Почему исправные 20-мс аудиопакеты всё равно превращались в щелчки? В БОЛТУНе каждый пакет запускался как отдельный AudioBufferSourceNode — до 50 мини-плееров в секунду на одного говорящего. Мы заменили это расписание одним непрерывным AudioWorklet с кольцевым буфером и проверили новую схему тестами.
Model Context Protocol (MCP) от Anthropic перевернул работу с ИИ-агентами, но когда их становится больше трех, начинается ад с правами доступа, сетевым I/O и визуальным контролем. Мы задолбались собирать костыли на Python и написали масштабируемый опенсорс-оркестратор. Внутри — честный инженерный разбор: почему для ядра выбрали Go, как упаковали асинхронный движок JSON-RPC 2.0 на Rust в cdylib для вызова через cgo, и как мы героически побеждали утечки памяти на стыке этих двух миров.
Команда Rust рада объявить о выходе новой версии Rust — 1.98.0. Rust — это язык программирования, который помогает каждому создавать надёжное и эффективное программное обеспечение.
Если у вас уже установлена предыдущая версия Rust через rustup, вы можете получить 1.98.0 командой:
$ rustup update stable
Если Rust ещё не установлен, вы можете получить rustup на соответствующей странице нашего сайта и ознакомиться с подробными release notes для 1.98.0.
Если вы хотите помочь нам, тестируя будущие релизы, рассмотрите возможность переключиться локально на beta-канал (rustup default beta) или nightly-канал (rustup default nightly). Пожалуйста, сообщайте о любых обнаруженных ошибках!
Self-hosted Sentry — это 65 контейнеров, 16-32 ГБ RAM и выделенный инженер на поддержку. Всё ради того, чтобы ловить стектрейсы. Разбираемся, почему индустрия приняла это как норму, сравниваем альтернативы (GlitchTip, BugSink, Hawk) и знакомимся с Metric — Sentry-совместимым мониторингом на, которому хватает 1 ГБ RAM и двух контейнеров. Миграция — смена одной строки DSN.
После сборки на Tauri голос начал трещать, автокалибровка почти минуту вмешивалась в разговор, а демонстрация экрана через минуту становилась чёрной. Разбираем запись и логи, находим усиление до ×4 без лимитера, резкие разрывы 20-мс аудиопакетов и зависший видеотрек при живом соединении LiveKit — и показываем, как исправили каждый сбой в версии 0.0.26.
Полгода назад я решил не кастомизировать очередной Armbian под конкретную плату, а собрать полноценную ОС: свой build-движок уровня Cargo, свою оболочку на QML поверх вложенного Wayland-композитора — и универсальность как главную ставку: одна система для одноплатников, планшетов и ПК. Первая плата — Orange Pi Zero 3W.
В статье — архитектура, где различия между устройствами живут в данных, а не в коде движка; реальный прогон сборки образа с точными цифрами по каждой из 14 стадий; и то, что обычно не показывают в анонсах — три production-краша с разобранными причинами (SIGSEGV в движке QML, AppArmor против snap-песочницы, macOS tar, портящий Wayland-модуль) и три находки первой живой загрузки на настоящем железе.
Когда речь заходит о разработке PHP-расширений, многие сразу представляют C, Zend API и сложную систему сборки. Но сегодня есть более удобный путь. С помощью ext-php-rs можно создавать расширения на Rust, используя привычные инструменты Cargo и практически не сталкиваясь с низкоуровневыми деталями.
В этой статье мы с нуля напишем собственный PHP-экстеншен, подключим его к PHP, разберём, как ext-php-rs связывает Rust с Zend API, а затем посмотрим, в каких задачах такой подход действительно даёт прирост производительности, а где этого ждать не стоит.
Я делаю агента, который умеет дописывать себе навыки: упёрся в то, чего не умеет — сгенерировал код, собрал, установил, пользуется.
Первый раз это сработало ровно так, как я мечтал. Агент сказал «у меня нет такого навыка», спросил разрешения, минуту пыхтел компилятором и отчитался: готово.
Метода не было. То есть он был — в манифесте, в списке, который скилл про себя рассказывает. А в коде, который этот вызов должен обрабатывать, его не было. Модель объявила метод, забыла реализовать и об этом не узнала. Валидация прошла. Установка прошла.
