Евгений Шадрин (Sberbank Digital Ventures)

Мы всё-таки смогли дойти до третьей части и добрались до самого интересного — организации асинхронных вычислений.

В прошлых двух статьях мы посмотрели на абстракцию параллельно выполняющегося кода и кооперативного выполнения обработчиков задач.

Теперь посмотрим, как можно управлять потоком исполнения (control flow) в случае обработки асинхронных задач.

• Параллелизм (часть 1)
  
  
  • Потоки: scheduling, сон
  • Синхронизация: Spinlock, семафоры, барьеры памяти
  • Атомарность: TAS, CAS
  
  
• Кооперативность (часть 2)
  
  
  • Корутины (coroutines)
  • Акторы
  
  
• Асинхронность (часть 3, текущая)
  
  
  • Event loop
    • select
  • Callbacks
  • Async Monad
  • Промисы (promises, обещания)
  • async/await — промисы + корутины
  
  

Пьеса «Технический долг» в 9 частях. Ставится и показывается впервые.

Лицо моей жены, когда она вычитывала эту статью

Я решил написать цикл статей, который и сам был бы счастлив найти где-то полгода назад. Он будет интересен в первую очередь тем, кто хотел бы начать разрабатывать классные приложения на React.js, но не знает, как подступиться к зоопарку разных технологий и инструментов, которые необходимо знать для полноценной front-end разработки в наши дни.

Я хочу с нуля реализовать, пожалуй, наиболее востребованный сценарий: у нас есть серверная часть, которая предоставляет REST API. Часть его методов требует, чтобы пользователь веб-приложения был авторизован.

В 2008 году в списке рассылки pgsql-hackers началось обсуждение расширения по сбору статистики по запросам. Начиная с версии 8.4 расширение pg_stat_statements входит в состав постгреса и позволяет получать различную статистику о запросах, которые обрабатывает сервер.

Обычно это расширение используется администраторами баз данных в качестве источника данных для отчетов (эти данные на самом деле являются суммой показателей с момента сброса счетчиков). Но на основе этой статистики можно сделать мониторинг запросов — посмотреть на статистику во времени. Это оказывается крайне полезно для поиска причин различных проблем и в целом для понимания, что происходит на сервере БД.

Я расскажу, какие метрики по запросам собирает наш агент, как мы их группируем, визуализируем, так же расскажу о некоторых граблях, по которым мы прошли.

Перевод познавательной статьи "Golang: channels implementation" о том, как устроены каналы в Go.

Go становится всё популярнее и популярнее, и одна из причин этого — великолепная поддержка конкурентного программирования. Каналы и горутины сильно упрощают разработку конкурентных программ. Есть несколько хороших статей о том, как реализованы различные структуры данных в Go — к примеру, слайсы, карты, интерфейсы — но про внутреннюю реализацию каналов написано довольно мало. В этой статье мы изучим, как работают каналы и как они реализованы изнутри. (Если вы никогда не использовали каналы в Go, рекомендую сначала прочитать эту статью.)

Устройство канала

Давайте начнём с разбора структуры канала:

Содержание

• Трюки с URL
• Горячие клавиши
• Тикеты и пулл-реквесты
• Github markdown
• Аккаунт
• Работа с репозиториями
• Поиск кода
• Командная строка и Github
• User scripts
• Github-вандализм
• Дополнительные Github-ресурсы
• Полезные ссылки

Iron — это высокоуровневый веб-фреймворк, написанный на языке программирования Rust и построенный на базе другой небезызвестной библиотеки hyper. Iron разработан таким образом, чтобы пользоваться всеми преимуществами, которые нам предоставляет Rust.

У меня есть несколько мыслей об изучении языков программирования.

Во-первых, мы подходим к этому неправильно. Я уверен, что вы испытывали такие же ощущения. Вы пытаетесь изучить новый язык и не совсем понимаете, как в нём всё устроено. Почему в одном месте используется один синтаксис, а в другом другой? Все эти странности раздражают, и в итоге мы возвращаемся к привычному языку.

Я считаю, что наше восприятие языков играет с нами злую шутку. Вспомните, как вы последний раз обсуждали новый язык. Кто-то упомянул о нём, а кто-то другой поинтересовался его скоростью, синтаксисом или имеющимся веб-фреймворком.

Это очень похоже на обсуждение автомобилей. Слышали о новом Ford Bratwurst? Насколько он быстр? Смогу ли я проехать на нём через озеро?

Когда мы похожим образом говорим о языках, то подразумеваем, что они взаимозаменяемы. Как машины. Если я знаю, как управлять Toyota Hamhock, значит смогу вести и Ford Bratwurst без каких-либо проблем. Разница только в скорости и приборной панели, не так ли?

Но представьте, как будет выглядеть PHP-автомобиль. А теперь вообразите, насколько будет отличаться автомобиль Lisp. Пересесть с одного на другой потребует гораздо большего, чем усвоить, какая кнопка управляет отоплением.

Машину легко поменять, потому что все они решают одну проблему, и у нас уже есть представление о том, каким должно быть это решение. Языки программирования, напротив, решают разные проблемы, и каждый из них выражает свою собственную философию касательно подхода к их устранению.

Синтаксис и скорость языка выражают его ключевые характеристики. Например, Ruby известен тем, что выше всего ценит "комфорт разработчика", и это повлияло на все его особенности. Java придаёт большое значение обратной совместимости, что также отразилось на языке.

Таким образом, моя следующая идея такова: лучше изучать язык через его ключевые особенности. Если мы поймём, почему в языке были приняты те или иные решения, будет проще понять, как именно он работает.