
В данной статье мы рассмотрим распространенные анти-паттерны программирования, которые могут негативно сказываться на стабильности и надёжности ваших приложений. Понимание этих проблем и следование лучшим практикам позволит избежать множества инцидентов и обеспечить более комфортную работу для пользователей и эксплуатационных команд.
Фундаментальные ошибки при разработке и деплое
Некоторые практики, кажущиеся рабочими на этапе разработки, могут привести к серьёзным проблемам в production-среде. К таким анти-паттернам относятся:
Отсутствие лимитов ресурсов. Неограниченное потребление ресурсов приложением может привести к исчерпанию доступных мощностей кластера и повлиять на работу других сервисов.
Игнорирование healthcheck probes. Без корректно настроенных проверок готовности и работоспособности Kubernetes не сможет вовремя обнаружить проблемы в приложении и предпринять меры по его восстановлению.
Отсутствие ограничений прав приложения. Запуск сервисов с избыточными привилегиями, например от имени root, может создать серьёзные угрозы безопасности.
Жестко закодированные настройки. Хардкод конфигурационных параметров затрудняет управление приложением в различных окружениях и усложняет их изменение.
Неструктурированные логи. Запись логов в неформализованном виде значительно усложняет их анализ, поиск ошибок и построение метрик, что особенно критично для команд эксплуатации.
Отсутствие учёта обратной совместимости. Внесение breaking changes без уведомления и учета зависимостей других сервисов может привести к их некорректной работе.
Игнорирование graceful shutdown. Отсутствие корректной обработки сигнала завершения работы может привести к потере данных и нестабильности при перезапуске приложения.
Избыточные зависимости в образах. Включение в Docker-образ неиспользуемых библиотек увеличивает его размер и потенциальные риски безопасности.
Игнорирование topology spread constraints. Размещение всех реплик приложения на одной физической ноде снижает отказоустойчивость в случае сбоя оборудования.
Отсутствие Service Level Objectives (SLO) и error budget. Неопределённые цели по уровню обслуживания и допустимому количеству ошибок затрудняют оценку стабильности приложения и принятие обоснованных решений при возникновении проблем.
Неучёт особенностей среды выполнения. Развёртывание приложений без учета специфики контейнерной среды, таких как управление ресурсами и безопасностью, может привести к неоптимальной работе.
Рекомендации по улучшению практик разработки и эксплуатации
Для повышения надёжности и стабильности приложений рекомендуется следовать ряду зарекомендовавших себя подходов
Принципы Twelve-Factor App и Nineteen-Factor App. Эти методологии предлагают набор лучших практик для построения облачных приложений, охватывающих аспекты конфигурации, зависимостей, логирования, управления процессами и многое другое.
Наблюдаемость (Observability). Внедрение комплексной системы мониторинга, включающей метрики, логи и трассировку, позволяет оперативно выявлять и устранять проблемы в production-среде.
Чистая архитектура. Следование принципам чистой архитектуры и разделения ответственности способствует созданию более гибкого, поддерживаемого и тестируемого кода.
Кодогенерация. Использование инструментов кодогенерации может значительно сократить объём boilerplate-кода и повысить консистентность проекта.
Безопасность на всех этапах разработки. Внедрение статического анализа кода (линтеры), сканирования уязвимостей и практик безопасной разработки позволяет предотвратить множество проблем безопасности ещё до этапа деплоя. В языке Go уже встроены эффективные инструменты для обеспечения безопасности.
Шифрование и управление секретами. Использование надёжных механизмов шифрования и централизованных хранилищ секретов, таких как HashiCorp Vault, является критически важным для защиты конфиденциальных данных. Интеграция с Kubernetes, например через Agent Sidecar Injector, упрощает управление секретами в контейнерной среде.
Избегание описанных анти-паттернов и внедрение лучших практик разработки и эксплуатации являются ключевыми факторами для обеспечения стабильности, надёжности и безопасности ваших приложений. Инвестиции в правильные подходы и инструменты окупятся снижением количества инцидентов, повышением удовлетворённости пользователей и эффективности работы команд разработки и эксплуатации.
А научиться правильно разрабатывать приложение под k8s и запускать его в кластере можно на курсе «Kubernetes для разработчиков». Подробности по ссылке.
Комментарии (5)
CrazyAlex25
16.05.2025 10:15И это статья? Промт от ИИ.
Вся суть: делайте хорошо, не делайте плохо.
Вот тоже самое от ИИ только сразу обозначение проблематики и решение1. Неуправляемые зависимости (Hardcoded Service Dependencies)
Проблема:
Приложение жестко зависит от IP-адресов, DNS-имен или портов других сервисов.
В Kubernetes сервисы динамически меняют IP, и жесткие ссылки ломаются.
Пример (плохо):
python
db_url = "http://10.0.0.5:5432" # Жестко закодированный IP
Последствия:
Приложение падает при рестарте Pod'а или изменении сервиса.
Невозможно масштабировать или обновлять сервисы без downtime.
Решение:
Использовать Kubernetes Service Discovery (
my-service.default.svc.cluster.local
).Внедрять Service Mesh (Istio, Linkerd) для динамического роутинга.
2. Игнорирование graceful shutdown
Проблема:
Приложение не обрабатывает сигнал
SIGTERM
и убивается приkubectl delete pod
.Это приводит к потере активных соединений и данным.
