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「Goで静的解析ツールを作ってみたいけど、何から始めればいいの？」と思ったことはありませんか？ Goは「静的解析がやりやすいように設計しよう」という背景を持って作られたプログラミング言語なので、go/astやgo/typesといった解析用の標準ライブラリがとても充実しています。 しかし、いざ作ろうと思っても「skeletonで雛形は作れたけど、その先のgo/astパッケージやgo/typesパッケージを使って自分がやりたい解析ロジックをどう書いていけばいいのか全く分からない」という壁にぶつかる方も多いと思います。 この本では、そんな「静的解析ツールを作りたいけれど、最初の一歩が踏み出せない」という方のために、ASTや型情報の基礎知識から実践的な解析ロジックの書き方まで、実際に動くサンプルコードとともに解説します。 読み終わる頃には「自分でも静的解析ツールが書けそう！」という状態になっている
はじめに 技術選定やアーキテクチャ設計は簡単な仕事ではありません。 資格の勉強を通して各クラウドサービスの機能がわかるようになったから・プログラミング言語を勉強してアプリコードが書けるようになったからといって、では次のステップとしてアーキテクチャ設計ができるか？と言われると必ずしもそうではないことの方が多いのではないでしょうか。 このサービスを用いることでシステムの機能要件を問題なく満たせるという理由で技術選定した結果、全然パフォーマンスが出ない・コストがかかり過ぎるといった問題が発覚して、運用やビジネス遂行に支障をきたしてしまうこともあります。 このような失敗を未然に防ぎ、システムがその役割を十分に果たすために必要となるアーキテクチャを先んじて確実に見通し設計するには、私たちは一体どのようなことを学び、気をつければいいのでしょうか。 この記事では、アーキ設計・技術選定において大きな失敗を
この記事について Kubernetesはコンテナオーケストレーションを行うためのOSSツールです。 OSSであることからベンダに縛られることなく、AWSやGoogle Cloud, Azureといったパブリッククラウド、果てにはオンプレやそのハイブリッド環境まで、Kubernetesをホストし動作させる環境は要件に応じて自由に選ぶことができます。 クラスタをどこにホスティングするかは人それぞれであり、求められる様々なネットワーク・ハードウェア・クラウドベンダ要件に応じてクラスタの設定をカスタマイズする必要が出てきますが、Kubernetesはそんな様々な環境に適応できるようにするための拡張機能がところどころに用意されています。 また、「クラスタにおけるリソースの数や設定を、applyされたマニフェストファイルで宣言された状態に保ち続ける」というKubernetesのエコシステムを、Podや
この記事について Kubernetes(以下k8s)を使ってアプリケーションをホストしている環境において、ArgoCDを用いたGitOpsは広く用いられています。 しかしk8sのマニフェストファイルをデプロイする手法・ツールは数多く存在しており、場合によってはArgoCDが使いたいツールにネイティブ対応していないパターンもあるかと思います。 この記事では、Helm Chartの宣言的デプロイを可能にするHelmfileというツールのメリットについて簡単に解説したのち、それをArgoCD経由で使えるようにするインテグレーションの方法について説明したいと思います。 使用する環境・バージョン ArgoCD Helm Chart v7.7.16 Helmfile v0.156.0 読者に要求する前提知識 k8s, Helmの基礎知識 マニフェストファイル、apply、Chartという言葉については
この記事について Go1.23によるイテレーター導入から半年以上が経ち、Go1.24では標準パッケージにイテレーターを用いた関数・メソッドが登場するなど、イテレーターはGoのエコシステムの中に徐々に馴染んできているように思います。 今後も利用シーンが拡大していくだろうと予想されるイテレーターについて、本記事では イテレーターを使ってforループを記述すると何が嬉しいの？ push型とpull型のイテレーターがあるけど、どのようなときにどっちを使えばいいの？ (チャネルとgoroutineを用いたコードとイテレーターって何が違うの？) という部分を解説し、利用者視点でのイテレーターへの理解を深めることを目的としています。[1] 使用する環境・バージョン go version go1.24.0 darwin/amd64 読者に要求する前提知識 イテレーターとは何かという基本的な部分については理
