惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

AI
AI
G
Google Developers Blog
T
Tailwind CSS Blog
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
量子位
月光博客
月光博客
美团技术团队
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
罗磊的独立博客
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
Latest news
Latest news
P
Privacy International News Feed
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
WordPress大学
WordPress大学
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
C
Cisco Blogs
Project Zero
Project Zero
Security Latest
Security Latest
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
人人都是产品经理
人人都是产品经理
Scott Helme
Scott Helme
S
Securelist
有赞技术团队
有赞技术团队
T
Threat Research - Cisco Blogs
N
News | PayPal Newsroom
博客园 - 聂微东
小众软件
小众软件
S
SegmentFault 最新的问题
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
博客园 - Franky
Cyberwarzone
Cyberwarzone
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
Spread Privacy
Spread Privacy
A
Arctic Wolf
S
Security @ Cisco Blogs
The Hacker News
The Hacker News
腾讯CDC
博客园 - 【当耐特】
T
Troy Hunt's Blog
NISL@THU
NISL@THU
爱范儿
爱范儿

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Как я завалил кучу собесов по Go и что из этого вынес
Zmey56 · 2026-04-30 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение7 мин

Охват и читатели769

Мнение

Привет! Меня зовут Александр. Некоторые могут помнить мои статьи про финансовую аналитику на Python - анализ ETF, оптимизацию портфелей. Но последние 6 лет я Senior Go Backend Engineer, специализируюсь на финтехе и трейдинге.

Эта комбинация - domain expertise в финансах + техническая экспертиза в Go - оказалась очень ценной. Но путь был тернистым.

Последние полгода активно собеседовался: 8 интервью в разных компаниях - от крупных российских IT-гигантов до международных финтех стартапов. Где-то взяли, где-то нет. Решил поделиться самыми дурацкими ошибками, которые делал я и другие кандидаты. Может, кому поможет не наступить на те же грабли.

Немного предыстории

В начале прошлого года решил поменять работу. Думаю - ну что там сложного, Go знаю, опыта хватает, пойду поумничаю на интервью. Ага, щас! Первый же собес в крупной компании завалил так, что до сих пор стыдно.

Но обо всем по порядку. Вот топ-10 косяков, которые я либо сам делал, либо видел у других кандидатов.


1. “Что выведет этот код?” - и тут началось…

Боже, сколько раз я на этом прокалывался! Особенно запомнился интервью в одной крупной финтех компании (международная, специализируется на трейдинге).

Дают мне код:

func main() {
    s := make([]int, 0, 5)
    s = append(s, 1, 2, 3)
    
    a := append(s, 4)
    b := append(s, 5)
    
    fmt.Println(a) 
    fmt.Println(b) 
}

Я, умный такой, отвечаю: “Ну понятно же - a будет [1,2,3,4], а b будет [1,2,3,5]”.

Интервьюер так грустно на меня посмотрел… Оказывается, оба слайса будут [1,2,3,5]!

Почему? Да потому что underlying array у них общий, capacity хватает, и когда мы делаем append(s, 5), это затирает четверку в том же массиве.

Я тогда честно признался: “Не, ну это я не знал”. Интервьюер говорит: “А как же вы баги в проде ловите?” А я думаю: “Ну… методом тыка?” Конечно, вслух не сказал, но по лицу было видно.

Мораль: Надо знать, как слайсы устроены под капотом. Не просто “это динамический массив”, а реально понимать про capacity и underlying array.


2. Race conditions - “Да что тут такого сложного?”

Это вообще отдельная песня. В одной криптоплатежной компании (европейская, миллиарды в обороте) дали задачку написать простенький счетчик:

type Counter struct {
    value int
}

func (c *Counter) Increment() {
    c.value++ // Чего тут сложного-то?
}

Я говорю: “Ну все, готово”. А интервьюер: “А что будет, если много горутин будут это вызывать?”