Проблема оказалась не в том, что модель ошиблась — это скучно и ожидаемо. Проблема в том, что я не смог поймать ошибку, потому что спрашивал у того же, кто её сделал. Скилл заявляет о себе сам, проверить заявление можно только у него же, а он в этом вопросе — заинтересованная сторона.
Дальше — про то, как это чинится отрицательным контролем на девять строк, почему у проверки должно быть три исхода вместо двух, и зачем на самом деле нужен контейнер.
После статьи о выборе Tauri нас спросили, сколько памяти будет занимать программа, которая живёт в трее рядом с игрой. Мы запустили старый БОЛТУН на Win32 и новый на Tauri в одинаковом пустом лобби. Получилось 2,2 МБ против 128 МБ. Разбираемся, откуда взялись девять процессов WebView2, что показал замер и почему это не стало автоматическим отказом от нового интерфейса.
Инструмент работает с топологией: GDSII/OASIS и LEF/DEF, верификация DRC/LVS/PEX (зазоры, сверка со схемой, паразиты), список нарушений. Типичный вопрос инженера: «почему LVS ругается на этот инвертор» или «покажи spacing на met2».
Три условия, без которых чат в таком продукте вреден.
Полностью офлайн по умолчанию. Layout это IP заказчика. Кусок дизайна в облако не уезжает, пока человек сам не выбрал облачный бэкенд. Часть установок air-gapped(изолировано).
Нельзя молча испортить данные. Правка геометрии идёт через preview: Apply или Discard. Delete и крупные батчи помечаются жёстче.
Нельзя выдумывать. Числа по нарушениям и правилам берутся из движков и локальной документации. Общая эрудиция модели сюда не допускается.
Тот же Rust‑код, что рисует топологию на десктопе, собирается в wasm и рисует в <canvas> через WebGPU. Сайт при этом не знает про GPU: кликнул на нарушение в списке, камера уехала на место, маркер показал дефект. Ниже как это устроено, где «просто пересобрали» было бы враньём, и какие ловушки сидят не в Rust, а в вебе.
Задача
У нас десктопный инструмент для топологии интегральных схем, layout в формате GDSII (и OASIS). Файл описывает геометрию кристалла: иерархия ячеек, на листьях прямоугольники и полигоны по слоям (металл, поликремний, диффузия). Координаты целые, в DBU, единицах базы данных; в микрометры переводим уже при развороте сцены. Реальный проект: сотни мегабайт на диске, миллионы фигур после разворачивания иерархии.
Рядом выросла веб‑платформа с результатами анализа этих дизайнов. Захотелось показать сам layout в браузере, в том же UI: клик по нарушению в списке открывает его место на топологии. В десктопных пакетах это называют RVE, results viewing environment. Нам нужна была такая навигация без второго рендер‑движка.
Что отсекли сразу
Серверный рендер в тайлы. Каждый зум это запрос. Интерактивность мёртвая, плюс сервер рисует чужие данные.
Canvas2D или SVG на JS. На миллионах прямоугольников не работает. И это был бы второй движок.
Отдельный JS/TS‑парсер и рендер. Формат один, интерпретации через полгода две. Для GDS это особенно опасно: иерархия, зеркала, массивы ссылок.
Остался вариант, который мы и сделали: тот же Rust, цель wasm32-unknown-unknown, картинка в <canvas> через WebGPU.
В первой части мы разобрали архитектуру Rari, почему Rust под V8 даёт выигрыш, и посмотрели на бенчмарки. В данной статье хочется поговорить о том, что обычно остаётся за кадром демо: как это работает в продакшене, что конкретно поменялось под капотом, где ломается совместимость с Next.js, как мы портировали их SWC-плагины, и как производительность выросла с 4x до 67x.
Разбор одной инженерной задачи: как приложение рядом с игрой читает чат прямо из памяти процесса, почему первый способ это делать сжигал половину ядра и что пришло ему на смену. Тема — память чужого процесса, строка, которая не стоит на месте, и мёртвая копия, неотличимая от живой.
Началось всё с довольно простой задачи. Мне понадобилось установить приложение из Microsoft Store, но для моего региона оно оказалось недоступно.
Гуглить способы обхода мне было лень, поэтому я отдал задачу ChatGPT вместе с установщиком. В результате регион Windows был временно изменён, приложение установилось.
