Краткая шпаргалка:

HOST1: ip link add grelan type gretap  local <IP1> remote <IP2>
HOST1: ip link set grelan up
HOST1: iptables -I INPUT -p gre -s <IP2> -j ACCEPT
HOST2: ip link add grelan type gretap local <IP2> remote <IP1>
HOST2: ip link set grelan up
HOST2: iptables -I INPUT -p gre -s <IP1> -j ACCEPT

Четыре команды на туннель и две на firewall (не нужны если трафик между своими серверми уже разрешен)
Это всё что нужно, дальше длинное объяснение с подробностями.

Сегодня я расскажу, как подружить загрузчик от программы шифрования Truecrypt и никсовский загрузчик Grub 2. Такая необходимость может возникнуть (и неотвратимо возникает) при попытке установить рядом на одном жёстком диске ОС Windows, зашифрованную бесплатной программой Truecrypt, и unix-образную операционную систему, например Ubuntu.

Основная проблема заключается в том, что Grub не умеет работать с ключами truecrypt и не может расшифровать виндошный раздел, а truecrypt loader не [всегда] умеет загружать другие операционные системы. Существует два основных подхода к решению задачи.

Думаю многие из нас, хотя бы однажды интересовались искусственным интеллектом и нейронными сетями. В теории нейронных сетей далеко не последнее место занимает факторный анализ. Он призван выделить так называемые скрытые факторы. У этого анализа есть много методов. Особняком стоит метод главных компонент, отличительной особенностью которого является полное математическое обоснование. Признаться честно, когда я начал читать статьи по приведенным выше ссылкам — стало не по себе от того, что я ничего не понимал. Мой интерес поутих, но, как это обычно бывает, понимание пришло само по себе, нежданно-негаданно.

Хорошая локализация, то есть адаптация приложения для пользователей из разных стран, позволит ему завоевать сердца своей аудитории. Плохая же, напротив, станет настоящей болью. Например, один из навигаторов в Google Play предлагает «Не обновлять, не вы приобрели коммерческая карта» и пугает, что «На некоторых устройствах вы будете просить, чтобы выбрать папку установки».

Цель локализации не в том, чтобы сделать приложение просто доступным на других языках, но дать каждому пользователю почувствовать, что оно было разработано с учетом особенностей именно его родного языка.

В этой статье мы вкратце расскажем о тех аспектах локализации, которым нужно уделить внимание в первую очередь, и поделимся опытом, который мы накопили при переводе Badoo на 46 языков. Это очень обширная тема, и мы продолжим рассказывать в деталях, как мы реализовали те или иные инструменты. В конце статьи вы можете проголосовать и выбрать тот аспект, о котором вам интересно узнать в первую очередь.

Не всё так просто

На первый взгляд, JavaScript может показаться достаточно простым языком. Возможно, это из-за достаточно гибкого синтаксиса. Или из-за схожести с другими известными языками, например, с Java. Ну или из-за достаточно малого количества типов данных, по сравнению с Java, Ruby, или .NET.

Но в действительности, синтаксис JavaScript гораздо менее прост и очевиден чем может поначалу показаться. Некоторые наиболее характерные черты JavaScript до сих пор неправильно воспринимаются и до конца не поняты, особенно среди опытных разработчиков. Одна из таких черт — производительность при получении данных (свойств и переменных) и возникающие при этом проблемы с производительностью.

В JavaScript поиск данных зависит от двух вещей: прототипного наследования и цепочек областей видимости. Для разработчика понимание этих двух механизмов совершенно необходимо, ибо ведет к улучшению структуры, а, зачастую, ещё и производительности кода.

^{Карта Участники OpenStreetMap}
 
Существует множество способов определения местоположения, такие как спутниковая навигация (GPS), местоположение по беспроводным сетям WiFi и по сетям сотовой связи.
 
В данном посте мы попытались проверить, насколько хорошо работает технология определения местоположения по вышкам сотовой связи в городе Минске (при условии использования только открытых баз данных координат передатчиков GSM).
 
