Пользователи иногда спрашивают, как появляются новые диагностики в статическом анализаторе PVS-Studio. Мы отвечаем, что черпаем вдохновение из разнообразнейших источников: книг, стандартов кодирования, собственных ошибок, писем наших пользователей и так далее. Сегодня мы придумали новую интересную диагностику и решили рассказать историю, как это произошло.
Некоторое время назад мы опубликовали в OpenSource небольшую библиотечку скриптов для популярного отладчика Windbg. Они предназначены для автоматизации ряда рутинных задач, возникающих при анализе причин падения программ как при отладке вживую, так и при работе с дампами памяти. Мы запланировали несколько постов, объясняющих, как эти скрипты использовать. Вот первый пост из данного цикла. Он демонстрирует использование команды !exccandidates на синтетическом примере.
Продвигаясь в изучении программирования микроконтроллеров, я осознал необходимость освоить USB, поскольку это, бесспорно, основной интерфейс НЕ-внутрисхемного подключения устройств. Однако оказалось, что соответствующих материалов в открытом мире немного. Попробуем разобраться?
Около 3х лет занимаюсь разработкой микросервисов, однако изначального понимания подходящего стека технологий у меня не было. Испробовал множество различных подходов(одними из которых были OpenDDS и apache-thrift), но в конце концов остановился на RestApi.
RestApi общается по средствам HTTP-запросов, которые в свою очередь представляют структуру данных из заголовков и тела запроса передаваемые через сокет. Первым на что я обратил внимание это boost/asio который предоставляет tcp-сокеты, но тут возникают сложности с объемами разработки:
При тестировании разрабатываемой библиотеки математических алгоритмов для автономного вождения нашей команде приходилось достаточно много манипулировать с кортежами (std::tuple): итерироваться по каждому элементу кортежа или в произвольном порядке, выбирать элементы, чьи индексы и/или значения удовлетворяют определенному условию, и т.д. Написание для каждого случая отдельной рекурсивной функции прохода по кортежу, во-первых, требует знания основ метапрограммирования и шаблонной магии, а во-вторых, отнимает существенное количество времени разработчика.
Мне в голову пришла идея: а что если получать доступ к элементам по индексу, не известному на этапе компиляции?
В C++ нет понятия "множество". Есть std::set, но это всё-таки конкретный контейнер. Есть функции для работы с упорядоченными диапазонами: merge, inplace_merge, includes, set_difference, set_intersection, set_symmetric_difference, set_union, но это алгоритмы, они не ленивые, и при вызове сразу вычисляют результат. К тому же они предназначены для работы строго с двумя диапазонами.
Что же делать, если, во-первых, диапазонов много (больше двух), а во-вторых, мы хотим вычислять результат не сразу, а по необходимости?
В данной публикации я хочу показать, как спроектировать ленивый диапазон, который будет производить какую-либо операцию с N множествами.
В публикации Ленивые итераторы и диапазоны в C++ я разбирал, что такое ленивые диапазоны.
Для того, чтобы упростить написание и чтение кода, программисты периодически придумывают всякие техники. Об одной из таких техник я уже писал в публикации Долой циклы, или Неленивая композиция алгоритмов в C++.
Однако есть и классическая, более распространённая техника для борьбы с циклами — использование итераторов и диапазонов для ленивых операций над последовательностями. Всё это уже сто лет есть в Бусте и других сторонних библиотеках (к примеру, range-v3) и постепенно просачивается в стандартную библиотеку.
Хотя, в некотором смысле, и в стандартной библиотеке ленивые итераторы уже есть давно (см. std::reverse_iterator).Данная публикация — это краткий ликбез о том, что такое ленивые итераторы и диапазоны, зачем они нужны и как ими пользоваться.
В первой статье цикла мы познакомились с простыми неблокирующими алгоритмами, а также рассмотрели отношение “happens before”, позволяющее их формализовать. Следующим шагом мы рассмотрим понятие «гонки данных» (data race), а также примитивы, которые позволяют избежать гонок данных. После этого познакомимся с атомарными примитивами, барьерами памяти, а также их использованием в механизме “seqcount”.
С барьерами памяти некоторые разработчики ядра Linux уже давно знакомы. Первый документ, содержащий что-то похожее на спецификацию гарантий, предоставляемых ядром при одновременном доступе к памяти — он так и называется: memory-barriers.txt. В этом файле описывается целый зоопарк барьеров вместе с ожидаемым поведением многопоточного кода в ядре. Также там описывается понятие «парных барьеров» (barrier pairing), что похоже на пары release-acquire операций и тоже помогает упорядочивать работу потоков.