И тут я понял, что проштрафился. c.value++ - это не одна операция, а три: прочитать, увеличить, записать. А между ними другая горутина может влезть.

Правильно было бы так:

type Counter struct {
    mu    sync.Mutex
    value int
}

func (c *Counter) Increment() {
    c.mu.Lock()
    defer c.mu.Unlock()
    c.value++
}

Или еще проще - через atomic:

type Counter struct {
    value int64
}

func (c *Counter) Increment() {
    atomic.AddInt64(&c.value, 1)
}

Фишка в том, что надо понимать КОГДА что использовать. Для простого счетчика - atomic. Для сложной логики - mutex. Для передачи данных между горутинами - channels.

Кстати, один интервьюер мне формулу дал: “atomic → RWMutex → Mutex → channel”. По возрастанию сложности и накладных расходов.


3. PostgreSQL и деньги - тут шутки плохи

А вот это был реально стыдный момент. В той же финтех компании дают задачу: “Напишите функцию перевода денег между счетами”.

Я, наивный, пишу:

func TransferMoney(from, to int, amount decimal.Decimal) error {
    tx, err := db.Begin()
    // ... проверки ошибок
    
    var balance decimal.Decimal
    err = tx.QueryRow("SELECT balance FROM accounts WHERE id = ?", from).Scan(&balance)
    
    if balance.LessThan(amount) {
        return errors.New("денег нет, но вы держитесь")
    }
    
    // Списываем
    tx.Exec("UPDATE accounts SET balance = balance - ? WHERE id = ?", amount, from)
    // Зачисляем
    tx.Exec("UPDATE accounts SET balance = balance + ? WHERE id = ?", amount, to)
    
    return tx.Commit()
}

Интервьюер спрашивает: “А что будет, если две транзакции одновременно переводят деньги с одного счета?”

Я думаю: “Ну, транзакция же, изоляция…” А он говорит: “А между SELECT и UPDATE другая транзакция может успеть?”

И правда может! Классический Lost Update. Надо было блокировать строку:

err = tx.QueryRow("SELECT balance FROM accounts WHERE id = ? FOR UPDATE", from).Scan(&balance)

Этот FOR UPDATE блокирует строку до конца транзакции.

Урок: В финтехе шутки плохи. Не знаешь SELECT FOR UPDATE - не работай с деньгами.


4. Context - “А зачем он мне?”

Помню собес в одной большой российской IT-компании. Дают задачку написать функцию, которая ходит в API. Я пишу:

func GetUser(userID int) (*User, error) {
    resp, err := http.Get(fmt.Sprintf("http://api/users/%d", userID))
    // дальше парсинг...
}

“А context где?” - спрашивает интервьюер.

“А зачем он тут? Это же просто GET запрос” - отвечаю я.

Оказывается, зачем:

  1. Timeout control - а то запрос может висеть вечно

  2. Cancellation - если пользователь ушел, зачем тратить ресурсы?

  3. Trace propagation - для мониторинга

Правильно:

func GetUser(ctx context.Context, userID int) (*User, error) {
    req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, "GET", 
        fmt.Sprintf("http://api/users/%d", userID), nil)
    
    client := &http.Client{Timeout: 5 * time.Second}
    resp, err := client.Do(req)
    // ...
}

Правило: Context - первый параметр в любой функции, которая может “повиснуть”.


5. Горутины и утечки памяти

Это я понял не сразу. На одном собесе дают задачу: “Обработайте массив данных параллельно”.

Я, как настоящий гений, пишу:

func ProcessData(data []string) {
    for _, item := range data {
        go func(item string) {
            result := heavyProcessing(item)
            fmt.Println(result) // И кто это будет читать?
        }(item)
    }
}

“А как вы узнаете, что все обработалось?” - спрашивает интервьюер.

“Ну… подождем?” - говорю я.

“Сколько?”

“Ну… достаточно?”

Конечно, это неправильно. Горутины запустятся и “уплывут”. В production это memory leak.

