Здравствуйте.

Благодаря вот этому голосованию выяснилось, что на Хабре не хватает статей по такому мощному, но всё менее используемому языку C++. Профессионалам высокого уровня, гуру, магам и волшебникам языка C++, а также тем, кто уже успел оставить этот язык «позади» можно дальше не читать. Сегодня я хочу начать цикл статей, призванных помочь именно новичкам, относительно недавно начавшим изучать этот язык, либо же тем, кто (упаси Боже) читает мало книг, а пытается познавать всё исключительно на практике.

Также я надеюсь привлечь как можно больше авторов к написанию подобных статей, потому как моего опыта здесь будет явно недостаточно.

С каждым днем слово java все больше и больше воспринимается уже не как язык, а как платформа благодаря небезызвестному invokeDynamic. Именно поэтому сегодня я бы хотел поговорить про виртуальную java машину, а именно — об так называемых Performance опциях в Oracle HotSpot JVM версии 1.6 и выше (server). Потому что сегодня почти не встретить людей, которые знают что-то больше чем -Xmx, -Xms и -Xss. В свое время, когда я начал углубляться в тему, то обнаружил огромное количество интересной информации, которой и хочу поделится. Отправной точкой, понятное дело, послужила официальная документация от Oracle. А дальше — гугл, эксперименты и общение:

-XX:+DoEscapeAnalysis

Начну, пожалуй, с самой интересной опции — DoEscapeAnalysis. Как многие из Вас знают, примитивы и ссылки на объекты создаются не в куче, а выделяются на стеке потока (256КБ по умолчанию для Hotspot). Вполне очевидно, что язык java не позволяет создавать объекты на стеке на прямую. Но это вполне себе может проделывать Ваша JVM 1.6 начиная с 14 апдейта.

Про то, как работает сам алгоритм можно прочитать тут (PDF). Если коротко, то:

• Если область видимости объекта не выходит за область метода, в котором он создается, то такой объект может быть создан на фрейме стека вместо кучи (на самом деле не сам объект, а его поля, на совокупность которых заменяется объект);
• Если объект не покидает область видимости потока, то к такому объекту другие потоки не имеют доступа и следовательно все операции синхронизации над объектом могут быть удалены.

Для реализации данного алгоритма строится и используется так называемый — граф связей (connection graph), по которому на этапе анализа (алгоритмов анализа — несколько) осуществляется проход для нахождения пересечений с другими потоками и методами.
Таким образом после прохода графа связей для любого объекта возможно одно из следующих следующих состояний:

• GlobalEscape — объект доступен из других потоков и из других методов, например статическое поле.
• ArgEscape — объект был передан как аргумент или на него есть ссылка из объекта аргумента, но сам он не выходит из области видимости потока в котором был создан.
• NoEscape — объект не покидает область видимости метода и его создание может быть вынесено на стек.

После этапа анализа, уже сама JVM проводит возможную оптимизацию: в случае если объект NoEscape, то он может быть создан на стеке; если объект NoEscape или ArgEscape, то операции синхронизации над ним могут быть удалены.

Следует уточнить, что на стеке создается не сам объект а его поля. Так как JVM заменяет цельный объект на совокупность его полей (спасибо Walrus за уточнение).

Вполне очевидно, что благодаря такого рода анализу, производительность отдельных частей программы может возрасти в разы. В синтетических тестах, на подобии этого:

    for (int i = 0; i < 1000*1000*1000; i++) {
        Foo foo = new Foo();
    }

скорость выполнения может увеличится в 8-15 раз. Хотя, на казалось бы, очевидных случаях из практики о которых недавно писалось (тут и тут) EscapeAnalys не работает. Подозреваю, что это связано с размером стека.

Кстати, EscapeAnalysis как раз частично ответственен за известный спор про StringBuilder и StringBuffer. То есть, если Вы вдруг в методе использовали StringBuffer вместо StringBuilder, то EscapeAnalysis (в случае срабатывания) устранит блокировки для StringBuffer'а, после чего StringBuffer вполне превращается в StringBuilder.

Всем привет! В одной из наших предыдущих статей мы рассказали о реализации функции асинхронного пинга в рамках задачи по созданию «пингера» для его дальнейшего использования при пентестах организаций с большим количеством рабочих станций. Сегодня мы поговорим о покрытии нашего пингера (логика и сетевая часть) модульными тестами.

Понятно, что необходимость написать код, который пройдет тестирование, — дисциплинирует и помогает грамотнее планировать архитектуру. Тем не менее, первая мысль о покрытии юнит-тестами асинхронного кода на Boost.Asio была примерно такая: «Что?! Это абсолютно невозможно! Как можно написать тест, основанный на сетевой доступности узла?»

