Go で実装しながら gRPC を理解する
Written by @ryysud Jul 10, 2019 00:00 · 5125 words · 11 minutes read #gRPC はじめに gRPC の理解が浅く gRPC を利用するプロダクトの開発で困ったので調べてまとめてみました。 gRPC について Google が開発した RPC フレームワークで、gRPC を使うと異なる言語で書かれたアプリケーション同士が gRPC により自動生成されたインターフェースを通じて通信することが可能になる。Go で書かれたサーバーに Java で書いたクライアントが接続可能になるイメージ。通信プロトコルには HTTP/2 が使われ、データはバイナリデータでやりとりする仕様。 gRPC の前身は Google 社内で10年以上運用されていた Stubby というもので、多くの機能が標準規格に基づいていないことから長い間 OSS と
Why gRPC?gRPC is a modern open source high performance Remote Procedure Call (RPC) framework that can run in any environment. It can efficiently connect services in and across data centers with pluggable support for load balancing, tracing, health checking and authentication. It is also applicable in last mile of distributed computing to connect devices, mobile applications and browsers to backend
実装の参考の当たり 前口上: オープンソースの実装を読もう 普段Web開発をしているとこの書き方は普通か、実装の方向性はよさそうか不安になることがあります。そういった際、同じリポジトリの既存実装や会社の他のリポジトリ、技術ブログや本、過去の経験、他のメンバーの意見などを参考にしつつ当たりをつけるわけですが、リファレンスが増えるに越したことはないです。 有名な言語、フレームワークではオープンソースのWebサービスがGitHub、GitLab上などにあがっていることがあり、参考になります。 それぞれライセンスがあり、とりわけGPL汚染などは要注意ですが、収集した一覧が溜まってきたのでまとめておきます。ある程度有名なものメインでスクリプト言語+Go。 Ruby Ruby on Railsは有名なので採用しているWebサービスが多数あります。 Redmine イシュー、プロジェクト管理ソフトのRe
Golangができること、むしろ「得意」と言われるものはすでにたくさんあります。 クロスコンパイルが得意だし依存が少ないバイナリができるから、いろんな環境で使えるコマンドラインツールを書くにはGoがいいよ パフォーマンスが高いし文字列処理もやりやすいので、高速なAPIサーバが得意。gRPCでもHTTP/2でも Webアプリケーション・フレームワークも増えてきていてウェブサービス作れるよ ビルドシステムとパッケージマネージャ内蔵なので、gitから簡単にパッケージをダウンロードしてきたり、◯makeコマンドとか◯runtとか◯owerで消耗しなくて済む gopher.jsでJavaScriptにもなる 逆に今まであまり良い解がなくて、「Goにはちょっと不向きだね」と言われ続けていたのがGUIです。鳴り物入りで出てきたGXUIが開発が止まってしまい、それと同じぐらいにshinyというものが開発が
本選の問題作成を担当した面白法人カヤックの @ken39arg です。 本選に参加した皆様お疲れ様でした。 優勝した「最大の敵は時差」チームの皆様おめでとうございます。 また、問題の作成を通じて私自身も成長することができました。 協力してくださった多くの皆様には大変感謝をしております。ありがとうございました！ 本選問題の公開Twitterでアナウンスされているとおり、GitHubで問題の公開をしております。 https://github.com/isucon/isucon8-final 今回、惜しくも本選に参加することのできなかった皆様にもぜひ挑戦していただきたいと思っております。お時間のあるときに遊んでみてください！ 倒しがいがあり楽しめる問題になったのではないかと自負しております。 課題アプリケーション今回の課題は仮想椅子取引所「ISUCOIN」というアプリケーションです。 ページはS
Mercari Microservices PlatformにおけるKubernetes Cluster移行 | メルカリエンジニアリング
