Привет!
Напоминаем, что у нас уже открыт предзаказ на долгожданную книгу о языке Kotlin из знаменитой серии Big Nerd Ranch Guides. Сегодня мы решили предложить вашему вниманию перевод статьи, рассказывающей о корутинах Kotlin и о правильной работе с потоками в Android. Тема обсуждается очень активно, поэтому для полноты картины также рекомендуем посмотреть эту статью с Хабра и этот подробный пост из блога компании Axmor Software.
Читать полностью »
Публикую на Хабр оригинал статьи, перевод которой размещен в корпоративном блоге.
Необходимость делать что-то асинхронно, не дожидаясь результат здесь и сейчас, или разделять большую работу между несколькими выполняющими ее единицами была и до появления компьютеров. С их появлением такая необходимость стала очень ощутимой. Сейчас, в 2019, набирая эту статью на ноутбуке с 8 ядерным процессором Intel Core, на котором параллельно этому работает не одна сотня процессов, а потоков и того больше. Рядом, лежит уже немного потрепанный, купленный пару лет назад телефон, у него на борту 8 ядерный процессор. На тематических ресурсах полно статей и видео, где их авторы восхищаются флагманскими смартфонами этого года куда ставят 16ти-ядерные процессоры. MS Azure предоставляет менее чем за 20$/час виртуальную машину со 128 ядерным процессором и 2 TB RAM. К сожалению невозможно извлечь максимум и обуздать эту мощь не умея управлять взаимодействием потоков.
Читать полностью »
Здравствуйте, коллеги!
Статья, перевод которой мы предлагаем сегодня, в очередной раз напоминает о важности нестареющей книги "Java Concurrency in practice" под авторством Брайана Гёца (Brian Goetz).
Даты комментариев к этой статье в оригинале подсказывают, что автор обновляет и заново публикует ее не в первый раз. Поэтому мы позволили себе также обновить ссылку на упоминаемую в статье книгу Рауля-Габриэля Урма, Марио Фуско и Алана Майкрофта, которая выходила в издательстве «Manning» под названием «Java 8 in Action». У нас готовится перевод нового издания под названием «Modern Java». Но пока давайте поговорим о классике. Вы приглашаетесь под кат.
Читать полностью »
Давайте посмотрим как устроено конкурентное и параллельное программирование в .Net, на примере проблемы обедающих философов. План такой, от синхронизации потоков/процессов, до модели акторов (в следующих частях). Статья может быть полезна для первого знакомства или для того, чтобы освежить свои знания.
Зачем вообще уметь это? Транзисторы достигают своего минимального размера, закон Мура упирается в ограничение скорости света и поэтому рост наблюдается в количестве, транзисторов можно делать больше. При этом количество данных растет, а пользователи ожидают немедленной реакции систем. В такой ситуации "обычное" программирование, когда у нас один выполняющий поток, уже не эффективно. Нужно как-то решать проблему одновременного или конкурентного выполнения. Причем, проблема эта существует на разных уровнях: на уровне потоков, на уровне процессов, на уровне машин в сети (распределенные системы). В .NET есть качественные, проверенные временем, технологии для быстрого и эффективного решения таких задач.
Из доклада старшего разработчика Сергея Мурылёва можно узнать о многопоточном ассоциативном контейнере для стандартной библиотеки, который разрабатывают в рамках WG21. Сергей рассказал о плюсах и минусах популярных решений этой задачи и о пути, выбранном разработчиками.
— Вы, наверное, уже догадались из названия, что сегодняшний доклад будет о том, как мы в рамках Рабочей группы 21 делали свой контейнер, похожий на std::unordered_map, но для многопоточной среды.Читать полностью »
Мы в компании всегда стремимся повысить сопровождаемость нашего кода, используя общепринятые практики, в том числе в вопросах многопоточности. Это не решает всех сложностей, которые приносит за собой постоянно растущая нагрузка, но упрощает поддержку — выигрывает и читаемость кода, и скорость разработки новых фич.
Сейчас у нас 47 000 пользователей ежедневно, около 30 серверов в production, 2 000 API запросов в секунду и ежедневные релизы. Сервис Miro развивается с 2011 года, и в текущей реализации пользовательские запросы обрабатываются параллельно кластером разнородных серверов.
В предыдущем посте я рассказал про то, как настроить и использовать php телеграм клиент madelineProto для парсинга постов. Но при использовании библиотеки я столкнулся с несколькими недостатками:
Поэтому решил создать два микросервиса на php для парсинга телеграм каналов, используя асинхронное расширение swoole. Теперь эти пакеты упрощают и ускоряют работу с telegram api (не путать с bot api) в нескольких моих проектах. Хочется поделится ими и услышать мнение других разработчиков.
Под катом расскажу об архитектуре, использовании разных областей видимости в swoole server и устранении последствий ошибок в сторонних библиотеках и внешних api. Ссылки на репозитории с исходным кодом и на тестовый сервер — в конце поста.
Читать полностью »
Dodo IS — глобальная система, которая помогает эффективно управлять бизнесом в Додо Пицце. Она закрывает вопросы по заказу пиццы, помогает франчайзи следить за бизнесом, улучшает эффективность сотрудников и иногда падает. Последнее — самое страшное для нас. Каждая минута таких падений приводит к потерям прибыли, недовольству пользователей и бессонным ночам разработчиков.
Но теперь мы спим лучше. Мы научились распознавать сценарии системного апокалипсиса и обрабатывать их. Ниже расскажу, как мы обеспечиваем стабильность системы.
Читать полностью »
Язык R на сегодняшний день является одним из мощнейших и многофункциональных инструментов для работы с данными, но как мы знаем практически всегда, в любой бочке мёда найдётся ложка дёгтя. Дело в том, что R по умолчанию является однопоточным.
Скорее всего достаточно длительное время вас это не будет беспокоить, и вы вряд ли будете задаваться этим вопросом. Но к примеру если вы столкнулись с задачей сбора данных из большого количества рекламных аккаунтов из API, например Яндекс.Директ, то вы значительно, как минимум в два — три раза, можете сократить время на сбор данных используя многопоточность.
Массивный и аппаратный параллелизм — горячие темы 21 века. Для этого есть несколько приятных причин и одна довольно печальная.
Две приятные причины: комбинация отличной работы GPU в играх и при этом их неожиданное побочное использования в глубоком обучении ИИ, поскольку там на аппаратном уровне реализован массивный параллелизм. Печальная причина в том, что скорость однопроцессорных систем с 2006 года упёрлась в законы физики. Нынешние проблемы с утечкой и тепловым пробоем резко ограничивают увеличение тактовой частоты, а классическое снижение напряжения теперь натыкается на серьёзные проблемы с квантовым шумом.
Конкурируя за внимание публики, производители процессоров пытаются впихнуть в каждый чип всё больше процессорных ядер, рекламируя теоретическую общую производительность. Также быстро растут усилия на конвейеризацию и спекулятивные методы выполнения, которые применяют многопоточность под капотом, чтобы видимый программисту одиночный процессор быстрее обрабатывал инструкции.
Читать полностью »
