Существует две фундаментальные стратегии: обработка исправимых ошибок (исключения, коды возврата по ошибке, функции-обработчики) и неисправимых (assert(), abort()). В каких случаях какую стратегию лучше использовать?

Веб-разработчики знают, как легко разрастаются размеры веб-страниц. Но загрузка страницы — это не просто передача байтов по проводу. Когда браузер загрузил скрипты, ему нужно их отпарсить, интерпретировать и запустить. В статье мы внимательно рассмотрим эту фазу и узнаем, почему она может стать причиной замедления запуска вашего приложения и как это исправить.

Попытка заглянуть вглубь hashCode() привела к спелеологическому путешествию по исходному коду JVM, с рассмотрением структуры объектов и привязанной блокировки (biased locking), а также удивительных последствий для производительности, связанных с использованием hashCode() по умолчанию.

К сожалению, у меня нет опыта работы с микросервисами, но около года назад я очень активно интересовался этой темой и изучил все источники информации, какие смог найти. Я просмотрел несколько выступлений на конференциях, прочитал несколько статей очень авторитетных и опытных специалистов вроде Мартина Фаулера, Фреда Джорджа, Эдриана Кокрофта и Криса Ричардсона, чтобы как можно больше узнать о микросервисах. Эта статья — результат моих изысканий.

С самого начала истории интернета мы нуждались в стилях для наших сайтов. Многие годы нам для этого служил CSS, развивавшийся в своём темпе. И здесь мы рассмотрим историю его развития.

Думаю, все согласятся с таким определением: CSS используется для описания представления документа, написанного на языке разметки. Также ни для кого не будет новостью, что за время развития CSS стал довольно мощным средством и что для использования в команде нужны дополнительные инструменты.

Занимаясь программированием рендеринга графики, мы живём в мире, в котором обязательны низкоуровневые оптимизации, чтобы добиться GPU-фреймов длиной 30 мс. Для этого мы используем различные методики и разработанные с нуля новые проходы рендеринга с повышенной производительностью (атрибуты геометрии, текстурный кеш, экспорт и так далее), GPR-сжатие, скрывание задержки (latency hiding), ROP…

В сфере повышения производительности CPU в своё время применялись разные трюки, и примечательно то, что сегодня они используются для современных видеокарт ради ускорения вычислений ALU (Низкоуровневая оптимизация для AMD GCN, Быстрый обратный квадратный корень в Quake).


Быстрый обратный квадратный корень в Quake

Но в последнее время, особенно в свете перехода на 64 бита, я заметил рост количества неоптимизированного кода, словно в индустрии стремительно теряются все накопленные ранее знания. Да, старые трюки вроде быстрого обратного квадратного корня на современных процессорах контрпродуктивны. Но программисты не должны забывать о низкоуровневых оптимизациях и надеяться, что компиляторы решат все их проблемы. Не решат.

Эта статья — не исчерпывающее хардкорное руководство по железу. Это всего лишь введение, напоминание, свод базовых принципов написания эффективного кода для CPU. Я хочу «показать, что низкоуровневое мышление сегодня всё ещё полезно», даже если речь пойдёт о процессорах, которые я мог бы добавить.

В статье мы рассмотрим кеширование, векторное программирование, чтение и понимание ассемблерного кода, а также написание кода, удобного для компилятора.

У Git есть строгие обязательства по обратной совместимости: многие продвинутые возможности скрыты за разнообразными опциями, а не применяются как поведение по умолчанию. К счастью, Git также поддерживает и алиасы, так что вы можете создавать свои собственные команды, которые делают всю характерную для Git магию. Под катом — подборка полезных (или как минимум забавных) алиасов, определённых в моём .gitconfig.

Здесь описаны мои исследования, как сделать ревизию кода в команде более приятным занятием, которое может дать новый опыт всем участникам. У нас полностью географически распределённая команда, все коммуникации выполняются через интернет, и зачастую асинхронно. Мы используем Trello для описания возможностей продуктов, поодиночке создаём код, отправляем в GitHub пулл-реквесты, а также пользуемся встроенной в GitHub функцией их ревью. Это отличается от просмотра кода лицом к лицу в офисе и даже по видеочату.

Если не подходить к делу всерьёз, то асинхронная и письменная ревизия кода может стать причиной катастрофы в команде, приведя к ухудшению взаимодействия и сотрудничества. Но если все участники будут стараться делать всё хорошо, то такой подход может работать очень эффективно.

