Когда-то давно я писал статью-наблюдение про использование Хабра в качестве площадки для архитектурных ревью технических решений практически любой сложности Хабр — ума палата, и продолжаю пользоваться этим способом на постоянной основе.

А теперь, похоже, я нашел еще один очень полезный Хаброхак, который заключается в использования Хабра как записной книжки, но не как в том анекдоте я думал, что это блокнот для заметок, а всем видно оказывается что я здесь написал, а в самом хорошем смысле — для хранения результатов различных экспериментов, подведения итогов поиска в решения проблем и публикации итоговых выводов.

Так, на днях искал материалы про JIT компиляцию C++ в рантайме с помощью clang/llvm и поиск мне выдал мою же собственную статью трехгодичной давности: Динамическая JIT компиляция С/С++ в LLVM с помощью Clang / Хабр. В результате появилась уже эта новая статья про JIT компиляцию C/С++.

Опубликован альфа выпуск языка программирования Python 3.13.0a6, в который включена экспериментальная реализация JIT-компилятора, позволяющая добиться существенного повышения производительности. Для активации JIT в CPython добавлена сборочная опция "--enable-experimental-jit". Для работы JIT требуется установка LLVM в качестве дополнительной зависимости.

Microsoft объявила, что группа по исследованию уязвимостей Edge экспериментирует с новой функцией, получившей название «Super Duper Secure Mode» и предназначенной для улучшения безопасности без значительных потерь производительности.

От переводчика: GraalVM — новая, интересная технология, но на Хабре по ней не так много статей, которые бы могли показать примеры возможностей Graal. Статья ниже — это не просто перечисление того, что GraalVM умеет, но ещё и небольшой мастер-класс, аналогичный тому, который Chris Seaton и Олег Шелаев проводили на Oracle CodeOne 2018. Вслед за автором, призываю — пробуйте делать примеры из статьи, это действительно интересно.

В GraalVM много всего разного, и, если вы слышали это название раньше, или даже видели доклады, то все равно есть много вещей, о которых вы наверняка ещё не знаете, но которые GraalVM может делать. В этой статье мы рассмотрим разнообразные возможности, которые предоставляет GraalVM и покажем, что с их помощью можно сделать.

1. Быстрое выполнение Java
2. Уменьшение времени старта и потребления памяти для Java
3. Комбинирование JavaScript, Java, Ruby и R
4. Исполнение программ, написанных на платформо-зависимых языках
5. Общие инструменты для всех языков программирования
6. Дополнение JVM приложений
7. Дополнение платформо-зависимых приложений
8. Код Java как платформо-зависимая библиотека
9. Поддержка нескольких языков программирования в базе данных
10. Создание языков программирования для GraalVM

Предположим, вы разработали приложение или библиотеку на Python и уже готовитесь передать его / её  заказчику. И в этот момент появляются разные вопросы.

Во-первых, к вам прибегает озадаченный проджект-менеджер и говорит: «Мы решили не отдавать исходный код, ведь это наша интеллектуальная собственность. Придумайте что-нибудь, чтобы заказчик был доволен, а мы оставили у себя исходники».

Во-вторых, возникает вопрос окружения - хочется быть уверенным, что заказчик справится с установкой правильной версии Python и всех вспомогательных библиотек, но это не всегда простая задача. Было бы удобно упаковать приложение в автономный исполняемый файл.

И, наконец, хочется,  чтобы конечное приложение работало быстрее, чем в среде разработки.

И вот тут настало время скомпилировать Python-код.

Меня зовут Руслан, я старший разработчик компании «Цифровое проектирование». Сегодня я расскажу, как выбрать тот самый компилятор из множества доступных.

Сайт мониторинга ситуации по коронавирусу Соединенного Королевства - основной сервис отчетности во время пандемии COVID-19 для всей страны. Он испытывает нагрузку порядка 45–50 миллионов запросов в день и относится к национальным сервисам критической важности.

Мы работаем в соответствии с архитектурой active-active, что значит, у нас есть минимум две, часто - три экземпляра каждого сервиса, которые запущены в разных географических локациях.

Есть только одно исключение - наша база данных. Сервис работает с использованием специальной версии PostgreSQL: Hyperscale Citus. Тот факт, что наша база данных не соответствует архитектуре active-active — это не следствие того, что мы не знаем, как делать реплики для чтения, скорее - результат логистических проблем, обсуждение которых выходит за рамки этой статьи.

Тем не менее, база данных работает в высокодоступной экосистеме, где сбойный экземпляр может быть заменен в течение пары минут.

Библиотека hsdis удобна для преобразования листинга машинного кода, создаваемого JIT-компилятором, в читаемый ассемблерный код. Просмотр ассемблерных инструкций может пригодиться для проверки и отладки какого-то критического участка кода, который, например, чувствителен к latency.

