Итак, судьба снова свела вас с C++, и вы поражены его возможностями с точки зрения производительности, удобства и выразительности кода. Но вот незадача: вы теряетесь в этом многообразии замечательных новых фич и, как следствие, затрудняетесь сходу определить, что из этого всего вам действительно стоило бы взять на вооружение в своей повседневной работе по написанию кода. Не стоит расстраиваться, в этой статье вашему вниманию будут представлены 21 новая фича современного C++, которые помогут сделать ваш проект лучше, а работу над ним легче.

Сообщество C++ дополняет стандарт чаще, чем Apple выпускает новые iPhone. Благодаря этому C++ теперь больше похож на большого слона, а съесть целого слона за один присест невозможно. Вот почему я решил написать эту статью, чтобы дать вашему путешествию по современному C++ своего рода отправную точку. Моя целевая аудитория здесь — люди, которые переходят со старого (т.е. 98/03) С++ на современный (т.е. 2011 и далее) С++.

Я отобрал ряд фич современного C++ и постарался объяснить их на лаконичных примерах, чтобы вы научились определять места, где их можно использовать.

В статье приведён анализ производительности недавно ставшей популярной [1] реализации сортировки Intel AVX-512.

Intel опубликовала невероятно быструю библиотеку сортировки для AVX-512, Numpy переходит на неё, чтобы ускорить сортировку в 10-17 раз

В этом анализе мы рассмотрим производительность x86-simd-sort компании Intel и сравним её с другими обобщёнными реализациями сортировки, например, с std::sort из стандартной библиотеки C++ и vqsort — ещё одной высокопроизводительной реализацией сортировки с ручной векторизацией. Сведение сложных характеристик производительности к единому числу может быть сложной задачей, а получаемые прогнозы могут быть неточными. В своём анализе я хочу шире взглянуть на это значение «10-17 раз» и понять, как оно соотносится с другими высокопроизводительными реализациями.

TL;DR: бенчмаркинг — это сложно. Если вы пользуетесь x86-simd-sort, то можете повысить общую производительность и избежать катастрофического масштабирования при определённых паттернах входных данных с помощью vqsort + Clang. Кроме того, в анализе показано, что аппаратно-зависимая ручная векторизация с широкими AVX-512 SIMD — не единственный способ писать эффективное ПО. Несмотря на свою обобщённость, ipnsort демонстрирует сравнимую с x86-simd-sort производительность, оптимизированную не только под пиковую производительность, используя команды только до уровня SSE2.

Конвейер трудится изо всех сил, чтобы повысить производительность твоей программы. А злобные «if»'ы нагло врываются посреди его работы и всё портят!

На сколько полезен конвейер в современных ЭВМ? Как сильно мешаются ветвления в коде, которые ты написал? И как архитекторы процессоров сглаживают ущерб, который «if»'ы наносят по производительности программ?

Сегодня мы продолжаем наш разговор об оптимизирующих компиляторах для самых маленьких и не очень. Для тех, кто пока не в курсе происходящего, но желает приобщиться - я поставил себе задачу написать цикл вводных статей в эту область для совсем-совсем начинающих. Первую часть, где рассказывается об SSA-форме, можно и нужно прочитать здесь.

Сегодня мы поговорим о доминировании. Это одна из фундаментальных вещей, на которых стоит как теория компиляторов вообще, так и многие компиляторные оптимизации в частности. Пристегните ремни и запишите стоп-слово на бумажке, чтобы не забыть.

Всем привет. Сегодня я хотел бы поговорить об устройстве современных оптимизирующих компиляторов. Я никогда не публиковался на Хабре ранее, но надеюсь, что мне удастся написать серию статей, которая просуммирует мой опыт в этой области.

Коротко обо мне. Меня зовут Макс, и так получилось, что я вот уже 10 лет, почти с самого начала своей карьеры, занимаюсь оптимизирующими компиляторами. Я начинал в Intel, потом перешёл в Azul Systems, год провёл в Cadence и вернулся обратно, всё это время занимаясь компиляторными оптимизациями для Java, C++ и нейросетевых моделей. На момент написания статьи у меня чуть за 900 патчей в LLVM, большинство из них посвящено цикловым оптимизациям.

