В этом эссе описана схема работы Git. Предполагается, что вы знакомы с Git достаточно, чтобы использовать его для контроля версий своих проектов.

Эссе концентрируется на структуре графа, на которой основан Git, и на том, как свойства этого графа определяют поведение Git. Изучая основы, вы строите своё представление на достоверной информации, а не на гипотезах, полученных из экспериментов с API. Правильная модель позволит вам лучше понять, что сделал Git, что он делает и что он собирается сделать.

Текст разбит на серии команд, работающих с единым проектом. Иногда встречаются наблюдения по поводу структуры данных графа, лежащего в основе Git. Наблюдения иллюстрируют свойство графа и поведение, основанное на нём.

После прочтения для ещё более глубокого погружения можно обратиться к обильно комментируемому исходному коду моей реализации Git на JavaScript.

Конференция Joker 2016, проходившая 14-15 октября 2016 года в Санкт-Петербурге, стала, возможно, самой большой русскоязычной Java-конференцией за всю историю. 2 дня, 52 доклада, 6 параллельных треков, более 40 спикеров, свыше 1000 участников.

В этой статье мы поговорим об ошибках, совершаемых программистами на Bash. Во всех приведённых примерах есть какие-то изъяны. Вам удастся избежать многих из нижеописанных ошибок, если вы всегда будете использовать кавычки и никогда не будете использовать разбиение на слова (wordsplitting)! Разбиение на слова — это ущербная легаси-практика, унаследованная из оболочки Bourne. Она применяется по умолчанию, если вы не заключаете подстановки (expansions) в кавычки. В общем, подавляющее большинство подводных камней так или иначе связаны с подстановкой без кавычек, что приводит к разбиению на слова и глоббингу (globbing) получившегося результата.

Второй день умираю от умиления и решил поделиться с хабрасообществом. По большому счёту, достаточно просто дать ссылку, но тогда это вроде как не статья получается, поэтому расскажу немножко.

Принципы и приёмы обработки очередей

Константин Осипов (Mail.ru)

Как вы считаете, какова стоимость очередей с приоритетами? То есть если кто-то лезет вне очереди, то как посчитать стоимость для всей системы в этой ситуации, чему она пропорциональна? Времени обслуживания клиента — например, 5 минут стоит его обслужить? Она пропорциональна количеству ожидающих, потому что время ожидания для каждого из них увеличится.

Для начала о себе — я занимаюсь разработкой СУБД Tarantool в Mail.ru. Этот доклад будет об обработке очередей. У нас много очередей внутри системы, фактически вся база данных построена как система массового обслуживания.

В основном речь будет идти о проблемах балансировки нагрузки, но перед этим я хотел бы поговорить о том, зачем нужны очереди и как они появились именно в компьютерных системах, чего они позволяют добиться.

Github — важная часть жизни современного разработчика: он стал стандартом для размещения opensource-проектов. В «2ГИС» мы используем гитхаб для разработки проектов web-отдела и хостинга проектов с открытым кодом.

Хотя большинство из нас пользуются сервисом практически каждый день, не все знают, что у него есть много фишек, помогающих облегчить работу или рутинные операции. Например, получение публичного ключа из URL; отслеживание того, с каких сайтов пользователи приходят в репозиторий; правильный шаринг ссылок на файлы, которые живут в репозиториях гитхаба; горячие клавиши и тому подобное. Цель этой статьи — рассказать о неочевидных вещах и вообще о том, что сделает вашу работу с гитхабом продуктивнее и веселее (я не буду рассматривать здесь работу с API гитхаба, так как эта тема заслуживает отдельной статьи).

