Системное программирование *

В конце 1980-х Индия попыталась купить суперкомпьютер Cray Y-MP, но США не выдали экспортную лицензию. Вместо этого в стране создали центр C-DAC и за три года собрали собственный суперкомпьютер PARAM 8000. Разбираем, как это получилось и почему отказ Cray в итоге сыграл Индии на руку.

async fn в Rust — это не магия и не зелёный поток, а обычный enum, который компилятор генерирует за тебя. Разбираем, почему Future это машина состояний, зачем нужен Pin, как работает Waker и executor, и как одна .await-точка может незаметно заставить твой сервис есть память гигабайтами.

⭐️ Каждый месяц мы собираем топ open source проектов СНГ по приросту звёзд!

Публикуем самые быстрорастущие проекты сообщества разбираем, почему они получают внимание, и делимся практическими советами, которые помогают авторам развивать свои проекты и привлекать контрибьюторов.

Если вы тоже развиваете Open Source проект, возможно следующий топ будет уже с вашим репозиторием :)

Вы когда-нибудь пользовались виртуальной машиной в Linux? Весьма вероятно, что это был QEMU/KVM + SPICE.

Виртуальные машины на spice://localhost:5900 работают достаточно бодро, тогда как подключение по сети может вызвать самые разные эмоции. Причиной тому является специфическая архитектура, которая идёт вразрез с современными диспетчерами среды рабочего стола. И вялая поддержка протокола open-source сообществом.

Но нас, безбашенных русских инженеров, это нисколько не останавливает! Открываю цикл статей, где мы заглянем внутрь протокола SPICE и графической подсистемы Windows, чтобы провести увлекательный экскурс и разобраться в деталях. После чего создадим пилот нового решения - стриминговый агент для виртуальной машины на ОС Windows.

В первой части мы возьмёмся за сам протокол и увидим, почему SPICE ориентирован на Windows (да, я не шучу). В следующих частях пойдём разбираться в богатствах Windows и в возможностях для нас присосаться подключиться через системное API к потоку фреймов.

Приглашаю под кат всех, кто работает или сталкивается с системами виртуализации, с протоколом SPICE, с виртуальными машинами в принципе; кто интересуется такими темами как удалённый доступ и компьютерная графика; да и вообще всех любознательных.

Rust давно перестал быть языком энтузиастов. На нём собраны куски ядра Linux, движки баз данных и аналитики (TiKV, Materialize, Polars), бэкенды Cloudflare и Discord. Под Rust пишут прошивки для ESP32 и STM32, фронтенд через WebAssembly, инференс LLM.

Microsoft переписывает части Windows, AWS строит на Rust Firecracker и Bottlerocket, Google пускает его в Android и в дерево ядра. По зарплатам Rust пятый год держится в верхнем дециле Stack Overflow Survey, и семь лет подряд - самый любимый язык разработчиков.

Мы уперлись в «медную стену». Современные ЦОД тратят колоссальную энергию на сериализацию данных, борьбу с задержками и попытки реализовать Live Migration (живую миграцию процессов) на скоростях 400 Гбит/с. Традиционная двоичная логика и пакетная передача данных по Ethernet становятся «бутылочным горлышком».

Представляем концепт Trit-81 — экосистему, объединяющую троичную логику, магниторезистивную память (MRAM) и спектральную оптическую шину в единый вычислительный организм.

Каждый месяц с карты списываются деньги за подписки. Spotify, Яндекс Плюс, Notion, Obsidian Sync, Google One — суммы небольшие по отдельности, в сумме набегает заметно. Параллельно с этим у меня работает VPS с несколькими проектами, на роутере крутится OpenWrt с AdGuard Home, в ноутбуке стоит Docker. Инфраструктурный опыт есть. Дома при этом — никакого сервера, всё в облаке.