Предыстория

В процессе разработки одного B2B проекта возникла необходимость обращения к нашему приложению из различных систем вроде 1C, Oracle, MS Sql Server. Первый «универсальный» вариант, который пришел в голову – использовать веб-сервисы. Но, к сожалению, у вышеупомянутых систем несколько разное понимание этого стандарта (например, не факт, что тот же oracle и 1C будут понимать друг друга), кроме того нам не хотелось раздувать проект использованием тяжелых сторонних библиотек (на тот момент мы уже использовали boost и Intel TBB, притягивать же еще Qt или gSoap нам не хотелось).
Поэтому было решено писать свой велосипед.

Сегодня вас ждет рассказ об исходном коде Doom 3 и о том, насколько он красив.
Да, красив. Позвольте мне объясниться.

Достаточно долгое время мы занимаемся разработкой детских приложений под Android, постепенно постигая множество нюансов этой платформы. Есть одни грабли, которые подстерегают нас в каждом приложении, – это фрагментация экранов. Если делать одно изображение только под телефон маленького размера, то на планшете оно выглядит мягко говоря “не очень”. А если делать изображение высокого разрешения для планшетов и пытаться использовать его на телефонах, то с очень большой вероятность приложение вывалится с OutOfMemory.

Приходится готовить несколько экземляров одного и того же изображения под разные экраны. Еще сильнее облака сгущает новый монстр Galaxy Nexus 10 с безумным разрешением 2560х1600.



В общем, неплохо бы что-то изменить, решили мы. А что если использовать в приложениях не растровые изображения, а векторные? Такие изображения легко масштабируются под разные разрешения экранов, при этом не теряя в качестве. Можно использовать всего одно изображение под разные разрешения и размеры.

Сказано — сделано. Итак, под катом история внедрения векторных изображений в одно из наших приложений. В статье мы поделимся опытом и особенностями использования векторных изображений в формате SVG в приложениях Android.

Наверное, некоторые знают такую штуку, но думаю, далеко не все.

Как мы все знаем, адрес IPv4 представляет собой 32-битное число. Традиционно IP-адрес записывается в виде 4-х октетов, разделенных точкой, в десятичной системе счисления. Например: 77.88.21.8.
Однако существуют и другие, менее распространенные варианты записи.

Во-первых, каждый из 4-х октетов можно записать в восьмеричной или шестнадцатеричной системах счисления:
77.88.21.8 = 0x4d.0x58.0x15.0x8 = 0115.0130.025.010, или даже можно смешивать 77.88.0x15.010.

Во-вторых, адрес можно записывать в виде числа:
77 * 256³ + 88 * 256² + 21 * 256¹ + 8 * 256^О = 1297618184.
Аналогично п.1 это число можно записывать в восьмеричной и шестнадцатеричной системах счисления: 1297618184 = 011526012410 = 0x4D581508.

Честно говоря, не нашел RFC, в котором описываются эти форматы, но это работает везде: в браузере, команде ping и т.д. Попробуйте сами.

У меня есть хобби — я разрабатываю мобильные казуальные игры. Поэтому мне часто приходится подвергать анализу хиты из топов Google Play и AppStore, клонировать удачные решения и не допускать чужих ошибок. В результате я выявил у всех самых хитовых игр некоторые сходные черты в геймплее и управлении. В этом посте я изложу свои наблюдения о том, что именно делает игру популярной, и как это лучше реализовать.

1. Геймплей

Главные сходства игрового процесса таких хитов рынка мобильных игр, как Angry Birds, Ninja Jump, FruitNinja, Rope'n'Fly, Doodle Jump — простота и однообразие. Минимум действий и постоянное их повторение.

а) Лёгкость прохождения

Все самые популярные игры крайне легки в прохождении или собственно в самом процессе игры. Эта одна из главных причин их бешеного успеха. Большинство владельцев телефонов и планшетов — обычные люди, они не считают интересным пяток раз на выходных перепройти Марио или Battletoads. Также помните причины, по которым люди играют в мобильные игры. Причины эти — скука и усталость. Люди сидят на работе, на скучных лекциях, едут в метро, и вполне логично у них возникает желание поиграть. Поэтому ни в коем случае нельзя делать огромные сложности в играх — скучающие не получат веселья (девиз Dwarf Fortress «Проигрывать — это весело» здесь не прокатит), а уставшие от сложностей на работе не станут вкладывать кучу сил ещё и в какую-то игрушку.

Вступление

Это вторая часть моей статьи посвящена вычислительной геометрии. Думаю, эта статья будет интереснее предыдущей, поскольку задачки будут чуть сложнее.

Начнем с взаимного расположения точки относительно прямой, луча и отрезка.

Здравствуйте, уважаемые хабравчане! Это моя вторая статья, и мне хотелось бы поговорить о вычислительной геометрии.

Немного истории

Я являюсь студентом уже 4 курса математического факультета, и до того как я начал заниматься программированием, я считал себя математиком на 100 процентов.