Содержание

• Трюки с URL
• Горячие клавиши
• Тикеты и пулл-реквесты
• Github markdown
• Аккаунт
• Работа с репозиториями
• Поиск кода
• Командная строка и Github
• User scripts
• Github-вандализм
• Дополнительные Github-ресурсы
• Полезные ссылки

Недавно Лукас Эдер заинтересовался в своём блоге, способен ли JIT-компилятор Java оптимизировать такой код, чтобы убрать ненужный обход списка из одного элемента:

// ... а тут мы "знаем", что список содержит только одно значение
for (Object object : Collections.singletonList("abc")) {
    doSomethingWith(object);
}

Вот мой ответ: JIT может даже больше. Мы будем говорить про HotSpot JVM 64 bit восьмой версии. Давайте рассмотрим вот такой простой метод, который считает суммарную длину строк из переданного списка:

static int testIterator(List<String> list) {
    int sum = 0;
    for (String s : list) {
        sum += s.length();
    }
    return sum;
}

Реляционные базы данных (РБД) используются повсюду. Они бывают самых разных видов, от маленьких и полезных SQLite до мощных Teradata. Но в то же время существует очень немного статей, объясняющих принцип действия и устройство реляционных баз данных. Да и те, что есть — довольно поверхностные, без особых подробностей. Зато по более «модным» направлениям (большие данные, NoSQL или JS) написано гораздо больше статей, причём куда более глубоких. Вероятно, такая ситуация сложилась из-за того, что реляционные БД — вещь «старая» и слишком скучная, чтобы разбирать её вне университетских программ, исследовательских работ и книг.

На самом деле, мало кто действительно понимает, как работают реляционные БД. А многие разработчики очень не любят, когда они чего-то не понимают. Если реляционные БД используют порядка 40 лет, значит тому есть причина. РБД — штука очень интересная, поскольку в ее основе лежат полезные и широко используемые понятия. Если вы хотели бы разобраться в том, как работают РБД, то эта статья для вас.

Когда я делаю ошибку в коде, то обычно это приводит к появлению сообщения “segmentation fault”, зачастую сокращённого до “segfault”. И тут же мои коллеги и руководство приходят ко мне: «Ха! У нас тут для тебя есть segfault для исправления!» — «Ну да, виноват», — обычно отвечаю я. Но многие ли из вас знают, что на самом деле означает ошибка “segmentation fault”?

Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужно вернуться в далёкие 1960-е. Я хочу объяснить, как работает компьютер, а точнее — как в современных компьютерах осуществляется доступ к памяти. Это поможет понять, откуда же берётся это странное сообщение об ошибке.

Вся представленная ниже информация — основы компьютерной архитектуры. И без нужды я не буду сильно углубляться в эту область. Также я буду применять всем известную терминологию, так что мой пост будет понятен всем, кто не совсем на «вы» с вычислительной техникой. Если же вы захотите изучить вопрос работы с памятью подробнее, то можете обратиться к многочисленной доступной литературе. А заодно не забудьте покопаться в исходном коде ядра какой-нибудь ОС, например, Linux. Я не буду излагать здесь историю вычислительной техники, некоторые вещи не будут освещаться, а некоторые сильно упрощены.

Введение

Я математик-программист. Самый большой скачок в своей карьере я совершил, когда научился говорить:«Я ничего не понимаю!» Сейчас мне не стыдно сказать светилу науки, что мне читает лекцию, что я не понимаю, о чём оно, светило, мне говорит. И это очень сложно. Да, признаться в своём неведении сложно и стыдно. Кому понравится признаваться в том, что он не знает азов чего-то-там. В силу своей профессии я должен присутствовать на большом количестве презентаций и лекций, где, признаюсь, в подавляющем большинстве случаев мне хочется спать, потому что я ничего не понимаю. А не понимаю я потому, что огромная проблема текущей ситуации в науке кроется в математике. Она предполагает, что все слушатели знакомы с абсолютно всеми областями математики (что абсурдно). Признаться в том, что вы не знаете, что такое производная (о том, что это — чуть позже) — стыдно.

Но я научился говорить, что я не знаю, что такое умножение. Да, я не знаю, что такое подалгебра над алгеброй Ли. Да, я не знаю, зачем нужны в жизни квадратные уравнения. К слову, если вы уверены, что вы знаете, то нам есть над чем поговорить! Математика — это серия фокусов. Математики стараются запутать и запугать публику; там, где нет замешательства, нет репутации, нет авторитета. Да, это престижно говорить как можно более абстрактным языком, что есть по себе полная чушь.

Проблема в том, что в любом традиционном обучении переговорам предполагается, что стороны должны в итоге договориться.