Сам способ, конечно, не новый. Регион Windows можно поменять вручную в настройках, поставить приложение и вернуть обратно. Но после этого я подумал: если метод давно известный и с такой проблемой явно сталкиваюсь не только я, почему бы это не автоматизировать?
Так появился WinStoreRegion — небольшая утилита для Windows. На момент публикации актуальная версия — 0.1.0.
GitHub прогоняет регистровую свёртку по каждому байту кода, который попадает в индекс Blackbird, поэтому даже базовая текстовая операция быстро превращается в вопрос производительности. Инженеры обнаружили, что ранний выход из цикла мешает LLVM векторизовать обработку: после удаления break скорость на ASCII выросла до 45+ ГиБ/с на одном ядре. Дальше они пошли ещё глубже и научились сворачивать Unicode прямо в байтовом представлении UTF-8, обходясь без полноценного декодирования символов.
После первой статьи о БОЛТУНЕ мы развернули отдельную тестовую ветку и начали выбирать новый стек интерфейса. С помощью ИИ сравнили Electron, WinUI 3 и Tauri 2, проверили выводы по документации и собрали прототип на Tauri. Рассказываем, почему не переносим звук из C++ в WebView, как устроили границу WebView → Rust → C++, что уже работает, а что ещё предстоит измерить.
Cлучилось то, что я обычно советую не делать: я не выбрал из существующих 14 форматов, а сделал 15-й.
Системы видеоаналитики обрабатывают терабайты видеоданных в реальном времени — от распознавания номеров до детекции инцидентов на дорогах. В таких условиях любая ошибка управления памятью оборачивается сбоями: пропущенными нарушениями, потерянными доказательствами, остановкой системы на часы.
Именно поэтому всё больше команд, разрабатывающих высоконагруженные системы видеоаналитики, рассматривают Rust как альтернативу языкам с ручным управлением памятью (C/C++) — как минимум для критических компонентов, где важны предсказуемое время отклика и исключение ошибок работы с памятью.
В этой статье разбираем, как контроль над памятью и исключение неопределенного поведения влияют на стабильность обработки видеопотоков и почему предсказуемость работы системы становится важнее сырой производительности.
При подготовке статьи комментариями поделился Антон Половихин, руководитель команды разработки сервисов локального комплекса в «Фалькон Тех». Он ответил на вопросы по работе с Rust в высоконагруженных бэкенд-системах и помог уточнить технические детали.
Привет, Хабр!
У меня есть для вас очень простой способ испортить себе вечер. Поставьте cargo-llvm-lines, запустите на своём проекте и посмотрите не на первую колонку, а на вторую, которая называется Copies. Сверху почти наверняка будет core::ptr::drop_in_place, дальше что-нибудь из Vec, потом хвост от serde. И напротив каждой строчки будет стоять не единица.
Обычная реакция в этот момент: ну да, дженерики, зато быстро, а одинаковые копии потом схлопнет LLVM. Часть действительно схлопнет. Только не тем механизмом, о котором вы подумали, и точно не тем, который вы включили в Cargo.toml.
В статье узнаем откуда берутся копии, почему Vec<u32> и Vec<i32> в бинарнике сливаются в одну функцию, а Vec<u32> и Vec<u64> не сольются ни при каких настройках, что от этого видно в именах символов, как с той же проблемой воюет сам std и куда делась полиморфизация, которую пять лет ждали как лекарство.
Я разозлился на то, что Lens стал платным, и написал свой платный Kubernetes-клиент: закрытый репозиторий, биллинг, версии до 1.7.12. Потом схлопнул историю в один коммит, выкинул платёжный код и выложил всё под MIT. Ирония дошла до меня чуть позже, чем следовало.
Под катом — как правило «не утверждать того, чего не можешь подтвердить» превращается в конкретные баги: под в Running с мёртвым контейнером внутри, Service с исправным селектором и нулём трафика, истёкший токен GKE, который выглядит как пустой кластер. Почему запрет на refetchInterval в линтере сэкономил 77% запросов к API-серверу. Как я трижды поймал одну и ту же гонку с Tauri-событиями. Как пришёл друг и переписал три четверти фронтенда, а я посчитал git blame, чтобы понять, что от меня осталось. И что я узнал, когда скачал собственный релиз, а macOS сообщила, что он повреждён.
