
Рассказываю, почему SQLite отлично подойдет вам в повседневной работе. И неважно, разработчик вы, аналитик, тестировщик, админ или продакт-менеджер.
User
Рассказываю, почему SQLite отлично подойдет вам в повседневной работе. И неважно, разработчик вы, аналитик, тестировщик, админ или продакт-менеджер.
В первых двух статьях цикла мы рассмотрели четыре способа упорядочить доступ к памяти: load-acquire и store-release операции в первой части, барьеры чтения и записи в память — во второй. Теперь пришла очередь познакомиться с полными барьерами памяти, их влиянием на производительность, и примерами использования полных барьеров в ядре Linux.
Рассмотренные ранее примитивы ограничивают возможный порядок исполнения операций с памятью четырьмя различными способами:
Внимательный читатель заметил, что одна из возможных комбинаций в этом списке отсутствует:
Чтение выполняется... | Запись выполняется... | |
… после чтения | smp_load_acquire(), smp_rmb() | smp_load_acquire(), smp_store_release() |
… после записи | ??? | smp_store_release(), smp_wmb() |
Когда дело доходит до создания Docker-контейнеров, лучше всегда стремиться к минимизации размера образов. Образы, которые используют одни и те же слои и весят меньше — быстрее переносятся и деплоятся.
Но как контролировать размер, когда каждое выполнение оператора RUN
создает новый слой? Плюс, еще нужны промежуточные артефакты до создания самого образа...
У Go есть некоторые замечательные свойства, которым посвящён раздел «Хороший». Но когда речь заходит о применении этого языка не для создания API или сетевых серверов (для чего он и был разработан), а для реализации бизнес-логики, то я считаю Gо слишком неуклюжим и неудобным. Хотя даже в рамках сетевого программирования найдётся немало подводных камней как в архитектуре языка, так и в реализации, что делает Go опасным, несмотря на его кажущуюся простоту.
Свежая подборка новостей и материалов со ссылками
Интересное в этом выпуске
Поддержка ARM, Движок Diablo 2, Расшифровка паролей из браузеров, Сборщик js – аналог webpack
Приятного чтения!
Одна из главных проблем при написании крупных (относительно) программ на Python — минимизация потребления памяти. Однако управлять памятью здесь легко — если вас вообще это волнует. Память в Python выделяется прозрачно, управление объектами происходит с помощью системы счётчиков ссылок (reference count), и память высвобождается, когда счётчик падает до нуля. В теории всё прекрасно. А на практике вам нужно знать несколько вещей об управлении памятью в Python, чтобы ваши программы эффективно её использовали. Первая вещь, надо хорошо в ней разбираться: размеры основных объектов в Python. И вторая вещь: как устроено управление «под капотом» языка.
Начнём с размеров объектов. В Python есть много примитивных типов данных: целые числа (int), long (версия int с неограниченной точностью), числа с плавающей запятой (они же числа с двойной точностью, double), кортежи (tuple), строковые значения, списки, словари и классы.
LDAP, или Lightweight Directory Access Protocol, является открытым протоколом, используемым для хранения и получения данных из каталога с иерархической структурой. Обычно используемый для хранения информации об организации, ее активах и пользователях, LDAP является гибким решением для определения любого типа сущностей и их свойств.
Для многих пользователей LDAP может показаться сложным для понимания, поскольку он опирается на своеобразную терминологию, имеет иногда необычные сокращения, и часто используется как компонент более крупной системы, состоящей из взаимодействующих частей. В этом тексте мы познакомим вас с некоторыми основами LDAP, чтобы у вас была хорошая основа для работы с технологией.
Это вводная статья о технологии межпроцессного взаимодействия D-Bus, написанная его разработчиками. Дан краткий обзор ключевых моментов технологии. Рекомендуется читать перед изучением спецификации (русский перевод).
В прошлой публикации я рассказал, как развернуть отказоустойчивый кластер Kubernetes. Но дело в том, что в Kubernetes удобно деплоить stateless приложения, которым не требуется сохранять свое состояние или работать с данными. Но в большинстве случаев нам требуются сохранять данные и не терять их при рестартах подов.
Для этих целей в Kubernetes используются тома (volume). Когда мы работаем с облачными решениями Kubernetes, то проблем особо нет. Нам лишь нужно у Google, Amazon или иного облачного провайдера заказать требуемый объем и, руководствуясь документаций , подключить полученные тома к подам.
Когда же мы имеем дело с bare metal, тут дела обстоят немного сложнее. Сегодня я хочу рассказать об одном из решений основанном на использовании ceph.
В данной публикации я расскажу: