🔵 عنوان مقاله
Go's Support for Valgrind Instrumentation
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله درباره پشتیبانی آزمایشی Go از Valgrind است؛ چارچوبی که با ابزارهایی مانند Memcheck، Helgrind، DRD، Cachegrind، Callgrind و Massif برای پروفایلینگ و یافتن خطاهای حافظه و همزمانی به‌کار می‌رود. با این پشتیبانی، برنامه‌های Go می‌توانند به شکل عمیق‌تری پایش شوند—به‌ویژه در مرزهای cgo—و علاوه بر ابزارهای داخلی مانند pprof و race detector، گزینه‌های تشخیصی بیشتری در اختیار دارند. بااین‌حال، به دلیل سربار اجرایی بالا و ماهیت آزمایشی، نتایج ممکن است شامل خطا یا مثبت کاذب باشد و بهتر است با بیلدهای دیباگ و بارهای کاری کنترل‌شده استفاده شود. این قابلیت مکمل ابزارهای بومی Go است و جایگزین آن‌ها محسوب نمی‌شود.
#Go #Valgrind #Instrumentation #Profiling #MemoryLeaks #Concurrency #Performance #Debugging
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/174628/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
Go's Support for Valgrind Instrumentation
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله درباره پشتیبانی آزمایشی Go از Valgrind است؛ چارچوبی که با ابزارهایی مانند Memcheck، Helgrind، DRD، Cachegrind، Callgrind و Massif برای پروفایلینگ و یافتن خطاهای حافظه و همزمانی به‌کار می‌رود. با این پشتیبانی، برنامه‌های Go می‌توانند به شکل عمیق‌تری پایش شوند—به‌ویژه در مرزهای cgo—و علاوه بر ابزارهای داخلی مانند pprof و race detector، گزینه‌های تشخیصی بیشتری در اختیار دارند. بااین‌حال، به دلیل سربار اجرایی بالا و ماهیت آزمایشی، نتایج ممکن است شامل خطا یا مثبت کاذب باشد و بهتر است با بیلدهای دیباگ و بارهای کاری کنترل‌شده استفاده شود. این قابلیت مکمل ابزارهای بومی Go است و جایگزین آن‌ها محسوب نمی‌شود.
#Go #Valgrind #Instrumentation #Profiling #MemoryLeaks #Concurrency #Performance #Debugging
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/174628/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
❤3
🔵 عنوان مقاله
How to Reproduce and Fix an I/O Data Race with Go and DTrace
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله نویسنده با یک باگ مبهم روبه‌رو می‌شود که فقط در CI رخ می‌دهد: یک data race در سطح I/O فایل‌ها که باعث شکست گهگاه تست‌ها می‌شود. چون این رقابت در مرز فایل‌سیستم رخ می‌دهد و نه در حافظه مشترک، ابزار race detector در Go آن را تشخیص نمی‌دهد. برای بازتولید محلی، نویسنده شرایط شبیه CI را ایجاد می‌کند: اجرای تکراری تست‌ها، افزایش همزمانی، و ایجاد تنوع زمانی تا ترتیب‌های نادری که خطا را می‌سازند آشکار شوند. با استفاده از DTrace و رصد فراخوانی‌های سیستمی مانند open، write، fsync و rename، الگوی واقعی آشکار می‌شود: خواندن فایل همزمان با نوشتن/حذف جزئی یا قبل از تحویل اتمی محتوا.
راهکار با اتمی‌سازی و هماهنگ‌سازی است: نوشتن در فایل موقت و سپس os.Rename برای تحویل اتمی، افزودن fsync در نقاط لازم، و در صورت نیاز قفل/کانال برای سریال‌سازی دسترسی به مسیرهای مشترک. در تست‌ها نیز از t.TempDir() برای جداسازی حالت، پرهیز از تکیه بر mtime، و اتکا به سیگنال‌های قطعی به‌جای تأخیرهای زمانی استفاده می‌شود. نتیجه، حذف flaky بودن در CI و همگرایی رفتار محلی و CI است؛ و درس اصلی اینکه برای رقابت‌های I/O باید به ابزارهای ردیابی سطح سیستم تکیه کرد و پروتکل I/O را صریح و اتمی طراحی نمود.
#Go #DTrace #Concurrency #CI #Filesystem #Testing #Debugging #RaceCondition
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/175360/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
How to Reproduce and Fix an I/O Data Race with Go and DTrace
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله نویسنده با یک باگ مبهم روبه‌رو می‌شود که فقط در CI رخ می‌دهد: یک data race در سطح I/O فایل‌ها که باعث شکست گهگاه تست‌ها می‌شود. چون این رقابت در مرز فایل‌سیستم رخ می‌دهد و نه در حافظه مشترک، ابزار race detector در Go آن را تشخیص نمی‌دهد. برای بازتولید محلی، نویسنده شرایط شبیه CI را ایجاد می‌کند: اجرای تکراری تست‌ها، افزایش همزمانی، و ایجاد تنوع زمانی تا ترتیب‌های نادری که خطا را می‌سازند آشکار شوند. با استفاده از DTrace و رصد فراخوانی‌های سیستمی مانند open، write، fsync و rename، الگوی واقعی آشکار می‌شود: خواندن فایل همزمان با نوشتن/حذف جزئی یا قبل از تحویل اتمی محتوا.