Microservices Platform Teamの@deeeeeeetと@dragon3です． Microservices Platform TeamではGoogle Kubernetes Engine（GKE）をメインのコンポーネントとして利用し，その上にメルカリとメルペイのMicroservicesを動かすための基盤を構築しています．メルカリのMicroservices化のプロジェクト自体は2年ほど前から始めており，GKEも当時に構築したものを今日まで運用し続けてきました． この2年間でGKEからは多くの機能がリリースされました．その中のほとんどはそのまま有効にすることができますが，中にはClusterを作り直す必要があるものもあります．例えばRoutes-based ClusterをVPC-native Clusterに，Zonal ClusterをRegional Clust
コンウェイの法則とかで、マイクロサービス=組織 という話になることが多いなと感じる。 正解の場合もあるし、不正解の場合もあると思っていて、個人的には小さいチームでもマイクロサービスをやるメリットは技術的にも組織的にもあると思う。 そのメリットを無視してすぐ組織の話に持っていきたくないので、基本分離したくないマンとしての主張を書いておく 技術観点でのメリット いまさら語るまでもないけど、 ドメイン境界の分離 デプロイ独立性 リソースの最適配分 障害の局所化(サーキットブレーカー等) このうち、ドメイン境界の分離だけはモジュラモノリスで対応可能だが、あとの3つにはマイクロサービスが必須。(もっとあるかも) この3つが必要なのにモノリス or モジュラモノリス で進める判断をするということはシステムの表現力を落とすことに直結する。 もちろん、複雑度は増すし難易度も増す。熟練のサーバーサイドエンジ
Android版クックパッドアプリで採用している技術の現状確認 2018年版 - クックパッド開発者ブログ
目次 目次 はじめに 技術選択の各論 開発環境 targetSdkVersion minSdkVersion Kotlinの導入 HTTP Client Dependency Injection Image Loader Debugging Android Emulator on Jenkins コードレビューbot リリースエンジニアリング おわりに はじめに 技術部の門田( @_litmon_ )です。 Android版クックパッドアプリで採用している技術の現状確認 2015年版 から3年、Androidアプリ開発を取り巻く環境も大きく変わってきました。 本エントリでは、以前のエントリからこれまでにAndroid版クックパッドアプリにあった技術選択の推移や、現在の状況を記していきます。 技術選択に関する基本的な方針などは変わっていないので、前回のエントリ( Android版クックパッド
4月に発売された「WEB+DB PRESS Vol.134」で特集1「実践API設計」を執筆していますが、そこから部分的に紹介します（目次は、こちらです）。 第1章「優れたAPI仕様とは何か --- よくある問題と記述すべき事柄」の冒頭で次のように述べています。 今日、多くの企業がWeb サービスとしてさまざまなサービスを提供しています。Webサービスは、iOS、Android、ブラウザといったフロントエンドと、それらに対して機能を提供するバックエンドサービスから構成されます。バックエンドサービスが提供するさまざまな機能はAPI （Application Programming Interface）として定義され、フロントエンドから呼び出されます。フロントエンドは、バックエンドサービスが提供する機能を使ってユーザーへ提供する機能を実現します。 定義されたAPI を介することで、フロントエン
2018年11月28日、クックパッド株式会社が主催するイベント「Cookpad Tech Kitchen」が開催されました。第20回となる今回のテーマは「クックパッドのマイクロサービスプラットフォーム現状」。クックパッドが開発を行っているマイクロサービスプラットフォームの今と、その仕組みについて解説します。プレゼンテーション「gRPC in Cookpad」に登壇したのは、岩間雄太氏。CookpadにおけるgRPCの構成と運用について解説します。講演資料はこちら gRPC in Cookpad 岩間雄太氏：お願いします。クックパッドのgRPCの話をします。 「自己紹介いるか？」と思いましたが、一応書いておきました。 岩間雄太といいます。よろしくお願いします。ふだんは「@ganmacs」でやっています。今日いる人はみなさんそうですが、技術部開発基盤グループというところにいます。2017年度に
A consistent delivery process with GitOps style for any application on any platform
Go で使う Makefile の育て方