В этой статье мы не будем закапываться так же глубоко, как memory-barriers.txt. Вместо этого мы сравним барьеры с моделью acquire и release-операций и рассмотрим, как они упрощают (или, можно сказать, делают возможной) реализацию примитива “seqcount”. К сожалению, даже если ограничиться лишь наиболее популярными применениями барьеров — это слишком обширная тема, поэтому о полных барьерах памяти мы поговорим в следующий раз.
Динамический полиморфизм (или полиморфизм времени выполнения) обычно связан с v-таблицами и виртуальными функциями. Однако в этой статье я покажу вам современную технику C++, которая использует std::variant и std::visit. Этот метод C++17 может предложить вам не только лучшую производительность и семантику значений, но и интересные паттерны проектирования.
Неблокирующие алгоритмы широко применяются в ядре Linux когда традиционные примитивы блокировки либо не могут быть использованы, либо недостаточно быстры. Эта тема многим интересна и время от времени всплывает на LWN. Из недавнего — вот эта июльская статья, которая собственно и сподвигла меня написать свою серию. Ещё чаще разговор заходит про механизм read-copy-update (RCU — руководство 2007 года всё ещё актуально), подсчёт ссылок, и способы сделать более понятные, высокоуровные API ко всему этому разнообразию. Ну а сейчас вас ждёт погружение в идеи, стоящие за неблокирующими алгоритмами, а также их использованием в ядре.
Знание низкоуровневой модели памяти в целом считается продвинутым уровнем понимания, которого страшатся даже опытные программисты-ядерщики. Словами нашего редактора (из его июльской статьи): «Понять модель памяти можно лишь правильно повёрнутым мозгом». Говорят, что моделью памяти Linux (и файлом memory-barriers.txt в частности) можно пугать детей. Порой для достижения эффекта достаточно всего лишь рявкнуть “acquire” или “release”.
И в то же время, механизмы вроде RCU и seqlocks так широко применяются в ядре, что практически каждый разработчик рано или поздно сталкивается с фундаментально неблокирующими интерфейсами. Поэтому многим будет полезно иметь хотя бы базовое представление о неблокирующей синхронизации. В этой серии статей я расскажу, что же на самом деле означает acquire и release-семантика, а также приведу пять сравнительно простых паттернов, которые покрывают большинство вариантов использования неблокирующих примитивов.
Русскоязычному программисту тяжело. Смыслы программирования рождаются на Западе и потом переводятся на другие языки, и этот перевод часто страдает. А вместе с ним страдает русскоязычный программист.
Задача состояла в подключении файлов: HTML, JS, CSS; без специальной подготовки. Так же неудобно подключать бинарные файлы (например картинки) конвертируя их в HEX. Так как не хотелось конвертировать в HEX или разделять на строки, искал способ подключения файла в адресное пространство программы.
Допустим, у нас есть набор объектов с некими данными, и нам нужно произвести манипуляции с этими объектами.
Положим, самый обычный пример - наполнить корзинку фруктами. Мы реализуем некий класс Сart, в который будем складывать фрукты. Далее нам понадобиться базовый класс Fruit, для того, чтоб определить параметр объема, которому мы будем присваивать значение в зависимости от фрукта.
После нескольких итераций, когда наша программа, по наполнению корзинок, сложила несколько сгнивших груш, яблок с червями или еще что-нибудь пошло не так, мы расширим базовый класс Fruit, добавив в него параметры свежести, чистоты и т.д., пока будут появляется новые условия проверки.
И вот тут начинается проблема. Да, наш класс стал более универсальным, но увеличиваться может не только количество проблем с фруктами, но и сами ситуации сбора фруктов могут быть различными. Например, мы собираем фрукты там, где абсолютно каждый плод будет свежим. Зачем, в таком случае, нам поле, отвечающее за свежесть, если все фрукты заведомо свежие? Мы выносим ряд опциональных типов в массив(словарь), где каждый тип не является непосредственной частью класса.
Однако, я решил пойти дальше, и немного развить эту тему.
В данной статье разобран код на Qt, который позволяет создать панель инструментов с возможностью менять положение виджетов на экране в зависимости от соотношения размеров частей этой панели, и которая будет менять это соотношение в зависимости от перемещения пользователем виджетов (сплиттера).
