dotzero

↑ ↑ ↓ ↓ ← → ← → B A Start

Релизим Go приложения на Github

Написав очередную поделку на Go решил поделиться с сообществом, а чтобы никто не компилировал ее у себя дома можно воспользоваться тем скудным механизмом релизов, что предлагает Github. Но собирать и заливать артефакты сборки руками это не наш путь, ищем готовые решения. Собираем список качеств для такого инструмента:

  • Сборка бинарников под Linux/Mac, с установкой значений для ldflags флагов;
  • Автоматическая генерация описания релиза из сообщений к коммитам;
  • Единообразие - чтобы не собирать релиз из палок и веревок.

Вооружившись списком идем на Github в поисках подходящего инструмента.

aktau/github-release

Простой как дверь, не умеет ничего кроме заведения нового или редактирования существующего релиза. И даже не умеет, создавая релиз, заливать в него файлы пачкой, страдай заливая по одному файлу.

Имея такой скудный набор функций заставляет помнить тонну флагов, без которых отказывается работать. Не умеет сам билдить и не предлагает примеров по построению такого процесса. Выбирать такой инструмент смысла нет, несмотря на такое количество звезд на Github.

$ github-release release \
    --user aktau \
    --repo gofinance \
    --tag v0.1.0 \
    --name "the wolf of source street" \
    --description "Not a movie, contrary to popular opinion. Still, my first release!" \

$ github-release upload \
    --user aktau \
    --repo gofinance \
    --tag v0.1.0 \
    --name "gofinance-osx-amd64" \
    --file bin/darwin/amd64/gofinance

tcnksm/ghr

Сам автор сравнивает свой инструмент с предыдущим кандидатом говоря, что его поделка еще проще. Местами он проще и умеет читать из файла .git/config название репозитория для создания релиза, а еще умеет заливать все файлы разом в параллель. На этом плюсы заканчиваются, сборка релиза и описание остаются без внимания.

$ ghr -b "Release description" v0.1.0 pkg/

c4milo/github-release

Похож на ghr но не умеет читать настройки из git. Единственный из претендентов кто решил помочь советом как из gox и Makefile сделать готовый релиз и залить на Github, собрав при этом описание из сообщений к коммитам.

$ gox -ldflags "-X main.Version=v0.1.0" \
    -osarch="darwin/amd64" \
    -os="linux" \
    -output "dist/{{.Dir}}_$(VERSION)_{{.OS}}_{{.Arch}}/$(NAME)" \
    ./...

$ github-release \
    c4milo/release \
    v0.1.0 \
    "$$(git rev-parse --abbrev-ref HEAD)" \
    "**Changelog**<br/>$$(git log $$comparison --oneline --no-merges)" \
    "dist/*";

goreleaser/goreleaser

Просто комбайн, умеет много и при этом тщательно это скрывает. Редкий случай когда такой монстр может быть таким простым в управлении. Конфигурация по сборке хранится в файле .goreleaser.yml, а потому для сборки флагами можно пренебречь. Умеет собирать, запаковывать и заливать билды под все платформы, генерить описание из сообщений к коммитам и даже делать формулы для Homebrew.

Но есть и минусы - излишня любовь к саморекламе, описания к релизам будут содержать подпись «Automated with GoReleaser…». А еще у него сносит башню если текущий git HEAD не указывает на тег с номеров версии. Но если смириться с этим, то вариантов выбирать что-то отличное от goreleaser просто нет.

Имплементация LRU кэша на Go

LRU: Least Recently Used — алгоритм кэширования, при котором вытесняются значения, которые дольше всего не запрашивались. Алгоритмическая сложность O(1), а потому кеш работает очень быстро и используется в memcached.

Кеш имеет очередь фиксированного размера. Когда новый элемент попадает в кеш, то добавляется в начало очереди. При запросе элемента очередь выталкивает элемент в начало, а если нужно освободить место, то из вытесняется последний элемент.

Свой memcached на Go

Писать будем потоко-небезопасную реализацию LRU кэша с фиксированным количеством ячеек. В основе алгоритма двусвязный список и хеш-таблица. Двусвязный список будет очередью, а в хеш-таблицу запишем соответствия ключа и ссылки на значение.

import (
    "container/list"
)

type Item struct {
    Key   string
    Value interface{}
}

type LRU struct {
    capacity int
    items    map[string]*list.Element
    queue    *list.List
}

func NewLru(capacity int) *LRU {
    return &LRU{
        capacity: capacity,
        items:    make(map[string]*list.Element),
        queue:    list.New(),
    }
}

Структура LRU содержит поле с количеством ячеек, поле двусвязного списка *list.List и поле для хранения хеш-таблицы map[string]*list.Element. А Item содержит поля для хранения ключа и значения кэшируемого элемента. Функция конструктор NewLru инициализирует LRU и возвращает ссылку на экземпляр.

Сохраняем значение в кэше

При сохранении элемента в кеше, инициализируем новую структуру Item и добавляем ее в начало очереди c.queue.PushFront(item). Возвращенный очередью *Element добавляем в хеш-таблицу, где ключ это идентификатор записи, а значение это ссылка на элемент очереди.

func (c *LRU) Set(key string, value interface{}) bool {
    if element, exists := c.items[key]; exists == true {
        c.queue.MoveToFront(element)
        element.Value.(*Item).Value = value
        return true
    }

    if c.queue.Len() == c.capacity {
        c.purge()
    }

    item := &Item{
        Key:   key,
        Value: value,
    }

    element := c.queue.PushFront(item)
    c.items[item.Key] = element

    return true
}

Перед добавлением в очередь проверяем нет ли уже такого ключа в хеш-таблице и если есть, то заменяем значение на новое и двигаем в начало очереди c.queue.MoveToFront(element).