Это начинает раздражать не только из-за денег. Сервисы меняют каталоги без предупреждения, поднимают цены, требуют доплат за объём, периодически ломают регионы. Контроль над собственными фотографиями, заметками и медиатекой постепенно перестал быть моим.

Решил спланировать переезд на свой мини-ПК. Пока разбирался с железом и стеком, обнаружил, что нормальной системной дорожной карты «бери и иди» в 2026 году нет. Есть каталоги «50 self-hosted сервисов», восторженные посты про конкретные приложения, треды на Reddit. Структурированного маршрута для нового человека — нет.

Этот текст — попытка такой маршрут собрать. Не «топ приложений», а архитектура от железа до приложений по слоям, с обоснованием каждого выбора, с тем, что я планирую поставить, и с тем, что осознанно не ставлю.

Современная разработка удобная, все сделано для программиста - последние версии компилятора, последние версии ОС, удобный синтаксический сахар.

Однако что если ли у вас нет доступа к последним новшествам? Если у вас на руках только кусок металлолома 20-ти летней давности? А все вендоры и поставщики давным-давно от вас отвернулись?

Если взять случайный крейт с crates.io и поставить его под Miri, шанс увидеть undefined behavior где-то в зависимостях стремится к единице. Разбираемся, почему: pointer provenance, Stacked Borrows, Tree Borrows и почему noalias в LLVM выключали три раза.

Казалось бы, современный С++ дает столько возможностей… Давайте попробуем препарировать всю эту необъятную мощь, начав с первого шага в любом языке программирования — «Hello World».

Как реализации компиляторов встречают новичка, впервые написавшему свои первые строчки кода?

Компилятор и главный репозиторий: GitHub

Здесь я напишу о своём личном проекте — компиляторе к C-подобному языку. Я не являюсь профессиональным разработчиком, изучал эту тему почти самостоятельно и не читал никакие книги по написанию компиляторов (но читал по операционным системам).

Как встроить векторизованный движок в OLTP-ядро с нуля — без отдельного аналитического слоя. Разбираем PhysicalType, SelectionVector, RowToColumnBridge, SIMD на листовых страницах B-Tree и Hash Join. Бенчмарк на 2,25 млн строк: от 1.22× на простых агрегатах до 2.67× на GROUP BY.

Представьте задачу: мы пишем высоконагруженный сетевой сервис и нам нужно считать входящие пакеты. Чтобы не блокировать потоки мьютексами, мы решаем дать каждому потоку свой собственный счетчик. Нет общих данных — нет блокировок, верно?

Эта статья — для тех, кто только присматривается к Rust или слышал о нем лишь обрывки восторженных или невосторженных отзывов. Если вы не до конца понимаете, зачем миру понадобился еще один системный язык, какие «боли» C++ он лечит и где реально используется сегодня, — здесь вы найдете ответы на эти вопросы. Мы постарались структурированно представить информацию, чтобы у вас сложилась полная картина: что это за язык, зачем его учить и с чего начать освоение. Сразу оговоримся: если «The Book» давно стала вашей настольной книгой, вы уже собаку съели на управлении памятью и знаете все о владении и заимствовании, эта статья вряд ли вас удивит. Остальным же — добро пожаловать.

В апреле 2026 года произошло сразу два события, заставивших вновь говорить о Rust. 16 апреля вышел очередной стабильный релиз — Rust 1.95.0. А вскоре после этого Илон Маск заявил, что новый мессенджер XChat построен на Rust и «whole new architecture».

В этой статье мы попробуем понять, почему для новых систем, где важны скорость, безопасность и надежность, все чаще выбирают Rust?

Как Rust обманывает процессор. Часть 2: niche сквозь крейты, dropck, Pin и провенанс указателей

В первой части мы обсуждали niche-оптимизацию, drop flags, MIR, Stacked Borrows и async-стейт-машины. В комментариях справедливо заметили (спасибо, Mingun): про niche рассказано в простой форме - Option<&T> и NonZeroU8.

