Привет, Хабр! В этой статье я попытаюсь рассказать, что из себя представляет менеджмент памяти в программах/приложениях с точки зрения прикладного программиста. Это не исчерпывающее руководство или мануал, а просто обзор существующих проблем и некоторых подходов к их решению.

Зачем это необходимо? Программа — это последовательность команд по обработке данных (в самом общем случае). Эти данные необходимо некоторым образом хранить, загружать, передавать и т.д. Все эти операции не происходят мгновенно, следовательно, они непосредственно влияют на скорость работы вашего конечного приложения. Умение оптимально управлять данными в процессе работы позволит вам создавать весьма нетривиальные и очень требовательные к ресурсам программы.

Замечание: основная часть материала излагается с примерами из игр/игровых движков (т.к. эта тема более интересная лично для меня), однако большую часть материала можно применить и к написанию серверов, пользовательских приложений, пакетов графики и т.д.

Невозможно все держать в памяти. Но если не успел подгрузить, то получишь мыло

Почему мы вообще хотим писать конкурентный код? Потому что процессоры перестали расти по герцовке и начали расти по ядрам. С каждым годом увеличивается количество ядер процессора, и мы хотим их эффективно утилизировать. Go — тот язык, который создан для этого. В документации так и написано.

Мы берём Go, начинаем писать конкурентный код. Конечно, ожидаем, что легко сможем обуздать мощь каждого ядра нашего процессора. Так ли это?

Меня зовут Артемий. Этот пост — вольная расшифровка моего доклада с GopherCon Russia. Он появился как попытка дать толчок людям, которые хотят разобраться, как писать хороший, конкурентный код.

Видео с конференции GopherCon Russia

И ещё о сортировках

Что такое МЭК 870-5-104 это и где применяется?

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Pointers Are Complicated, or: What's in a Byte?" авторства Ralf Jung.

Этим летом я снова работаю над Rust фуллтайм, и я снова буду работать (помимо прочих вещей) над "моделью памяти" для Rust/MIR. Однако, прежде чем я заговорю о своих идеях, я наконец должен развеять миф, что "указатели просты: они являются просто числами". Обе части этого утверждения ошибочны, по крайней мере в языках с небезопасными фичами, таких как Rust или C: указатели нельзя назвать ни простыми, ни (обычными) числами.

Я бы также хотел обсудить часть модели памяти, которую необходимо затронуть, прежде чем мы можем говорить о более сложных частях: в какой форме данные хранятся в памяти? Память состоит из байтов, минимальных адресуемых единиц и наименьших элементов, к которым можно получить доступ (по крайней мере на большинстве платформ), но каковы возможные значения байта? Опять же, оказывается, что "это просто 8-битное число" не подходит в качестве ответа.

Вредные советы для Go-программиста

В статье показано, как в Go реализовать обработку ошибок и логирование по принципу "Сделал и забыл". Способ расчитан на микросервисы на Go, работающие в Docker-контейнере и построенные с соблюдением принципов Clean Architecture.

Клифф Клик — CTO компании Cratus (IoT сенсоры для улучшения процессов), основатель и сооснователь нескольких стартапов (включая Rocket Realtime School, Neurensic и H2O.ai) с несколькими успешными экзитами. Клифф написал свой первый компилятор в 15 лет (Pascal для TRS Z-80)! Наиболее известен за работу над С2 в Java (the Sea of Nodes IR). Этот компилятор показал миру, что JIT может производить качественный код, что стало одним из факторов становления Java как одной из основных современных программных платформ. Потом Клифф помог компании Azul Systems построить 864-ядерный мейнфрейм с софтом на чистой Java, который поддерживал паузы GC на 500-гигабайтной куче в пределах 10 миллисекунд. Вообще, Клифф успел поработать над всеми аспектами JVM.
 
Этот хабрапост — большое интервью с Клиффом. Мы поговорим на следующие темы:

• Переход к низкоуровневым оптимизациям
• Как делать большой рефакторинг
• Модель стоимости
• Обучение низкоуровневым оптимизациям
• Практические примеры улучшения производительности
• Зачем создавать свой язык программирования
• Карьера перформанс-инженера
• Технические челленжи
• Немного про аллокацию регистров и многоядерность
• Самый большой челленж в жизни

Интервью ведут:

• Андрей Сатарин из Amazon Web Services. В своей карьере успел поработать в совершенно разных проектах: тестировал распределенную базу данных NewSQL в Яндексе, систему облачного детектирования в Лаборатории Касперского, многопользовательскую игру в Mail.ru и сервис расчёта валютных цен в Deutsche Bank. Интересуется тестированием крупномасштабных backend- и распределённых систем.
• Владимир Ситников из Netcracker. Десять лет работает над производительностью и масштабируемостью NetCracker OS — ПО, используемого операторами связи для автоматизации процессов управления сетью и сетевым оборудованием. Увлекается вопросами производительности Java и Oracle Database. Автор более десятка улучшений производительности в официальном PostgreSQL JDBC-драйвере.

• самостоятельный,
• перемещение,
• объект,
• газообразный,
• среда,
• вакуум.

При разработке продукта редко обращают должное внимание на его производительность при высокой интенсивности входящих запросов. Этим занимаются мало или не занимаются вообще – не хватает времени, специалистов или оправдываются типичной фразой: «У нас на проде и так всё быстро работает, зачем ещё что-то проверять?». В таких случаях может наступить момент, когда прекрасно работающий продакшн внезапно падает из-за нахлынувшего потока посетителей, например, под Хабраэффектом. Тогда становится ясно, что заниматься исследованиями производительности действительно необходимо.

Эта задача многих ставит в тупик, поскольку есть потребность, но нет ясного понимания, что и как надо измерять и как интерпретировать результат, порой даже нет сформированных нефункциональных требований. Далее я расскажу о том, с чего стоит начать, если вы решили пойти по этому пути, и объясню, какие метрики важны при исследовании производительности, и как ими пользоваться.