Правильно - через WaitGroup:

func ProcessData(data []string) error {
    var wg sync.WaitGroup
    errCh := make(chan error, len(data))
    
    for _, item := range data {
        wg.Add(1)
        go func(item string) {
            defer wg.Done()
            
            if err := heavyProcessing(item); err != nil {
                errCh <- err
            }
        }(item)
    }
    
    go func() {
        wg.Wait()
        close(errCh)
    }()
    
    for err := range errCh {
        if err != nil {
            return err
        }
    }
    return nil
}

Фишка: Всегда знай, когда твои горутины закончатся. И как ловить их ошибки.


6. interface{} - универсальное зло

Ох, сколько я на этом налетел! Думал - раз Go такой строгий с типами, то interface{} - это способ “расслабиться”.

func Process(data interface{}) interface{} {
    switch v := data.(type) {
    case string:
        return strings.ToUpper(v)
    case int:
        return v * 2
    case []interface{}:
        // тут начинается рекурсивный ад...
    default:
        return "хз что это"
    }
}

Интервьюер говорит: “А что будет, если я передам map[string]int?”

Я: “Ну… вернется ‘хз что это’”

“А вы узнаете об этом когда?”

“Ну… в runtime?”

“Вот именно. А можно узнать раньше?”

Оказывается, можно. Либо через generics (если Go 1.18+), либо просто нормальными типами:

type UserRequest struct {
    Name string `json:"name"`
}

func ProcessUser(req UserRequest) (*UserResponse, error) {
    // Тут все понятно и type-safe
}

Правило: interface{} только когда РЕАЛЬНО нужен any type. А это редко.


7. Ошибки - “Залогировал и забыл”

Еще один мой косяк. Пишу функцию:

func GetUser(id int) *User {
    user, err := db.GetUser(id)
    if err != nil {
        log.Printf("Ошибка: %v", err) // "Залогировал же!"
        return nil
    }
    return user
}

Интервьюер: “А как вызывающий код поймет, что произошло?”

Я: “Ну… nil же вернется”

“А nil может быть и потому что пользователя нет, и потому что БД упала?”

Ага, точно. Caller не поймет, что делать с nil.

Правильно:

func GetUser(id int) (*User, error) {
    user, err := db.GetUser(id)
    if err != nil {
        return nil, fmt.Errorf("не смог достать пользователя %d: %w", id, err)
    }
    return user, nil
}

Фишка в %w - он сохраняет оригинальную ошибку, и ее потом можно распаковать через errors.Unwrap().


8. ClickHouse - “Это же просто SQL”

Вот тут я реально не знал специфики. В одной финтех компании активно используют ClickHouse. Дают задачку написать запрос для аналитики:

SELECT user_id, COUNT(*) 
FROM events 
WHERE event_type = 'click' 
  AND timestamp >= '2026-01-01' 
GROUP BY user_id
ORDER BY COUNT(*) DESC

Я думаю - ну нормально же? А интервьюер морщится: “А по чему у вас ORDER BY в таблице?”

Оказывается, в ClickHouse все таблицы отсортированы по ORDER BY ключу. А если фильтруешь не по нему - будет медленно.

Правильно:

SELECT user_id, count() as clicks
FROM events 
WHERE timestamp >= '2026-01-01' 
  AND timestamp < '2026-02-01'  -- Используем партиции
  AND event_type = 'click'       -- После timestamp!
GROUP BY user_id
ORDER BY clicks DESC

Урок: Column-oriented БД - не PostgreSQL. У них свои заморочки.


9. Kafka - “Читаю и обрабатываю”

На собесе в одной high-load компании дали задачку с Kafka. Я написал что-то вроде:

for {
    msg, err := consumer.ReadMessage(-1)
    if err == nil {
        processMessage(msg.Value) // А если упадет?
    }
}

“А что будет, если processMessage упадет с паникой?” - спрашивает интервьюер.

“Ну… restart?” - говорю я.

“А offset закоммитится?”