Go を使ってプロダクトを作る時、Makefile を使ってビルドを指定することが多いです。 理由としては、 バージョン情報などを埋め込むのに都合がいい 複数のバイナリを吐き出す時に都合がいい Go のビルドオプションを指定するのにいろいろあって整理しておきたい 事前にコードジェネレータで書き出す部分があり、それを考えると Makefile などで整理したい などなどです。なので今回はプロジェクトが大きくなっていく中でどういう Makefile の書き方をしているか、というのをご紹介しようと思います。 サンプルとして、今回のプロジェクトでは gRPC を使ったチャットサービスのサーバーとクライアントを作ることにします。リポジトリは https://github.com/rosylilly/gochat に置いておきました。 Step 1. バージョン情報を埋める 今回はサーバーとクライアン
はじめに なぜおうちKubernetes？ ハードウェアの選定 クラスタのブートストラップ cybozu-go/neco-apps Metallb cert-manager Contour TopoLVM Rook SealedSecret ArgoCD GitHubアカウントでSSOする gRPC用とWeb UI用でサービスを分ける VictoriaMetrics Grafana operator moco 開発環境 今動いているもの これからやりたいこと バックアップとリストア 監視の充実 まとめ はじめに これはCybozu Advent Calendar 2021 7日目の記事です。是非他の記事も読んでみてください。 Kubernetesの名を聞くようになって久しく、皆様も業務・プライベート問わず日々YAMLを書かれていることでしょう。自分専用のプライベートクラスタが欲しいと思われ
アーキテクチャの進化はドメインイベントが起点になる - KAKEHASHI Tech Blog
こちらの記事はカケハシ Advent Calendar 2023 Part2の24日目の記事になります。 adventar.org はじめに 反復的な開発は、変更容易性の高いソフトウェアが不可欠です。ソフトウェア開発の経験がある方なら、デリバリ後の洞察や市場環境の変化から、新しい機能の追加やアーキテクチャの進化の必要性に直面したことが一度はあるでしょう。 私自身、要求分析手法やSOLID原則等の技法を取り入れ、変更容易性に対応する多くのプロジェクトに参加しました。しかし、どれだけ優れた手法や技法を持っていても、変更が難しい要求が出てくることは避けられません。その際、「過去の出来事」を正確に記録していれば、後から見返して問題解決が容易だったと感じることがよくあります。 ドメイン駆動設計（DDD）では、「過去に起こった出来事」を表現するドメインモデルを「ドメインイベント」と呼びます。変更容易性
はじめに 2023年4月に基盤エンジニアとして Ubie に入社しました nerocrux です。主に Ubie の ID 基盤の開発と保守運用を担当しています。 この記事は、2023 Ubie Engineers アドベントカレンダー 5 日目の記事となります。 Ubie では、モジュラモノリスを採用しつつ、マイクロサービスアーキテクチャも採用しており、領域によってサービスを分けて、それぞれの担当チームが開発と保守運用をしています。 クライアントから一つのリクエストを受け取ったあとに、Ubie のバックエンドではリクエストを受け取ったサービスだけがそのリクエストを処理することもあれば、別のサービスにディスパッチし、複数のサービスがひとつのリクエストを処理して結果を返すこともあります。 マイクロサービス間の通信が Ubie の内部で発生したとしても、必ずしも無制限で自由に行われていいわけで
Google Cloud Next '19で発表された新機能を紹介します！ (Cloud Run, BigQuery Storage API, Cloud Data Fusion) - ZOZO TECH BLOG
こんにちは！ App EngineのスタンダードランタイムにRubyが追加されて喜んでいるバックエンドエンジニアのりほやん（高木）と、オレンジ色のチンアナゴは実はニシキアナゴという別種だったことに驚きを禁じ得ない塩ちゃん（塩崎）です。 4/9, 10, 11の期間で開催されたGoogle Cloud Next '19にZOZOテクノロジーズから高木と塩崎が参加しました! GCPの新しい機能や活用についての事例が多く紹介されました。 その中でも2人がカンファレンスで気になった技術を紹介します。 Cloud Run Cloud Runとは Cloud Runの特徴 実際に使ってみる 1. アプリケーションの準備 2. コンテナイメージをビルドする 3. Cloud Runにサービスを作成する App Engineとの違い サービスの比較 各サービスの概要 App Engine Cloud Ru
