Привет! Удивительно, но первая часть статьи даже кому-то понравилась.
Отдельное спасибо за ваши отзывы и комментарии. У меня для вас плохая хорошая новость: нам ещё есть о чём поговорить! А если точнее, то о некоторых деталях работы Reactor.
Как известно в кругу Erlang разработчиков: только Erlang разработчики знают как "жить" правильно а все остальные "живут" — неправильно. Не пытаясь оспаривать этот факт, приведем пример Clojure приложения в стиле Erlang, используя библиотеку Otplike.
\a для генерирования неприятных «гудков» из спикеров системных блоков. Это было особенно неудобно, если хотелось генерировать более сложные звуковые последовательности вроде 8-битной музыки. Поэтому Джонатан Найтингейл написал программу beep. Это была коротенькая и очень простая программа, позволявшая тонко настраивать звучание из спикера.beep могла работать, пользователь должен был либо быть суперпользователем, либо являться владельцем текущего tty. То есть beep всегда будет работать у root-пользователя или у любого локального, но не будет работать у не-root удалённого пользователя. При этом любой терминал (например, xterm), подключённый к X-серверу, считается «удалённым», и поэтому beep работать не будет.
У Go есть некоторые замечательные свойства, которым посвящён раздел «Хороший». Но когда речь заходит о применении этого языка не для создания API или сетевых серверов (для чего он и был разработан), а для реализации бизнес-логики, то я считаю Gо слишком неуклюжим и неудобным. Хотя даже в рамках сетевого программирования найдётся немало подводных камней как в архитектуре языка, так и в реализации, что делает Go опасным, несмотря на его кажущуюся простоту.
| Концепция | Описание |
|---|---|
| Атомарная операция — это операция, которая выполняется полностью или не выполняется совсем, частичное выполнение невозможно. | |
| Visibility (видимость) | Условия, при которых один поток видит изменения, сделанные другим потоком |
Во время написания диссертации одним из направлением исследований было распараллеливание поиска в пространстве состояний на вычислительных кластерах. У меня был доступ к вычислительному кластеру, но не было практики в программировании для кластеров (или HPC — High Performance Computing). Поэтому прежде чем переходить к боевой задаче, я хотел поупражняться на чем-то простом. Но я не любитель абстрактных hello world без реальных практических задач, поэтому такая задача быстро нашлась.
Всем известно, что полный перебор является самым низкоэффективным способом подбора паролей. Однако с появлением суперкомпьютеров появилась возможность существенно ускорить данный процесс, поскольку, как правило, перебор параллелится практически без накладных расходов. Поэтому, теоретически, на кластере можно ускорить процесс с линейным коэффициентом, т.е. имея 100 ядер — ускорить процесс в 1000*k раз (где 0.0 < k <= 1.0). Так ли это на практике?
Всем привет! Меня зовут Лёха, и я работаю бэкенд-разработчиком в FunCorp. Сегодня мы поговорим про реактивное программирование, библиотеку Reactor и немного про веб.
Реактивное программирование часто «подвергается упоминанию», но если вы (как и автор статьи) всё ещё не знаете, что это такое — устраивайтесь поудобнее, попробуем разобраться вместе.
На конференции JBreak я не читал задачки спонсоров специально. Ну, конечно, кроме ада от Excelsior: уж эти ребята всем задали жару. А тут принесли мне листок от СКБ Контур, смотри, мол, посмейся. Я посмеялся: первая задача действительно выглядела настолько наивно сформированной и недоопределённой, что даже не хотелось идти к стенду и убеждать в этом сотрудников компании. Я про это почти забыл, однако тут на Хабре появился авторский разбор этой задачи, не лишённый некоторой глубины. Даже про modCount написали. Выходит, зря я смеялся?
Привет всем, кто пишет код для .NET, особенно многопоточный. Редко встретишь потокобезопасный код без потокобезопасных коллекций, а значит, нужно уметь ими пользоваться. Я расскажу о самой популярной из них — ConcurrentDictionary. В ней спрятано на удивление много интересных сюрпризов: как приятных, так и не очень.
Сначала разберём устройство ConcurrentDictionary и вычислительную сложность операций с ним, а затем поговорим об удобных трюках и подводных камнях, связанных с memory traffic и сборкой мусора.
Сообщество Rust в последнее время сконцентрировало много своих усилий на асинхронном вводе/выводе, реализованном в виде библиотеки Tokio. И это замечательно.
Многим из участников сообщества, тем, которые не работали с веб-серверами и связанными с этим вещами, не ясно, чего же мы хотим добиться. Когда эти вещи обсуждались во времена версии 1.0, я тоже имел смутное представление об этом, никогда прежде не работав с этим раньше.
Рассмотрим модели многопоточности на примере Rust и Go.
Приветствую жителей Хабра!
| Как было написано |
|
| Что хотел написать автор |
|
| Как нужно было написать |
|