#rmq — Public Fediverse posts on home.social

Habr @[email protected] · 2026-08-03 · 06:52 UTC

Система триггеров на событиях Change Stream в MongoDB

Почти любая распределенная платформа рано или поздно сталкивается с необходимостью синхронизировать данные между своими системами. И чем выше требования к надежности и скорости доставки изменений, тем меньше остается простых решений. Бизнес-пользователям при работе с интерфейсом одной из платформ нужно знать о сущностях, заведённых во второй. Первая хранит их в реляционной СУБД (неважно, какой именно), а вторая - в документоориентированной MongoDB. До кучи, обе платформы разнесены по сети. Можно, конечно, предложить открыть оба интерфейса бок о бок и сверять данные глазами. Но это справедливо негативно скажется на финансовом обеспечении команды разработки, да и как-то не по-человечески так относиться к своим коллегам. Поэтому приходится зарабатывать доверие в коллективе честным трудом. Встаёт вопрос: как в условиях распределённой структуры наладить транспортировку данных для взаимодействия независимых систем? Прикручивать ко всем продуктам кастомные интеграции дорого и непродуктивно. В данной статье хочется представить вам, как мы реализовали интеграцию двух независимых платформ со своими базами данных при помощи инструментов MongoDB для мониторинга данных и брокера сообщений. Описать путь от самого простого решения на примитивных выгрузках метаданных одной пачкой до реализации на событиях Change Stream посредством брокера сообщений.

https://habr.com/ru/companies/megafon/articles/1065904/

#megaritm #change_data_capture #mongodb #rabbitmq #rmq

#rmq #rabbitmq #mongodb #change_data_capture #megaritm

Habr @[email protected] · 2026-07-03 · 10:02 UTC

Быстрые и компактные структуры данных для RMQ

Range minimum query – это классическая задача, в этой заметке решаем статический вариант. Есть массив ; нужно построить структуру данных, которая умеет быстро находить минимум и его позицию на произвольном интервале . Я собрал несколько практических наработок и сделал из них два очень компактных и быстрых варианта: вариант с дополнительных бит, которому иногда нужно обращаться к исходному массиву; вариант с дополнительных бит, который отвечает на запросы без доступа к исходному массиву. Обе реализации очень быстры на практике: на случайных запросах по массиву размера элементов они работают в среднем за 20–30 нс на запрос. Для ориентира: туториал Codeforces по блочному RMQ описывает структуру, которая отрабатывает запрос за 100 нс для массивов длины с 32-битными целыми числами, при этом используя дополнительных бит.

https://habr.com/ru/articles/1055008/

#rmq #succinct #sparse_table #simd

#simd #sparse_table #succinct #rmq