class Number {
    private int|float $number;

    public function setNumber(int|float $number): void {
        $this->number = $number;
    }

    public function getNumber(): int|float {
        return $this->number;
    }
}

В одном из выпусков подкаста "Цинковый прод" мы мельком обсуждали, что нового будет в языке PHP8. После записи я решил написать статью, чтобы сформулировать свои мысли по положению PHP в современной разработке.

Давайте определимся в целом, какую нишу занимал/занимает язык, и куда он движется

Изначально язык позиционировался как простой инструмент, в котором из коробки есть всё необходимое для web.

С одной стороны, это действительно так: без дополнительных библиотек можно, например, вытащить из суперглобальной переменной $_POST параметры POST-запроса и вставить их в mysql с помощью встроенных функций, и это вроде как здорово.

Также очень важно, что модель "рожден, чтобы умереть" (например, в php-fpm) упрощала и упрощает разработку до безумия: не нужно знать, что такое локи, дедлоки, утечки памяти и т.д. Не надо писать await перед каждой строкой кода и т.д.

Скрипт начал работать над входящим HTTP-запросом, поработал в отдельном процессе, ни с кем не общаясь, и сдох, очистив все после себя. Очень просто программировать. Порог входа — около нуля.

Опять же, можно обойтись без роутинга: имя файла — это уже описание роутов.

С другой стороны, увы, есть нюансы. Веб не стал ждать и ушел далеко вперед.

Совершенствоваться в сфере разработки — это не только писать хороший код, но и читать о том, как его писать.

Привет, хабр! Продолжаю делиться полезными подборками. Совсем недавно я опубликовал 2 поста с перечнем Github репозиториев: Часть1 и Часть2. На этот раз предлагаю вашему вниманию подборку полезных книг для разработчиков. Кому интересно — добро пожаловать под кат.

• select()
• poll()
• epoll()
• libevent

Сетевой стек Linux по умолчанию замечательно работает на десктопах. На серверах с нагрузкой чуть выше средней уже приходится разбираться как всё нужно правильно настраивать. На моей текущей работе этим приходится заниматься едва ли не в промышленных масштабах, так что без автоматизации никуда – объяснять каждому коллеге что и как устроено долго, а заставлять людей читать ≈300 страниц английского текста, перемешанного с кодом на C… Можно и нужно, но результаты будут не через час и не через день. Поэтому я попробовал накидать набор утилит для тюнинга сетевого стека и руководство по их использованию, не уходящее в специфические детали определённых задач, которое при этом остаётся достаточно компактным для того, чтобы его можно было прочитать меньше чем за час и вынести из него хоть какую-то пользу.

Berkeley Packet Filters (BPF) — это технология ядра Linux, которая не сходит с первых полос англоязычных технических изданий вот уже несколько лет подряд. Конференции забиты докладами про использование и разработку BPF. David Miller, мантейнер сетевой подсистемы Linux, называет свой доклад на Linux Plumbers 2018 «This talk is not about XDP» (XDP – это один из вариантов использования BPF). Brendan Gregg читает доклады под названием Linux BPF Superpowers. Toke Høiland-Jørgensen смеется, что ядро это теперь microkernel. Thomas Graf рекламирует идею о том, что BPF — это javascript для ядра.

На Хабре до сих пор нет систематического описания BPF, и поэтому я в серии статей постараюсь рассказать про историю технологии, описать архитектуру и средства разработки, очертить области применения и практики использования BPF. В этой, нулевой, статье цикла рассказывается история и архитектура классического BPF, а также раскрываются тайны принципов работы tcpdump, seccomp, strace, и многое другое.

Разработка BPF контролируется сетевым сообществом Linux, основные существующие применения BPF связаны с сетями и поэтому, с позволения @eucariot, я назвал серию "BPF для самых маленьких", в честь великой серии "Сети для самых маленьких".

В Unix-подобных операционных системах общение программы с внешним миром и операционной системой происходит через небольшой набор функций — системных вызовов. А значит, в отладочных целях полезно бывает подсмотреть за выполняемыми процессами системными вызовами.

Следить за «интимной жизнью» программ на Linux помогает утилита strace, которой и посвящена эта статья. К примерам использования «шпионского» оборудования прилагаются краткая история strace и описание устройства подобных программ.

Большинство статей и лекций рассказывают о DDD как о неком ремесле, доступном не многим, в котором самое важное это проектирование модели и всё вокруг этого. И проблема тут в масштабе — мы говорим чаще о безусловно важных вещах кирпичиках, но не ландшафте целиком.

