Статья расскажет об инструменте для управления сетевой подсистемы ОС Debian - nftables. Статья не предполагает доскональный разбор работы утилиты и расскажет только об основах использования.

Недавно мы с нашими друзьями из Тинькофф провели вебинар о том, как работать с зарубежными компаниями. Самой горячей темой был валютный контроль. Сначала все и правда кажется сложным: нужно оформить контракт, потом инвойс по определенной форме, предоставить какие-то бумаги, уложиться в сроки. Но в реальности все намного проще. 

Мы попросили спикеров вебинара по шагам рассказать, как получать оплату в валюте и на что надо обращать внимание. В статье — наглядная схема и три лайфхака, как получать валюту на свой счет как можно скорее. Все на примере того, как это работает в Тинькофф Бизнесе.

Сетевой стек — одна из самых запутанных вещей в Linux. И не только из-за сложности некоторых концепций и терминов, но и из-за изменения смысла некоторых параметров в разных версиях ядра. В этой статье приведена информация для ядра 2.2 и выше, а также, там где это возможно, указано различие между версиями вплоть до 5.5.

О том как изменять параметры ядра, описываемые здесь, можно прочитать в статье Linux Kernel Tuning for High Performance Networking: Configuring Kernel Settings.

• 75 лекций на русском от Y Combinator (из 172)
• Подборка 143 переводов эссе Пола Грэма (из 184)
• Все статьи Тима Урбана (Wait But Why) на русском [46 из 99]
• 450 бесплатных курсов от Лиги Плюща
• Онтол от DeepMind: самые полезные материалы по искусственному интеллекту от мирового лидера
• Лучшее в мире видео-объяснение нейронных сетей, глубокого обучения, градиентного спуска и обратного распространения
• 70 офигенных видеокурсов от мировых звёзд

Если объединить структурный поиск по коду через gogrep и фильтрацию результатов через perf-heatmap, то мы получим profile-guided поиск по коду.

Данная комбинация позволяет находить все совпадения по шаблону поиска, а затем показывает только те результаты, что лежат на "горячем" пути исполнения.

Через perf-heatmap также можно аннотировать файл с учётом того, насколько строка исходного кода "горячая".

Тема сетевого программирования является для разработчиков одной из важнейших в современном цифровом мире. Правда, надо признать, что большая часть сетевого программирования сосредоточена в области написания скриптов исполнения для web-серверов на языках PHP, Python и им подобных. Как следствие - по тематике взаимодействия клиент-сервер при работе с web-серверами написаны терабайты текстов в Интернете. Однако когда я решил посмотреть, что же имеется в Интернете по вопросу программирования сетевых приложений с использованием голых сокетов, то обнаружил интересную вещь: да, такие примеры конечно же есть, но подавляющее большинство написано под *nix-системы с использованием стандартных библиотек (что понятно – в области сетевого программирования Microsoft играет роль сильно отстающего и менее надежного «собрата» *nix-ов). Другими словами все эти примеры просто не будут работать под Windows. При определенных танцах с бубнами код сетевого приложения под Linux можно запустить и под Windows, однако это еще более запутает начинающего программиста, на которого и нацелены большинство статей в Интернете с примерами использования сокетов.

Ну а что же с документацией по работе с сетевыми сокетами в Windows от самой Microsoft? Парадоксальность ситуации заключается в том, что непосредственно в самой документации приведено очень беглое описание функций и их использования, а в примерах имеются ошибки и вызовы старых «запрещенных» современными компиляторами функций (к примеру, функция inet_addr() - https://docs.microsoft.com/en-us/windows/win32/api/winsock2/nf-winsock2-listen ) - такие функции конечно же можно вызывать, заглушив бдительность компилятора через #define-директивы, однако такой подход является полным зашкваром для любого даже начинающего программиста и категорически не рекомендуется к использованию. Более того, фрагмент кода в примере от Microsoft по ссылке выше.

а вот статей про “Hello, World” на UEFI да с графикой действительно не хватает. Больше того — я таких вообще не припомню.» (MinimumLaw)

Введение

PostgreSQL хранит данные на каких-то носителях. И между PostgreSQL и, например, магнитной поверхностью диска находится несколько кешей: кеш самого винчестера, кеш RAID-контроллера или винчестерной полки, кеш файловой системы на уровне операционной системы и кеш самого PostgreSQL. Если первыми перечисленными кешами мы практический не можем управлять, то последними, находящимися в ОЗУ сервера, управлять можем: например, выделяя больше ОЗУ под кеш PostgreSQL в ущерб кешу ОС, или наоборот. В официальной документации можно прочитать ничем не подтвержденные рекомендации, типа выделять под PostgreSQL четверть ОЗУ. Это вызывает сомнения. PostgreSQL в виде Postgres95 впервые появился в 1995 году и, кто знает, быть может и эти рекомендации относятся к тому же году. Поэтому появилась идея эксперимента с целью разобраться, как лучше распределять ОЗУ.

Какое-то время назад на Хабре была небольшая волна постов на тему «Почему я [не] выбрал Linux». Как порядочный фанатик я стриггерился, однако решил, что продуктивнее что-нибудь рассказать о своей любимой системе, чем ломать копии в комментариях.

У меня сложилось впечатление, что многие пользователи GNU/Linux слабо представляют, из чего сделана эта операционная система, поэтому утверждают, что она сляпана из попавшихся под руку кусков. В то же время, архитектура большинства дистрибутивов является устоявшейся и регламентируется рядом стандартов, включая стандарт графического окружения freedesktop.org и Linux Standard Base, расширяющий стандарты Unix. Мне при знакомстве с GNU/Linux несколько лет назад для погружения не хватало простой анатомической карты типичного дистрибутива, поэтому я попробую рассказать об этом сам.

Когда начинается разговор про перформанс-тестирование, то большинство программистов размышляет только о проведении замеров и сборе метрик, в то время как намного важнее задуматься об анализе собранных значений. Понять, как правильно использовать измеренные метрики и извлечь из них максимум пользы, — не такая уж и простая задача.

Сегодня мы обсудим основные задачи и сложности перформанс-анализа: поговорим о том, как изучать сырые данные и сводные метрики, применять статистические тесты, сравнивать перформансные распределения, писать перформансные тесты, анализировать историю замеров и выбирать правильные метрики. С этим нам поможет Андрей Акиньшин — ниже представлены видеозапись и расшифровка его доклада.