За это время я провёл десятки собеседований на позиции как интернов, так и инженеров сеньорного уровня, и довольно часто люди, приходя на эти собеседования, многих вещей не знают или знают поверхностно. И я подумал: а мог бы я написать такой цикл статей, чтобы человек, прочитав их, узнал бы всю ту базу, которая, на мой собственный взгляд, необходимо начинающему компиляторному инженеру? Очень бы хотелось, чтобы новичку в этой области можно бы было дать один (относительно небольшой по объёму) набор текстов, чтобы он получил оттуда всё необходимое для старта. Это не перевод, текст оригинальный, поэтому в нём могут быть ошибки и неточности, которые я буду рад исправить, если вы мне их укажете.

Итак, поехали.

С годами подходы к обработке конкурентности в ядре Linux сильно изменились. К 2023 году в арсенале разработчиков ядра появились, в частности, автозавершения, хорошо оптимизированные мьютексы, а также россыпь неблокирующих алгоритмов. Но были времена, когда управление конкурентностью сводилось к использованию обычных семафоров. Дискуссия о внесении небольшого изменения в API семафоров лишний раз свидетельствует, как сильно они изменились за долгую историю ядра.

Как я сам себе организовал процесс повышения уровня английского языка. Что хорошо работало для меня, а что лучше не делать. На преподавателей надейся, но сам не плошай.

Эта статья посвящена одной популярной и активной площадке на просторах Интернета — Reddit. Кто не в курсе, Reddit — это платформа, где сосуществуют тысячи сообществ по интересам. Мы любим Reddit за честность, открытость и любознательность её пользователей. Если вы программист, особенно начинающий, и ещё не слышали про Reddit — эта статья обязательна для прочтения. А если сисадмин? Для вас тоже найдётся сабреддит! В этой статье мы собрали сабреддиты для всех-всех, каким-либо образом связанных с IT-индустрией. Даже для наших любимых HR! Что же такое Reddit?

Сравнительно недавно на Хабре была опубликована статья "Rust: ни в коем случае не используйте unwrap() в продакшене". Мягко говоря, тезисы, высказываемые в данной статье, спорны и содержат мало обоснования. Предлагаю читателям взглянуть на альтернативную точку зрения: почему использовать unwrap() в Rust — это нормально (в том числе и в продакшене). Автор оригинальной статьи — Эндрю Галлант.

Документ «deducing this», принятый в последний стандарт C++, вводит новый, третий тип методов классов, сочетающий в себе свойства двух уже существующих: нестатических и статических, открывающий перед нами новые горизонты:

1. Дедупликация большого количества кода.

2. Вытеснение CRTP (Curiously Recuring Template Pattern) на свалку истории, его замена более простой и очевидно понятной записью.

3. Рекурсивные лямбды.

И другое.

Но прежде чем рассмотреть само нововведение и его практические применения, углубимся немного в историю и попытаемся понять, почему в нем собственно возникла необходимость.

Можно разрабатывать на Java, а можно разрабатывать Java. Есть люди, чей код исполняет виртуальная машина — а есть люди, чей код и есть виртуальная машина.

Вроде бы те и другие существуют в одной Java-экосистеме, но задачи совершенно разные. Поэтому редкое место, где они пересекаются и могут что-то поведать друг другу — Java-конференции. Мы проводим их регулярно (уже в апреле будет JPoint). И на предыдущей нашей конференции Иван Углянский dbg_nsk поделился с Java-разработчиками тем, как всё выглядит с его стороны.

Чем он вообще занимается? Почему JVM-инженеры всё так медленно делают? На каком языке стоит писать рантайм, а на каком компилятор? Как «папка бога» в Windows привела к неожиданным последствиям? Может ли «обычный джавист» стать JVM-инженером?

Поскольку все эти вопросы из доклада звучат интересно, мы решили для Хабра сделать его текстовую версию (а для тех, кому удобнее видео, прикладываем ссылку на ютуб). Далее повествование идёт от лица Ивана.

Уже более десяти лет тот факт, что люди с трудом извлекают из своих данных полезную информацию, сбрасывают на чересчур большой размер этих данных. «Объем собираемой информации слишком велик для ваших хилых систем», — такой нам ставили диагноз. А лекарство, соответственно, заключалось в том, чтобы купить какую‑нибудь новую причудливую технологию, которая сможет работать в больших масштабах. Конечно, после того, как целевая группа по Big Data покупала новые инструменты и мигрировала с устаревших систем, компании снова обнаруживали, что у них по‑прежнему возникают проблемы с пониманием своих данных.

В результате постепенно некоторые начинали понимать, что размер данных вообще не был проблемой.