И тут я понял, что не подумал про exactly-once delivery. Если message обработался, но offset не закоммитился - после рестарта сообщение придет снова.

Правильно - коммитить offset только после успешной обработки:

for {
    msg, err := consumer.ReadMessage(100 * time.Millisecond)
    if err != nil {
        continue
    }
    
    if err := processMessage(msg.Value); err != nil {
        log.Printf("Не смог обработать: %v", err)
        continue // НЕ коммитим offset
    }
    
    consumer.CommitMessage(msg) // Коммитим только тут
}

Урок: В distributed systems каждая мелочь важна.


10. System Design - тут совсем грустно

Самый сложный этап. В одной крупной российской IT-компании дали спроектировать URL Shortener.

Я говорю: “Ну делаем REST API. POST /shorten принимает URL, возвращает ID. GET /:id возвращает original URL. В PostgreSQL храним mapping. Все!”

Интервьюер: “А сколько URL в день вы ожидаете?”

“Ну… много?”

“Давайте цифры”

И тут началось… Оказывается, надо считать:

  • 100 млн URL в день = ~1200 writes/sec

  • Read:Write = 100:1 = 120,000 reads/sec

  • Хранение за 5 лет = терабайты

Один PostgreSQL не потянет. Нужен кеш (Redis), CDN для популярных ссылок, шардинг БД…

Урок: System Design - это не “какую БД выбрать”, а понимание масштаба и trade-offs.


Неожиданный бонус: финансовый бэкграунд

Кстати, мой путь analyst → Go developer оказался преимуществом!

В финтех компаниях часто спрашивают не только про код, но и про бизнес-логику:

  • “Как обеспечить exactly-once delivery для платежей?”

  • “Что такое идемпотентность в контексте денежных переводов?”

  • “Как бы вы реализовали matching engine?”

Когда я рассказываю про опыт с ETF анализом, portfolio optimization, понимание рынков - это сразу выделяет среди других кандидатов. Интервьюеры понимают, что я не просто пишу код, а понимаю зачем.

Урок: Ваш нетехнический опыт может стать конкурентным преимуществом!

Что я понял после всех этих собесов

  1. Дело не в синтаксисе Go - дело в том, как ты мыслишь как engineer

  2. Production опыт стоит больше, чем знание всех фишек языка

  3. Domain knowledge может быть решающим фактором

  4. Честность лучше чем попытка заболтать непонимание

  5. Вопросы обратно показывают, что ты думаешь о проблеме

Что реально спрашивают:

  • 60% - concurrency и как оно работает под капотом

  • 30% - databases и distributed systems

  • 10% - алгоритмы (и то не leetcode, а практические)

Что помогло получить офферы:

  1. Рассказывать про реальные проблемы которые решал

  2. Объяснять trade-offs - почему выбрал именно это решение

  3. Признавать пробелы - “не знаю, но думаю так…”

  4. Задавать вопросы - уточнять требования, обсуждать альтернативы


Что дальше: от статьи к практике

Все эти материалы - результат месяцев подготовки и анализа реальных собеседований. Но это только верхушка айсберга.

Запускаю Telegram канал @go_interview_prep_ru, где буду регулярно делиться:

📝 Подробными разборами задач с реальных собесов
🧠 Еженедельными Go quiz с объяснениями
💡 Инсайдами про процессы топовых компаний
🔧 Практическими советами для Senior уровня
💰 Данными по зарплатам и market trends

Фокус канала - не теория из учебников, а реальные вопросы, которые задают на собесах прямо сейчас.

Также готовлю полноценный курс по подготовке к Go интервью. В основе - реальный опыт, настоящие задачи, проверенные на практике подходы.

🎯 Для кого это будет полезно:

  • Middle → Senior Go разработчики

  • Backend engineers из других языков, переходящие на Go

  • Финтех разработчики (особенно ценю domain expertise!)

  • Career changers как я - никогда не поздно расти

Подписывайтесь: t.me/go_interview_prep_ru