🔵 عنوان مقاله
How Fast is Go? Simulating Millions of Particles on a Smart TV
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله با اجرای یک شبیهسازی بزرگ روی یک Smart TV نشان میدهد Go در عمل چقدر سریع است. نتیجه اصلی: شبیهسازی ۲.۵ میلیون ذره با نرخ ۶۰ فریمبرثانیه و همزمان ارسال داده با ۳۰ فریمبرثانیه به بیش از ۳۰۰ کلاینت (و احتمالاً تا حدود هزار) ممکن شده است. ترکیب کار محاسباتی سنگین و ارسال شبکه همزمان، توان Go در مدیریت بارهای بلادرنگ و استفاده مؤثر از همزمانی را نشان میدهد. با بهینهسازی تخصیص حافظه و استفاده از الگوهای همزمانی Go، تأثیر GC کم و تأخیر قابلپیشبینی باقی مانده و سیستم روی دستگاهی محدود مثل Smart TV نیز پایدار عمل میکند.
#Go #Golang #Performance #Concurrency #RealTime #SmartTV #Simulation #Scalability
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/174646/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
How Fast is Go? Simulating Millions of Particles on a Smart TV
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله با اجرای یک شبیهسازی بزرگ روی یک Smart TV نشان میدهد Go در عمل چقدر سریع است. نتیجه اصلی: شبیهسازی ۲.۵ میلیون ذره با نرخ ۶۰ فریمبرثانیه و همزمان ارسال داده با ۳۰ فریمبرثانیه به بیش از ۳۰۰ کلاینت (و احتمالاً تا حدود هزار) ممکن شده است. ترکیب کار محاسباتی سنگین و ارسال شبکه همزمان، توان Go در مدیریت بارهای بلادرنگ و استفاده مؤثر از همزمانی را نشان میدهد. با بهینهسازی تخصیص حافظه و استفاده از الگوهای همزمانی Go، تأثیر GC کم و تأخیر قابلپیشبینی باقی مانده و سیستم روی دستگاهی محدود مثل Smart TV نیز پایدار عمل میکند.
#Go #Golang #Performance #Concurrency #RealTime #SmartTV #Simulation #Scalability
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/174646/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
David Gerrells
how fast is go? simulating millions of particles on a smart tv
The challenge, simulate millions of particles in golang, multi-player enabled, cpu only, smart tv compatible.
🍾2
🔵 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
Practical Networking Patterns in Go
🟢 خلاصه مقاله:
** این بخش تازه از Go Optimization Guide مجموعهای از ۱۳ راهنما را ارائه میکند که به شکل عملی ساخت اپلیکیشنهای شبکهای مقیاسپذیر با Go را پوشش میدهند. محورهای اصلی شامل دستیابی به «همزمانی بسیار بالا»، الگوهای مدیریت اتصال، کنترل فشار، زمانبندی و لغو عملیات، همراه با بنچمارکگیری واقعگرایانه و عیبیابی مبتنی بر سنجهها، پروفایلینگ و تِرِیسینگ است. همچنین درباره انتخاب و پیکربندی پروتکلهای انتقال، مدیریت خطا، اندازهگیری بافرها و تنظیمات سطح پایین برای پایداری و عملکرد بهتر توضیح میدهد. خروجی نهایی مجموعهای از الگوهای عملی و چکلیستهاست که به تیمها کمک میکند توان عملیاتی را افزایش دهند، تأخیرهای دُم توزیع را کاهش دهند و سرویسهای Go را در مقیاس بهصورت پایدار و شفاف اداره کنند.
#Go #Golang #Networking #Concurrency #Benchmarking #Performance #Scalability #Systems
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/174636/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
Practical Networking Patterns in Go
🟢 خلاصه مقاله:
** این بخش تازه از Go Optimization Guide مجموعهای از ۱۳ راهنما را ارائه میکند که به شکل عملی ساخت اپلیکیشنهای شبکهای مقیاسپذیر با Go را پوشش میدهند. محورهای اصلی شامل دستیابی به «همزمانی بسیار بالا»، الگوهای مدیریت اتصال، کنترل فشار، زمانبندی و لغو عملیات، همراه با بنچمارکگیری واقعگرایانه و عیبیابی مبتنی بر سنجهها، پروفایلینگ و تِرِیسینگ است. همچنین درباره انتخاب و پیکربندی پروتکلهای انتقال، مدیریت خطا، اندازهگیری بافرها و تنظیمات سطح پایین برای پایداری و عملکرد بهتر توضیح میدهد. خروجی نهایی مجموعهای از الگوهای عملی و چکلیستهاست که به تیمها کمک میکند توان عملیاتی را افزایش دهند، تأخیرهای دُم توزیع را کاهش دهند و سرویسهای Go را در مقیاس بهصورت پایدار و شفاف اداره کنند.
