切り替える理由 自社の主力製品で利用している技術(WebRTC / WebTransport)がブラウザベースのため TypeScript を利用する Go を採用したのは sqlc が使いたかったという理由 sqlc-gen-typescript が出てきたのでもう Go を使う理由がなくなった 自社サービスチーム全員が Go にまったく興味が無い sqlc 自体は便利 そもそも自社に Go への興味がある人がいない 自社サービスの規模ではボトルネックになるのはデータベースであって言語ではない もしアプリでスケールが必要なときは Rust や Erlang/OTP に切り替えれば良い コネクションプールは PgBouncer を利用すればいい TypeScript からは 1 コネクション 1 接続で問題無い どうせフロントエンドでは TypeScript を書く 自社では React
趣味でつくった2Dゲームエンジンが導いた「幸」あるキャリア 己の欲求に従い続けた「Ebitengine」開発者に迫る レバテックラボ（レバテックLAB）
TOPフォーカス趣味でつくった2Dゲームエンジンが導いた「幸」あるキャリア。己の欲求に従い続けてきた「Ebitengine」開発者に迫る 趣味でつくった2Dゲームエンジンが導いた「幸」あるキャリア。己の欲求に従い続けてきた「Ebitengine」開発者に迫る 2024年5月15日 Odencat株式会社 CTO 星 一（ほし・はじめ） ソフトウェアエンジニア。2009年にドワンゴでキャリアをスタートし、ドワンゴの関連会社やGoogle Japanなどを経て、2023年より現職。趣味では大学時代から2Dゲームエンジン開発に注力し、Google時代の2013年にEbitengineに着手し始める。2015年にVer1.0をリリース。カクヨムで「オレオ」と3文字だけ書かれた小説を手がけ、週間総合ランキング1位を獲得したことがある。 X GitHub Ebitengine公式サイト Odencat
PerlからGoへのシステム移行のアシスト 〜Perl XSとUnix Domain Socketを活用〜 - Mirrativ Tech Blog
こんにちは ハタ です。 Mirrativ では 2020年頃から サーバサイドの技術をPerlからGoへのシステム移行 を行っており、2024年現在でもサグラダファミリアのように移行作業は継続しています PerlとGoという2つの環境を同時に運用していますが、 基本的には 新機能は Go で実装 し、 Perlでは積極的に新規実装を行わない というスタイルで進めていました しかし、既存の機能の一部に手を加えたいとなった場合、まだまだ Perl の実装に手を加えることが一定あり、Perl から Go の機能を呼び出したいというニーズが出てきました （配信やギフトといったビジネスの根幹を支えるレガシーな実装においては顕著） そこで PerlXS を利用することで Perl から Go を直接呼び出せるようにできないかと考え検証を進めることにしました Goの -buildmode=c-shar
はじめに みなさん様々な言語でAPIサーバーを立てて負荷試験を実施したことはありますか。 私自身、業務でPythonのアプリケーションに対して負荷試験を実施した経験があります。 その際にPythonの速度観点の不安定さを目の当たりにしたと同時に、別の言語ではどのような違いが生まれるのだろうか、という疑問を持ちました。 そこで今回は、簡単ではありますがGoとRustとPythonでそれぞれAPIサーバーを立てて負荷試験をしてみます。 負荷試験対象のAPIサーバー 今回は(1) Hello, World!を返すAPI(2) ファイル読み込みAPI(3)1秒待ってから応答するAPIの3つを実装します。 (1)はAPIサーバー自体の応答速度の計測、(2)はメモリを消費する処理が生じた場合のAPIの応答速度の計測、(3)は待ち時間発生している時のAPIの応答速度の計測することが目的です。 (2)につ
AWS CLIの起動が重くてつらいので aws-sdk-client-go を書いた / kamakura.go#6
kamakura.go #6 でのLT資料です https://kamakurago.connpass.com/event/316438/ https://github.com/fujiwara/aws-sdk-client-go
Go製Webアプリケーションのエラーとの向き合い方大全、あるいはやっぱりスタックトレース欲しいやん / Kyoto.go #50
Kyoto.go #50 LT https://kyotogo.connpass.com/event/313309/
Domain Event
目次 概要 この記事の内容 対象読者 注意事項 前提知識 定義 用途 モデリング 不変性 独立性 汎用情報 個別の情報 Versioning 実装 前提 フレームワーク Domain Eventの処理 型定義 interface DomainEventEnvelope Enum Domain Eventの内部通知 staticなEvent Publisherを用意してAggregateがPublisherを呼び出す 実装例 AggregateのCommandの返り値としてDomain Eventを返す 実装例 Aggregateで保持してGetterで取り出す 実装例 永続化と外部通知 要件 永続化 外部通知 まとめ 参考文献 概要 この記事の内容 Domain Eventは非常にシンプルな概念かつ強力なモデリングパターンです。 モデリングにおいては直感的に扱うことが可能ですが、実装をする
