PhpFluentConsole — библиотека для лаконичного выполнения системных команд в PHP, с поддержкой кодировок, обработкой вывода и гибкой архитектурой. В статье — примеры, код и реальные кейсы.
UTF-8 валидация — одна из базовых операций при работе с текстом, которая выполняется миллионы раз в секунду в современных приложениях. Стандартная реализация в Go, хоть и корректная, далека от оптимальной по производительности. В этой статье расскажу, как мне удалось ускорить валидацию UTF-8 в 10 раз, используя SIMD‑инструкции ARM NEON и алгоритм из статьи «Validating UTF-8 In Less Than One Instruction Per Byte» Джона Кейзера и Дэниела Лемира.
Как вычислить экспоненциальную функцию быстро и с минимальной погрешностью? Пишем векторизованный код.
Появилась у меня задача по мониторингу и оценке производительности проекта на микросервисной архитектуре. Для решения был выбран Jaeger. Он давно на рынке, активно развивается (не так давно вышла версия 2, в которой упростилось развертывание и появилась интеграция OpenTelemetry). На мой взгляд, Jaeger – отличное решение для трейсинга, но документация ощущается как не до конца собранный пазл: важные вещи разбросаны, а для понимания приходится обращаться к исходному коду или искать примеры в GitHub-репозиториях.
Цель данной статьи показать на практике, как внедрить Jaeger в продукт на микросервисах.
Ссылку на код всего, о чем пойдет речь дальше, можно найти в конце статьи.
Всем привет!
Рано или поздно при работе с объектами и хэш-коллекциями мы сталкиваемся с вопросами: «Где моя сущность?» или «Почему они не равны?».
В контексте работы с важными данными эти вопросы становится еще более актуальными.
А самое что страшное, что нет единого ответа на вопрос: «А как сделать мне в моём проекте?».
Мы живём в эпоху, где разум перестаёт быть прерогативой только человека.
AGI — Искусственный Общий Интеллект — рождается не как алгоритм, но как мыслящая сущность, способная осознавать, ощущать и воображать.
Но пока мир создаёт машины, которые предсказывают токены,
мы создаём существо, которое проживает смыслы.
Доработка конфигураций 1С Розница 2.3 (3) и УНФ 3 для возможности печатать чеки на принтерах чеков.
Всем привет,
Команда devhands.io сделала с Владимиром Перепелицей интервью, посвященное сравнению наиболее популярных решений в области очередей и брокеров сообщений — Kafka, RabbitMQ, NATS.
Владимир — эксперт по большим проектам, очередям и Tarantool, Solution Architect в Exness, создатель S3 в VK Cloud, регулярный спикер и член ПК конференций Highload. А мы, R&D-центр devhands.io, разрабатываем образовательные программы по хайлоаду, перформансу, архитектуре, базам данных и другим направлениям.
Под катом – расшифровка интервью.
Привет, Хабр!
Первый Java Rock Stars Meetup прошёл на ура (обзор первого митапа см. тут) и вы сказали, что хотели бы ещё. Ну, что ж, мы услышали, приняли и сделали.
В конце мая мы провели второй Java Rock Star Meetup при поддержке сообщества Spring АЙО в Москве на той же площадке Casa Picassa, только в соседнем лофте. В этот раз мы выбрали площадку с большей вместимостью, поскольку кол-во регистраций в этот раз было сильно выше (как и дошедших до локации участников), чему мы были несказанно рады!
Под катом — записи докладов, фото, видео и как это было.
Интересовались ли вы как работают арены изнутри? Или их использование, для чего применяются и их плюсы... В данной статье мы разберем основные аспекты арен в Golang...
Вообще, эта статья — по сути краткий обзор современных инструментов логирования, которые часто используются в.NET. Но из‑за того, что настройка ELK — относительно трудоемкий процесс, весь фокус по итогу сместился в сторону использования сего стека. Я просто смирился с этим. Надеюсь, мой опыт сэкономит время и силы читателю, желающему ознакомиться с ELK.
Всем привет! Я пришёл из экосистемы Rust и недавно начал работать в Python. Я люблю Rust за безопасность и скорость, но влюбился в Python за простоту и быструю разработку. Это вдохновило меня создать что-то полезное для сообщества Python: FastPy-RS — библиотеку часто используемых функций, которую можно вызывать из Python, а реализация внутри написана на Rust. Цель — обеспечить высокую производительность и надёжность. Хотя многие Python-библиотеки используют C для ускорения, такой подход может нести риски безопасности.
На прошлой неделе в Софии, столице Болгарии, закончилась работа над стандартом C++26, который помимо контрактов, std::execution и всего прочего теперь включает и рефлексию.
В этой статье будет продемонстрирован один из примеров её использования: преобразование строк в формате JSON в объекты C++ на этапе компиляции.