В последнее время мне встречалось немало статей, в которых не самым удачным для меня образом продвигается свежий сборщик мусора в Go. Некоторые из статей написали разработчики самого языка, и их утверждения намекали на радикальный прорыв в технологии сборки мусора.

Вот первичный анонс о внедрении нового сборщика, датированный августом 2015-го:

В Go создаётся сборщик мусора (GC) не только для 2015 года, но и для 2025-го, и ещё дальше… Сборщик в Go 1.5 возвещает о наступлении будущего, в котором паузы на сборку больше не являются барьером для перехода на безопасный язык. Это будущее, в котором приложения без труда масштабируются вместе с оборудованием, и по мере роста мощности оборудования сборщик мусора больше не является сдерживающим фактором при создании более качественного, масштабируемого ПО. Go — хороший язык для использования как минимум в ближайший десяток лет.

Создатели утверждают, что они не просто решили проблему пауз на сборку мусора, а пошли куда дальше:

Одним из высокоуровневых способов решения проблем с производительностью является добавление GC-настроек (knobs), по одной на каждую проблему. Программист может менять их, подбирая наилучшую комбинацию для своего приложения. Недостатком этого подхода является то, что при внедрении каждый год одной-двух новых настроек через десять лет придётся законодательно регулировать труд людей, которые будут менять эти настройки. Go не пошёл по этому пути. Вместо кучи настроек мы оставили одну и назвали её GOGC.

Более того, освободившись от бремени поддержки десятков настроек, разработчики могут сосредоточиться на улучшении runtime’а приложения.

Не сомневаюсь, что многие пользователи Go были просто счастливы получить новый подход к runtime’у в Go. Но у меня есть претензии к этим заявлениям: они выглядят как недостоверный маркетинговый булшит. А поскольку они раз за разом воспроизводятся в Сети, пришло время подробно с ними разобраться.

Пожалуй, будет достаточно справедливо сказать, что JavaScript — самая важная современная технология в разработке программного обеспечения. Для многих из тех, кто изучал языки программирования, компиляторы и виртуальные машины, всё ещё удивителен тот факт, что при всей своей элегантности с точки зрения структуры языка JavaScript не слишком хорошо оптимизируем с точки зрения компилирования и не может похвастаться замечательной стандартной библиотекой. В зависимости от того, кто ваш собеседник, вы можете неделями перечислять недоработки в JavaScript и всё равно обнаружите какую-то странность, о которой ещё не слышали. Но несмотря на очевидные недостатки, сегодня JavaScript является ключевой технологией в вебе, идет к доминированию в серверной/облачной сфере (благодаря Node.js), а также проникает в интернет вещей.

PHP — это программное обеспечение, написанное на языке С. Кодовая база PHP содержит около 800 тысяч строк кода и в седьмой версии была существенно переработана.

В этой статье мы рассмотрим, что изменилось в движке Zend седьмой версии по сравнению с пятой, а также разберёмся, как можно эффективно использовать внутренние оптимизации. В качестве исходной точки возьмём PHP 5.6. Зачастую многое зависит от того, как те или иные вещи написаны и представлены движку. При написании критически важного кода необходимо уделять внимание его производительности. Изменив несколько мелочей, вы можете сильно ускорить работу движка, зачастую без ущерба для других аспектов вроде читабельности кода или управления отладкой. Свои рассуждения я докажу с помощью профилировщика Blackfire.

Всё началось, как и многие другие расследования, с баг-репорта.

Название отчёта было довольно простым: «При HTTP-подключении iter_content медленно работает с чанками большого размера». Подобное название немедленно включило у меня в голове сирену по двум причинам. Во-первых, довольно сложно определить, что здесь означает «медленно»? Насколько медленно? Насколько велик «большой размер»? Во-вторых, если бы описанное проявлялось действительно серьёзно, то мы бы об этом уже знали. Метод iter_content используется давно, и если бы он существенно притормаживал в распространённом пользовательском режиме, то мимо нас такая информация не прошла бы.

Если программист хорошо знаком только с высокоуровневыми языками, например PHP, то ему не так просто освоить некоторые идеи, свойственные низкоуровневым языкам и критичные для понимания возможностей информационно-вычислительных процессов. По большей части причина в том, что в низко- и высокоуровневых языках мы решаем разные проблемы.