Принцип действия заключается в том, что сотовый телефон (или модуль сотовой связи) знает, каким приемопередатчиком базовой станции он обслуживается и имея базу данных координат передатчиков базовой станции можно приблизительно определить своё местоположение.

Разработчик с ником fin1te пишет безопасную обертку над curl, которая позволяет защититься от SSRF-атак, и в связи с этим проводит контест: если вы сможете скачать файл btc.txt, который расположен на демо-сервере SafeCurl safecurl.fin1te.net и доступен только с source IP 127.0.0.1 и 37.48.90.196 (внешнего IP сервера), то вы получите доступ к кошельку, в котором находится B⃦0.25.

Уже совершено 3 успешных взлома:

• @zoczus обошел защиту, зайдя по 0.0.0.0/btc.txt
• @47696d6569 и ryanc выполнили DNS rebinding, что позволило им загрузить файл с другого IP адреса, уже после прохождения валидации
• @shDaniell использовал уязвимость в парсинге URI, скачав файл ссылкой вида user:pass@safecurl.fin1te.net?@google.com/

Dbus — средство межпроцессного взаимодействия. Другими словами, средство позволяющее одной программе «отдавать приказы» другой программе.
В сети легко найти примеры, как из командной строки с помощью DBus управлять различными программами. Но слабо раскрыта тема, как отслеживать сигналы исходящие от других программ. В данной статье хочу исправить эту несправедливость и разобрать пример обработки событий получаемых от системы посредством Dbus.

Не секрет, что иногда выделение памяти требует отдельных решений. Например — когда память выделяется и освобождается стремительным домкратом потоком, в параллельных задачах.

В результате стандартный консервативный аллокатор выстраивает все запросы в очередь на pthread_mutex / critical section. И наш многоядерный процессор медленно и печально едет на первой передаче.

И что с этим делать? Познакомимся поближе с деталями реализации метода Scalable Lock-Free Dynamic Memory Allocation. Maged M. Michael. IBM Thomas J. Watson Research Center.

Самый простой код что я сумел найти — написан под LGPL камрадами Scott Schneider и Christos Antonopoulos. Его и рассмотрим.

Как только я заинтересовался lock-free алгоритмами, меня стал мучить вопрос – а откуда взялась необходимость в барьерах памяти, в «наведении порядка» в коде?
Конечно, прочитав несколько тысяч страниц руководств по конкретной архитектуре, мы найдем ответ. Но этот ответ будет годен для этой конкретной архитектуры. Есть ли общий? В конце концов, мы же хотим, чтобы наш код был портабелен. Да и модель памяти C++11 не заточена под конкретный процессор.
Наиболее приемлемый общий ответ дал мне мистер Paul McKenney в своей статье 2010 года Memory Barriers: a Hardware View of Software Hackers. Ценность его статьи – в общности: он построил некоторую упрощенную абстрактную архитектуру, на примере которой и разбирает, что такое барьер памяти и зачем он был введен.
Вообще, Paul McKenney – известная личность. Он является разработчиком и активным пропагандистом технологии RCU, которая активно используется в ядре Linux, а также реализована в последней версии libcds в качестве ещё одного подхода к безопасному освобождению памяти (вообще, о RCU я хотел бы рассказать отдельно). Также принимал участие в работе над моделью памяти C++11.
Статья большая, я даю перевод только первой половины. Я позволил себе добавить некоторые комментарии, [которые выделены в тексте так].

В этой статье я продолжу знакомить хабрасообщество с техниками, обеспечивающими написание lock-free контейнеров, попутно рекламируя (надеюсь, не слишком навязчиво) свою библиотеку libcds.

Речь пойдет об ещё одной технике безопасного освобождения памяти для lock-free контейнеров — RCU. Эта техника существенно отличается от рассмотренных ранее алгоритмов a la Hazard Pointer.

Read – Copy Update (RCU) – техника синхронизации, предназначенная для «почти read-only», то есть редко изменяемых, структур данных. Типичными примерами такой структуры являются map и set – в них большинство операций является поиском, то есть чтением данных. Считается, что для типичного map'а более 90% вызываемых операций — это поиск по ключу, поэтому важно, чтобы операция поиска была наиболее быстрой; синхронизация поиска в принципе не нужна — читатели при отсутствии писателей могут работать параллельно. RCU обеспечивает наименьшие накладные расходы как раз для read-операций.