Kubernetes上でgRPCサービスを動かす
Kubernetes上でgRPCサービスを動かすことが多くなってきている．が適切にロードバランスをする，リクエストを落とさずサービスをデプロイするためにいくつか注意することがあるので簡単にまとめておく． 以下の2つを意識する． Kubernetes ServiceはL4のLoad balancer（LB）であること gRPCはコネクションを使いまわすこと KubernetesのPodは死んだり作られたりを繰り返す．KubernetesのPodにはそれぞれ内部IPがアサインされるが，このIPはPodが新しく作成される度に変わる．IPが変わってもPodにアクセスするためにKubernetesではServiceをつくる．ServiceはPodを抽象化しVirtual IP（VIP）を提供する．VIPを使うことでPodのIPが変わってもPodにアクセスすることができる． VIPはNetwork i
スタディサプリ最大のRailsアプリケーションにYJIT+pitchforkを導入してメモリ使用量を劇的に削減するまで - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは。SREのkyontanです。Rubyが大好きなのでRubyの話をします。ちなみにリクルートはRubyKaigi 2024へGold Sponsorとして協賛しています! *1。ぜひ沖縄でお会いしましょう。 これはあるアプリケーションのメモリ消費量を示すグラフなのですが、まさかgemを入れ替えるだけでこんなに嬉しい変化が見られるとは思っていませんでした。今日はそんなgemの話をします。 話は遡って2023年4月のある日、インターネットを眺めていたところ、ShopifyがpitchforkというOSSを公開したという情報が目に留まりました。 調べてみると、どうやら著名なRackサーバー実装の1つであるunicornの派生版であり、メモリ使用量の削減に特化しているらしいのです。 github.com これはスタディサプリ小中高のあのリソースドカ食いマイクロサービス第一位である api
どうも ryo_grid です。 昨年はRustを覚えたいと思い、題材としてRESTインタフェースを持った分散KVS（実質はいわゆる分散ハッシュテーブル）を書いたりしました。 FunnelKVS: Rust implementation of autonomous distributed key-value store which has REST interfaces この記事では、他言語を使ってきた私が、経験のないRustを用いてそこそこのコード規模・複雑さのシステムソフトウェアを書いてみた上で、Rustについて感じたことを、独断と偏見で述べます。 Rustってなんか流行りそうな雰囲気あるけど難しいとも聞くし、どうなんだろ？と考えている方や、Rustガチ勢の方々に、「初学者はこう感じるんだな」「ここらへんに苦労するんだな」というところを伝えることで、Rustのスムーズな普及に少しでも寄
4年11ヶ月勤めたドワンゴを退職しました。2019年1月17日が最終出社日で、1月中は有給休暇消化期間で、2月から新しいところで働きます。 4年11ヶ月と書きましたが、半年間育児休暇をとっていたので、その期間を引くと実際働いたのは4年5ヶ月です。 4年制の大学(の文学部書道学科)を卒業して、新卒でとある会社に就職して、いろいろあってドワンゴは4社目でしたが、それ以外の会社で最長で2年程度しか勤めたことがなかったので、そう考えると5年近くも続いたのが感慨深いですね。 このblogを読んでいる人ならばある程度の人は知っているかもしれませんが、気づいたら個人的にScalaにとても詳しくなってコミッターにもなって、ドワンゴでの仕事も、ほぼずっとScala書いていました。 もちろん、デプロイツールやちょっとした管理ツール、細かい運用上のなにかで、多少Python, ansible, shell sc
Rails Developers Meetup 2018
GPT-4で新しいプログラミング言語「TenetLang」を生み出す、チャットAIは既にプログラミングの何たるかをかなり理解している模様
OpenAIが作成したチャットAIの「GPT-4」を利用して、新しいプログラミング言語の「TenetLang」をコーダーのルークさんが作成しています。 GPT-4 Designed a Programming Language https://lukebechtel.com/blog/gpt4-generating-code GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)は、世界中に存在するあらゆるプログラミング言語を何十億回も読み込んでいます。LLMはプログラミングも可能であることは知られていますが、ルークさんは「私の知る限り、GPT-4で独自のプログラミング言語を作成するといった事例はこれまでありません」と記しています。そこで、ルークさんはGPT-4を使って新しいプログラミング言語を創造することに決めた模様。 ルークさんは最初にGPT-4に対して「ソフトウェア開発における大まかな統一理論
