Современные процессоры очень круты. Они таят в себе великое множество секретов и невероятных возможностей. И просто восхитительно, что некоторые из способностей процессоров легко продемонстрировать даже из такого высокоуровневого языка, как C#, буквально за десять строчек кода!
Пользователь
Мифология REST
Матчасть
Мало какая технология в истории IT вызывала столько ожесточённых споров, как REST. Самое удивительное при этом состоит в том, что спорящие стороны, как правило, совершенно не представляют себе предмет спора.
Начнём с самого начала. В 2000 году один из авторов спецификаций HTTP и URI Рой Филдинг защитил докторскую диссертацию на тему «Архитектурные стили и дизайн архитектуры сетевого программного обеспечения», пятая глава которой была озаглавлена как «Representational State Transfer (REST)». Диссертация доступна по ссылке.
Как нетрудно убедиться, прочитав эту главу, она представляет собой довольно абстрактный обзор распределённой сетевой архитектуры, вообще не привязанной ни к HTTP, ни к URL. Более того, она вовсе не посвящена правилам дизайна API; в этой главе Филдинг методично перечисляет ограничения, с которыми приходится сталкиваться разработчику распределённого сетевого программного обеспечения. Вот они:
- клиент и сервер не знают внутреннего устройства друг друга (клиент-серверная архитектура);
- сессия хранится на клиенте (stateless-дизайн);
- данные должны размечаться как кэшируемые или некэшируемые;
- интерфейсы взаимодействия должны быть стандартизированы;
- сетевые системы являются многослойными, т.е. сервер может быть только прокси к другим серверам;
- функциональность клиента может быть расширена через поставку кода с сервера.
Всё, на этом определение REST заканчивается. Дальше Филдинг конкретизирует некоторые аспекты имплементации систем в указанных ограничениях, но все они точно так же являются совершенно абстрактными. Буквально: «ключевая информационная абстракция в REST — ресурс; любая информация, которой можно дать наименование, может быть ресурсом».
Ключевой вывод, который следует из определения REST по Филдингу, вообще-то, таков: любое сетевое ПО в мире соответствует принципам REST, за очень-очень редкими исключениями.
Как работает память в Python
Ни одна компьютерная программа не может работать без данных. А данные, чтобы программа имела к ним доступ, должны располагаться в оперативной памяти вашего компьютера. Но что такое оперативная память на самом деле? Когда произносишь это словосочетание, многие сразу представляют «железную» плашку, вставленную в материнскую плату, на которой написано что-то типа 16Gb DDR4 2666MHz. И они, разумеется, правы — это действительно физический блок оперативной памяти, в котором, в итоге, все данные и оказываются. Но прежде, чем стать доступной внутри вашей программы, на память (как и на всё остальное аппаратное обеспечение) накладывается куча абстракций.
Что нового в C# 9.0
Структуры данных для самых маленьких
Дисклеймер: в посте много ascii-графики. Не стоит его читать с мобильного устройства — вас разочарует форматирование текста.
Красно-черные деревья: коротко и ясно
Девушка: Нарисуй дерево.
Программист: (рисует бинарное дерево)
Девушка: Нет, другое.
Программист: Я и красно-черное дерево могу нарисовать.
Итак, сегодня хочу немного рассказать о красно-черных деревьях. Рассказ будет кратким, без рассмотрения алгоритмов балансировки при вставке/удалении элементов в красно-черных деревьях.
12 новинок Azure Media Services с искусственным интеллектом
Подробности под катом!
F#5: Операторы
Многопоточность в .NET: когда не хватает производительности
Платформа .NET предоставляет множество готовых примитивов синхронизации и потокобезопасных коллекций. Если при разработке приложения нужно реализовать, например, потокобезопасный кэш или очередь запросов — обычно используются эти готовые решения, иногда сразу несколько. В отдельных случаях это приводит к проблемам с производительностью: долгим ожиданием на блокировках, избыточному потреблению памяти и долгим сборкам мусора.