Мир в 2023 году выглядит иначе, чем когда зазвенели первые тревожные звоночки по поводу Big Data. Катаклизм обработки информации, который все предсказывали, не состоялся. Объемы данных, возможно, немного возросли, но возможности аппаратного обеспечения росли еще быстрее. Поставщики услуг все еще продвигают свои возможности масштабирования, но люди, которые сталкиваются с ними на практике, начинают задаваться вопросом, как они вообще связаны с их реальными проблемами.

А дальше будет и того интереснее.

• static operator[];
• static constexpr в constexpr-функциях;
• безопасный range-based for;
• взаимодействие std::print с другими консольными выводами;
• монадический интерфейс для std::expected;
• static_assert(false) и прочее.

• std::get и std::tuple_size для агрегатов;
• #embed;
• получение std::stacktrace из исключений;
• stackful-корутины.

Развитие технических конструкций или же программных систем зачастую напоминает эволюцию живых организмов. С тем отличием, что происходит быстрее и гораздо лучше задокументировано. Можно наблюдать постепенное усложнение, появление новых механизмов/алгоритмов по мере появления новых технических возможностей, комбинирование разных механизмов, исчезновение тупиковых ветвей ... В конце концов это приводит к балансу на пределе физических возможностей и, глядя на результат, уже непонятно, как вообще такое могло появиться на свет, сколько пядей во лбу требуется для общего понимания конструкции.

Аллокатор памяти в С - именно тот случай, когда при попытке ознакомиться с его современным устройством возникает стойкое желание остановиться, мысленно поблагодарить авторов и далее обращаться как с черным ящиком. Если же в читателе сильна любознательность, и/или есть желание постигнуть тайное знание, которое даст ощущение понимания странного поведения программ в нетривиальных случаях, добро пожаловать под кат.

Эта статья — о секции по проектированию систем, которая стала появляться на собеседованиях в российских компаниях. В ней за час предлагается проработать дизайн highload системы по функциональным и нефункциональным требованиям, тем самым предъявив эксперту свои знания сразу из множества областей.

Я поделюсь своими впечатлениями от участия в этом формате, рассмотрю проблемные моменты и предложу, что с ними можно сделать.

Я работаю техническим писателем в компании documentat.io. Мы занимаемся заказной разработкой технической документации, в том числе на английском языке. Иногда я дорабатываю уже существующие документы или спецификации к API на английском. Как правило, такие документы написаны русскоязычными разработчиками, которые неплохо владеют английским. И всё же они часто допускают характерные грамматические, пунктуационные и стилистические ошибки.

Корень этих ошибок один — разные языковые механизмы. Нам бывает легко запутаться в употреблении временных форм, порядке слов или непонятно зачем придуманных артиклях. 

Поэтому в этой статье я постарался не просто дать рекомендации о том, как можно избежать распространённых ошибок, но и подсветить те отличительные черты английского языка, которые к этим ошибкам приводят.

После небольшой статьи про особенности при работе с кэшем (https://habr.com/ru/post/687146/) мне в личку прилетело несколько замечаний про работу спинлоков и приглашение на собес от пчелайнов, приятно, что технические статьи читают не только технари... лирика. Возвращаясь к обсуждению спинлоков, вышедших за рамки хабра, если это вызвало интерес, почему бы не написать про работу с этими примитивами синхронизации. Тема действительно интересная, да и разработчики придумали более десятка разновидностей спинлоков под разные вкусы и нужды. Все опять будет с тестами и примерами работы. @tbl Линус действительно прав, в юзерспейсе спинлоки "зло злющее", но как обычно есть нюансы...

О чём тут не будет: напоминания базовых конструкций языка и основных моментов о том, как с ними работать; подробного разбора, как работают исключения (писали тут и тут); как грамотно спроектировать ваш класс/программу, чтобы не наломать дров в будущем с гарантией исключений (разве что совсем чуть-чуть, хотя я сам и не очень-то тук-тук).

О чём будет: разные способы обработки ошибок в C++, несколько советов от сообщества и немного заметок о различных жизненных (и не очень) ситуациях.

В предыдущей статье блога мы обсудили краткую историю системного вызова select(2). В ней делается вывод, что для эмуляции консолей, игр и нетривиальных TCP/IP-приложений было необходимо определенное мультиплексирование ввода-вывода.

Разработчики BSD (Berkeley Software Distribution) выбрали модель мультиплексирования select, и за ними последовали другие Unix-подобные системы. Но является ли select единственной моделью мультиплексирования?