👣 Wire: генерация Go кода с автоматическим управлением зависимостями

Wire — это мощный инструмент для кодогенерации, позволяет обнаруживать проблемы с графом зависимостей во время компиляции.

Преимуществом Wire является то, что контейнер конфигурируется не с помощью каких-то специальных файлов, а непосредственно с помощью кода Go.
Wire основан на 2 понятиях — провайдерах и инжекторах. Программист описывает функцию-инжектор на Go-совместимом языке Wire, декларируя функции-провайдеры, а Wire на основе описания генерирует реальный код инжектора, эти провайдеры использующий.

Установка Wire очень проста:
go install github.com/google/wire/cmd/wire@latest

(убедитесь, что $GOPATH/bin добавлена в переменную среды $PATH)

🖥 GitHub

@Golang_google

🖥 TIL PRQL - конвейерный язык реляционных запросов

Он компилируется в SQL и делает написание сложных SQL-запросов простым и интуитивно понятным.

Как и SQL, данный язык удобочитаемый, явный и декларативный. При этом в отличие от используемого всеми стандарта, PRQL формирует логический конвейер преобразований и поддерживает такие абстракции, как переменные и функции

Разработчики языка с самого старта решили для себя, что их проект будет всегда иметь открытый исходный код и никогда не получит коммерческого варианта. Это делает его ещё более интересным

Основные преимущества PRQL заключаются в его концепции линейных трансформаций данных, что делает язык легким для чтения и написания

PRQL поддерживает современные функции, такие как даты, диапазоны, f-строки, а также функции, проверку типов и улучшенную обработку null-значений

https://prql-lang.org

@Golang_google

💻 Open-source инструменты в помощь DevOps специалисту

𝗧𝗿𝗶𝘃𝘆
— это инструмент от Aqua Security для поиска уязвимостей и ошибок неправильных настроек
🖥 trivy

𝗦𝗲𝗮𝗹𝗲𝗱 𝗦𝗲𝗰𝗿𝗲𝘁𝘀
— интегрируется в Kubernetes, позволяя расшифровывать конфиденциальные данные только контроллеру Kubernetes, запущенному в Kubernetes, и больше никому. Контроллер расшифрует данные и создаст собственные секреты K8s, которые будут надежно сохранены.
🖥 sealed-secrets

𝗧𝗲𝗿𝗿𝗮𝘀𝗰𝗮𝗻
— статический опенсорсный анализатор кода, созданный на основе OPA. Terrascan может проявлять уязвимость безопасности и нарушение нормативных требований. Инструмент имеет более 500 политик, которые помогают обеспечить надежность для различных программ
🖥 terrascan

𝗞𝘂𝗯𝗲𝗔𝗿𝗺𝗼𝗿
— это система обеспечения безопасности среды выполнения контейнеров, которая ограничивает поведение (например, выполнение процессов, доступ к файлам, сетевые операции и использование ресурсов) контейнеров на системном уровне.
🖥 KubeArmor

Пользуйтесь)

@Golang_google

👣 Sling

Полезный инструмент, написанный на Go, для выгрузки/загрузки данных с большинства основных СУБД включая облачные, файловых систем и различных файлов данных.

▪Github

@Golang_google

👣 cli2ssh: Превратите любую CLI-программу в SSH-сервер

▪Github

#golang #программирование

go install github.com/PeronGH/cli2ssh/cmd/cli2ssh@latest

@Golang_google

👣 Небольшой пример как копировать данные между базами данных используя `go`, `pgx`, и `copy`

Предположим что у нас есть два коннекта к базе (одной или нескольким, это не важно). Далее используя io.Pipe() создаём Reader и Writer, и используя CopyTo() и CopyFrom() переносим данные.

  r, w := io.Pipe()

  doneChan := make(chan struct{}, 1)

  go func() {
      defer close(doneChan)

      _, err := db1.PgConn().CopyTo(ctx, w, `copy table1 to stdin binary`)
      if err != nil {
          slog.Error("error", "error", err)
          return
      }
      _ = w.Close()
      doneChan <- struct{}{}
  }()

  _, err = db2.PgConn().CopyFrom(ctx, r, `copy table1 from stdout binary`)
  _ = r.Close()

  select {
  case <-doneChan:
  case <-ctx.Done():
  }

Вся прелесть тут в том что используем наиболее быстрый способ с точки зрения PostgreSQL.

Используя `copy (select * from where ... order by ... limit ...) to stdout `можем регулировать нагрузку на чтение, следить за прогрессом и управлять копированием данных.

В качестве Reader может выступать что угодно, хоть файл csv, хоть другая СУБД, но тогда данные придётся дополнительно конвертировать в формат понимаемый PostgreSQL - csv или tsv, и использовать copy ... from stdin (format csv).

Нюанс: copy ... from stdin binary , binary обязывает использовать одинаковые типы данных, нельзя будет integer колонку перенести в колонку smallint, если такое требуется, то параметр binary надо опустить.

