Как Netflix мигрировали на новый API и ничего не потеряли. Первая часть

У Netflix недавно рассказали, как они мигрировали на новый API без даунтайма.

Вот самое любопытное:

Netflix мигрирует с legacy API на GraphQL. Просто выключить старый API и включить новый они не могут: обязательно что-нибудь пойдёт не так и будет стоить дорого.

Чтобы проверить новый API в боевых условиях, но без ущерба для пользователей, они деплоят его рядом со старым и проверяют через Reply Testing.

Когда получается, запрос пользователя отправляется на оба API: на новый и на старый, а ответы сравниваются. Если есть разница, значит, что-то в новом API упустили. Например:

/data/videos/0/tags/3/id: (81496962, null)

Очевидно, забыли про поле ID и отдаём null.

А тут слетела локализация:

/data/videos/0/tags/5/displayName: (Série, value: “S\303\251rie”)

В статье пишут, что Reply Testing помог Netflix выявить следующие ошибки:
— encoding errors
— локализация
— формат даты и времени
— ну и, конечно, числа с плавающей точкой

А в следующей заметке поговорим, как они использовали A\B-тесты.

Как Netflix мигрировали на новый API и ничего не потеряли. Вторая часть

В прошлой заметке было про тестирование нового API идемпотентными запросами. А в этой расскажем, как Netflix тестировали функциональность, которая меняет данные, и проверяли выполнение нефункциональных требований.

Для A\B-тестов Netflix поделили миллион пользователей на 2 группы:
— контрольную на старом API
— экспериментальную на новом.

Обе группы пользовались сервисом, а разработчики тщательно сравнивали quality of experience metrics: как часто возникают ошибки на клиенте, latency и прочее.

Конечно, разница метрик — это ещё не решение. Выявление проблем похоже на детектив: какой-то показатель ухудшился, а вам ещё нужно понять, из-за чего именно. К примеру, у Netflix нестабильный latency подсказал, что нужно подкрутить TTL кешей.

A\B-тесты оказались хорошим инструментом для проверки нефункциональных характеристик. За полгода Netflix уравняли показатели и мигрировали всех пользователей на новый API.

Здравствуйте! Это пост с набросом. Вы предупреждены.

Преамбула: в одном из архитектурных чатов у нас развернулась дискуссия по поводу специальности «разработчик»: стала она уже рабочей или ещё нет.

Рабочая — это когда нужно больше физического труда, чем умственного. И в этом смысле разработчик — вполне рабочая специальность, как оператор машинного доения сборщик на конвейере: собираешь типовые решения из представленных компонент за указанное время.

Всё описано в регламентах, собрано во фреймворки, поэтому средний разраб заменяется за день. А придумывать, как оно должно работать, — работа системных инженеров. И тут у нас получается условное деление по признаку образования:

— средне специальное образование для работяг — языки, эти ваши фреймворки и среды;
— высшее образование для инженеров — системное проектирование и всякие высокие абстракции.

И с этой позиции критика высшего образования, где «не учат актуальным языкам и фреймворкам» звучит неубедительно, там вроде как другому учить должны.

Что-то подобное я говорил на archdays, где рассказывал про подход с типовыми узлами, интерфейсами и даже наймом за день.

Как сэкономить 120 000 $ в год на инфраструктуре? Просто возьмите старый проверенный EC2

Ситуация: клиент попросил оценить, не слишком ли много тратить 240 000 $ в год на инфраструктуру приложения, которое обслуживает 35 пользователей с 9:00 до 18:00.

Что мы нашли под капотом:
— 6 микросервисов, потому что модно и молодёжно
— по 2 инстансы каждого, потому что отказоустойчивость
— по 2 инстанса БД на каждый сервис, см. пункт выше
— деплой на AWS Fargate

Стоило это все 8000 $ в месяц на боевом сервере + столько же на UAT-стенде с зеркалом, который должен был быть у клиента по требованию регулятора.

Что мы изменили

1. Смёржили всё в два сервиса.

Микросервисы — отличная технология, когда вам нужно независимо масштабировать сервисы, устойчивость к отказам и независимый деплоймент сервисов. Но это при условии, что у вас микросервисы независимы и у вас зрелые Devops-практики. У нашего же клиента был типичный Distributed big ball of mud, который сводил все преимущества микросервисов в ноль.

2. Перевели деплой с AWS Fargate на EC2.

У AWS есть 2 варианта деплоя контейнеров:
— традиционный EC2. Вам выделяется виртуальная машина или несколько, в каждую машину напихивается столько контейнеров, сколько влезет.
— новый-молодежный Fargate, в котором кубернетису не нужно думать, раскидывать контейнеры по виртуалкам. Просто указываем, сколько каждому контейнеру нужно CPU и памяти, а тёмные электрические силы Амазона дальше сами всё делают.

Однако у всего есть цена. В EC2 мы могли развернуть несколько контейнеров и они шарили ресурсы. Например, пока сервис отчётов ничего не делает, он делится ресурсами с бизнесовым сервисом и наоборот. С Fargate так не выйдет, платить нужно и за простой, а ресурсы не пошаришь. Поэтому, если сервисы часто простаивают, Fargate стоит очень дорого.

EC2 стоил 3000 $ вместо 8000 $ за Fargate, получилось 60 тысяч экономии в год. Столько же удалось сэкономить на UAT-стенде. Итого те самые 120 тысяч в год из заголовка.

Наткнулся на неплохой мануал с примерами по spring-security и oauth

Как известно, в spring-security сам черт ногу сломит, а если туда oauth добавить, то, вообще, никогда в жизни не разберёшься. В мануале автор неплохо объясняет, как что устроено с точки зрения спринга.

