User
Средние значения нагрузки (Load averages) — это критически важная для индустрии метрика. Многие компании тратят миллионы долларов, автоматически масштабируя облачные инстансы на основании этой и ряда других метрик. Но на Linux она окутана некой тайной. Отслеживание средней нагрузки на Linux — это задача, работающая в непрерываемом состоянии сна (uninterruptible sleep state). Почему? Я никогда не встречал объяснений. В этой статье я хочу разгадать эту тайну, и создать референс по средним значениям нагрузки для всех, кто пытается их интерпретировать.
# timedatectl
Local time: Sun 2019-08-25 20:44:39 +03
Universal time: Sun 2019-08-25 17:44:39 UTC
RTC time: Sun 2019-08-25 17:39:52
Time zone: Europe/Minsk (+03, +0300)
NTP enabled: no
NTP synchronized: no
RTC in local TZ: no
DST active: n/a
Всем привет!
Кратко о себе. По образованию я математик, а вот по профессии — программист. В сфере разработки с 2006 года. Хотя, поскольку программирование начали изучать ещё в школе, свои первые программки и игры я начал писать ещё в школе (примерно, с 2003). Так сложилось, что пришлось выучить и поработать на нескольких языках. Если не брать во внимание ВУЗ-овские лекции по С, С++, Бэйсику, Паскалю и Фортрану, то реально я работал с Delphi (более 6 лет), PHP (более 5 лет), Embedded (Atmel + PIC около 2.5 лет) и последним временем Python + чуть-чуть Scala. Конечно же без баз данных тоже никак не обойтись.
Для кого эта статья? Для всех, кто, как и я, хотел (или хочет) найти для себя достойную хорошо оплачиваемую работу с интересным проектом, классным коллективом и всякими плюшками. А также для тех, кто желает поднять свой уровень знаний и мастерства.
Перевод статьи подготовлен для студентов курса «Администратор Linux».
Ранее я рассказал о том, как проверить и включить использование Hugepages в Linux.
Эта статья будет полезна, только если у вас действительно есть, где использовать Hugepages. Я встречал множество людей, которые обманываются перспективой того, что Hugepages волшебным образом повысят производительность. Тем не менее hugepaging является сложной темой, и при неправильном использовании он способен понизить производительность.
Настройка производительности базы данных — разработчики обычно либо любят это, либо ненавидят. Я получаю удовольствие от этого и хочу поделиться некоторыми методами, которые я использовал в последнее время для настройки плохо выполняющихся запросов в PostgreSQL. Мои методы не является исчерпывающими, скорее учебником для тех, кто просто тащится от тюнинга.SELECT *
FROM
pg_stat_statements
ORDER BY
total_time DESC;| user_id | dbid | queryid | query | calls | total_time |
|---|---|---|---|---|---|
| 16384 | 16385 | 2948 | SELECT address_1 FROM addresses a INNER JOIN people p ON a.person_id = p.id WHERE a.state = @state_abbrev; | 39483 | 15224.670 |
| 16384 | 16385 | 924 | SELECT person_id FROM people WHERE name = name; | 26483 | 12225.670 |
| 16384 | 16385 | 395 | SELECT _ FROM orders WHERE EXISTS (select _ from products where is_featured = true) | 18583 | 224.67 |
Стандарт C++17 добавил в язык новую фичу: Class Template Argument Deduction (CTAD). Вместе с новыми возможностями в C++ традиционно добавились и новые способы отстрела собственных конечностей. В этой статье мы будем разбираться, что из себя представляет CTAD, для чего используется, как упрощает жизнь, и какие в нём есть подводные камни.
Всем привет, я python-разработчик. Последний год я работал с graphene-python + django ORM и за это время я пытался создать какой-то инструмент, чтобы сделать работу с graphene удобнее. В результате у меня получилась небольшая кодовая база graphene-framework и набор некоторых правил, чем я бы и хотел поделиться.
Если в комнате есть 23 человека, то с вероятностью 50% двое из них родились в один день.
Если в комнате 70 человек, то с вероятностью 99% двое из них родились в один день.
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Pointers Are Complicated, or: What's in a Byte?" авторства Ralf Jung.
Этим летом я снова работаю над Rust фуллтайм, и я снова буду работать (помимо прочих вещей) над "моделью памяти" для Rust/MIR. Однако, прежде чем я заговорю о своих идеях, я наконец должен развеять миф, что "указатели просты: они являются просто числами". Обе части этого утверждения ошибочны, по крайней мере в языках с небезопасными фичами, таких как Rust или C: указатели нельзя назвать ни простыми, ни (обычными) числами.
Я бы также хотел обсудить часть модели памяти, которую необходимо затронуть, прежде чем мы можем говорить о более сложных частях: в какой форме данные хранятся в памяти? Память состоит из байтов, минимальных адресуемых единиц и наименьших элементов, к которым можно получить доступ (по крайней мере на большинстве платформ), но каковы возможные значения байта? Опять же, оказывается, что "это просто 8-битное число" не подходит в качестве ответа.
// Хорошо.
struct person {
person(std::string first_name, std::string last_name)
: first_name{std::move(first_name)} // верно
, last_name{std::move(last_name)} // std::move здесь СУЩЕСТВЕНЕН!
{}
private:
std::string first_name;
std::string last_name;
};
