Performance

Представьте: три часа ночи, ваша производственная система рушится, и вы лихорадочно ищете утечку памяти, которая преследует вашу команду несколько недель. Звучит знакомо? Ну что ж, возьмите кофе (или энергетический напиток на ваш выбор), потому что мы собираемся погрузиться в эпическое противостояние, которое назревало в мире системного программирования: Rust против Go. Как человек, проведший бессонные ночи за работой с обоими языками, я могу сказать, что выбор между ними — это не просто выбор инструмента, это выбор философии....

Picture this: your API is like a popular nightclub, and without proper crowd control, things can get chaotic pretty quickly. That’s where throttling comes in – it’s essentially your server’s bouncer, deciding who gets in and when. Today, we’re going to dive deep into implementing robust throttling mechanisms in Go that’ll keep your API running smoothly even when the internet decides to throw a party at your endpoints. The Great Confusion: Rate Limiting vs Throttling Before we roll up our sleeves and start coding, let’s clear up a common misconception that even seasoned developers sometimes trip over....

Представьте: ваш API — это как популярный ночной клуб, и без надлежащего контроля толпы всё может быстро стать хаотичным. Именно здесь на помощь приходит троттлинг — это, по сути, вышибала вашего сервера, решающий, кто и когда может войти. Сегодня мы подробно рассмотрим реализацию надёжных механизмов троттлинга в Go, которые обеспечат бесперебойную работу вашего API, даже когда интернет решит устроить вечеринку на ваших конечных точках. Великая путаница: ограничение скорости против троттлинга Прежде чем мы закатаем рукава и начнём программировать, давайте проясним распространённое заблуждение, в которое иногда впадают даже опытные разработчики....

Picture this: you’re at a coffee shop, and there’s only one barista. In the synchronous world, this barista would take your order, grind the beans, brew your coffee, serve it, clean the machine, and only then move on to the next customer. Meanwhile, twenty people are standing in line, tapping their feet and checking their watches. Sound inefficient? Welcome to the world before asyncio. Now imagine that same barista can take multiple orders, start several brewing processes, and serve ready coffees while others are still brewing....

Представьте себе: вы в кофейне, и там всего один бариста. В синхронном мире этот бариста примет ваш заказ, помолет зёрна, приготовит кофе, подаст его, почистит машину и только потом перейдёт к следующему клиенту. Тем временем двадцать человек стоят в очереди, постукивая ногой и проверяя часы. Звучит неэффективно? Добро пожаловать в мир до asyncio. Теперь представьте, что тот же бариста может принимать несколько заказов, запускать несколько процессов приготовления и подавать готовые кофе, пока другие ещё готовятся....