Пример (плохо, Python):
python
import time while True: process_data() # Нет обработки SIGTERM → убивается при деплое
Последствия:
Пользователи получают ошибки 500 во время деплоя.
База данных остается с "висящими" транзакциями.
Решение:
Обрабатывать
SIGTERM
и завершать работу корректно:
python
import signal def handle_shutdown(signum, frame): cleanup() exit(0) signal.signal(signal.SIGTERM, handle_shutdown)
3. Отсутствие health checks (Liveness/Readiness)
Проблема:
В Pod'е не настроены
livenessProbe
иreadinessProbe
.Kubernetes не знает, когда приложение готово или умерло.
Пример (плохой
deployment.yml
):yaml
containers: - name: app image: my-app:latest # Нет health checks → K8s не перезапускает упавший контейнер
Последствия:
Kubernetes продолжает направлять трафик на "мертвый" Pod.
Автомасштабирование (HPA) работает некорректно.
Решение:
yaml
livenessProbe: httpGet: path: /healthz port: 8080 readinessProbe: httpGet: path: /ready port: 8080
4. Неправильное управление ресурсами (No Resource Limits)
Проблема:
В
deployment.yml
не указаныrequests
иlimits
для CPU/RAM.Приложение может "съесть" все ресурсы ноды и быть убитым OOM Killer.
Пример (плохо):
yaml
resources: {} # Нет лимитов → приложение может упасть при нехватке памяти
Последствия:
Контейнер убивается с
OOMKilled
.Другие Pod'ы на ноде страдают из-за нехватки ресурсов.
Решение:
yaml
resources: requests: cpu: "100m" memory: "128Mi" limits: cpu: "500m" memory: "512Mi"
5. Хранение состояния в Pod (Stateless App as Stateful)
Проблема:
Приложение хранит данные локально (например, файлы в
/tmp
).При рестарте Pod'а данные теряются.
Пример (плохо):
python
with open("/tmp/cache.json", "w") as f: f.write(data) # Данные исчезнут при рестарте
Последствия:
Потеря данных при
kubectl rollout restart
.Несогласованность между репликами.
Решение:
Использовать PersistentVolume (PV) и StatefulSets для stateful-сервисов.
Для кеша — Redis или Memcached.
6. Игнорирование SecurityContext
Проблема:
Контейнеры работают от
root
, что опасно при компрометации.
Пример (плохо):
yaml
containers: - name: app image: my-app # Нет securityContext → работает от root
Последствия:
Уязвимость к privilege escalation-атакам.
Решение:
yaml
securityContext: runAsNonRoot: true runAsUser: 1000 capabilities: drop: ["ALL"]
Вывод
В Kubernetes и DevOps важно избегать:
❌ Жестких зависимостей (используйте Service Discovery).
❌ Игнорирования graceful shutdown.
❌ Отсутствия health checks.
❌ Неправильных лимитов CPU/RAM.
❌ Хранения состояния в Pod (если не StatefulSet).
❌ Запуска от root (используйтеsecurityContext
).Исправление этих анти-паттернов сделает ваше приложение отказоустойчивым, безопасным и легко масштабируемым в Kubernetes.
MSZX
16.05.2025 10:15Самая большая проблема на 2025-ый - это повсеместное использование фреймворков, где они вообще не нужны. Постоянно встречаются сайты на пять страниц и двумя разделами на реакте. Вездесущие сетки от бутстрапа/тейлвинда, которые ломают UI/UX на всём кроме мобильных устройств. Вездесущий Flutter с ужасной скоростью рендера. Всё остальное уже мелочи в сравнении. Прежде чем конструировать очередной лендинг на реакте надо разработчиков носом тыкать в замеры производительности, которые показывают отставание на треть порядка (в 28 раз) от ванильного JavaScript, в ~двадцать уровней вложенности CSS на всяких MUI, в узкую вертикальную полосу контента посредине широкого экрана на бутстрапе, в двадцатикратный лаг рендера у Flutter по сравнению с нативом, да и React Native тоже неслабо подлагивает по сравнению с нативом. Всё это относительно приемлемо работает у разработчика в "идеальных условиях", но как только попадает в реальные условия, где на древнем ноутбуке открыто двадцать вкладок, и тут прилетает двадцать первая с реактом, что бы отобразить два меню и три блока - браузер благополучно падает.
holgw
16.05.2025 10:151) В заголовке написано "Анти-паттерны программирования", но дальше перечисляются кейсы имеющие имеющие отношение конкретно к системному дизайну облачных сервисов, а не к "программированию" в целом.
Кодогенерация. Использование инструментов кодогенерации может значительно сократить объём boilerplate-кода и повысить консистентность проекта.
2) Очень интересно, можно пару примеров таких инструментов кодогенерации?
Безопасность на всех этапах разработки. Внедрение статического анализа кода (линтеры), сканирования уязвимостей и практик безопасной разработки позволяет предотвратить множество проблем безопасности ещё до этапа деплоя. В языке Go уже встроены эффективные инструменты для обеспечения безопасности
3) Смешались в кучу кони, люди, линтеры, статический анализ и язык Go. Я бы добавил еще, что разработчик должен смотреть под ноги при выходе из здания и держаться за перила при подъеме по лестнице для поддержания нужного уровня безопасности на проекте. О какой "безопасности" вообще речь?
Не знаю, зачем я этот нейрослоп комментирую вообще.
CatAssa
...
Ой.