Весь код тут. И ещё немного кода для вдохновения.

@Golang_google

👣 Что такое `range func`?

range func — это функция-итератор, которую можно использовать в for-range цикле. Функция позволяет проходиться по какому-либо множеству данных, конечному или бесконечному.

🟢Примером конечного набора данных является какой-либо абстрактный контейнер: массив, слайс, хэш-таблица, структура (если мы хотим пройтись по полям этой структуры), текстовый файл (хотим пройтись построчно) и т.д.

🟢Примером бесконечного набора можно считать какой-либо генератор: генератор рандомных чисел, рандомных строк.

Как с этим дела сейчас?
For-range циклы на данный момент позволяют следующее (в плане итерирования по коллекциям):

🟢Последовательно пройтись по слайсу/массиву

for i, v := range []int{2, 4, 6} {...}

🟢В случайном порядке пройтись по мапе

for k, v := range map[string]int{“two”: 2, “four”: 4, “six”: 6} {...}

🟢...и ещё пару столь же простых вариантов прохождения по коллекции

На этом все. Если вам нужно итерироваться как-то иначе, то используйте обычный for цикл. Различные библиотеки решают этот вопрос по-разному.

И вот тут можно использовать итераторы, чтобы создавать нужный порядок обхода набора.
Например, задача: проитерироваться по слайсу с конца. Ничего сложного, типичная схема.

s := []int{2, 4, 6}
for i := len(s)-1; i >= 0; i-- {
  // ...  
}

Вот было круто вообще все слайсы проходить с конца. Используем итератор — и вуаля:

type Iter[E any] func(body func(index int, value E))

func Backward[S ~[]E, E any](s S) Iter[E] {
  return func(body func(int, E)) {
    for i := len(s) - 1; i >= 0; i-- {
      body(i, s[i])
    }
  }
}

// Использование
backwardIter := Backward([]int{2, 4, 6})
backwardIter(func(index int, value int) {
  fmt.Printf("[%d]=%d\n", index, value)
})

Вообще, итераторы могут стать очень полезной фичой, если в вашем проекте часто всплывают похожие задачи
Подробнее про итераторы можно почитать тут

@Golang_google

👣 Структурированное логирование в Go с помощью Slog

Более 10 лет гоферы жаловались на отсутствие структурированного логирования в ядре Golang.
В 2023 году, команда Go наконец-то представила slog — высокопроизводительный пакет для структурированного ведения логов в стандартной библиотеке Go.

log/slog предоставляет 3 основных типа:
🔘Logger: это "фронтэнд" логгирования; предоставляет методы уровня (Info() и Error()) для записи событий.
🔘Record: представление каждого автономного объекта журнала, созданного Logger.
🔘Handler: интерфейс, который определяет форматирование и назначение каждого Record. В пакет log/slog включены два встроенных обработчика: TextHandler и JSONHandler для вывода данных в формате key=value и JSON соответственно.

Пакет slog предоставляет стандартный Logger, доступный через функции верхнего уровня. Этот логер выводит почти такой же результат, как и старый метод log.Printf(), за исключением включения уровней журнала:

package main

import (
    "log"
    "log/slog"
)

func main() {
    log.Print("Info")
    slog.Info("Info")
}

// 2099/09/09 23:59:59 Info
// 2099/09/09 23:59:59 INFO Info

Выглядит странно, учитывая, что основная цель slog — привнести структурирование логов.

Это легко исправить, создав экземпляр Logger с помощью slog.New(). Он принимает реализацию Handler, который определяет, как будут отформатированы журналы и куда будут записаны.
Вот мы выводим JSON-логи в stdout при помощи встроенного JSONHandler:

func main() {
    logger := slog.New(slog.NewJSONHandler(os.Stdout, nil))
    logger.Debug("Debug")
    logger.Info("Info")
    logger.Warn("Warning")
    logger.Error("Error")
}

// {"time":"2099-09-15T12:59:59.227408691+09:00","level":"INFO","msg":"Info"}
// {"time":"2099-09-15T12:59:59.227468972+09:00","level":"WARN","msg":"Warning"}
// {"time":"2099-09-15T12:59:59.227472149+09:00","level":"ERROR","msg":"Error"}

🔘Почитать про slog подробнее

👣 log/slog

@Golang_google

👣 Goqite

go quite - это библиотека Go для постоянной очереди сообщений, построенная на SQLite и вдохновленная AWS SQS (но намного более простая).

Особенности

▪Сообщения сохраняются в таблице SQLite.
▪Сообщения отправляются в очередь и принимаются из нее и гарантированно не будут доставлены повторно до истечения времени ожидания.
▪Поддержка нескольких очередей в одной таблице.
▪Время ожидания сообщений может быть увеличено, например, для поддержки длительно выполняющихся задач.
▪Встроенный обработчик HTTP.

📌 Github

@Golang_google