Если количество элементов очереди равно максимальному количеству ячеек, то пора выбросить последний элемент из очереди и ключ из хеш-таблицы вызвав функцию purge().

func (c *LRU) purge() {
    if element := c.queue.Back(); element != nil {
        item := c.queue.Remove(element).(*Item)
        delete(c.items, item.Key)
    }
}

Получаем значение из кэша

При запросе элемента из кеша, ищем соответствие ключа в хеш-таблице и при нахождении получаем значение элемента через каст значения на структуру element.Value.(*Item).Value. Перед возвращением перемещаем элемент в начало очереди.

func (c *LRU) Get(key string) interface{} {
    element, exists := c.items[key]
    if exists == false {
        return nil
    }
    c.queue.MoveToFront(element)
    return element.Value.(*Item).Value
}

Дальше можно добавить mutex и сделать функцию потоко-безопасной. А еще можно заменить количество ячеек на размер кеша по объему памяти хранимых сущностей.

Среднеквадратическое отклонение

Расскажу о среднеквадратическом отклонении на примере собак. Имея группу собак рост которых 600, 470, 170, 430 и 300 мм. Как узнать какие из этих собак большие, какие маленькие, а какие можно отнести к средним? Тут на помощь приходит среднеквадратическое отклонениеσ (греческая буква сигма).

Формула очень проста: это квадратный корень из дисперсии случайной величины. Что такое дисперсия? Это среднее арифметическое квадратов разностей от среднего арифметического.

А теперь конкретно на примере наших собак, все вычисления буду писать на python без использования numpy. Первым делом находим среднее арифметическое всех элементов:

dogs = [600, 470, 170, 430, 300]
average = sum(dogs) / len(dogs)
# 394

Теперь надо посчитать дисперсию, для этого из каждой высоты собаки вычитаем среднее арифметическое всех элементов, сумируем и делим на количество элементов:

variance = sum([(n-average)**2 for n in dogs]) / len(dogs)
# 21704

Последним шагом извлекаем квадратный корень из дисперсии:

standard_deviation = variance ** 0.5
# ~147

Таким образом имея среднеквадратическое отклонение (147) и среднее арифметическое (394) можно сказать, что верхний порог для средней собаки — 394 + 147 = 541, а значит собака ростом 600 мм — большая. Для маленьких собак этот порог — 394 - 147 = 247, а значит собака ростом 170 мм - маленькая.

Но что делать если собак очень много и их количество постоянно растет? Обычный подход к вычислению тут не подойдет. В таком случае необходимо заменить среднее арифметическое математическим ожиданием при вычислении дисперсии.

Если вернуться к нашим собакам и мы считаем, что эти 5 собак лишь кусок от большой популяции собак, то при вычислении дисперсии необходимо делить не на число элементов, а на число элементов минус 1.

variance = sum([(n-average)**2 for n in dogs]) / (len(dogs) - 1)
# 27130
standard_deviation = variance ** 0.5
# ~164

Как поменять местами значения в колонках таблицы

Условия задачи: есть MySQL таблица table1. Используя только язык SQL запросов необходимо поменять местами значения из колонок value1 и value2. Структура таблицы имеет следующий вид:

CREATE TABLE `table1` (
  `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
  `value1` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '' ,
  `value2` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '' ,
  PRIMARY KEY (`id`) )
ENGINE = MyISAM;

Решение «в лоб»

Самым простым способом является явное переименование колонок таблицы. Данное решение самое простое в реализации и самое быстрое по результатам моих тестов.

ALTER TABLE  `table1`
CHANGE `value1` `value2` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '' ,
CHANGE `value2` `value1` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '';

Решение с временной переменной

Изящное решение с использованием временной переменной для хранения промежуточного результата. По скорости оно уступает первому решению тем не менее показывает дополнительные скилзы в SQL.

UPDATE `table1` SET `value1`=(@temp:=`value1`), `value1` = `value2`, `value2` = @temp;

Решение с подзапросом

Поскольку MySQL не даст сделать простой UPDATE с выборкой из этой же таблицы, поэтому будем извращаться с ON DUPLICATE KEY UPDATE. Самое медленное из предложенных решений, но данный синтаксис предоставляет определенные преимущества в некоторых ситуациях.

INSERT INTO `table1`
SELECT * FROM `table1` `t2` ON DUPLICATE
KEY UPDATE `value1` = `t2`.`value2`, `value2` = `t2`.`value1`;

Перевернуть строку на PHP

Самая популярная задача на собеседованиях это переворот строки без использования функции srtrev. Решил добавить свои 5 копеек, какой я вижу эту задачу.

Первое решение на знание других встроенных функций (никто ведь не запрещал использовать их).

$s = "123abc";

preg_match_all('/./u', $s, $a);
echo implode('', array_reverse($a[0]));

Второе решение с использованием операции конкатенации выглядит еще проще.

$s = "123abc";

for ($i = strlen($s); $i >= 0; $i--) {
    $s .= $s[$i];
    $s[$i] = '';
}

И напоследок решение которым можно удивить своего работодателя, если он слабо понимает булеву алгебру.

$s = "123abc";
$a = -1;
$b = strlen($b);

while (++$a < --$b) {
    $s[$a] = $s[$a] ^ $s[$b];
    $s[$b] = $s[$a] ^ $s[$b];
    $s[$a] = $s[$a] ^ $s[$b];
}