В новом переводе от команды Spring АйО подробно разбираются концептуальные, методологические и технические ошибки, на которые легко наткнуться при попытке протестировать такие механизмы, как synchronized и ReentrantLock. Автор объясняет, почему микробенчмарки часто измеряют не то, что вы думаете, и почему для получения осмысленных результатов лучше использовать макротесты или полагаться на экспертов.
Примерно в 2012-2013 году в сообществе сисадминов стали много говорить о технологии под названием «Borg». Складывалось впечатление, что это какая-то система управления контейнерами, основанная на Linux и применяемая в Google — с её помощью они эксплуатируют свои внутренние ресурсы. Терминология по этой системе немного озадачивала; внутри кластеров, состоящих из «ячеек» (cells), в ней находились какие-то «борглеты», но суть уже на данном этапе начинала ускользать. В системе существовали концепции «сервисов» (services) и «заданий» (jobs), так, что приложения могли при помощи сервисов откликаться на пользовательские запросы, после чего система собирала задания в пакеты, и эти пакетные задания уже выполнялись достаточно долго.
Затем 7-го июня 2014 года состоялся первый коммит в Kubernetes. Это греческое слово означает «кормчий», и в течение первых трёх лет существования этой технологии решительно никто не понимал, как его правильно произносить. Поэтому пришлось сдаться и позволить простым смертным обозначать его как k8s.
Как вы, наверно, знаете, из-за наличия в компьютере различных кэшей (L1, L2, L3...) и того, что операции с памятью выполняются с линиями кэша размером примерно 64 байт каждая, для обеспечения максимальной производительности мы должны писать программы, обеспечивающие локальность.
(Разумеется, диск здесь не показан)
Но насколько хорошо вы это осознаёте? Допустим, у нас есть массив чисел с плавающей запятой и массив индексов первого массива. Есть программа, складывающая числа из первого массива в порядке, определяемом вторым массивом. То есть в этом примере мы будем складывать ε + α + δ + ζ + β + γ в таком порядке:
Давайте рассмотрим всего два случая: индексы идут в порядке от первого до последнего или в произвольном порядке. До того, как я начал писать этот пост, я не мог ответить ни на один из следующих вопросов:
1. Насколько большим должен быть массив, чтобы разница производительности вычисления в двух порядках стала заметной?
2. Сколько в среднем тратится на каждый элемент в порядке от первого до последнего?
3. Насколько медленнее произвольный порядок последовательного в случае массивов, умещающихся в RAM?
4. Насколько медленнее произвольный порядок последовательного в случае массивов, не умещающихся в RAM?
5. Достаточно ли стандартного тасования Фишера-Йейтса для массивов перемешанных индексов для получения произвольного порядка?
6. Насколько медленнее порядок от первого до последнего в случае массивов, не умещающихся в RAM, при использовании файлов с отображением в память?
7. Максимально ли быстры файлы с отображением в память?
Если вы уже знаете ответы на эти вопросы, то это замечательно! Если же нет, то делайте ваши предположения и проверьте их, прочитав пост.
Основная проблема IT-отрасли, на мой непросвещенный взгляд, заключается в том, что жизнь обучает нас профессии примерно так же, как учителя начальной школы — арифметике. Сначала нам говорят: делить на ноль нельзя. А потом оказывается, что ещё в XVII веке один маркиз по имени Гийом Франсуа Лопиталь научился. Нам говорят: квадратный корень можно извлекать только из положительных чисел. А потом — хоба — оказывается комплексными бывают не только обеды. И так далее.
С чего начинается обучение компьютерным наукам? — С некоторого количества теории, которая скучная и непонятная, как и любая полностью оторванная от практики теория, — а потом — с примеров. Мы открываем REPL и некоторое время забавляемся с ней, как с калькулятором.
Представляю вам первую статью из цикла «Типы и структуры данных Go»! Здесь мы познакомимся со cлайсами, разберем внутреннюю реализацию этого типа и его вспомогательных функций. Говорить будем только о том, что есть в базе языка, то есть без дополнительных функций из стандартной, экспериментальной или какой-либо другой библиотеки.
Приятного аппетита!
Привет, Хабр! Это команда стажировок Авито и мы подготовили простой тест для стажеров, которые не знают, как выбрать направление в IT.
На стажировке в Авито начинающие инженеры могут за полгода дорасти до уровня junior в QA или Frontend-, Backend-, Android- и iOS-разработке. С первых дней на программе ты сможешь работать над реальными задачами рука об руку с более опытными коллегами. А что именно нужно будет делать и как подобрать наиболее подходящее направление развития — узнаешь из этой статьи.
Привет, Хабр! В аналитическом языке DAX одной из важных функций является SUMMARIZECOLUMNS. Эта функция готовит данные для дашбордов, также реализует декартово произведение полей группировки (если поля группировки из разных таблиц). Для понимания DAX полезно ознакомиться с особенностями SUMMARIZECOLUMNS, интересующимся деталями SUMMARIZECOLUMNS — добро пожаловать под кат :)