Эти проблемы можно решить, если учесть, что стандартные решения сделаны достаточно общими — они могут иметь избыточный в наших сценариях оверхед. Соответственно, можно написать, например, собственную эффективную потокобезопасную коллекцию для конкретного случая.
Под катом — видео и расшифровка моего доклада с конференции DotNext, где я разбираю несколько примеров, когда использование средств из стандартной библиотеки .NET (Task.Delay, SemaphoreSlim, ConcurrentDictionary) привело к просадкам производительности, и предлагаю решения, заточенные под конкретные задачи и лишённые этих недостатков.
.NET Security — это просто
Представляем интервью с ведущими экспертами в области безопасности: Владимиром Кочетковым (руководителем отдела исследований анализа защищенности приложений в Positive Technologies) и Михаилом Щербаковым (независимым разработчиком и консультантом в области информационной безопасности).
О чем эта статья? Процитирую одну из реплик Михаила:
«Разработка защищенного приложения – это частный случай разработки приложения, не содержащего ошибок вообще. Кроме этого, ваше приложение использует сторонние библиотеки, защищенность которых тоже не гарантируется, далее оно выполняется на ОС и железе. Часто мы даже не можем сказать, на какой именно ОС и на каком железе. И все это со временем изменяется!»
Часть 2: MVVM: полное понимание (+WPF)
В этой статье в качестве примера у нас будет программа чуть посложнее, а именно — торговый автомат, реализация которого часто встречается в качестве тестового задания до собеседования. Будут рассмотрены взаимодействие нескольких View с одним VM и наоборот, будет показан подход «View first» и будет показан не итоговый код, с рассказом какая часть для чего нужна (ссылка для скачивания кстати Vending Machine (программный код), а будет продемонстрирован весь процесс создания и, самое главное, последовательный ход мысли.
Но перед этим я постараюсь еще раз ответить на вопрос, который обычно не задают люди, имеющие опыт отладки неструктурированных проектов, а именно: «Так зачем все-таки нужен паттерн MVVM?»
Если формально и коротко, то паттерн MVVM используется в первую очередь для разделения ответственности, для повышения читабельности, управляемости, поддерживаемости и тестируемости кода. Программный продукт состоит из модели (доменной модели и бизнес-логики) и инфраструктурного кода в соотношении, допустим, 20% на 80%. Инфраструктурный код должен быть простым, понятным, чуть ли не автоматным — как Scaffolding. А вот модель…
Погружение в F#. Пособие для C#-разработчиков
Этот пост будет не о том, как «перевести» код с C# на F#: различные парадигмы делают каждый из этих языков лучшим для своего круга задач. Однако вы сможете оценить все достоинства функционального программирования быстрее, если не будете думать о переводе кода из одной парадигмы в другую. Настало время любопытных, пытливых и готовых изучать совершенно новые вещи. Давайте начнем!
Все материалы из серии переводов русскоязычного сообщества F#-разработчиков вы сможете найти по тегу #fsharplangru.
Как эффективнее читать данные с диска (при условии, что у вас .Net)
Привет, Хабр! Некоторое время назад меня заинтересовал вопрос: как эффективнее всего читать данные с диска (при условии, что у вас .Net)? Задача чтения кучи файлов встречается во множестве программ, которые при самом старте начинают вычитывать конфигурации, некоторые самостоятельно подгружают модули и т.д.
В интернете я не нашел подобных сравнений (если не считать тюнинга под определенные конфигурации).
Вы — не Google
Рациональные люди не принимают решения таким образом. Но именно так программисты часто решают использовать что-то вроде MapReduce.
Вот как комментировал этот выбор Joe Hellerstein своим студентам (на 54-той минуте):
Дело в том, что в мире сейчас есть где-то 5 компаний, обрабатывающие данные подобных объёмов. Все остальные гоняют все эти данные туда-сюда, добиваясь отказоустойчивости, которая им на самом деле не нужна. Люди страдают гигантоманией и гугломанией где-то с середины 2000-ых годов: «мы сделаем всё так, как делает Google, ведь мы же строим один из крупнейших (в будущем) сервисов по обработке данных в мире!»
