Разработчик
Современные тенденции в области аппаратного обеспечения ведут к тому, что использование исключений на C++ всё труднее и труднее оправдать. В представленной работе эта проблема иллюстрируется наглядно, даётся её количественная оценка и обсуждаются потенциальные будущие направления исправления исключений. Материалом делимся к старту курса по разработке на С++.
Есть исследование от Google, которое говорит, что если ваш сайт открывается больше трех секунд, то вы потеряете около 40% десктопных пользователей и более 50% — мобильных. Еще есть репорт от Amazon, который говорит, что для Amazon каждые 100 мс дополнительного latency стоит им 1% продаж. В объемах Amazon это миллионы долларов.
В зависимости от вашего бизнеса вам стоит тоже ответить на вопрос: Does the latency matter?
Я работаю как системный инженер уже более 8 лет. Хочу поделиться опытом, который получил в процессе решения задач в компании Big Data Technologies. У нас есть какой-никакой highload. В пике это 30 тысяч rps, и вопрос с latency довольно остро стоит перед бизнесом.
Итак, у вас на руках «полыхающий» проект — сроки задержаны настолько, что заказчик всерьез задумывается о закрытии проекта. Или регулярно взрывающийся production не дает сфокусироваться на новых задачах а то и спать по ночам. Или вы впервые видите этот проект, но вообще-то ему уже пара лет, просто изначальная команда куда-то пропала. Или все это произошло разом, а вы здесь чтобы с завтрашнего дня взять ситуацию в свои руки и за пару месяцев показать существенный сдвиг.
На прошедшей в апреле конференции TeamLead Conf 2021 я поделился своим опытом, как вытащить проект из пожара и обойтись без человеческих жертв. Под катом моя история, а если предпочитаете смотреть — вот запись выступления.
Привет, Хаброжители! Облачные вычисления — это, пожалуй, наиболее революционная разработка в IT со времен виртуализации. Облачно-ориентированные архитектуры обеспечивают большую гибкость по сравнению с системами предыдущего поколения. В этой книге продемонстрированы три важнейших аспекта развертывания современных cloud native архитектур: организационное преобразование, модернизация развертывания, паттерны облачного проектирования.
В головах многих бизнес-заказчиков сидит мысль, что стоит добавить в приложение поддержку работы в нескольких дата-центрах, как надежность повышается в разы. И геораспределенные системы являются серебряной пулей отказоустойчивости. Ведь если произойдет отказ дата-центра, есть другой, и система все равно будет работать.
Я — руководитель департамента эксплуатации и разработки сервисных систем ECOMMPAY IT. В своем докладе на конференции HighLoad++ Весна 2021 я рассказал, правда ли, что геораспределенные системы потенциально могут повышать надежность. И разобрал ситуации, когда геораспределенность не помогает, а добавляет потенциальных проблем и заставляет задумываться о новых вещах. Расшифровку доклада читайте под катом.
/proc/*/mem заключается в его «пробивной» семантике. Операции записи через этот файл будут успешными даже если целевая виртуальная память помечена как недоступная для записи. Это сделано намеренно, и такое поведение активно используется проектами вроде компилятора Julia JIT или отладчика rr.
Если вы только собираетесь начать работу с визуализацией в Python, количество библиотек и решений вас определенно поразит:
- Matplotlib
- Seaborn
- Plotly
- Bokeh
- Altair
- Folium
Но какую из этих библиотек лучше выбрать для визуализации DataFrame? Некоторые библиотеки имеют больше преимуществ для использования в некоторых конкретных случаях. В этой статье приведены плюсы и минусы каждой из них. Прочитав эту статью, вы будете разбираться в функционале каждой библиотеки и будете способны подбирать для ваших потребностей оптимальную.
В этой статье мы попробуем разобраться с одним из самых неоднозначных и непонятных нововведений стандарта C++17 — функцией стандартной библиотеки std::launder. Мы посмотрим на std::launder с другой стороны, посмотрим на источник. Разберем что лежит в основе функции на примере решения задачи девиртуализации и реализации виртуальных указателей в LLVM.
Как быть, если дерево поиска разрослось на всю оперативку и вот-вот подопрет корнями соседние стойки в серверной? Что делать с инвертированным индексом, жадным до ресурсов? Завязывать ли с разработкой под Android, если пользователю прилетает «Память телефона заполнена», а приложение едва на половине загрузки важного контейнера?
В целом, можно ли сжать структуру данных, чтобы она занимала заметно меньше места, но не теряла присущих ей достоинств? Чтобы доступ к хэш-таблице оставался быстрым, а сбалансированное дерево сохраняло свои свойства. Да, можно! Для этого и появилось направление информатики «Succinct data structures», исследующее компактное представление структур данных. Оно развивается с конца 80-х годов и прямо сейчас переживает расцвет в лучах славы big data и highload.
А тем временем на Хабре найдется ли герой, способный пересковоговорить три раза подряд
[səkˈsɪŋkt]?
— Что вы скажете, если я попрошу вас разработать сервис, который обрабатывает тысячи запросов в секунду с минимальной задержкой?
— Хм… Я скажу, что у вас в компании возникла такая проблема. Но у вас нет идей и вы обсуждаете её на собеседованиях с кандидатами :)
Приветствую все читающих.
О чём статья (или задача статьи): практический ответ на вопрос "возможно ли создать большой проект так, чтобы полностью отказаться от dynamic_cast на этапе выполнения?", где под большим проектом подразумевает такой в котором уже нет человека, что бы держал в голове всю кодовую базу проекта целиком.
Предварительный ответ: ДА, это возможно — возможно создать механизм, позволяющий решить задачу dynamic_cast на этапе компиляции, но — едва ли подобное будет применяться на практике по причинам как: (1) с самого начала целевой проект должен строиться согласно наперёд заданным правилам, в следствии чего взять и применить методику к существующему проекту, очень трудоёмко (2) существенное повышение сложности кода с точки зрения удобства его читаемости в определённых местах, где, собственно, происходит замена логики dynamic_cast на предложенную ниже (3) использование шаблонов, что может быть неприемлемым в некоторых проектах по идеологическим соображениям ответственных за него (4) интерес автора исключительно в том, чтобы дать ответ на поставленный вопрос, а не в том, чтобы создать универсальный и удобный механизм решения поставленной задачи (в конце-концов, не нужно на практике решать проблемы, которые не являются насущными).
В этой статье мы подробно разберем понятие сопрограмм (coroutines), их классификацию, детально рассмотрим реализацию, допущения и компромиссы, предлагаемые новым стандартом C++20.
Для написания эффективных и корректных многопоточных приложений очень важно знать какие существуют механизмы синхронизации памяти между потоками исполнения, какие гарантии предоставляют элементы многопоточного программирования, такие как мьютекс, join потока и другие. Особенно это касается модели памяти C++, которая была создана сложной таковой, чтобы обеспечивать оптимальный многопоточный код под множество архитектур процессоров. Кстати, язык программирования Rust, будучи построенным на LLVM, использует модель памяти такую же, как в C++. Поэтому материал в этой статье будет полезен программистам на обоих языках. Но все примеры будут на языке C++. Я буду рассказывать про std::atomic, std::memory_order и на каких трех слонах стоят атомики.