どうも GitHub Actions 上で Docker ビルドを行うと時間がかかるなぁと感じていました。 かなり軽量の Go の Web アプリケーションを Docker イメージにしてプッシュするプロセスなのですが、全体で 3 分ほどかかっています。 今回はその速度改善を行ったので、得た知見を記事にしたいと思います。 最終的に、ケース次第では以下のような結果を出すことができました。 ※ケース = go のソースコードのほんの一部を変更してワークフローを実行する。 go.mod など依存関係に変化はない。 go build: 60秒 → 1秒 docker/build-push-action ステップ: 2分30秒 → 30秒 ワークフロー: 3分 → 1分 前提 go build は Dockerfile のステップで行っており、イメージとして以下のような内容になっています。 FROM
はじめに 自動化やツール開発において、通常時に上手くいくのは当たり前です。大切なのは失敗を想定することです。自動化したツールがエラーも出さずに実行結果的にも成功してるので動いていると思っていたら、実は問題が発生していて泣いた経験は、多くの人にあるのではないでしょうか。エラーを出力し、適切に失敗させて、ログに記録することで、問題の早期発見と迅速な対応が可能になります。また、エラーが発生する可能性のある箇所を事前に想定し、適切に処理することで、ツールの信頼性と安定性が向上します。 しかし、エラーハンドリングができていても、それだけでは不十分です。優れた自動化ツールは、環境の変化に柔軟に対応できるようにコードが設計されているべきです。 また、自動化ツールの完成度を高めるには、エラーハンドリングだけでなく、保守性、拡張性、ユーザビリティなども考慮する必要があります。 自動化ツールを開発する際は、常
マイクロサービス化するならリビルドで！ビジネスロジックをGoで書き直してわかったこと - MonotaRO Tech Blog
この記事では モノタロウがGoとprotobufで進める爆速マイクロサービス開発とそれを支えるプロセス - MonotaRO Tech Blog のうち、主にアーキテクチャにおける詳細について紹介します。 自己紹介 マイクロサービス化について 課題を認識する スコープと技術選定 ゴールイメージを共有する 既存コードから分かった問題点 曖昧なデータ構造 処理フローの混在 アドホックなデータ取得 効果的な改善を行う 処理フローを分割する N+1問題とロジックの独立性を考慮した設計 安全に移行する 実行時のデータを取る 新旧比較による検証 まとめ 自己紹介 藤本 洋一 プラットフォームエンジニアリング部門 CTO-Officeグループ AVLチーム 楽天、SaaSベンチャーを経て、モノタロウに入社してマイクロサービス化にとりくむエンジニアの話 2019年5月入社。商品検索基盤のマイクロサービスと
はじめに JCEXで実践しているAPIテストについて 単体テスト 負荷テスト なぜAPIの単体テストを行っているのか API単体テストで使用するパッケージ 実例によるAPI単体テストの環境構築 前提 ステップ１: テストしたいAPIの定義 ステップ２: テストの作成 ステップ３: APIの実装 ステップ４: DBを使ったテスト ステップ５: ヘルパー関数化 ステップ６: テーブル駆動テストに変える ステップ７: フィクスチャを使ったテスト まとめ おわりに はじめに こんにちは、enechainのGXデスクでエンジニアをしている@ejiです。 GXデスクは、『日本気候取引所 - Japan Climate Exchange』 (以下 JCEX) のサービス開発を担当しており、 私は主にBFFとバックエンドのAPIをGoで開発しています。バックエンドのAPIは gRPC を使用しています。
前置き 以前、BuildInfoからバージョンを取得する方法を紹介しました。 blog.lufia.org go installで正規の公開されたバージョンをインストールした場合は、以下の出力においてmodの行が示すように、sum.golang.orgでチェックサム等が検証されてバイナリのメタデータに埋め込まれます。 $ go version -m dotsync dotsync: go1.22.2 path github.com/lufia/dotsync mod github.com/lufia/dotsync v0.0.2 h1:JWm92Aw8pSKJ4eHiQZIsE/4rgwk3h5CjEbJ/S30wiOU= build -buildmode=exe build -compiler=gc build -trimpath=true build DefaultGODEBUG=ht
先日以下の記事を書きました。 ここでUTF-8の最初の文字かどうかの判定を以下の自作した関数で実装していました。 const ( t1 = 0b00000000 tx = 0b10000000 t2 = 0b00000110 t3 = 0b00001110 t4 = 0b00011110 ) func isUTF8LeadByte(tmp byte) bool { if tmp&tx == t1 { return true } tmp >>= 3 if tmp == t4 { return true } tmp >>= 1 if tmp == t3 { return true } tmp >>= 1 if tmp == t2 { return true } return false }