Go言語で実装するプラグイン機構
ソフトウェアに拡張性を持たせる時にプラグイン機構を持たせる事は一般的ですが、それを実現する方法は結構バラバラなのかなと思います。例えば、 C 言語等の.so/.dll を読み込む方法 Nodejs のような言語での単なる import TCP や Unix ソケットを利用して RPC 通信を行う方法 などが有るのかなと思います。1 番目・2 番目は、関数の呼び出し速度等のオーバーヘッドが少なく高速ですが、言語等の制約が大きくなる・メモリを共有することによるセキュリティリスクが発生します。そこで、提供するインターフェースを制約出来る場合は、3 番目の手法が多く使われるようです。 Go 言語で開発されている、hashicorp/terraform cloudfoundry/cli は共に 3 番目の RPC 通信でプラグイン機構を実装しています。その中でも terraform で使用されている
MLOpsに関してちゃんと勉強中でして、色々事例とか調べてました。 とは言うものの、現在ではMLOpsを様々な観点から語られて、MLOpsという言葉にいろんな意味が含まれています。 という事情から色々探していたら、こちらをお見かけしました。 medium.com 書籍へのリンクはこちらです。 n月刊ラムダノート Vol.1, No.1(2019)（紙書籍＋PDF版） – 技術書出版と販売のラムダノート こちらの書籍では基本的な背景からきれいに整理されていました。 こちらを参考にしつつ、頑張ってMLOpsの動向について整理してみたので、そのメモです。 それでは張り切って書いていきます。 tl;dr; 背景・問題設定 機械学習は学習のアルゴリズムよりその周辺のほうが大きい 機械学習システムに携わる人の役割の違いによってうまくいかないことがある 機械学習システムの構築・運用する上で課題も多い 問
gRPCでインターフェースを再整理してからサービスを分割─freeeの段階的なマイクロサービス戦略 - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
株式会社ウルフチーフ 代表取締役。TIS株式会社にて19年半、さまざまな業種のシステムアーキテクチャ設計を担当し、2018年に退職、株式会社ウルフチーフを創業する。以降流しのアーキテクトとして、前職時代から書き溜めていたOSSプロダクトや技術記事を元に、様々な現場でアーキテクチャの設計や研修を実施している。 課題：リポジトリの肥大化に伴ってリリース頻度が低下 川島 freeeではどのような課題を解決するためにマイクロサービス化を検討されたのでしょうか？ 横路 freeeのプロダクトの成り立ちからお話しすると、「会計freee」の最初のリリースが2013年で、翌年に「人事労務freee（当時の名称は給与計算freee）」をリリースしました。その段階で既に、各プロダクトや認証・認可を扱うサービス基盤などは、リポジトリやサービスを分割する形で開発・運用を行っていたんです。 しかし、プロダクトがマ
「君のスキルはウチの新人と同レベルだけど、そんなんでやっていけるの？」と言われて今の会社に入社することを決めたのはもう4年半ほど前のこと。 前職はテスターでコードは全然書けなかったしデータベースとかも触ったことなかったけど好き勝手やらせてもらった結果、それなりのエンジニアに成長することができたと思う。 それも今月いっぱいで退職なのでちょうど良い機会だし自分じゃないとできなかった(やらなかった)ようなことを中心にざっくり振り返ってみる。 ※イマイチだったことは全部書いていくとキリがないので省略 Perl(CGI + 生DBI)製Webシステムの改善 Template-toolkitをwrapするPerlモジュールを作った HTMLがscriptタグも含めて1行ずつ丁寧にprintされていたのでメンテナンスが辛かった SQLも文字列連結で組み立てられていたり、無理矢理1行に詰め込まれていたりし
イントロダクション 目下、開発中のプロダクトなので詳しいことは書けないのですが、いろいろと気付きの多い出来事だったので、 少し自分自信の振り返りも兼ねて、投稿してみたいと思います。 これは、決してGoよりPythonのほうが優れているとかそういった話ではないです。 今回、自分は開発者というよりプロジェクトマネージャー（以降、PM）という立場になります。 Goの採用 当社のコア技術はPythonなのですが、今回、開発にあたってGoを採用していました。 主な採用理由としては、「プロトコルとしてgRPCを採用するにあたって、gRPCとの組み合わせ事例が多い」からでした。 gRPCの採用理由は、「同時に企画されていた別プロダクト（Python）との連携が想定されており、異なるプログラミング言語間でも型を維持したままデータ交換が可能」なことからでした。 当初は、プロダクトのリリース時期も未定でプロト