Откуда взялось название Read – Copy Update? Первоначально идея была очень проста: есть некоторая редко изменяемая структура данных. Если нам требуется изменить её, то мы делаем её копию и производим изменение — добавление или удаление данных — именно в копии. При этом параллельные читатели работают с первоначальной, не измененной структурой. В некоторый безопасный момент времени, когда нет читателей, мы можем подменить структуру данных на измененную копию. В результате все последующие читатели будут видеть изменения, произведенные писателем.

Как вы, наверное, догадались, эта статья посвящена lock-free очередям.

Очереди бывают разные. Они могут различаться по числу писателей (producer) и читателей (consumer) – single/multi producer — single/multi consumer, 4 варианта, — они могут быть ограниченными (bounded, на основе предраспределенного буфера) и неограниченными, на основе списка (unbounded), с поддержкой приоритетов или без, lock-free, wait-free или lock-based, со строгим соблюдением FIFO (fair) и не очень (unfair) и т.д. Подробно типы очередей описаны в этой и этой статьях Дмитрия Вьюкова. Чем более специализированы требования к очереди, тем, как правило, более эффективным оказывается её алгоритм. В данной статье я рассмотрю самый общий вариант очередей — multi-producer/multi-consumer unbounded concurrent queue без поддержки приоритетов.

В предыдущей статье мы заглянули внутрь процессора, пусть и гипотетического. Мы выяснили, что для корректного выполнения параллельного кода процессору необходимо подсказывать, до каких пределов ему разрешено проводить свои внутренние оптимизации чтения/записи. Эти подсказки – барьеры памяти. Барьеры памяти позволяют в той или иной мере упорядочить обращения к памяти (точнее, кэшу, — процессор взаимодействует с внешним миром только через кэш). “Тяжесть” такого упорядочения может быть разной, — каждая архитектура может предоставлять целый набор барьеров “на выбор”. Используя те или иные барьеры памяти, мы можем построить разные модели памяти — набор гарантий, которые будут выполняться для наших программ.

В этой статье мы рассмотрим модель памяти C++11.

Построение lock-free структур данных зиждется на двух китах – атомарных операциях и способах упорядочения доступа к памяти. В этой статье речь пойдет об атомарности и атомарных примитивах.

Анонс. Спасибо за теплый прием Начал! Вижу, что тема lock-free интересна хабрасообществу, это меня радует. Я планировал построить цикл по академическому принципу, плавно переходя от основ к алгоритмам, попутно иллюстрируя текст кодом из libcds. Но часть читателей требует зрелищ не мешкая показать, как пользоваться библиотекой, особо не рассусоливая. Я согласен, в этом есть свой резон. В конечном счете, и мне не так интересно, что там внутри boost, — опишите, как его применять! Поэтому свой эпический цикл я разделю на три части: Основы, Внутри и Извне. Каждая статья эпопеи будет относится к одной из частей. В Основах будет рассказываться о низкоуровневых вещах, вплоть до строения современных процессоров; это часть для почемучек вроде меня. Внутри будет освещать интересные алгоритмы и подходы в мире lock-free, — это скорее теория о том, как реализовать lock-free структуру данных, libcds будет неисчерпаемым источником C++ кода. В Извне будут статьи о практике применения libcds, — программные решения, советы и FAQ. Извне будет питаться вашими вопросами/замечаниями/предложениями, дорогие хабражители.

А пока я судорожно готовлю начало Извне, — первая часть Основ. Статья во многом не о C++ (хотя и о нем тоже) и даже не о lock-free (хотя без atomic lock-free алгоритмы неработоспособны), а о реализации атомарных примитивов в современных процессорах и о базовых проблемах, возникающих при использовании таких примитивов.
Атомарность — это первый круг ада низкий уровень из двух.

