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1 ポイント·投稿者 gkoos·2 か月前·0 コメント

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1 ポイント·投稿者 gkoos·3 か月前·0 コメント

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1 ポイント·投稿者 gkoos·3 か月前·0 コメント

Show HN: Fetch Reliability Arena – Compare HTTP clients under chaos

fetch-kit.github.io
4 ポイント·投稿者 gkoos·3 か月前·1 コメント

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1 ポイント·投稿者 gkoos·4 か月前·0 コメント

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1 ポイント·投稿者 gkoos·4 か月前·0 コメント

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1 ポイント·投稿者 gkoos·4 か月前·0 コメント

Show HN: Ffetch v5 – TypeScript-first fetch client

npmjs.com
1 ポイント·投稿者 gkoos·4 か月前·0 コメント

Show HN: A novel pattern for handling in-flight requests in distributed caches

infoq.com
1 ポイント·投稿者 gkoos·5 か月前·0 コメント

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1 ポイント·投稿者 gkoos·6 か月前·0 コメント

Modern JavaScript Concurrency – 2025 Edition

blog.gaborkoos.com
1 ポイント·投稿者 gkoos·9 か月前·0 コメント

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1 ポイント·投稿者 gkoos·9 か月前·0 コメント

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1 ポイント·投稿者 gkoos·9 か月前·0 コメント

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1 ポイント·投稿者 gkoos·9 か月前·0 コメント

Show HN: Chaos-fetch – TS library for simulating network chaos in fetch requests

github.com
3 ポイント·投稿者 gkoos·10 か月前·0 コメント

Chaos Proxy – Simulate API failures, latency, and rate limits for testing

3 ポイント·投稿者 gkoos·10 か月前·0 コメント

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1 ポイント·投稿者 gkoos·10 か月前·0 コメント

Show HN: Browser extensions for my privacy-first temporary email service

1 ポイント·投稿者 gkoos·10 か月前·0 コメント

Ffetch 2.0 – fetch() wrapper with timeouts, retries, circuit breaker

npmjs.com
1 ポイント·投稿者 gkoos·10 か月前·1 コメント

コメント

gkoos
·2 か月前·議論
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gkoos
·3 か月前·議論
This post runs three controlled chaos scenarios against the same endpoint to compare retry-only, Retry-After-aware retries, and hedging. One recurring result is that reliability gains can come with significantly worse p95/p99, while 429-aware retry behavior outperforms blind retries under rate limiting.
gkoos
·3 か月前·議論
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·3 か月前·議論
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·3 か月前·議論
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·4 か月前·議論
Why debouncing input reduces call volume but does not prevent stale-response race conditions.
gkoos
·4 か月前·議論
I implemented atomic hot config reload in both Node and Go with the same external contract, then reran benchmarks on the same machine and methodology. In this setup, Go remains about 1.92x higher throughput, while both versions show steady-state overhead from reload-safe runtime design.
gkoos
·6 か月前·議論
Summary: Explains backpressure as producer–consumer rate control in JS, covering Node.js streams (write()/drain, pipe()), Web Streams, and pitfalls with async/await and Promise.all().
gkoos
·10 か月前·議論
I got tired of reimplementing timeout/retry logic, so I built a thin fetch() wrapper.

const client = createClient({ timeout: 5000, retries: 3, circuit: { threshold: 5, reset: 30000 } }) const response = await client('/api/data') // exactly like fetch()

Drop-in replacement, zero deps, ~2KB. Has lifecycle hooks for auth/logging, exponential backoff with jitter, respects Retry-After headers, and proper AbortSignal composition. Preserves all native fetch behavior.

https://github.com/gkoos/ffetch

Thoughts?
gkoos
·11 か月前·議論
I guess the more organised you are, the better off with just a textfile. I'm not, so I use layers: - postit notes - google (I know!) calendar if it's time sensitive - paper or text file notes - if it's a longer thing, maybe obsidian (I know!)

The point is, I don't think one app, any app can solve all mankind's all scheduling problems.