Но как можно считать себя профессионалом в каком-либо (высокоуровневом) языке, если даже не знаешь, как именно работает процессор, как он выполняет вычисления, эффективным ли способом? Сегодня автоматическое управление памятью становится главной проблемой в большинстве высокоуровневых языков, и многие программисты подходят к её решению без достаточной теоретической базы. Я уверен, что знание низкоуровневых процессов сильно помогает в разработке эффективных высокоуровневых программ.

Говорят, что нельзя полностью понять систему, пока не поймёшь её сбои. Ещё будучи студентом я ради забавы написал реализацию TCP, а потом несколько лет проработал в IT, но до сих пор продолжаю глубже и глубже изучать работу TCP — и его ошибки. Самое удивительное, что некоторые из этих ошибок проявляются в базовых вещах. И они неочевидны. В этой статье я преподнесу их как головоломки, в стиле Car Talk или старых головоломок Java. Как и любые другие хорошие головоломки, их очень просто воспроизвести, но решения обычно удивляют. И вместо того, чтобы фокусировать наше внимание на загадочных подробностях, эти головоломки помогают изучить некоторые глубинные принципы работы TCP.

В этой статье мы рассмотрим, как осуществляется приём пакетов на компьютерах под управлением ядра Linux, а также разберём вопросы мониторинга и настройки каждого компонента сетевого стека по мере движения пакетов из сети в приложения пользовательского пространства. Здесь вы найдёте много исходного кода, потому что без глубокого понимания процессов вы не сможете настроить и отслеживать сетевой стек Linux.

Также рекомендуем ознакомиться с иллюстрированным руководством на ту же тему, там есть поясняющие схемы и дополнительная информация.

CSS-шлюзом (CSS-lock) называется методика из адаптивного веб-дизайна, позволяющая не перепрыгивать от одного значения к другому, а переходить плавно, в зависимости от текущего размера области просмотра (viewport). Идею и одну из реализаций предложил Тим Браун в статье Flexible typography with CSS locks. Когда я пытался разобраться с его реализацией и создать свои варианты, мне с трудом удавалось понять, что именно происходит. Я выполнил много вычислений и подумал, что полезно будет объяснить другим всю эту математику.

В статье я опишу саму методику, её ограничения и лежащую в её основе математику. Не волнуйтесь: там в основном одни сложения и вычитания. К тому же я постарался всё разбить на этапы и украсил их графиками.

JSON — это стандарт де-факто, когда заходит речь о (де)сериализации, обмене данными в сети и мобильной разработке. Но насколько хорошо вы знакомы с JSON? Все мы читаем спецификации и пишем тесты, испытываем популярные JSON-библиотеки для своих нужд. Я покажу вам, что JSON — это идеализированный формат, а не идеальный, каким его многие считают. Я не нашёл и двух библиотек, ведущих себя одинаково. Более того, я обнаружил, что крайние случаи и зловредная полезная нагрузка могут привести к багам, падениями и DoS, в основном потому, что JSON-библиотеки основаны на спецификациях, которые со временем развиваются, что оставляет многие вещи плохо или вообще не задокументированными.

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.

В этой статье мы подробно рассмотрим оптимизацию в виртуальной машинe в PHP 7 (виртуальной машине Zend). Сначала коснёмся теории трамплинов вызовов функций, а затем узнаем, как они работают в PHP 7. Если вы хотите полностью во всём разобраться, то лучше иметь хорошее представление о работе виртуальной машины Zend. Для начала можете почитать, как устроена ВМ в PHP 5, а здесь мы поговорим о ВМ PHP 7. Хотя она и была переработана, но действует практически так же, как и в PHP 7. Поэтому если вы разберётесь в ВМ PHP 5, то разобраться с ВМ PHP 7 не составит никакого труда.

PHP — это скриптовый язык, который по умолчанию компилирует те файлы, которые вам нужно запустить. Во время компилирования он извлекает опкоды, исполняет их, а затем немедленно уничтожает. PHP был так разработан: когда он переходит к выполнению запроса R, то «забывает» всё, что было выполнено в ходе запроса R-1.

Очень маловероятно, что на production-серверах PHP-код изменится между выполнением нескольких запросов. Так что можно считать, что при компилированиях всегда считывается один и тот же исходный код, а значит и опкод будет точно таким же. И если извлекать его для каждого скрипта, то получается бесполезная трата времени и ресурсов.