Модели памяти C++ и CLR
Это расшифровка-перевод доклада Саши Гольдштейна, признанного лучшим на конференции DotNext 2016 Piter. С годами этот доклад стал лишь актуальнее прежнего: появление Mac на ARM-процессорах — еще один пример, почему разработчикам сегодня нужно думать не только о x86-архитектуре.

Речь пойдет о проблемах, с которыми вы можете столкнуться при написании многопоточного кода, если вы думаете, что достаточно умны, чтоб спроектировать свои собственные механизмы синхронизации.
То, что подходит процессорам Intel на архитектурах x86 и x86-64, может не подойти другой архитектуре. Как только вы перенесете свой код на другой процессор, например, на ARM для iPhone и Android, есть вероятность, что он перестанет работать как надо. Проблемы могут быть как очевидными (воспроизводиться с первого-второго раза), так и не очень (возникать только раз в миллион итераций). Вполне вероятно, что такие баги могут добраться до продакшна. Сегодня .NET и, конечно, C++ можно использовать не только на Windows и Intel, но и на других платформах, так что доклад будет полезен многим разработчикам.
Дисклеймер: статья предназначена для продвинутых читателей. Смотрите на свой страх и риск. За частое упоминание барьеров памяти и изменения порядка исполнения инструкций она получила возрастное ограничение 18+.






Пожалуй, начну с того, что если перегружаться 15 раз в год, то любой «тюнинг» процесса загрузки отнимает больше времени, чем будет выиграно на перезагрузках за все время жизни системы. Однако, спортивный интерес берет свое, тем более, что
Само наличие психологической деформации у какой-либо профессии, как правило, достаточно спорный момент ввиду того, что у разных людей она проявляется по-разному. Однако общую тенденцию можно выделить и, пожалуй, настало то время когда можно достаточно смело говорить, что программисты всё же имеют свой особенный психологический портрет который обусловлен их профессиональной деятельностью.
В настоящее время достаточно интересной областью программирования является использование нейронных сетей. Не смотря на всю перспективность этой идеи, большинство реализаций которые я встречал были связаны с различным анализом статистических выборок и предсказанием возможного значения какого-либо параметра.
Иногда, бывает, натыкаешься на какой-то баг впервые, списываешь все на обстоятельства и забываешь о нем. Затем он повторяется снова и снова, вынуждая тебя приступить к поиску проблем и, по возможности, их устранению. И вот когда ты обнаруживаешь себя в глубокой ночи за анализом дампом/дебагом/чтением_мануалов, то становится понятно, дело на полпути бросать уже нельзя и дело принципа — довести его до конца.