Сколько этажей в вашем датацентре? Google сейчас строит четырёхэтажные, как вот этот в Оклахоме.
Интересные вопросы на знание C# и механизмов .NET
Null, великий и ужасный
Ошибка дизайна
Именно так и никак иначе: null в C# — однозначно ошибочное решение, бездумно скопированное из более ранних языков.
- Самое страшное: в качестве значения любого ссылочного типа может использоваться универсальный предатель — null, на которого никак не среагирует компилятор. Зато во время исполнения легко получить нож в спину — NullReferenceException. Обрабатывать это исключение бесполезно: оно означает безусловную ошибку в коде.
- Перец на рану: сбой (NRE при попытке разыменования) может находится очень далеко от дефекта (использование null там, где ждут полноценный объект).
- Упитанный пушной зверек: null неизлечим — никакие будущие нововведения в платформе и языке не избавят нас от прокаженного унаследованного кода, который физически невозможно перестать использовать.
Этот ящик Пандоры был открыт еще при создании языка ALGOL W великим Хоаром, который позднее назвал собственную идею ошибкой на миллиард долларов.
5 книг, которые помогут мыслить нестандартно и почему это важно именно сейчас
Потребляя гигабайты информации, мы начинаем мыслить шаблонно. Роботы автоматизируют все больше специальностей, и незаменимыми становятся лишь те работники, кто мыслит нестандартно. Многие считают, что креативность — это врожденный навык. Я тоже так думал, пока не прочел эти книги. Они доказали, что мыслить нестандартно может научиться каждый.
Редкий SQL
Вводная
Когда часто сталкиваешься с какой-либо технологией, языком программирования, стандартом, формируется некая картина их возможностей, границы, в которых они используются. Так может продолжаться достаточно долго, пока на глаза не попадаются примеры, которые расширяют затвердевшие горизонты знания. Сегодня, я хотел бы рассказать о таких примерах и продемонстировать их для языка SQL. Интересные и редкие конструкции, забытые выражения, странные приемы ждут Вас в этой статье. Кого заинтересовал, добро пожаловать под кат.
Когда использовать Parallel.ForEach, а когда PLINQ
Введение
Обычно, при оптимизации программы для многоядерных компьютеров первым шагом является выяснение возможности разделения алгоритма на части, выполняющиеся параллельно. Если для решения задачи необходимо параллельно обрабатывать отдельные элементы из большого набора данных, то первыми кандидатами станут новые возможности параллельности в .NET Framework 4: Parallel.ForEach и Parallel LINQ (PLINQ)
Parallel.ForEach
Класс Parallel содержит метод ForEach, представляющий собой многопоточную версию обычного цикла foreach в C#. Подобно обычному foreach, Parallel.ForEach выполняет итерации над перечислимыми данными (enumerable), но с использованием множества потоков. Одна из более часто используемых перегрузок Parallel.ForEach выглядит следующим образом:
public static ParallelLoopResult ForEach<TSource>(
IEnumerable<TSource> source,
Action<TSource> body)
Ienumerable указывает на последовательность, по которой нужно выполнить итерации, а Action body задает делегат, вызываемый для каждого элемента. Полный список перегрузок Parallel.ForEach можно найти здесь.
PLINQ
Родственный с Parallel.ForEach PLINQ представляет собой модель программирования для паралелльных операций над данными. Пользователь определяет операцию из стандартного набора операторов, включающих в себя проекции, фильтры, агрегирование и т.д. Подобно Parallel.ForEach PLINQ достигает параллельности, разбивая входную последовательность на части и обрабатывая элементы в разных потоках.
В статье выделяются различия между этими двумя подходами к параллельности. Разбираются сценарии использования, в которых лучше всего использовать Parallel.ForEach вместо PLINQ и наоборот.
Выполнение независимых операций
Information
- Rating
- Does not participate
- Registered
- Activity