webrtc.NewAPI(), регистрируют дефолтные кодеки, дергают api.NewPeerConnection() и со спокойной душой отдают ответ. На локалхосте, с парой клиентов это летает и работает без проблем. А вот на проде – превращается в катастрофу. Проблема здесь не в самом WebRTC (и уж тем более библиотеке pion`a, она очень крутая) и не в Go. Проблема в том, что глобальную и дорогую «инфраструктуру» создают на каждый(!) запросом, вместо того чтобы просто ее переиспользовать.

И она потрясающая, но я несколько выбился из сил, поэтому, как говорится, простите за неровный почерк :) Напоминаю контекст: f4 — эксперимент по переписыванию Far на go, чтобы сразу и кроссплатформенно и асинхронно. И красиво.

С красоты и начнём. На днях во фреймворк консольных интерфейсов vtui, который пишется под f4, добавлена поддержка Auto layout. Можно делать диалоги как у Apple! А чтобы это смотрелось красиво, предусмотрены две стратегии хинтинга: байткод, по аналогии с тем, как это сделано для рендеринга шрифтов у TrueType, и эвристики, как у FreeType. Для этого потребовалось портировать на go быструю считалку cassowary (пользуйтесь! там и wasm есть), а потом изобрести дискретный cossowary специально под консоль — задаем стандарты интерфейсов, люблю такое! И заодно — новая, уже полностью своя цветовая тема, не пытающаяся повторять что-то из Far, Turbo Vision или Monokai.

MASQUE — туннель, неотличимый от обычного HTTPS-трафика к Cloudflare, постквантовый VLESS, AmneziaWG, дотянутый до эталона. Всё это теперь не только в телефоне, но и прямо на роутере: отдельный Wi-Fi, весь трафик которого уходит в туннель. Рассказываю, как мое ядро sing-box-lx до этого доросло

Привет, Хабр! Меня зовут Степан Пестерников, мы с командой делаем Алису и активно используем СУБД Яндекса. Недавно коллеги из YDB провели большой рефакторинг в YDB Go SDK, где по умолчанию теперь используется новый Query Service.

Я воспользовался этим рефакторингом, чтобы уменьшить количество сетевых запросов от SDK к YDB. Клиентские SDK устанавливают к распределённой СУБД Яндекса gRPC-подключения, поверх которых отправляются низкоуровневые команды. Какие-то из этих команд можно объединять: например, команду начала транзакции и выполнения первого запроса.

В статье я покажу фрагменты кода и расскажу, как мы делали улучшения, которые вошли в релизы v3.126.0 и v3.126.5 Go SDK. Фрагменты кода получились небольшие, и на их примере удобно показать, как этими оптимизациями пользоваться.

Объясню кэш через холодильник, а потом покажу, где эта аналогия ломается, и что с этим делают в проде.

Статья для тех, кто кэш уже ставил, но не разбирался, почему он иногда роняет сервис вместо того, чтобы его ускорять.

Мне нужен был сервис, в котором должны были работать несколько разных алгоритмов. Часть математики я помнил, часть понимал поверхностно, часть собирался восстановить по ходу работы. Чтобы быстрее получить прототип, я подключил LLM к генерации бойлерплейта, интерфейсов и первых реализаций.

Через несколько дней (говно)кода стало много — вменяемого сервиса не получилось.

Один BFS принимал map[string][]string. DFS жил на другом типе графа. В одной реализации направленность задавалась на уровне графа, в другой вытекала из того, как было записано ребро. Опции существовали, но их комбинации не образовывали понятной политики. Result types возвращали срезы и числа, однако я не мог внятно ответить, что именно они гарантируют.

Проблема была не в том, что LLM «не умеет BFS». Я попросил реализации раньше, чем сформулировал общий контракт данных. Генератор заполнил пустые места правдоподобными допущениями — которые, очевидно, не совпали в разных кусках кода.

Исходный сервис я остановил. Дальше пришлось вернуться к математике, разобрать алгоритмы по отдельности и сначала спроектировать фундамент, на котором они вообще могут сосуществовать. ...решение смелое и честно говоря не самое лёгкое.. и совершенно не дооценённое

Эта серия для тех, кто выучил синтаксис Go, написал первые go func() и хочет понять, что за ними стоит. Многопоточность знать не нужно: начнем с того, что такое поток. К концу первой части ты будешь понимать, почему поток операционной системы дорогой, что такое горутина физически и как Go пришел к схеме GMP.

В начале августа я сел делать игру для мессенджера MAX – обычный вордли, слово из пяти букв, шесть попыток. Мини-приложение на ванильном JS, сервер на Go, самый дешёвый VPS. По моим прикидкам – три вечера.

Первый вечер целиком ушёл на то, чтобы сервер вообще смог поговорить с API мессенджера. Не на игру, не на словарь – на TCP-соединение.

Дальше было ещё семь таких мест. Каждое выглядело как мой баг, каждое оказалось особенностью платформы, и ни одного из них нет в документации. Ниже – все восемь, с кодом и с тем, как именно я до них дошёл. Игра тут нужна только как повод: она набрала 107 игроков за пять дней, это скромно, и рассказывать я собираюсь не про неё.

Привет, Хаброжители! Язык Go востребован в разработке облачных сервисов и распределенных систем благодаря простоте, высокой производительности и встроенной поддержке конкурентности. Книга выходит за рамки синтаксиса и фокусируется на проектировании гибких и масштабируемых архитектур.

Вы сразу приступите к созданию проекта, который будет постепенно изменяться и усложняться от простых скриптов до полноценного клиент-серверного приложения. В процессе работы вы познакомитесь с конкурентным программированием с использованием горутин, работой с SQLite, написанием тестов, обработкой ошибок, работой с файловой системой, а также с объектно-ориентированным подходом.

Последнее время я почти не пишу код руками — значительную часть реализации берут на себя AI-агенты. Но работы меньше не стало: теперь нужно задавать ограничения, проверять архитектуру и понимать результат, не перечитывая тысячи сгенерированных строк. Я попробовал сделать архитектурный граф общей моделью для человека, агента и генератора кода. Из одного графа получил сервисы на Go, Python, C++ и Rust, а затем сравнил их с прямыми реализациями того же HTTP → gRPC сценария. Главный вопрос эксперимента: какова runtime-плата за систему, которую проще понимать, изменять и наблюдать?