Когда я учился в Кейптауне, этот баг в сознании моих коллег вскрылся почти сразу. Даже ушлые арабы, подготовленные торговаться, резко сдавали назад, когда понимали, что результата может и не быть вообще. Европейцев же это выносило просто наповал.

Давайте ещё раз. Бывают хорошие условия, бывают нормальные, бывают плохие. Одни можно превратить в другие. Но если вы понимаете, что из плохих условий не сделать нормальные, то единственный логичный выход – остановить переговоры как можно быстрее. Вам не нужны компромиссы, странные пути решения и долгие разговоры. Вам нужно встать и уйти.

Сегодня мы продолжаем цикл статей о сборщиках мусора, поставляемых с виртуальной машиной Oracle Java HotSpot VM. Мы уже изучили немного теории и рассмотрели, каким образом с кучей расправляются два базовых сборщика — Serial GC и Parallel GC. А в этой статье речь пойдет о сборщиках CMS GC и G1 GC, первостепенной задачей которых является минимизация пауз при наведении порядка в памяти приложений, оперирующих средними и большими объемами данных, то есть по большей части в памяти серверных приложений.

Два этих сборщика объединяют общим названием «mostly concurrent collectors», то есть «по большей части конкурентные сборщики». Это связано с тем, что часть своей работы они выполняют параллельно с основными потоками приложения, то есть в какие-то моменты конкурируют с ними за ресурсы процессора. Конечно, это не проходит бесследно, и в итоге они разменивают улучшение в части пауз на ухудшение в части пропускной способности. Хотя делают это по-разному. Давайте посмотрим, как.

В предыдущей статье мы познакомились с терминологией и основными идеями, лежащими в основе сборщиков мусора Java HotSpot VM и многих других виртуальных машин. Теперь мы, наконец, можем взять в руки лопату и приступить к разгребанию нашей кучи. Сегодня у нас на обзоре две лопаты два сборщика мусора, используемые огромным количеством Java-программ, зачастую даже не подозревающих об этом. Это Serial GC и Parallel GC. Их популярность объясняется просто — данные сборщики выбираются виртуальной машиной по умолчанию для большинства аппаратных конфигураций.

Используемые в этих сборщиках подходы к работе с кучей в том или ином виде применяются в более продвинутых реализациях, поэтому на данном этапе нам будет очень важно разобраться с заложенными в них идеями и возможностями.

Наверняка вы уже читали не один обзор механизмов сборки мусора в Java и настройка таких опций, как Xmx и Xms, превратилась для вас в обычную рутину. Но действительно ли вы в деталях понимаете, что происходит под капотом вашей виртуальной машины в тот момент, когда приходит время избавиться от ненужных объектов в памяти и ваш идеально оптимизированный метод начинает выполняться в несколько раз дольше положенного? И знаете ли вы, какие возможности предоставляют вам последние версии Java для оптимизации ответственной работы по сборке мусора, зачастую сильно влияющей на производительность вашего приложения?

Попробуем в нескольких статьях пройти путь от описания базовых идей, лежащих в основе всех сборщиков мусора, до разбора алгоритмов работы и возможностей тонкой настройки различных сборщиков Java HotSpot VM (вы ведь знаете, что таких сборщиков четыре?). И самое главное, рассмотрим, каким образом эти знания можно использовать на практике.

Знаете сколько в памяти занимает строка? Каких только я не слышал ответов на этот вопрос, начиная от «не знаю» до «2 байта * количество символов в строке». А сколько тогда занимает пустая строка? А знаете сколько занимает объект класса Integer? А сколько будет занимать Ваш собственный объект класса с тремя Integer полями? Забавно, но ни один мой знакомый Java программист не смог ответить на эти вопросы… Да, большинству из нас это вообще не нужно и никто в реальных java проектах не будет об этом думать. Но это, ведь, как не знать объем двигателя машины на которой Вы ездите. Вы можете быть прекрасным водителем и даже не подозревать о том, что значат цифры 2.4 или 1.6 на вашей машине. Но я уверен, что найдется мало людей, которые не знакомы со значением этих цифр. Так почему же java программисты так мало знают об этой части своего инструмента?