go-sqlite3を使ってCloud Spannerエミュレーターを作ってみた / Cloud Spanner emulator with go-sqlite3
マイクロサービスを用いれば、エンジニアリングチームは迅速にプロダクトを拡大することができます……もちろん、彼らが分散システム運用の複雑さのせいで泥沼にはまっていなければの話です。本記事では、マイクロサービスの運用に関わる非常に厳しい問題―例えば大規模なサービスのステージングやカナリアデプロイなどの問題―が、RPC層に ルーティング の考え方を導入することにより、どう解決できるのかを説明します。 私は、Twitterでインフラのエンジニアを務めていた時代（2010年から2015年まで）を振り返ってみました。すると、当時はそういった言葉がなかったというだけで、私たちは「マイクロサービスを使っていた」のだということが分かります（当時は、今思えば分かりにくい言葉、 SOA ＜サービス指向アーキテクチャ＞と呼んでいました）。 バズワードはさておき、当時も、現在私たちがマイクロサービスを使おうとする動
先週12月6日から8日にかけてTexas Austinにて開催されたKubeCon + CloudNativeCon2017に参加してきた．具体的なセッションの内容などはMercariのTech blogに上がると思うのでここでは簡単に自分なりの感想と概観をざっくりと吐き出しておく． KubeCon 2017の3日間と今後のKubernetesの（大きな）展望は2日目のClayton Coleman氏によるKeynoteのWhat’s Next? Getting Excited about Kubernetes in 2018が総括をしていると思う．自分の今取り組んでること，今後取り組みたいこと，も結局これに集約されていると思う．この発表の中で今後，特に直近の2018年に，k8sでフォーカスが当てられると述べられていたのは以下の7つの分野である． The year of service m
ログ調査基盤を構築してみた
こんにちは。 株式会社ココナラのインフラ・SREチーム所属の かず です。 システム運用において、有事の際に迅速かつ適切なシステム稼働状況の確認は欠かせません。 その手段の1つとして、ログの調査や分析の効率化は切っても切れない関係です。 システムが成長するにあわせ、ログの種類や量が多くなり、結果としてログの調査や分析が難しくなるのはよくある話かと思います。 弊社でもサービスのグロースに伴って、ログの種類や量が多くなり、結果としてログの調査や分析で課題を抱えていました。具体的には以下の2点です。 ログから原因調査を行うには、複数ログを横断・突き合わせが必要 ログの追跡に必要な情報がログに出力されない場合がある そこで、課題への対応としてログ調査基盤の構築を行いました。 本記事では背景や苦労したこと、効果についてご紹介します。 複数ログの横断調査実現に向けて ログ調査基盤の構築 苦労したこと
GitHub - avelino/awesome-go: A curated list of awesome Go frameworks, libraries and software
Libraries for implementing authentication schemes. authboss - Modular authentication system for the web. It tries to remove as much boilerplate and "hard things" as possible so that each time you start a new web project in Go, you can plug it in, configure it, and start building your app without having to build an authentication system each time. branca - branca token specification implementation