既存GoプロジェクトにOpenTelemetryを計装する機会がありました。eBPFによる自動計装ではなく、手動計装を選んだ理由を説明します。 GoアプリケーションへのOpenTelemetry計装手段 Goにおいては、OpenTelemetryの自動計装が公式で用意されていません。公式サイトにAutomaticの章がないことからわかります。おそらく、ランタイムの制約で実行時にアプリケーションの挙動を変えることが難しいのでしょう。 トレースに十分なスパンを含めるために、現状では以下の2つの計装手段があります。既存のGoアプリケーションに導入する手間や影響範囲をイメージいただくために、概要に絞って解説します。 手動計装 eBPFによる自動計装（Work In Progres） 1. 手動計装 まず、OpenTelemetryのSDKをインストールし、セットアップをします。 func main
リトライ処理を追加するとバッチが安定することがあることもそこそこあるので「avast/retry-go」を使ってみる - じゃあ、おうちで学べる
はじめに インフラエンジニアは日々の業務でプログラムを書く機会が多く、その中で処理の実行やHTTPの通信などでリトライ処理を実装する必要があることが少なくありません。リトライ処理を実装する必要は必ずしもなくても、実装することでバッチが安定することがあります。もっと言っておくとリトライ処理を実装することで、一時的なエラーによる処理の失敗を回避し、バッチ処理の安定性が向上する可能性があります。実行基盤によってジョブの再試行の自動化、最大再試行回数を設定するやPod失敗のバックオフポリシーなどとの兼ね合いを考える必要もあると思います。あとはマジでガー不のバグを引き寄せることもあるので注意が必要です。 はじめに シンプルな例 最大リトライ回数の指定 次のリトライまでの待ち時間の設定 特定の例外のみリトライするケース さいごに 今回はGolangには「retry-go」というリトライ処理を簡潔に実装
スタックトレース始めてみた
社内のLT会で使用した資料です。 URL p.8 比較・検討 https://pkg.go.dev/github.com/pkg/errors https://pkg.go.dev/golang.org/x/xerrors https://github.com/juju/errors https://github.com/go-errors/errors https://github.com/morikuni/failure https://github.com/hashicorp/go-multierror https://github.com/rotisserie/eris https://github.com/cockroachdb/errors p.17 参考 https://www.datadoghq.com/ja/product/error-tracking/ https://
Borgo is a new programming language that compiles to Go. For a high-level overview of the features and instructions on running the compiler locally, check the README. This playground runs the compiler as a wasm binary and then sends the transpiled go output to the official Go playground for execution. use fmt enum NetworkState<T> { Loading, Failed(int), Success(T), } struct Response { title: strin
GitHub - glanceapp/glance: A self-hosted dashboard that puts all your feeds in one place
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GitHub - microsoft/go: The Microsoft build of the Go toolset
Go is an open source programming language that makes it easy to build simple, reliable, and efficient software. This repository, microsoft/go, contains the infrastructure Microsoft uses to build Go. The submodule named go contains the Go source code. By default, the submodule's remote URL is the official GitHub mirror of Go, golang/go. The canonical Git repository for Go source code is located at
GitHub - borgo-lang/borgo: Borgo is a statically typed language that compiles to Go.