この記事について AWS SQSからメッセージを受けとって処理するLambdaを書いているときに、 標準キューだから順序保証されてないな、じゃあ順序バラバラできても捌けるように処理を書かないと！ → ... → あれ？？？意外とこれ難しくない？？？ と思った経験、皆さんにもあるのではないでしょうか。 この記事では、筆者が上記のような壁にぶつかったときに「順序を保つってなんでそんなに難しいんだろう？」「保てないならどうやってそれに耐えうるようにすればいいんだろう？」と色々考察した結果を書いていきたいと思います。 使用する環境・バージョン 2024/6/22時点で提供されている機能に基づき考察 読者に要求する前提知識 AWSのSQS, SNS, Kinesis Data Streamがどういうサービスなのかは既知という前提のもとで書きました 順序セマンティクスとは 順序セマンティクスとは「イベ
この記事について 本記事は、筆者が普段AWSの各種サービスを使って感じた感想・気づきをもとに、クラウドアーキの設計やサービスのより良い使い方Tipsを考察するシリーズです。 第二弾も第一弾に引き続きDynamoDBについてです。 DynamoDBはkey-value型のNoSQLであり、従来よく使われていたRDBとは異なるDB特性・クエリ特性を持っています。 そのためRDBを設計するときと同じようなノリでスキーマ設計・テーブル設計を行うと、後から「この操作をやらせるならDynamoDBじゃないほうが良かったんじゃないか？」ということが発覚しがちです。 本記事では筆者が遭遇した「DynamoDBでやらせてみたら苦労した・できなくて設計変更を強いられた」というユースケースをまとめることで、DynamoDBのクエリ特性や適性を考察することを目指します。 使用する環境・バージョン 2024/1/1
テーブル内に格納されているメールアドレスのデータを使って、1日ごと、1週間ごとに全ユーザーに対してメールを送信したいというバッチがあったとしましょう。 とある1人のユーザーのメールアドレスを調べること自体はQuery操作で可能ですが、バッチ処理の性質上それを全ユーザーに対してやると考えると、実質的にはテーブル全Scanと同等の処理が要求されてしまいます。 システムを利用しているユーザーから登録情報の参照・変更を随時受け付けるたびに、このテーブルへのCRUD処理が行われます。そのため、このテーブルへの全Scanはユーザー体験を損なう可能性が高いです。 解決策の模索 「とあるテーブルに対してバッチで大量アクセスするのを防ぎたい」という要件に対して、考えられるアプローチを挙げてみます。 リードレプリカの作成 コピーテーブルの作成 リードレプリカの作成 RDSやAuroraの場合は、同じデータを持
GraphQLはリクエストクエリを書くことで、必要な分のデータを柔軟に取得することが可能なAPI形式です。 RESTとは違うその仕組みはクライアント目線ではとても便利なものですが、サーバーサイドに立ってみると無限の組み合わせがあるリクエストクエリに一体どう対処しているのか不思議に思う人もいるでしょう。 この本では、Goのgqlgenというライブラリを用いてGraphQLサーバーを作る過程を通して、サーバーサイドGraphQLを理解・開発するのに必要な知識を解説していきたいと思います。
この記事について 今年の7/27にGitHub Projectベータと呼ばれていたものがGAになりました。 新しくGAになったProject(以下ProjectV2と書きます)は、 フィールドを用いて、アイテムに様々なメタデータを追加できる カードに設定した様々なメタデータごとにかんばんを作ることができる アイテムのグループ化・ソート・フィルタが簡単にできる 日付・各種メタデータを軸として指定したグラフを作ることができるので可視化が簡単 といった、classic Projectではできなかったあれこれが一つのProjectでできるようになっており、とても便利になりました。 そしてProjectV2がGAした今、一部例外を除いてclassic Projectを新規作成するというのはできなくなっています。 そのため、ProjectV2への移行というのは今後どんどん進んでいくと思われます。 Yo
gRPCは主にバックエンド、特にマイクロサービス同士の通信に多く使われる通信方式です。 しかしそれゆえに知名度が低く、「gRPCってどんな通信なんだろう？」「HTTPとは別の仕組みなの？」と思っている方もたくさんいるのではないでしょうか。 この本では、gRPCはそもそもどんなコンセプトで作られた通信方式なのかから、Goでの具体的な実装ノウハウ、AWSにデプロイするための設定までを通貫して解説することで、 「gRPC全くわからない」という人が「自分で実装して動かせそうな気がする……！」と思える段階までたどり着けるようにしました。
この記事について GitHub Actionsには、以下3つの実行単位が存在します。 Workflow Job Step パイプラインを組む中で出てくる複数個の処理を、1つの実行単位でまとめてしまうか、それとも分割するのかというのは悩むポイントかと思います。 一つのstepのrunフィールドにコマンドを詰め込む？それともstepを分けた方がいい？ 一つのJobの中のstepとして記述した方がいい？それとも別のJobに定義した方がいい？ 一つのWorkflowの中にJobをたくさん定義する？それともWorkflowを別にする？ この記事では、Workflow・Job・Stepそれぞれの性質を踏まえた上で、ベストな処理単位の選び方を考察します。 使用する環境・バージョン GitHub Actions: 2022/5/15時点での機能をもとに考察 読者に要求する前提知識 GitHub Actio