В предыдущих своих заметках я описал основу, на которой строятся lock-free структуры данных, и базовые алгоритмы управления временем жизни элементов lock-free структур данных. Это была прелюдия к описанию собственно lock-free контейнеров. Но далее я столкнулся с проблемой: как построить дальнейший рассказ? Просто описывать известные мне алгоритмы? Это довольно скучно: много [псевдо-]кода, обилие деталей, важных, конечно, но весьма специфических. В конце концов, это есть в опубликованных работах, на которые я даю ссылки, и в гораздо более подробном и строгом изложении. Мне же хотелось рассказать интересно об интересных вещах, показать пути развития подходов к конструированию конкурентных контейнеров.
Хорошо, — подумал я, — тогда метод изложения должен быть такой: берем какой-то тип контейнера — очередь, map, hash map, — и делаем обзор известных на сегодняшний день оригинальных алгоритмов для этого типа контейнера. С чего начать? И тут я вспомнил о самой простой структуре данных — о стеке.

В этой статье я даю краткий обзор того, как применять библиотеку lock-free структур данных libcds. В реализацию я углубляться здесь не буду, — это просто взгляд извне, взгляд со стороны пользователя библиотеки.

Библиотека libcds имеет свою точку зрения на многие известные структуры данных. Отчасти это объясняется целевой областью – lock-free структуры данных довольно минималистичны по набору предоставляемых методов, — отчасти желанием выйти за ограничения и решения стандартной библиотеки STL. Что из этого получилось – решать пользователям libcds.

Кому интересно – добро пожаловать под кат

Я надеюсь, что эта статья станет началом цикла заметок о lock-free структурах данных. Я хочу поделиться с хабрасообществом своим опытом, наблюдениям и размышлениями о том, что такое lock-free структуры данных, как их реализовывать, подходят ли концепции контейнеров стандартной библиотеки STL к lock-free контейнерам, и когда стоит (и стоит ли вообще) применять lock-free структуры данных.

Как я упоминал в своих предыдущих заметках, основными трудностями при реализации lock-free структур данных являются ABA-проблема и удаление памяти. Я разделяю эти две проблемы, хоть они и связаны: дело в том, что существуют алгоритмы, решающие только одну из них.
В этой статье я дам обзор известных мне методов безопасного удаления памяти (safe memory reclamation) для lock-free контейнеров. Демонстрировать применение того или иного метода я буду на классической lock-free очереди Майкла-Скотта [MS98].

На хабре уже было несколько статей про lock-free алгоритмы. Этот пост — это перевод статьи моего коллеги, которую мы планируем публиковать в нашем корпоративном блоге. По роду деятельности мы пишем огромное количество lock-free алгоритмов и структур данных, и этой статьей хочется показать, насколько это интересно и сложно одновременно.



Эта статья во многом похожа на эту статью, но в той статье рассматриваются не все проблемы, с которыми можно столкнуться, разрабатывая lock-free структуры данных, и уделяется очень мало внимания решению этих проблем. В этой статье хочется детально остановиться на некоторых решениях, которые мы используем в реальной реализации lock-free структур данных в нашем продукте, и больше внимания уделить оценке производительности.

Волею судеб мне довелось разбираться с организацией многозадачности, точнее псевдо-многозадачности, поскольку задачи делят время на одном ядре процессора. Я уже несколько раз встречала на хабре статьи по данной теме, и мне показалось, что данная тема сообществу интересна, поэтому я позволю себе внести свою скромную лепту в освещение данного вопроса.
Сначала я попытаюсь рассказать о типах многозадачности (кооперативной и вытесняющей). Затем перейду к принципам планирования для вытесняющей многозадачности. Рассказ рассчитан скорее на начинающего читателя, который хочет разобраться, как работает многозадачность на уровне ядра ОС. Но поскольку все будет сопровождаться примерами, которые можно скомпилировать, запустить, и с которыми при желании можно поиграться, то, возможно, статья заинтересует и тех, кто уже знаком с теорией, но никогда не пробовал планировщик “на вкус”. Кому лень читать, может сразу перейти к изучению кода, поскольку код примеров будет взят из нашего проекта.
Ну, и многопоточные котики для привлечения внимания.