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こんにちは、CyberFight DX 事業本部で web フロントエンドエンジニアをしている久保です。CyberFight DX 事業本部は複数のエンタメサービスを開発、運用するFANTECH本部に所属しています。今回は、管理画面を対象に WebAssembly ( Wasm ) を導入した事例をご紹介します。 FANTECH 本部では技術ブログでの発信を強化しており、最近では下記のような記事を投稿しています。ぜひご一読ください。 Cloud Run サイドカーで Fastly の Prometheus Metrics を収集して Grafana で可視化する reminder-lintでFeature Flagsの削除漏れを防ぐ マルチリージョンで稼働する内製Feature Flagsの実装 私たちのプロダクト WRESTLE UNIVERSE では、ユーザー対象のキャンペーンを実施す
GoでParserを書く
kamakura.go #6 https://pkg.go.dev/golang.org/x/tools/cmd/goyacc https://github.com/alecthomas/participle https://github.com/karupanerura/gqlparser https://github.com/karupanerura/runetrie
The Go Blog Secure Randomness in Go 1.22 Russ Cox and Filippo Valsorda 2 May 2024 Computers aren’t random. On the contrary, hardware designers work very hard to make sure computers run every program the same way every time. So when a program does need random numbers, that requires extra effort. Traditionally, computer scientists and programming languages have distinguished between two different ki
はじめに 株式会社QualiArtsで「IDOLY PRIDE（以降、アイプラ）」のバックエンドエンジニアチームのリーダーをしている末吉です。 主にゲームAPIの開発やインフラの運用、チームメンバーの進捗管理や開発スケジュールの策定等を担当しています。 課金アイテムを取り扱ってるiOSアプリの場合、返金が発生することがあります。こちらはユーザー側でAppStoreに返金の申請を行うなど、様々な要因で発生します。 こちらの返金を検知をするためには、AppStoreでの仕様に合わせたシステムをプロダクト側で構築する必要があります。 そこで、本記事ではタイトルの通りGoを使用したAppStoreの返金検知システムについて紹介します。 前提として、本記事は2024年4月現在の仕様に基づいているため、今後プラットフォーム側の仕様が変更になる可能性がある点については注意してください。 全体の流れ まず
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自社サービスのバックエンドを Go から TypeScript へ切り替えるための整理
Go、Rust、Pythonで実装したAPIサーバーの負荷試験比較 - Qiita
GitHub Actions 上での Go の Docker ビルドを高速化する
自動化するならちゃんとエラーを出せ。想定しろ。不安になれ。 - じゃあ、おうちで学べる
GoでgRPCのAPIテスト環境を構築する - enechain Tech Blog
Go製バイナリを配布するためのGitHubワークフロー - Plan 9とGo言語のブログ
Goの標準のutf8.RuneStart関数がエレガントすぎる
GoプロジェクトへのOpenTelemetry計装でeBPF自動計装を採用しなかった話
Borgo Programming Language
管理画面にWasm入れてみた | CyberAgent Developers Blog
Secure Randomness in Go 1.22 - The Go Programming Language
Goで実装するAppStoreの返金検知システム | QualiArtsエンジニアブログ