Давайте рассмотрим как управляют памятью два популярных языка программирования — Rust и Go.
Когда запускается программа, создается процесс с собственным адресным пространством и потоками, выполняющимися на ядрах. Процессор работает с виртуальной памятью — абстракцией, которой управляет операционная система.
Например в Go, когда мы создаем массив
Программирование, да и вообще в целом ИТ — это всегда про компромиссы. Выигрывая в чём-то одном, мы обязательно проигрываем в чём-то другом. Не существует той самой «серебряной пули», то есть инструмента, решающего абсолютно все задачи. Также не бывает и идеального языка программирования. Но что если я скажу вам, что существует почти идеальный язык? И это Rust. Далее я постараюсь обосновать свои доводы, чтобы в глазах читателей на казаться слепым крабом фанатом очередной хайповой технологии.
За свой почти 14-летний путь в ИТ я успел профессионально поработать на нескольких языках программирования: PHP, Ruby, JS/TS, также мне доводилось «потрогать» Python, Go, даже Clojure и Haskell. Каждый имеет свои недостатки: у PHP — кривая архитектура, у Ruby — медленная работа, у функциональных языков — недостаток библиотек и обучающих материалов. При разработке на них каждый раз приходится идти на уступки и выбирать между изящным синтаксисом, скоростью работы и написанием «велосипедов» на каждый чих. В Rust всё обстоит совсем иначе и вот почему.
Привет!
Хочу вместе с вами разобрать, как же код на Rust превращается в готовый исполняемый файл. Мы пишем программу, например, fn main() { println!("Hello, Habr!"); }, компилируем, и на выходе получаем бинарник. Что происходит под капотом компилятора Rust в этот момент? Давайте аккуратненько заглянем внутрь этого таинственного процесса.
Практическое руководство по интеграции JNI + полный пример
Сегодня и Rust, и Java широко используются, но каждый из них по-своему хорош в своей области. В реалистичных сценариях часто бывает полезно комбинировать Rust и Java, чтобы одновременно повысить эффективность и системного кода, и кода приложений.
Rust все популярней, а вместе c этим создается много библиотек для Python на Rust.
В данной статье узнаем, как создать простенькую библиотеку для Python на Rust на примере кодирования данных в Base 64.
В настоящий момент, exiftool является мощным инструментом для анализа и изменения различной информации о файлах. Недавно, экспериментируя с файлами формата PNG и exiftool, я обнаружил одну занятную вещь, связанную с тем, что exiftool в стандартном режиме не считывает кастомные чанки PNG. В данной статье рассмотрим структуру файлов PNG и способ как вписывать невидимые для стандартного режима exiftool чанки в PNG.
История о том, как написать свой P2P-мессенджер, когда Discord и Telegram перестали устраивать. В статье разбирается устройство транспортного протокола с ECDH и ротацией ключей, решение проблем с NAT traversal, реализация голосовых звонков и работа с аудиоустройствами. Бонусом — откровенный опыт использования LLM для написания кода: что работает из коробки, а какие модули пришлось полностью переписывать.
Привет, Хабр!
Сегодня я расскажу, как подружить Node.js с Rust и создать нативный модуль с помощью библиотеки NAPI-RS. Если вы вообще писали расширения для Node.js на C++ через N-API или node-gyp, то знаете, какое это удовольствие, точнее, не удовольствие вовсе.
Постоянная суета с указателями, утечками памяти и тонкостями ABI. Rust приходит на помощь как свежий бриз: безопасная работа с памятью, высокое быстродействие и довольно простой синтаксис по сравнению с C++.
Издание SelaNi опубликовало результат анализа утечки секретных документов DARPA, слитых в сеть в начале недели. В документах в основном финансовые отчёты и перечисления финансируемых программ, но также там оказались планы и отчёты по экспериментам и разработкам проведённым агентством за период с 2009 до 2025 год.
Отчёт 2010 года свидетельствует о том, что основной проблемой военной промышленности США стал найм программистов. Основные критические системы, такие как банки, были написаны на COBOL, а в военной сфере по директиве DoD 3405.2 использовался только язык программирования Ada. Оба языка постепенно потеряли носителей и к 2010 году стало понятно, что им нужно искать замену.
Tilda раздражала, JS пугал, а Rust манил… В итоге я переписал лендинг на Rust + Leptos - просто потому что «а почему бы и нет?». Под катом: немного боли, пара побед, сравнение с конструктором и вывод о том, что заниматься фигнёй иногда очень полезно.
В прошлой статье на Хабре я рассказывал о том, как построил небольшое приложение - Solana Quiz, где пользователи отвечают на ежедневные вопросы и получают награды.
Вот ссылка на ту статью - чтобы не повторять архитектуру и базовые вещи:
👉 https://habr.com/ru/articles/956186/
С тех пор я значительно расширил функционал: я добавил on-chain награды, 7-дневные стрики и самое интересное - NFT за серию полностью правильных ответов.
Казалось бы, задача простая: получил событие - начислил токены - иногда выдал NFT.
Но за этим "иногда" скрывается целая гора нюансов: от Solana PDA до порядка вызовов в метадате и странных ошибок, которые не объяснены ни в одном официальном гайде.
Привет, Хабр!
