Pull to refresh
80
0

Редактор

Send message

Project Loom: Современная маcштабируемая многопоточность для платформы Java

Reading time 27 min
Views 25K


Эффективное использование многочисленных ядер современных процессоров — сложная, но всё более важная задача. Java была одним из первых языков программирования со встроенной поддержкой concurrency. Ее concurrency-модель, основанная на нативных тредах, хорошо масштабируется для тысяч параллельно выполняющихся стримов, но оказывается слишком тяжеловесной для современного реактивного программирования с сотнями тысяч параллельных потоков.


Ответ на эту проблему — Project Loom. Он определяет и реализует в Java новые легковесные параллельные примитивы.


Алан Бейтман, руководитель проекта OpenJDK Core Libraries Project, потратил большую часть последних лет на проектирование Loom таким образом, чтобы он естественно и органично вписывался в богатый набор существующих библиотек Java и парадигм программирования. Об этом он и рассказал на Joker 2020. Под катом — запись с английскими и русскими субтитрами и перевод его доклада.

Total votes 33: ↑33 and ↓0 +33
Comments 32

Поговорим про перформанс-анализ

Reading time 45 min
Views 12K


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.

Total votes 56: ↑56 and ↓0 +56
Comments 7

В нативный код из уютного мира Java: путешествие туда и обратно (часть 2)

Reading time 20 min
Views 15K


Это вторая часть расшифровки доклада Ивана Углянского (dbg_nsk) с JPoint 2020, посвященного связи Java с нативным кодом. В прошлой части мы поговорили про традиционный способ связи — через Java Native Interface (JNI), рассмотрели специфичные ему проблемы и оценили производительность. Картина получилась удручающей, поэтому давайте разбираться, чем можно заменить JNI?

Читать дальше →
Total votes 39: ↑39 and ↓0 +39
Comments 7

В нативный код из уютного мира Java: путешествие туда и обратно (часть 1)

Reading time 18 min
Views 29K


Java и другие управляемые языки просты и удобны во многих случаях, но иногда их возможностей недостаточно — например, если нужна библиотека, написанная только на C или C++. Иногда хочется позвать пару методов из системного API, или попытаться улучшить производительность для модуля — и тогда прямой путь в нативный код.


Но тут возникают подводные камни: написать нативный метод и вызвать библиотеку может быть и легко, но JVM начинает крашиться в случайных местах, производительность падает, сборщик мусора перестает справляться с работой, а в репозитории царствуют бесконечные C-шные файлы с буквами JNI. Что же могло пойти не так?


Иван Углянский (dbg_nsk) из Huawei разбирается со всем по порядку: что необычного в интеропе между Java и нативным кодом, как оно работало раньше и что нужно делать для их нормальной совместной работы (и можно ли это вообще сделать). Иван рассказывает, как избежать просадок производительности, внезапных OOM и размышляет на тему будущего — в контексте проектов Panama и Sulong.


Мы подготовили текстовую версию доклада о работе с нативами в Java. В первой части:


  • Зачем вообще работать с нативным кодом в Java.
  • С какими ошибками и проблемами придётся столкнуться при работе с нативами.

Во второй части подробнее расскажем, какие есть варианты, что из них быстрее и лучше, и есть ли универсальная библиотека — всё с примерами кода и подсказками.


Далее — повествование от лица спикера.

Читать дальше →
Total votes 55: ↑55 and ↓0 +55
Comments 19

Маленькие оптимизации в Java 9-16

Reading time 29 min
Views 15K

Когда выходит новая версия Java, главные фичи всегда активно обсуждают. Но есть и работа, которая обычно остается «невидимой»: небольшие оптимизации в стандартной библиотеке. Они помогают нам, незаметно ускоряя наш код и ничего не требуя взамен, а мы даже ничего о них не знаем!


Эту ситуацию исправляет Тагир Валеев (lany), рассказывая о таких оптимизациях. Сначала он выступил на Joker 2019 с докладом «Java 9-14: маленькие оптимизации», можете посмотреть его видеозапись. Затем, поскольку зрителям очень понравилось, на JPoint 2020 он развил тему. А теперь мы решили сделать из второго доклада пост для Хабра, чтобы его можно было не только увидеть, но и прочитать.



Далее под катом текст пойдет от лица спикера.

Читать дальше →
Total votes 39: ↑39 and ↓0 +39
Comments 7

Текстовый редактор — это вам не высшая математика, тут думать надо

Reading time 17 min
Views 96K
Современные текстовые редакторы умеют не только бибикать и не давать выйти из программы. Оказывается, внутри них кипит очень сложный метаболизм. Хотите узнать, какие ухищрения предпринимаются для быстрого пересчета координат, как к тексту приделываются стили, фолдинги и софтврапы и как это всё обновляется, при чем тут функциональные структуры данных и очереди с приоритетами, а также как обманывать пользователя — добро пожаловать под кат!



В основе статьи — доклад Алексея Кудрявцева с Joker 2017. Алексей уже лет 10 пишет Intellij IDEA в JetBrains. Под катом вы найдете видео и текстовую расшифровку доклада.
Читать дальше →
Total votes 208: ↑206 and ↓2 +204
Comments 189

Сегментируем 600 миллионов пользователей в режиме реального времени каждый день

Reading time 16 min
Views 5.2K
Каждый день пользователи совершают миллионы действий в интернете. Проекту FACETz DMP необходимо структурировать эти данные и проводить сегментацию для выявления предпочтений пользователей. В материале мы расскажем о том, как команда сегментировала аудиторию в 600 миллионов человек, обрабатывала 5 миллиардов событий ежедневно и работала со статистикой, используя Kafka и HBase.