В конце первого курса мой преподаватель по информатике, который занимается олимпиадным программированием, обратил на меня внимание. Им как раз не хватало одного математика в команду. Так потихоньку меня начали приучать к олимпиадному программированию. Скажу честно, для меня это было очень сложно: для человека, который узнал слово Delphi на первом курсе. Однако мой преподаватель оказался очень грамотным специалистом и нашел хороший подход ко мне. Он начал давать мне математические задачи, который я сначала решал чисто математически, а уже потом писал код (с грехом пополам).

Мне очень нравится подход моего преподавателя: «разберись с этой темой, а потом расскажи нам, да так чтоб мы все поняли».

Итак, первой на самом деле важной задачей, с которой мне поручили разобраться, было именно вычислительная геометрия, необходимо было разобраться в типичных задач этого раздела информатики. И я решил подойти к этой задаче со всей ответственностью.

Я помню, как долго мучился с этими задачами, чтобы они прошли все тесты на сайте informatics.mccme. Зато теперь я очень рад, что прошел через все испытания и знаю, что же такое задачи вычислительной геометрии.

Всем привет! На Хабрахабре уже была статья о том, как сделать платное отключение рекламы в Android-приложении, где предлагалось использовать open-source библиотеку Android Billing Library. В данной статье я хочу рассказать о том, как реализовать подобный функционал при помощи системы внутренних платежей Android Market In-app Billing, не используя сторонних библиотек.

Статья состоит из двух частей. В первой части я подробно расскажу о том, как добавить рекламу от Google AdMob в свое приложение (данная часть в основном ориентирована на новичков), а во второй – как сделать ее платное отключение.

Так получилось, что недавно на работе мне понадобилось портировать старенькое нативное приложение под Android. Приложение написано в основном на C/C++. Захотелось мне это проделать грамотно и цивилизованно. Собственно об этом под катом

Совсем недавно со мной поделились историей одной оптимизации (привет stanislaw), которая показалась мне довольно забавной.

Проект игровой и с постоянно растущей базой пользователей, но так как расширятся в ширь не хотелось — возникла задача оптимизировать существующий код в узких местах. После недолгого профайлинга, буквально сразу, удалось найти одно такое узкое место, которое на первый взгляд не вызвало бы ни у кого подозрений:

for (A a : arrayListA) { 
    // do something
    for (B b : arrayListB) {
        // do something
        for (C c : arrayListC) {
            // do something
        }
    }
}

Доступа к коду у меня нету, поэтому я передаю лишь суть повествования. Есть некий метод просчета ситуации на карте, в котором происходит много итераций по разного рода циклам. Причём, граф объектов уже создан и изменяется лишь его состояние. То есть новых объектов фактически не создается… Но тем не менее профайлер показывал приблизительно такую картину (картинка из предыдущего топика):



И при частых вызовах метода сборка занимала довольно большую часть времени работы метода.

Привет, хабр. Я пишу на языке Java, занимаюсь, преимущественно, работой с серверами MMORPG игр. Серверные «сборки» выпускаются многими командами, работающими в этой сфере. Некоторые платно, а некото

В этой статье мы поговорим о различных механизмах, посредством которых взаимодействуют части Android-приложений. Условимся называть все эти механизмы «уровнем взаимодействия» (насколько мне известно, в документации Android нет специального термина для этого).

Итак, мы уже говорили о происхождении архитектуры ОС Android и о шаблонах, реализованных в этой архитектуре. Теперь настала пора поговорить о том, из чего состоит Android-приложение.

В этой статье будут представлены основные «персонажи» архитектуры Android-приложения.

В этой статье мы поговорим об архитектурных шаблонах, используемых в Android-приложениях.

Почему важно понимание шаблонов, реализованных в рамках некой архитектуры? Потому что таким образом изучаемая нами новая архитектура укладывается в контекст нашего предыдущего опыта и позволяет нам более эффективно использовать накопленные знания и навыки.

Возможно, я плохо искал, но в документации Android нет упоминания о каких-либо шаблонах. Не смотря на это, в Android реализованы некоторые шаблоны и архитектурные стили, о которых мы сейчас и поговорим.

В этой статье мы рассмотрим архитектуру Android-приложений.

Откровенно говоря, официальную статью Google по этой теме я считаю не очень полезной. Детально отвечая на вопрос «как», она совсем не объясняет «что» и «почему». Итак, вот моя версия, и, я надеюсь, она внесёт некоторую ясность. Да, кстати, я полностью одобряю чтение статей Google, поскольку они содержат полезную информацию, повторять которую я не собираюсь.

Я бы хотел посвятить статью обзору API, предоставляемых разными ОС для слежения за изменениями в директории. Статья появилась как результат моей работы над демонами слежения за изменениями для утилиты dklab_realsync (статья на хабре, github репозиторий) и своей собственной, которую я пока что не хочу анонсировать.

Первая статья цикла

Интро

Во второй статье я приведу обзор характеристик различных сбалансированных деревьев. Под характеристикой я подразумеваю основной принцип работы (без описания реализации операций), скорость работы и дополнительный расход памяти по сравнению с несбаланчированным деревом, различные интересные факты, а так же ссылки на дополнительные материалы.