А что происходит, когда enum живёт в одном крейте, оборачивается в newtype в другом, и оба варианта внешнего enum хранят один и тот же внутренний? У такого внешнего типа всего четыре состояния, байта должно хватить. Хватит ли? Зависит от того, как rustc считает layout. Об этом и поговорим.

Во второй части идём глубже: niche сквозь границы крейтов, variance, Pin и самоссылающиеся футуры, dropck с #[may_dangle], Tree Borrows вместо Stacked Borrows и strict provenance. Без этого половина unsafe-кода в экосистеме держится на честном слове.

В апреле 2026 года Canonical раскрыла 44 CVE в uutils. Это переписанная на Rust версия GNU coreutils, которая в Ubuntu идёт по умолчанию с 25.10. Раскрытие пришло из внешнего аудита, заказанного перед релизом 26.04 LTS. Большую часть уязвимостей нашли обычным ревью кода. Ни borrow checker, ни проверки clippy, ни cargo audit не поймали ни одной.

Этот аудит, пожалуй, самый чёткий из существующих примеров того, что Rust ловит, а что нет. Самый внятный разбор списка сделал Маттиас Эндлер в посте «Bugs Rust Won’t Catch» от 29 апреля. Эндлер ведёт консалтинг corrode и подкаст Rust in Production; недавно у него в гостях был Джон Сигер, вице-президент по инженерии в Canonical. Пост построен как разбор того самого раскрытия: 44 CVE распределены по восьми категориям; к большинству приложен git diff фикса.

Ниже разберу каркас Эндлера и добавлю два аргумента сверху. Первый: один из мейнтейнеров GNU coreutils в HN-треде показал бенчмарк, на котором рекомендованный Эндлером фикс не выживает. Второй: структурный аргумент про то, что 40 лет наслоённых POSIX-шрамов делают с любой переписью, независимо от языка.

Разбор минимального пользовательского Task для C++20 coroutines: выбор promise_type для void и value-результата, политики initial_suspend(), хранение coroutine_handle, final_suspend(), сохранение результата и исключения, а также границы текущей реализации.

Один аналитический запрос способен испортить p99 latency всего OLTP-трафика — на время, пока горячий рабочий набор не прогреется заново с диска. Это cache pollution, и с ним рано или поздно сталкивается любая СУБД с честным LRU.

Разбираем, как мы решили эту проблему в нашем OLTP-движке: почему выбрали Clock-sweep вместо LRU, как BufferRing изолирует полные сканы от горячих данных, и почему no-steal — это не стилистический выбор, а требование корректности recovery. С кодом, инвариантами и честными оговорками про то, что ещё не сделано.

Рассмотрен подход к созданию управляемого "бэкдора", позволяющего подгружать функции без остановки и перезагрузки. С помощью манипуляций с линкер-скриптом и средств языка C создаются "точки расширения" в прошивке, позволяющие в будущем внедрять новые функциональные модули без пересборки и перезаписи всей программы. Такой подход может быть полезен при разработке отказоустойчивых систем для оптимизации жизненного цикла встроенного ПО, так как позволяет заложить гибкость при непредвиденных модификациях.

Многие заказчики полагают, что современная видеоаналитика мыслит почти как человек: видит кадр, узнает объект и принимает решение. На самом деле это не так. Нейросети, лежащие в основе этих систем, пока далеки от человеческого мышления.

Нейросеть не ищет в своей памяти «похожую картинку», как это делал бы человек. Вместо этого она выделяет в кадре набор математических признаков (например: «объект круглой формы находится в верхней части другого объекта»). На основе миллионов заранее обученных весов (параметров) сеть вычисляет вероятность: «это каска — 96%», «это человек — 98%».

Откуда берутся весы? База знаний нейросети наполняется вручную на этапе обучения. Специалисты-разметчики показывают модели тысячи кадров, выделяя на них людей, каски, инструменты и другие нужные объекты.