В основе материала — расшифровка доклада Артема Маринова, специалиста по большим данным в компании Directual, c конференции SmartData 2017.
Читать дальше →
Total votes 36: ↑34 and ↓2 +32
Comments 12

Deep Learning: Распознавание сцен и достопримечательностей на изображениях

Reading time 11 min
Views 8.5K
Время пополнять копилку хороших русскоязычных докладов по Machine Learning! Копилка сама не пополнится!

В этот раз мы познакомимся с увлекательным рассказом Андрея Боярова про распознавание сцен. Андрей — программист-исследователь, занимающийся машинным зрением в компании Mail.Ru Group.

Распознавание сцен — одна из активно применяемых областей машинного зрения. Задача эта посложнее, чем изученное распознавание объектов: сцена — более комплексное и менее формализованное понятие, выделить признаки труднее. Из распознавания сцен вытекает задача распознавания достопримечательностей: нужно выделить известные места на фото, обеспечив низкий уровень ложных срабатываний.

Это 30 минут видео с конференции Smart Data 2017. Видео удобно смотреть дома и в дороге. Для тех же, кто не готов столько сидеть у экрана, или кому удобней воспринимать информацию в текстовом виде, мы прикладываем полную текстовую расшифровку, оформленную в виде хабростатьи.


Перейти к текстовой версии
Total votes 38: ↑34 and ↓4 +30
Comments 2

Akka Streams для простых смертных

Reading time 27 min
Views 23K
Как можно несколькими строками кода распечатать непрерывный поток сообщений из Твиттера, добавив в него данные о погоде в местах проживания их авторов? И как при этом ограничить скорость запросов к провайдеру метеоусловий, чтобы они не внесли нас в черный список?

Расскажем вам сегодня, как это сделать, но сначала познакомимся с технологией Akka Streams, позволяющей работать с потоками данных в реальном времени так же просто, как программисты работают с LINQ-выражениями, не требуя при этом ручной реализации ни отдельных акторов, ни интерфейсов Reactive Streams.


В основе статьи — расшифровка доклада Вагифа Абилова с нашей декабрьской конференции DotNext 2017 Moscow.
Читать дальше →
Total votes 36: ↑35 and ↓1 +34
Comments 9

Ансамбль солёных поваров-кукловодов: сравниваем Ansible, SaltStack, Chef и Puppet

Reading time 9 min
Views 25K
Сегодня мы поговорим о том, что такое SCM и расскажем несколько историй, через призму которых рассмотрим Ansible, SaltStack, Chef и Puppet, выбрав лучший вариант для конкретной задачи.


В основе материала — расшифровка доклада Андрея Филатова, ведущего системного инженера компании EPAM Systems, c нашей октябрьской конференции DevOops 2017.
Читать дальше →
Total votes 36: ↑36 and ↓0 +36
Comments 18

DevOps сейчас — как version control десять лет назад, скоро все там будем

Reading time 9 min
Views 26K
Можно бесконечно спорить о понятии «DevOps» — вроде и вакансии есть, и должности, и инструкции, и KPI… Вот только я по-прежнему постоянно вижу совершенно разное восприятие этого понятия между бизнесом, админами и разработчиками. Первые воспринимают DevOps как методологию, вторые — как набор инструментов для автоматизации рутины, а третьи — как набор инструментов для деплоя. В чем-то правы все.

Мы решили взглянуть на эти практики с каждой из перечисленных позиций и спросили об этом тех, кто давно в этом варится. Что получилось? Смотрите под катом.


Читать дальше →
Total votes 39: ↑35 and ↓4 +31
Comments 75

В поисках перформанса, часть 2: Профилирование Java под Linux

Reading time 11 min
Views 18K
Бытует мнение, что бесконечно можно смотреть на огонь, воду и то, как другие работают, но есть и ещё кое-что! Мы уверены, что можно бесконечно говорить с Сашей goldshtn Гольдштейном о перформансе. Мы уже брали у Саши интервью перед JPoint 2017, но тогда разговор касался конкретно BPF, которому был посвящен доклад Саши.

На этот раз мы решили копнуть глубже и узнать фундаментальные проблемы мониторинга производительности и варианты их решения.


Читать дальше →
Total votes 27: ↑26 and ↓1 +25
Comments 0

Обзор инструментария для нагрузочного и перформанс-тестирования

Reading time 11 min
Views 70K
Как говорят иные отважные люди: «От dev до prod — всего один шаг». Люди опытные добавляют, что шаг этот называется «тестирование», причём самое разнообразное, и нам просто нет смысла им не верить.



Нагрузка имеет значение: водитель этого грузовика умудрился обрушить мост весом своего ТС, счёт за восстановление составил примерно $21.3M. К счастью, тестирование ПО обходится дешевле!

Конечно, говоря о тестировании, нужно понять, с чем и за что мы боремся. Мы сознательно ограничили себя и решили сегодня поговорить исключительно про нагрузочное тестирование и тестирование производительности: темы, полярно удалённые друг от друга, крайне интересны в самом практическом выражении. Рассмотрим инструменты для того и другого, не привязываясь к какому-то конкретному стеку технологий, так что не удивляйтесь соседству Яндекс.Танк и BenchmarkDotNet!
Читать дальше →
Total votes 47: ↑45 and ↓2 +43
Comments 24

Information

Rating
Does not participate
Location
Санкт-Петербург и область, Россия
Works in
Registered
Activity