背景 AWSに載せてなんやかんややるというコードは、「使用例が豊富」という理由でboto3で実装となることが多かったのです。 その度にGopherの私は「動的型付けのPython使いづらいよう(注: 個人の意見です)」「try-catchじゃなくてerrをreturnするのが一番わかりやすいよなぁ？(注: 個人の意見です)」「使い慣れた言語で実装したら絶対楽だよなあ」と内心思っておりました。 そしてこの度ついにGoで実装していいよという機会をいただいたので、これ幸いにAWS SDK for Goを使い始めたのですが、その感想が「なんか……思ったほど楽になってない……」でした。 なんでこういう感想になるのかなあというのを明らかにしたい 好きな言語で快適にAWS SDKを触るノウハウや思考メソッドを見出したい という目的のもと「AWS SDK for Go」の使い心地を深く掘り下げたいと思いま
この記事について 上のチートシートは、Goで時刻を扱う際に出てくる表現法と、それらを互いに変換するためにはどうしたらいいのかを一枚の図にまとめたものです。 この記事では、このチートシートに出てくる処理の詳細について掘り下げて説明しています。 使用する環境・バージョン OS: macOS Catalina 10.15.7 go version go1.18 darwin/amd64 OSのタイムゾーン: JST(日本標準時、UTC+0900) 想定読者 この記事では、以下のような方を想定しています。 Goの基本的な文法は分かっている人 異なる時刻の表現法を、Goではどのように変換することになるかを知りたい人 逆に、以下のような方は読んでも物足りないか、ここからは得たい情報が得られないかもしれません。 一般的にサーバーサイドで、どうすればタイムゾーンを正しく扱うことができるかを知りたい人 タイ
本業: クラウドエンジニア/Go言語をよく書いてます/2023 Japan AWS Jr. Champion
この記事について この記事はGo Advent Calendar 2021 13日目の記事です。 記事のテーマはencoding/jsonパッケージにおけるjsonエンコード・デコードの扱い方についてです。 普段私は、 MarshalとUnmarshalってどっちがGo→jsonでどっちがjson→Goなんだっけ？ タグでマッピング規則をいじれるのはエンコードとデコードどっちだっけ？ 非公開フィールドってどういう扱いになるんだっけ？ などというところがうろ覚えでパッと出てこないので、この際なのでまとめてしまおうということで前半部分を書きました。 また記事後半では、私が今年読んだとある本の内容に基づいてGoでのjsonデコードが持つ性質を好き勝手に考察してみました。 25日に向けてちょうど折り返しの位置ですが特におもしろネタ要素はなく、普通に私の書きたいことをひたすら真面目に理屈っぽく書いて
この記事について この記事は、先日公開したZenn本Deep Dive into The Go's Web Serverのメイキングです。 「技術記事ってどうやって書いてるの？」というアウトプット初心者の方々に、あくまで私のやり方ではありますが、メイキング情報をお届けできればと思います。 想定読者 Deep Dive into The Go's Web Serverを読んでいなくてもわかるようにはしていますが、読んでいただいた方がより楽しめるかと思います。 書き始めるまで 突然訪れたネタとの出会い 「Goでのhttpサーバーの中身について書こう」というネタが降ってきたのは、前作であるよくわかるcontextの使い方を書いているときでした。 この本はGoでのcontextパッケージの使用用途をまるっとまとめた本なのですが、contextの機能を実際にフルで使っている例(→第9章)として「ht
Goのnet/httpパッケージはとてもよくできており、Webサーバーを動かすのに必要になる「httpコネクションを確立してリクエストを読んでルーティングして……」という手続き的な処理を気にせずとも誰でも簡単にWebサーバーを立てられるようになっています。 ですが、そのnet/httpが代わりにやってくれている「裏側の処理」の部分が気になる、何やっているんだろう？と不思議に思っている方はいませんか？ この本では、実際に筆者がnet/httpパッケージのソースコードを読み込んだうえで、「GoのWebサーバーがどのような仕組みで起動・動いているのか」というところについて、図を使いながら解説しています。
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