В данной статье я пытаюсь описать процесс сборки hsdis для Windows и для Linux, чтобы помочь вам сэкономить время и обойти подводные камни. Я не делал кросс-компиляцию, т.е. не собирал на Windows библиотеку hsdis для Linux. Для сборки hsdis под каждую платформу я использовал "родную" платформу. Может быть шаги, описанные ниже излишне сложны, но именно эти шаги привели меня к результату. Если есть какой-то более короткий путь к цели, пишите в комментариях.

Привет, Хабр! Эта статья о том, как тестируют компиляторы. Она будет интересна разработчикам  и тестировщикам компиляторов, а также всем, кто тестирует сложные технологии. Разберём проблемы тестирования LuaJIT и подходы к решению: неструктурированный фаззинг, синтаксический, семантический, сравнительный фаззинги и тестирование оптимизаций. Статья написана на основе доклада Сергея Бронникова из Tarantool на конференции Highload.

Дисклеймер

Начинаем с теории

    void forEach(List<Integer> values, PrintStream ps) {
        values.forEach(ps::println);
    }

    void forEach(List<Integer> values, PrintStream ps) {
        values.stream().forEach(ps::println);
    }

    void forEach(List<Integer> values, PrintStream ps) {
        values.parallelStream().forEach(ps::println);
    }

    public static double compute(
            double x1, double y1, double z1,
            double x2, double y2, double z2) {
        double x = y1 * z2 - z1 * y2;
        double y = z1 * x2 - x1 * z2;
        double z = x1 * y2 - y1 * x2;
        return x * x + y * y + z * z;
    }

    public static double compute(
            double x1, double y1, double z1,
            double x2, double y2, double z2) {
        Vector v1 = new Vector(x1, y1, z1);
        Vector v2 = new Vector(x2, y2, z2);
        return v1.crossProduct(v2).squared();
    }

    public final static class Vector {
        private final double x, y, z;

        public Vector(double x, double y, double z) {
            this.x = x; this.y = y; this.z = z;
        }

        public double squared() {
            return x * x + y * y + z * z;
        }

        public Vector crossProduct(Vector v) {
            return new Vector(
                    y * v.z - z * v.y,
                    z * v.x - x * v.z,
                    x * v.y - y * v.x);
        }
    }

Определить, какие методы быстрые, а какие — медленные (JRE 1.8.0_161).

    public double octaPow(double a) {
        return Math.pow(a, 8);
    }

    public double octaPow(double a) {
        return a * a * a * a * a * a * a * a;
    }

    public double octaPow(double a) {
        return Math.pow(Math.pow(Math.pow(a, 2), 2), 2);
    }

    public double octaPow(double a) {
        a *= a; a *= a; return a * a;
    }

Определить, какие методы быстрые, а какие — медленные (JRE 1.8.0_161).

В предыдущей статье мы рассмотрели устройство JIT компилятора и способы мониторинга его работы. В этой статье мы рассмотрим счетчики, которые JVM использует для принятия решения о необходимости компиляции кода, потоки компиляции, оптимизации, выполняемые JVM при компиляции, а также что такое деоптимизация кода.

PHP, начиная с 7 версии, кардинально изменился. Код стал куда быстрее и надёжнее, и писать его стало намного приятнее. Но вот, уже релиз 8 версии! Ноябрь 26, 2020 — примерно на год раньше, чем обещали сами разработчики. И всё же, не смотря на это, мажорная версия получилась особенно удачной. В этой статье я попытаюсь выложить основные приятные изменения, которые мы должны знать.

1. JIT

Как говорят сами разработчики, они выжали максимум производительности в 7 версии (тем самым сделав PHP наиболее шустрым среди динамических ЯПов). Для дальнейшего ускорения, без JIT-компилятора не обойтись. Справедливости ради, стоит сказать, что для веб-приложений использование JIT не сильно улучшает скорость обработки запросов (в некоторых случаях скорость будет даже меньше, чем без него). А вот, где нужно выполнять много математических операций — там прирост скорости очень даже значительный. Например, теперь можно делать такие безумные вещи, как ИИ на PHP.
Включить JIT можно в настройках opcache в файле php.ini.
Подробнее 1 | Подробнее 2 | Подробнее 3

2. Аннотации/Атрибуты (Attributes)

Все мы помним, как раньше на Symfony код писался на языке комментариев. Очень радует, что такое теперь прекратится, и можно будет использовать подсказки любимой IDE, функция "Find usages", и даже рефакторинг!

Забавно, что символ # также можно было использовать для создания комментариев. Так что ничего не меняется в этом мире.