راهکار با اتمی‌سازی و هماهنگ‌سازی است: نوشتن در فایل موقت و سپس os.Rename برای تحویل اتمی، افزودن fsync در نقاط لازم، و در صورت نیاز قفل/کانال برای سریال‌سازی دسترسی به مسیرهای مشترک. در تست‌ها نیز از t.TempDir() برای جداسازی حالت، پرهیز از تکیه بر mtime، و اتکا به سیگنال‌های قطعی به‌جای تأخیرهای زمانی استفاده می‌شود. نتیجه، حذف flaky بودن در CI و همگرایی رفتار محلی و CI است؛ و درس اصلی اینکه برای رقابت‌های I/O باید به ابزارهای ردیابی سطح سیستم تکیه کرد و پروتکل I/O را صریح و اتمی طراحی نمود.
#Go #DTrace #Concurrency #CI #Filesystem #Testing #Debugging #RaceCondition
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/175360/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
🔵 عنوان مقاله
The Concurrency Conundrum: A Story of Curiosity and Code
🟢 خلاصه مقاله:
**این مقاله داستان برخورد با یک مشکل رایج در همزمانی است: سرویس ظاهراً سالمی که زیر بار گاهی قفل می‌کرد و درخواست‌ها معطل می‌ماندند. با افزودن لاگ‌های ساخت‌یافته، ابزارهای رهگیری و یک تست حداقلیِ قابل‌بازتولید، ریشه مشخص شد: ترتیب‌گیری نادرست قفل‌ها و بخش‌های بحرانی طولانی که به بن‌بست و گاهی رقابت در دسترسی به متغیرها منجر می‌شد. راه‌حل با تعریف نظم ثابت در ترتیب اخذ قفل‌ها، جایگزینی قفل سراسری با قفل‌های ریزدانه و read-write، کوچک‌کردن بخش‌های بحرانی و پرهیز از I/O زیر قفل، به‌کارگیری try-lock با backoff و timeout، و در مسیرهای پرتردد، حرکت به سمت پیام‌محوری به‌جای وضعیت مشترک اجرا شد. سپس با Thread Sanitizer و ابزارهای تشخیص بن‌بست در CI، تست‌های تنشی و مبتنی بر ویژگی، و سنجه‌های مربوط به تراکم قفل، سامانه سخت‌جان‌تر شد. جمع‌بندی: مدل همزمانی را ساده نگه دارید، داده‌های نامتغیر و عملیات idempotent را ترجیح دهید، از سازوکارهای سطح‌بالا استفاده کنید، و ترتیب قفل‌ها و ناوردایی‌ها را مستند و پایش‌پذیر کنید.
#Concurrency #Locking #Deadlock #RaceConditions #Multithreading #Debugging #SoftwareEngineering #Reliability
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/176333/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
The Concurrency Conundrum: A Story of Curiosity and Code
🟢 خلاصه مقاله:
**این مقاله داستان برخورد با یک مشکل رایج در همزمانی است: سرویس ظاهراً سالمی که زیر بار گاهی قفل می‌کرد و درخواست‌ها معطل می‌ماندند. با افزودن لاگ‌های ساخت‌یافته، ابزارهای رهگیری و یک تست حداقلیِ قابل‌بازتولید، ریشه مشخص شد: ترتیب‌گیری نادرست قفل‌ها و بخش‌های بحرانی طولانی که به بن‌بست و گاهی رقابت در دسترسی به متغیرها منجر می‌شد. راه‌حل با تعریف نظم ثابت در ترتیب اخذ قفل‌ها، جایگزینی قفل سراسری با قفل‌های ریزدانه و read-write، کوچک‌کردن بخش‌های بحرانی و پرهیز از I/O زیر قفل، به‌کارگیری try-lock با backoff و timeout، و در مسیرهای پرتردد، حرکت به سمت پیام‌محوری به‌جای وضعیت مشترک اجرا شد. سپس با Thread Sanitizer و ابزارهای تشخیص بن‌بست در CI، تست‌های تنشی و مبتنی بر ویژگی، و سنجه‌های مربوط به تراکم قفل، سامانه سخت‌جان‌تر شد. جمع‌بندی: مدل همزمانی را ساده نگه دارید، داده‌های نامتغیر و عملیات idempotent را ترجیح دهید، از سازوکارهای سطح‌بالا استفاده کنید، و ترتیب قفل‌ها و ناوردایی‌ها را مستند و پایش‌پذیر کنید.
