👣 «Streaming Large Files Between Microservices: A Go Implementation» - практическое руководство по эффективной передаче больших файлов между микросервисами на Go.
🔍 Основная идея Автор предлагает решение для передачи больших данных между микросервисами, используя стандартные возможности HTTP/1.1, такие как Range-запросы и заголовки Content-Encoding. Цель — избежать загрузки всего файла в память и обеспечить возможность возобновления передачи при прерывании соединения.
🛠️ Ключевые особенности Потоковая передача данных: Использование io.Reader, io.Writer и bufio для чтения и записи данных по частям, что снижает нагрузку на память.
Поддержка Range-запросов: Позволяет клиенту запрашивать конкретные части файла, что особенно полезно при возобновлении прерванных загрузок. Селективное сжатие: Сервер сжимает данные с помощью gzip только при определенных условиях, учитывая тип содержимого и размер чанка, а также поддержку со стороны клиента.
Обработка прерываний: Реализация корректного завершения работы при получении сигналов SIGINT, SIGTERM и SIGHUP.
Определение типа содержимого: Сервер определяет MIME-тип файла с помощью расширения и функции http.DetectContentType, что помогает в принятии решений о сжатии. DEV Community
📌 Почему это важно Предложенный подход позволяет эффективно передавать большие файлы между микросервисами без необходимости использования сторонних сервисов хранения, таких как S3. Это особенно полезно в системах, где требуется высокая производительность и надежность передачи данных.
👣 «Streaming Large Files Between Microservices: A Go Implementation» - практическое руководство по эффективной передаче больших файлов между микросервисами на Go.
🔍 Основная идея Автор предлагает решение для передачи больших данных между микросервисами, используя стандартные возможности HTTP/1.1, такие как Range-запросы и заголовки Content-Encoding. Цель — избежать загрузки всего файла в память и обеспечить возможность возобновления передачи при прерывании соединения.
🛠️ Ключевые особенности Потоковая передача данных: Использование io.Reader, io.Writer и bufio для чтения и записи данных по частям, что снижает нагрузку на память.
Поддержка Range-запросов: Позволяет клиенту запрашивать конкретные части файла, что особенно полезно при возобновлении прерванных загрузок. Селективное сжатие: Сервер сжимает данные с помощью gzip только при определенных условиях, учитывая тип содержимого и размер чанка, а также поддержку со стороны клиента.
Обработка прерываний: Реализация корректного завершения работы при получении сигналов SIGINT, SIGTERM и SIGHUP.
Определение типа содержимого: Сервер определяет MIME-тип файла с помощью расширения и функции http.DetectContentType, что помогает в принятии решений о сжатии. DEV Community
📌 Почему это важно Предложенный подход позволяет эффективно передавать большие файлы между микросервисами без необходимости использования сторонних сервисов хранения, таких как S3. Это особенно полезно в системах, где требуется высокая производительность и надежность передачи данных.
You can’t. What you can do, though, is use WhatsApp’s and Telegram’s web platforms to transfer stickers. It’s easy, but might take a while.Open WhatsApp in your browser, find a sticker you like in a chat, and right-click on it to save it as an image. The file won’t be a picture, though—it’s a webpage and will have a .webp extension. Don’t be scared, this is the way. Repeat this step to save as many stickers as you want.Then, open Telegram in your browser and go into your Saved messages chat. Just as you’d share a file with a friend, click the Share file button on the bottom left of the chat window (it looks like a dog-eared paper), and select the .webp files you downloaded. Click Open and you’ll see your stickers in your Saved messages chat. This is now your sticker depository. To use them, forward them as you would a message from one chat to the other: by clicking or long-pressing on the sticker, and then choosing Forward.
Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.