Integer vs int

Все мы знаем, что в java — everything is an object. Кроме, пожалуй, примитивов и ссылок на сами объекты. Давайте рассмотрим две типичных ситуации:

//первый случай
int a = 300;
//второй случай
Integer b = 301;

В этих простых строках разница просто огромна, как для JVM так и для ООП. В первом случае, все что у нас есть — это 4-х байтная переменная, которая содержит значение из стека. Во втором случае у нас есть ссылочная переменная и сам объект, на который эта переменная ссылается. Следовательно, если в первом случае мы определено знаем, что занимаемый размер равен:

sizeOf(int)

то во втором:

sizeOf(reference) + sizeOf(Integer)

Забегая вперед скажу — во втором случае количество потребляемой памяти приблизительно в 5 раз больше и зависит от JVM. А теперь давайте разберемся, почему разница настолько огромна.

Из чего же состоит объект?

Прежде чем определять объем потребляемой памяти, следует разобраться, что же JVM хранит для каждого объекта:

• Заголовок объекта;
• Память для примитивных типов;
• Память для ссылочных типов;
• Смещение/выравнивание — по сути, это несколько неиспользуемых байт, что размещаются после данных самого объекта. Это сделано для того, чтобы адрес в памяти всегда был кратным машинному слову, для ускорения чтения из памяти + уменьшения количества бит для указателя на объект + предположительно для уменьшения фрагментации памяти. Стоит также отметить, что в java размер любого объекта кратен 8 байтам!

Существует множество книг и статей по данной теме. В этой статье я попробую понятно рассказать самое основное.

Бинарное дерево — это иерархическая структура данных, в которой каждый узел имеет значение (оно же является в данном случае и ключом) и ссылки на левого и правого потомка. Узел, находящийся на самом верхнем уровне (не являющийся чьим либо потомком) называется корнем. Узлы, не имеющие потомков (оба потомка которых равны NULL) называются листьями.


Рис. 1 Бинарное дерево

Знаете ли вы JPA? А Hibernate? А если проверить?




Данная статья будет полезна и для тех кто только собирается изучать JPA и Hibernate (В этом случае рекомендую сразу открывать ответы), и для тех кто уже хорошо знает JPA и Hibernate (В этом случае статья позволит проверить свои знания и освежить особенности технологий). Особенно статья будет полезна тем кто собирается пройти техническое интервью, где возможно будут задавать вопросы по JPA и Hibernate (или сам собирается провести техническое интервью).

Итак, вы работаете на Java с самого её появления? Вы помните те дни, когда она называлась «Oak», когда про ООП говорили на каждом углу, когда сиплюсплюсники думали, что у Java нет шансов, а апплеты считались крутой штукой?

Держу пари, что вы не знали как минимум половину из того, что я собираюсь вам рассказать. Давайте откроем для себя несколько удивительных фактов о внутренних особенностях Java.

Знаете ли вы, как избежать дедлоков в своей программе? Да, этому учат, про это спрашивают на собеседованиях… И тем не менее, взаимные блокировки встречаются даже в популярных проектах серьёзных компаний вроде Google. А в Java есть особый класс дедлоков, связанный с инициализацией классов, простите за каламбур. Такие ошибки легко допустить, но трудно поймать, тем более, что сама виртуальная машина вводит программиста в заблуждение.

Сегодня пойдёт речь про взаимные блокировки при инициализации классов. Я расскажу, что это такое, проиллюстрирую примерами из реальных проектов, попутно найду багу в JVM, и покажу, как не допустить такие блокировки в своём коде.

Настал мой законный выходной и, выбрав время для просмотра фильма (люблю я старую классику), я занялся его поиском. Зайшел на один из привычных для меня сайтов, и наткнулся на такую вот блокировку данного ресурса.



«Вот те раз!» — подумал я. Ни в одном реестре запрещенных сайтов данный ресурс не присутствовал и, с чего билайн его заблокировал — непонятно. Естественно после таких вот «заявочек» в голову полезли страшные мысли: «а что если завтра любимого „кина“ не будет!». Данные мысли тут же подвигли меня начать искать способы борьбы с данной ситуацией, и написать, для тех кому будет интересно, маленький обзор нескольких решений по обходу блокировки сайтов. (под катом скрины)