Впервые вижу подобный ассортимент в бьюти-заведении

#meme про эскалатор

#prog

Хайлайты из #rust:

* Ошибки нереализации трейтов теперь умеют идентифицировать sealed trait и объяснять ошибку в их терминах.
* Добавили UniqueRc, который владеет данными и потому позволяет их менять, но при этом может быть сконвертирован по ссылке в rc::Weak и по значению в Rc. Этот тип позволяет проще создавать циклические структуры, и, в отличие от Rc::new_cyclic, работает в случае, если "конструктор" может зафейлиться.
* Методы ptr_eq у счётчиков ссылок теперь игнорируют метаданные указателей (читай, Arc<dyn Trait> сравнивает только указатели на данные, но не vtable).
* Ускорили .step_by() на диапазонах чисел.
* rustdoc: Allow whitespace as path separator like double colon. TL;DR: теперь можно при поиске в rustdoc использовать vec push вместо vec::push .

#prog #meme про Бога

DDD - downgrade-driven debugging
"Видишь баг - откатись на версию, на которой все работало"

платно.

#shit

Лайфхак: если вам стыдно что-то выкладывать — всегда можно соврать, что это предложка

#prog #rust #article

Rust fact vs. fiction: 5 Insights from Google's Rust journey in 2022

Особенно интересен первый пункт:

> Rumor 1: Rust takes more than 6 months to learn – Debunked!

Based on our studies, more than 2/3 of respondents are confident in contributing to a Rust codebase within two months or less when learning Rust. Further, a third of respondents become as productive using Rust as other languages in two months or less. Within four months, that number increased to over 50%. Anecdotally, these ramp-up numbers are in line with the time we’ve seen for developers to adopt other languages, both inside and outside of Google.

#prog #ml #meme

#prog #article

Making Badger Crash Resilient with ALICE

Правильно манипулировать файлами — довольно нетривиальная задача. Из-за кеширования операций записи порядок, в котором операции над файлом физически применяются к данным на диске, не обязательно совпадает с порядком, в котором они записаны в исходном коде. Обычно это не является проблемой, потому что в конечном счёте все эти операции когда-то проходят.

Тем не менее, если в промежутке между их применениями происходит крах операционной системы, файлы могут оказаться в не консистентном состоянии и привести к потере данных или, ещё хуже, к невозможности запустить программу без ошибок. По настоящему надёжный софт должен быть устойчив к подобного рода проблемам. В особенности это ожидается от баз данных — если программа манипулирует твоими данными в больших количествах, то лучше бы эту информацию не терять.

Для обнаружения подобных ситуаций есть инструмент ALICE, представленный в папире All File Systems Are Not Created Equal. Этот инструмент при запуске программы пользователя записывает системные вызовы, трогающие файловую систему, а затем анализирует их, находит переупорядочивания, которые могут привести к проблемам при крашах, и проверяет при помощи предоставленного пользователем чекера, что состояния файлов, вызванные этими переупорядочиваниями, не влияют на работоспособность программы.

Автор статьи рассказал об этих проблемах, об ALICE и об опыте применения ALICE к Badger, key-value хранилища, используемого как фундамент базы данных Dgraph. Инструмент помог выявить две ранее не обнаруженные проблемы, связанные с устойчивостью к крашам, которые были устранены [1] [2].

(thanks @lazerate)

Крутые настолочки в музее истории холодной войны.