#Concurrency #Locking #Deadlock #RaceConditions #Multithreading #Debugging #SoftwareEngineering #Reliability
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/176333/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
Wawandco
The Concurrency Conundrum: A Story of Curiosity and Code | Wawandco
Building a simple reservation system sounds easy—until concurrency steps in. As a product grows, naive checks break down. This post unpacks why atomicity isn’t enough, and how pessimistic vs. optimistic locking prevent overbooking at scale.
❤1👍1
🔵 عنوان مقاله
A look into how JavaScript source maps work
🟢 خلاصه مقاله:
خلاصه‌ای از ساخت‌وکار source map در JavaScript: کدی که در مرورگر اجرا می‌شود معمولاً پس از transpile، bundle و minify با کد اصلی تفاوت دارد. source map پلی است میان این دو تا بتوانید در DevTools مثل کد اصلی breakpoint بگذارید و خطاها را بخوانید. یک source map فایل JSONی است با فیلدهایی مثل version، file، sources، names، sourcesContent و یک رشته mappings که با Base64 VLQ فشرده شده و با بخش‌های دلتایی موقعیت‌های کد تولید‌شده را به سطر/ستون‌های فایل‌های اصلی (و در صورت وجود، نام‌ها) نگاشت می‌کند. ابزارهایی مثل TypeScript و Babel نگاشت را هنگام تبدیل می‌سازند، Webpack/Rollup/esbuild آن‌ها را ترکیب می‌کنند و Terser در مرحله minify این زنجیره را حفظ می‌کند؛ این همان chain شدن source map است. مرورگر از طریق دستور sourceMappingURL (فایل خارجی یا data URI) map را می‌خواند و با رعایت CORS آن را decode کرده و در DevTools نمایش و دیباگ را بر اساس کد اصلی ممکن می‌سازد؛ همچنین پلتفرم‌هایی مثل Sentry با دریافت map می‌توانند stack traceهای production را de-minify کنند. در عمل، به خاطر اندازه و حریم خصوصی، بهتر است در production از الگوهایی چون hidden-source-map یا nosources-source-map، میزبانی امن، و فشرده‌سازی/کش استفاده کنید. محدودیت‌ها شامل دقت ستونی ناقص در برخی تبدیل‌ها، کدهای dynamic/eval، ناسازگاری مسیرها و سوگیری‌های نگاشت است. بهترین رویه‌ها: فعال‌سازی map در تمام مراحل build، اعتبارسنجی در DevTools، اطمینان از CORS مناسب برای ابزار خطا، کنترل نسخه ابزارها و آزمون remap شدن خطاها در CI.
#JavaScript #SourceMaps #WebDev #Debugging #DevTools #Bundlers #Performance
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/176649/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
A look into how JavaScript source maps work
🟢 خلاصه مقاله:
خلاصه‌ای از ساخت‌وکار source map در JavaScript: کدی که در مرورگر اجرا می‌شود معمولاً پس از transpile، bundle و minify با کد اصلی تفاوت دارد. source map پلی است میان این دو تا بتوانید در DevTools مثل کد اصلی breakpoint بگذارید و خطاها را بخوانید. یک source map فایل JSONی است با فیلدهایی مثل version، file، sources، names، sourcesContent و یک رشته mappings که با Base64 VLQ فشرده شده و با بخش‌های دلتایی موقعیت‌های کد تولید‌شده را به سطر/ستون‌های فایل‌های اصلی (و در صورت وجود، نام‌ها) نگاشت می‌کند. ابزارهایی مثل TypeScript و Babel نگاشت را هنگام تبدیل می‌سازند، Webpack/Rollup/esbuild آن‌ها را ترکیب می‌کنند و Terser در مرحله minify این زنجیره را حفظ می‌کند؛ این همان chain شدن source map است. مرورگر از طریق دستور sourceMappingURL (فایل خارجی یا data URI) map را می‌خواند و با رعایت CORS آن را decode کرده و در DevTools نمایش و دیباگ را بر اساس کد اصلی ممکن می‌سازد؛ همچنین پلتفرم‌هایی مثل Sentry با دریافت map می‌توانند stack traceهای production را de-minify کنند. در عمل، به خاطر اندازه و حریم خصوصی، بهتر است در production از الگوهایی چون hidden-source-map یا nosources-source-map، میزبانی امن، و فشرده‌سازی/کش استفاده کنید. محدودیت‌ها شامل دقت ستونی ناقص در برخی تبدیل‌ها، کدهای dynamic/eval، ناسازگاری مسیرها و سوگیری‌های نگاشت است. بهترین رویه‌ها: فعال‌سازی map در تمام مراحل build، اعتبارسنجی در DevTools، اطمینان از CORS مناسب برای ابزار خطا، کنترل نسخه ابزارها و آزمون remap شدن خطاها در CI.
#JavaScript #SourceMaps #WebDev #Debugging #DevTools #Bundlers #Performance
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/176649/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
Do more with less. | Polar Signals
The Inner Workings of JavaScript Source Maps
A deep dive into how JavaScript source maps work under the hood, with examples showing how all the pieces fit together.
👍1