Под катом я хотел бы рассказать о том, что составляет масштаб, почему Эванса нужно дочитать, почему предметно-ориентированному проектированию 100 лет в обед и кое-что от себя.

Тем, кто стремится разобраться в сетях и протоколах, посвящается.

Функциональное программирование — это очень забавная парадигма. С одной стороны, про неё все знают, и все любят пользоваться всякими паттерн матчингами и лямбдами, с другой на чистом ФП языке обычно мало кто пишет. Поэтому понимание о том, что же это такое восходит больше к мифам и городским легендам, которые весьма далеко ушли от истины, а у людей складывается мнение, что "ФП подходит для всяких оторванных от жизни программок расчетов фракталов, а для настоящих задач есть зарекомендовавший себя в бою проверенный временем ООП".

Хотя люди обычно признают удобства ФП фич, ведь намного приятнее писать:

int Factorial(int n)
{
    Log.Info($"Computing factorial of {n}");
    return Enumerable.Range(1, n).Aggregate((x, y) => x * y);
}

чем ужасные императивные программы вроде

int Factorial(int n)
{
    int result = 1;
    for (int i = 2; i <= n; i++)
    {
        result *= i;
    }
    return result;
}

Так ведь? С одной стороны да. А с другой именно вторая программа в отличие от первой является функциональной.

Как же так, разве не наоборот? Красивый флюент интерфейс, трансформация данных и лямбды это функционально, а грязные циклы которые мутируют локальные переменные — наследие прошлого? Так вот, оказывается, что нет.

Многие программисты думают, что Quick Sort — самый быстрый алгоритм из всех существующих. Отчасти это так. Но работает она действительно хорошо только если правильно выбран опорный элемент (тогда сложность составляет O (n log n)). В противном же случае асимптотика будет примерно такой же как и у пузырика (то-есть O (n²)).
При этом, если массив уже отсортирован, то алгоритм всё-равно будет работать не быстрее, чем O (n log n)

Исходя из этого, я решил написать свой алгоритм для сортировки массива, который работал бы лучше, чем quick_sort. И если массив уже отсортирован, то не прогонять его кучу раз, как это бывает у многих алгоритмов.

«Дело было вечером, делать было нечего», — Сергей Михалков.

Требования:

1. Лучший случай O (n)
2. Средний случай O (n log n)
3. Худший случай O (n log n)
4. В среднем быстрее быстрой сортировки

А теперь давайте обо всём по порядку

Чтобы наш алгоритм всегда работал быстро, нужно чтобы в среднем случае асимптотика была хотя бы O (n log n), а в лучшем — O (n). Все мы прекрасно знаем, что в лучшем случае сортировка вставками работает за один проход. Но в худшем ей придётся гонять по массиву столько раз, сколько в нём элементов.

В WinAPI есть функция CreateRemoteThread, позволяющая запустить новый поток в адресном пространстве другого процесса. Её можно использовать для разнообразных DLL-инъекций как с нехорошими целями (читы в играх, кража паролей, и т. д.), так и для того, чтобы на лету исправить баг в работающей программе, или добавить плагины туда, где они не были предусмотрены.

В целом эта функция обладает сомнительной прикладной полезностью, поэтому не удивительно, что в Linux готового аналога CreateRemoteThread нет. Однако, мне было интересно, как он может быть реализован. Изучение темы вылилось в неплохое приключение.

Я подробно расскажу о том, как с помощью спецификации ELF, некоторого знания архитектуры x86_64 и системных вызовов Linux написать свой маленький кусочек отладчика, способный загрузить и исполнить произвольный код в уже запущенном и работающем процессе.

Для понимания текста потребуются базовые знания о системном программировании под Linux: язык Си, написание и отладка программ на нём, осознание роли машинного кода и памяти в работе компьютера, понятие системных вызовов, знакомство с основными библиотеками, навык чтения документации.

Уверен, что заголовок вызвал здоровую реакцию — “ну опять началось…” Но позвольте завладеть вашим вниманием на 5-10 минут, и я постараюсь не обмануть ожидания.

Структура статьи будет такова: берется стереотипное утверждение и раскрывается “природа” возникновения этого стереотипа. Надеюсь, это позволит взглянуть на выбор парадигмы обмена данными в ваших проектах под новым углом.

Для того, чтобы была ясность в том, что такое RPC, предлагаю рассматривать стандарт JSON-RPC 2.0. C REST ясности нет. И не должно быть. Все, что нужно знать о REST — он неотличим от HTTP.