Я тут систематизировал стратегии как я торговался за оффер в Thoughtworks 4 года назад. 🙂 https://www.youtube.com/watch?v=jtu_FdNDxNc

Кстати, а как вы обычно выбиваете на собеседованиях зарплату по-больше?

Небольшая заметка о том, как гарантированно заехать в дурку, находясь в айтишечке

Собрали у своих коллег истории чего необычного они находили в самописных библиотеках.

Нашлись
- Конфигурации Спринга,
- Override Бинов,
- Хабернейт.
Но победителем посчитали либу со @SpringBootApplication внутри.

А вы что находили в либах?

Привет, зазываем на курс!

15 сентября — старт новой группы по практическому курсу Разработка Enterprise-приложений без боли и сожалений.

Самое время учиться: кризис в индустрии свирепствует, СhatGPT душит Stack Overflow. Скоро нейросети научатся перекидывать JSON в DTO, и многие кодеры окажутся не нужны, как знатоки Drupal. Чтобы остаться востребованным, нужно начинать мыслить не инструментами, а методологиями проектирования.

В общем, если хотите начать думать как тимлид, архитектор и техдир, идите на наш курс. Мы его переработали, так что теперь там ещё больше индивидуального подхода и обратной связи.

До 1 сентября курс стоит 90 000 ₽
Со 2 сентября — 140 000 ₽

Подайте заявку и сэкономьте 30% Изи мани, рил ток

Господа, давно не рекомендовали вам хорошей литературы. Хотим исправиться.

Не секрет, что мы с Сережей нежно любим котлин и еще нежнее - его отдельные концепции, такие как корутины. Если вы ими никогда не пользовались (но всегда хотели) или пользовались мало (и не заценили), то рекомендуем обратить внимание на книжку Kotlin Coroutines, Deep Dive за авторством Marcin Moskał. Разжевано хорошо, много картиночек и иллюстраций. Нет сложных концепций, хорошо это или плохо решайте сами, но читается точно легко.

Я только что вернулся из командировки из Китая.
И хочу поделится впечатлениями, особенно тем что касается разработки. И китайских девочек.
Приятного пятничного просмотра под кофеек!
https://youtu.be/RZlpDhtR7lU

Хочу порекомендовать 3 классические книги молодым коллегам. Составил Top 2, нужен ваш совет по 3ей.

1.Clean Code by Robert Martin Или Code Complete by Book by Steve McConnell. (На мой взгляд они рассказывают об одно и том же)
Они научат писать понятный и поддерживаемый код на базовом уровне: Как думать объектами, а не процедурами, как называть переменные, когда нужно бросать исключения и пр. Мой путь к профессиональному разработчику начался именно с этих книг. Приучили к горшку, так сказать.

2.вторая не менее важная The Pragmatic Programmer: Your Journey To Mastery, которая рассказывает что происходит в разработке, если немного оторваться от кода. Что делать надо не то что вам сказали, а нужно думать “зачем” это нужно и “кому”. Да и вообще она о философии разработчика: как прожить долгую и счастливую программерскую жизнь.

3.А какую третью книгу вы бы порекомендовали разработчику с 1-2годами опыта? Какая книга на вас повлияла больше всего?

Про курсы. Осталось 5 мест на сентябрьский поток курса по энтерпрайзу. До 2 сентября цены старые, потом вырастут. Налетай-поторопись!

Иногда мы с Сережей пишем в блог. В основном про жизу, но не обязательно. Если вы с нами недавно, то рекомендуем почитать

Как поехать кукухой в айти. Рецепт для лида

Как я дважды выгорел дотла и восстал из пепла

Как остаться в айти, когда уже приуныл, но на пенсию ещё рано

Как я попал в ThoughtWorks или образцовое интервью

ВНЕЗАПНО, технический пост. Небольшая заметка о некоторых особенностях контрактов, которые на первый взгляд выглядят ерундой, а по факту сжирают кучу времени и нервов.

Студенты тут поделились жизой

В приличных заведениях за такие выкрутасы можно и пером в бочину получить на код-ревью

Рекомендуем: Unit Testing: Principles, Practices and Patterns by Vladimir Khorikov

В начале автор душно описывает фундамент: что такое Unit Тест, Code Coverage, Пирамида тестирования и прочие основы. Но за знакомыми терминами кроется ворох заблуждений, которые искажают смысл до противоположного. Автор собрал такие заблуждения и объяснил кто и где не прав. Например, Code Coverage не показывает, где ваш код покрыт тестами, а Моки не библиотека, а целое направление «заместителей».

Книга затрагивает деликатную тему: войну Лондонской и Классической школ тестирования. Автор по полочкам разбирает их общность и различие, в итоге убеждаясь, что коренное различие — не подходы к тестированию, а определение Unit’а. Для лондонцев — это класс, а для ортодоксов — бизнес-сценарий.

Главная ценность книги — переосмысление автором цель юнит-тестов. Владимир выделяет 4 атрибута качественных юнит-тестов:
- защита об багов,
- устойчивость к рефакторингу,
- быстрая обратная связь,
- простота поддержки.

Оценивая подходы разных школ тестирования по этим критериям, автор решает давний спор: кто же таки прав больше.

В книге представлено огромное количество практических советов по юнит-тестам: от правильного именования и использования моков — двойников, до написания сложных e2e-тестов.

Книга обязательна к прочтению, поможет значительно лучше писать юнит-тесты и даст аргументы, чтобы убедить разработчиков перенять правильный подход к тестированию.