В предыдущей статье я описал векторные языки и их ключевые отличия от обычных языков. На коротких примерах я постарался показать, как эти особенности позволяют реализовывать алгоритмы необычным образом, кратко и с высоким уровнем абстракции. В силу своей векторной природы такие языки идеально присоблены для обработки больших данных и в качестве доказательства в этой статье я полностью реализую на векторном языке простой SQL интерпретатор. А чтобы продемонстрировать, что программист на векторном языке может писать на векторном языке на любом языке, я реализую тот же самый интерпретатор на Rust. Преимущества векторного подхода столь велики, что даже интерпретатор в интерпретаторе сможет обработать select с группировкой таблицы в 100 миллионов строк за полминуты.

Здравствуйте, меня зовут Сергей, я работаю JavaScript-программистом, и я - буддист. Но совсем не такой, каким вы меня только что представили. Наверняка, при прочтении слова "буддист", в вашей голове всплывает либо образ улыбчивого азиата в оранжевом одеянии, либо образ безработного хиппи-вегана, путешествующего по Индии, занимающегося йогой и ищущего "просветления" в сомнительных религиозных практиках. Так вот, я ни тот, и ни другой. Так кто же я? Чтобы ответить на этот вопрос, нужно для начала поближе познакомиться с историей буддизма.

Около трех с половиной тысяч лет назад Древняя Индия была завоевана ариями - одним из индоевропейских племен, пришедшем в Индию с предгорий Кавказа через территорию современного Ирана. Немного отклонившись от основной темы поста, скажу, что с этим завоеванием связано много интересных фактов. Именно потому, что кроме Индии эти племена завоевали также территории Европы и Ирана, все европейские, персидский и индийские языки родственны друг другу и входят в одну языковую семью. Вы же понимаете санскритское слово "веды" без перевода, верно? И именно по названию места происхождения этих племен в английском языке европеоидная раса называется caucasian race. А также именно по названию этого племени французский граф Жозев Артюр де Гобино дал имя своей печально известной расовой теории, позже популяризованной и претворенной в жизнь Адольфом Гитлером. Но давайте вернемся назад к нашей теме.

Любой программист знает, что теоретически он может внести свой посильный вклад в развитие Linux ядра. С другой стороны, подавляющее большинство уверено, что занимаются этим исключительно небожители, а процесс контрибьюта в ядро настолько сложен и запутан, что обычному человеку разобраться в нём нет никакой возможности. А значит, и надобности.
Сегодня мы попробуем развеять эту легенду и покажем, как абсолютно любой инженер при наличии достойной идеи, воплощённой в коде, может предложить ее на рассмотрение Linux community для включения в ядро.

Это перевод статьи Алексея Шипилёва «Do It Yourself (OpenJDK) Garbage Collector», публикуется с согласия автора. О любых опечатках и других багах сообщайте в личку — мы их поправим.

Процесс создания чего-нибудь в рантайме языка — весёлое упражнение. По крайней мере, создание первой версии! Построить надежную, высокопроизводительную, устойчивую к отказам подсистему рантайма, поведение которой можно удобно наблюдать и отлаживать — очень, очень сложная задача.

Сделать простой сборщик мусора — обманчиво просто, и вот этим хочется заняться в данной статье. Роман Кеннке на FOSDEM 2019 сделал доклад и демо под названием «Пишем GC за 20 минут», используя более раннюю версию этого патча. Несмотря на то, что реализованный там код многое демонстрирует и обильно откомментирован, ощущается необходимость в хорошем высокоуровневом описании происходящего — именно так и появилась эта статья.

Базовое понимание работы сборщиков мусора сильно поможет в понимании написанного здесь. В статье будут использоваться специфика и идеи в конкретной реализации HotSpot, но вводного курса по конструированию GC здесь не будет. Возьмите GC Handbook и прочитайте первые главы про самые основы GC, а ещё быстрей позволит начать статья на Википедии.

Использование Istio+Kiali для запуска и визуализации Canary деплоя

Статьи этого цикла

1. Canary Deployment в Kubernetes #1: Gitlab CI
2. Canary Deployment в Kubernetes #2: Argo Rollouts
3. (эта статья)
4. Canary Deployment с Jenkins-X, Istio и Flagger

И вот мы в третий раз завершили конкурс IT-статей «ТехноТекст». 2020 год получился безумным необычным: довольно трудным, изоляционным, дистанционным, но притом вполне айтишным. В этом смысле конкурс статей о технологиях, придуманный контент-студией Хабра, не только уникален, но и показателен. Подробности о его итогах под катом. 

• как жить в мире, в котором среднестатистический инвестор паевого фонда получает доходность хуже рынка (купить рыночный портфель, то есть индекс);
• какие инструменты позволяют купить индексный портфель в один клик (биржевые фонды, они же ETF'ы);
• насколько эффективным может быть рынок, и как быстро новая информация отражается в цене акций (эффективность пугающая: рынок расследует космические катастрофы за несколько минут);
• если не покупать индекс, то можно ли заработать на фондовом рынке по-другому (можно, если вы помогаете остальным преодолевать рыночные трения);
• как автор инвестирует собственные деньги и копит на пенсию (всё скучно: индексные фонды).

• как оценить, насколько успешен портфельный управляющий (посчитать связь доходности портфеля с доходностью рынка);
• кто такая «альфа», и почему все её ищут (доход, превышающий обычную премию за систематический риск);
• какой из участвовавших в сравнении фондов российских акций показал лучший результат (личный портфель автора!);
• какой фокус позволил автору заработать «альфу» (ставка на конкретный систематический риск, который не видит наивная модель).

• как составить оптимальный с точки зрения риска и доходности портфель, не углубляясь в суровую математику (посмотреть на рыночную капитализацию активов);
• как заработать что-то сверх безрисковой процентной ставки (взять на себя риск и на дистанции заработать премию за этот риск);
• любой ли риск вознаграждается премией (нет, только систематический);
• от чего зависит ожидаемая будущая доходность отдельной акции (главным образом, от ковариации со всем рынком);
• сколько зарабатывали инвесторы в рынок акций США (порядка 7–9% в год сверх безрисковой ставки);
• почему так много (возможно, люди не полностью рациональны и преувеличивают рискованность акций);
• можно ли предсказать будущую доходность рынка акций (скорее всего, нет);
• как осадить трейдера на коктейльной вечеринке (спросить, какой у него Шарп).