WEB+DB PRESS Vol.110 目次 目次 はじめに gRPCとは? gPRCの特徴 Protocol buffersでRPCを定義することで、様々な言語のサーバ・クライアント実装が自動生成可能 通信プロトコルにHTTP/2を使うことで高速化、双方向通信、streaming等を実現 通信のデータ量が小さく、データ解釈時の計算時間も短い ProtoファイルでのRPCの宣言 Unary RPC Server streaming RPC Client streaming RPC Bidirectional streaming RPC gRPCのサンプルコード Python Unary RPC Server streaming RPC Client streaming RPC Bidirectional streaming RPC gPRCのgの意味 参考資料 MyEnigma Supp
A common question developers new to Go have is “How do I organize my Go project?”, in terms of the layout of files and folders. The goal of this document is to provide some guidelines that will help answer this question. To make the most of this document, make sure you’re familiar with the basics of Go modules by reading the tutorial and managing module source. Go projects can include packages, co
You Can Shape Trend Reports: Participate in DZone Research Surveys + Enter the Prize Drawings! Hello, DZone Community! We have several surveys in progress as part of our research for upcoming Trend Reports. We would love for you to join us by sharing your experiences and insights (anonymously if you choose) — readers just like you drive the content that we cover in our Trend Reports. check out the
DMM Groupのエンジニアが、Goを活用したプロダクト事例やトレンド、現場のリアルを話すイベント「DMM.go」。2回目の今回は、DMM.com プラットフォーム事業本部 エンジニアの本田雄亮氏が、Goaを使ってAPIサーバーを作る方法について紹介しました。関連資料はこちら。 手作業のドキュメントとコードとは乖離する 本田雄亮氏：今回、「Goaを使ってAPIサーバー開発してみた」というタイトルでお話ししたいなと思います。 まず自己紹介です。プラットフォーム部というところで基盤システムの開発をしています。バックエンドのエンジニアです。名前は本田です。興味あるのは、Goとかアーキテクチャ。DDDとかがけっこう好きなので、もし懇親会に参加される方がおられたら、Goaだけの話じゃなくて、Go全般だったりアーキテクチャ、DDDまわりでもお話できたらなと思っています。 さっそくメインテーマのGoa
Similar to 「黒騎士と白の魔王」gRPCによるHTTP/2 - API, Streamingの実践
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この記事は、 Mercari Bold Challenge Month の18日目の記事です。 こんにちは。メルカリで Product Manager として働いている津田と申します。私は社内で「会計システム」と呼ばれる、会社が運営するサービスに付随して発生した債権債務の増減を記録・集計するシステムを開発するチームで働いています。 はじめに メルカリでは、お客さまの行動に応じて日々さまざまなお金の流れが発生しています。たとえばメルカリで商品が出品され購入された（取引が行われた）場合を考えてみます。 この取引は、会社から見るとそれぞれの相手先に対する債権債務関係の変化と捉えることができます。メルカリにとっては、購入したお客さまに対する債権（= 商品代金）と出品したお客さまに対する債務（= 売上金）が発生します。このとき、商品代金の一定割合（通常は 10%）が販売手数料としてメルカリの売上とな
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実践API設計: 柴田 芳樹 (Yoshiki Shibata)
クックパッドがgRPCを採用するまで サービス間通信で抱えていた課題と、RubyでgRPCを運用するための工夫
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