Сегодня я хочу поделиться своим опытом и знаниями о pinning в Rust, замечательной конструкции Pin, которая поначалу вызывает вопросы, зачем нужен какой-то пин, если и без него всё работало?
Но вот незадача, без Pin не реализовать безопасно ни одну хитрую программку, самоссылающиеся структуры и связанные с ними асинхронные генераторы. В этой статье я расскажу, почему вообще появился Pin/Unpin, как он спасает от падений программы, и как правильно его применять на практике.
Представьте: вы строите систему верификации дипломов. Требования простые — данные должны быть неизменяемыми (привет, блокчейн) и при этом быстро доступными для запросов (привет, PostgreSQL). Казалось бы, идеальное решение — писать в оба хранилища. Но дьявол, как всегда, кроется в деталях.
Наш проект использует паттерн двойной записи (Dual-Write):
Solana — гарантирует неизменность и прозрачность данных о выданных дипломах
PostgreSQL (Supabase) — обеспечивает быстрые выборки и сложные запросы
Звучит красиво на архитектурных диаграммах, но в production всё не так радужно. Главная проблема — частичные сбои. Транзакция в Solana прошла успешно, диплом записан в блокчейн навечно, а вот запись в PostgreSQL упала. Пользователь получил подтверждение, но половина системы о его дипломе не знает.
Сегодня я покажу, как мы столкнулись с этой проблемой лицом к лицу и какие паттерны применили для её решения.
Привет, Хабр! В предыдущих статьях — «Rust без прикрас: где мы ошибаемся» и «Rust без прикрас: где мы продолжаем ошибаться» мы обсудили всякие неприятные грабли: бездумное использование unwrap(), игнорирование ошибок через let _ =, чрезмерное клонирование, проблемы с хвостовой рекурсией и прочие оплошности. Теперь пришло время взглянуть на другой пласт проблем.
На этот раз поговорим о том, как уничтожить производительность вашего Rust-приложения, особенно если оно щеголяет асинхронностью.
Ошибки при составлении программ для ЭВМ появились даже раньше, чем были придуманы самые первые языки программирования. Собственно, языки программирования и были придуманы как раз для того, чтобы программы писались проще, а количество ошибок в них было как можно меньше.
Для уменьшения количества ошибок было разработано множество методов, включая создание специализированных инструментов анализа исходного кода и даже целых языков программирования.
Но по прошествии многих десятилетий проблема чисто технических ошибок в программном обеспечении так и остаётся нерешённой по сей день, однако подход, предложенный в языке Rust, меняет всё.
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи Саймона Уиллиссона о том, как он решил поэкспериментировать с новой моделью OpenAI — GPT-5-Codex-Mini. Немного наглости, немного Rust и щепотка инженерного любопытства — и вот уже Codex CLI превращается в инструмент, который напрямую обращается к закрытому API. Получилось ли заставить модель нарисовать пеликана?
Если вы когда-нибудь задумывались о написании своего языка программирования, в особенности функционального, то должны быть в курсе, что лямбда исчисление — это основа всех функциональных языков. Я решил сделать цикл статей, где мы будем реализовывать интересные алгоритмы, используемые в компиляторах, а также различные исчисления. Лямбда‑исчисление — это фундамент, с которого я и предлагаю начать погружение в эту нору.
В этой статье я покажу как получить работающую под DOS программу, написанную на Rust.
Начинаем с установки Rust. Даже если он есть системный из пакетов, его недостаточно, так как мы будем (вынужденно) использовать nightly версию. Итак, идём на https://rustup.rs/, копируем предлагаемую строку и запускаем её в терминале. Чтобы команда заработала возможно потребуется доустановить curl. Имеет смысл выбрать в качестве ветки по-умолчанию nightly. Если вы выбрали не nightly, то нужно будет доустановить nightly тулчейн:
Почему бы не запустить своё ядро прямо на смартфоне? Без Android, без Linux — только Rust, загрузчик и паяльник. В этой статье расскажу о результатах своего эксперимента, как оживить голое ARM-железо, увидеть первые символы в UART и даже вывести что-нибудь на экран.
Может ли Rust заменить C? Этот вопрос беспокоил меня много лет. Тем временем я успел написать upb — библиотеку C для работы с Protocol Buffers, и сейчас являюсь её техническим руководителем. Вполне понятно стремление обеспечить безопасность памяти в пределах всего программного стека — поэтому и возникла идея портировать upb на Rust.
Притом, что мне приятны базовые принципы Rust, я долгое время относился к этой идее скептически и сомневался, что, портировав upb на Rust, удастся сберечь её производительность и компактность кода, которые мы с коллегами так старались оптимизировать. На самом деле, исходно я собирался написать статью о том, почему именно применительно к upb языку Rust никогда не сравниться с C по производительности.
Но недавно я открыл для себя одну технику, которая заставила меня немного переосмыслить этот вопрос. Я назову её «Rust без паник». Притом, что этот метод определённо не нов, мне нигде не удалось найти подробного разбора, в котором бы рассказывалось, как именно этот метод используется и какие проблемы решает. Правда, интересная дискуссия по этому поводу велась в теме Enforcing no-std and no-panic during build, где есть ссылки на некоторые релевантные треды из почтовой рассылки, посвящённой разработке ядра Linux. Вот другой интересный тред: Negative view on Rust: panicking
Надеюсь, эта статья позволит заполнить данный пробел.