#Go #Golang #Networking #Concurrency #Benchmarking #Performance #Scalability #Systems
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/174636/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
goperf.dev
Practical Networking Patterns in Go - Go Optimization Guide
Patterns and Techniques for Writing High-Performance Applications with Go
❤2
🔵 عنوان مقاله
Starving, Sleeping, and Yielding: Understanding Go's Scheduler
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله توضیح میدهد که چرا درک رفتار همزمان در Go به شناخت زمانبند آن بستگی دارد. زمانبند با مدل G‑M‑P، goroutineها را روی نخهای سیستمعامل اجرا میکند، آنها را هنگام بلاکشدن پارک میکند و با netpoller برای I/O هماهنگ میشود. سه وضعیت کلیدی بررسی میشود: Starvation وقتی رخ میدهد که goroutineهای آماده اجرا بهدلیل لوپهای سنگین CPU، الگوهای ناعادلانه در select، یا قفلها و syscall/cgo طولانی به CPU دسترسی پیدا نمیکنند؛ Sleeping با time.Sleep برای توقف کنترلشده مفید است اما میتواند تأخیر بسازد؛ و Yielding با runtime.Gosched امکان میدهد در حلقههای CPU‑محور به دیگر goroutineها نوبت بدهیم. از Go 1.14 به بعد، preemption غیرهمکارانه کمک کرده، اما حلقههای بدون نقطه توقف هنوز مشکلسازند. راهکارها شامل شکستن کارهای سنگین به بخشهای کوچک، پرهیز از busy‑wait، استفاده از context و timeout، طراحی منصفانه channel/select، کوچک نگهداشتن بخشهای بحرانی و تنظیم GOMAXPROCS است. برای عیبیابی نیز از go tool trace، runtime/trace، pprof و GODEBUG=schedtrace استفاده کنید و فقط در صورت نیاز، sleep یا yield موضعی و مستند به کار ببرید.
#Go #Golang #Concurrency #Scheduler #Goroutines #Performance #Parallelism #Systems
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/175057/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
Starving, Sleeping, and Yielding: Understanding Go's Scheduler
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله توضیح میدهد که چرا درک رفتار همزمان در Go به شناخت زمانبند آن بستگی دارد. زمانبند با مدل G‑M‑P، goroutineها را روی نخهای سیستمعامل اجرا میکند، آنها را هنگام بلاکشدن پارک میکند و با netpoller برای I/O هماهنگ میشود. سه وضعیت کلیدی بررسی میشود: Starvation وقتی رخ میدهد که goroutineهای آماده اجرا بهدلیل لوپهای سنگین CPU، الگوهای ناعادلانه در select، یا قفلها و syscall/cgo طولانی به CPU دسترسی پیدا نمیکنند؛ Sleeping با time.Sleep برای توقف کنترلشده مفید است اما میتواند تأخیر بسازد؛ و Yielding با runtime.Gosched امکان میدهد در حلقههای CPU‑محور به دیگر goroutineها نوبت بدهیم. از Go 1.14 به بعد، preemption غیرهمکارانه کمک کرده، اما حلقههای بدون نقطه توقف هنوز مشکلسازند. راهکارها شامل شکستن کارهای سنگین به بخشهای کوچک، پرهیز از busy‑wait، استفاده از context و timeout، طراحی منصفانه channel/select، کوچک نگهداشتن بخشهای بحرانی و تنظیم GOMAXPROCS است. برای عیبیابی نیز از go tool trace، runtime/trace، pprof و GODEBUG=schedtrace استفاده کنید و فقط در صورت نیاز، sleep یا yield موضعی و مستند به کار ببرید.
#Go #Golang #Concurrency #Scheduler #Goroutines #Performance #Parallelism #Systems
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/175057/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
Bitfield Consulting
Starving, sleeping, and yielding: understanding Go's scheduler — Bitfield Consulting
Writing concurrent programs is easy, but understanding why they don’t work is much harder. In our continuing tutorial, we’ll learn about when and why goroutines starve, sleep, or yield.
❤1
🔵 عنوان مقاله
take control with Tuple
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب از Golang Weekly نشان میدهد چگونه بهکارگیری سنجیده Tuple میتواند به توسعهدهندگان Go کمک کند روی جریان داده، مدیریت خطا و همزمانی کنترل بیشتری داشته باشند. در این رویکرد، Tuple راهی فشرده برای بستن چند مقدار مرتبط در یک واحد نوعدار است که با تکیه بر جنریکها، ضمن کاهش کد تکراری، نیت کد و امضای توابع را شفافتر میکند. کاربردهای کلیدی شامل مدلسازی بار دادهی کانالها، جمعآوری خروجیها در الگوهای فناوت/فناین و عبور جفتهایی مانند (value, error) در پایپلاینهاست؛ با این تأکید که هرجا یک مفهوم دامنهای نامدار لازم است، یک struct کوچک همچنان گزینهی بهتر است. جمعبندی: Tuple گلولهی نقرهای نیست، اما اگر هدفمند استفاده شود، بدون لطمه به خوانایی یا ایمنی نوعی، کنترل و شفافیت بیشتری به کدهای Go میدهد و میتوان آن را بهصورت تدریجی در مرز پکیجها و پایپلاینها به کار گرفت.
#Golang #Go #Tuple #GolangWeekly #Generics #Concurrency #TypeSafety #SoftwareDesign
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/175071/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
take control with Tuple
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب از Golang Weekly نشان میدهد چگونه بهکارگیری سنجیده Tuple میتواند به توسعهدهندگان Go کمک کند روی جریان داده، مدیریت خطا و همزمانی کنترل بیشتری داشته باشند. در این رویکرد، Tuple راهی فشرده برای بستن چند مقدار مرتبط در یک واحد نوعدار است که با تکیه بر جنریکها، ضمن کاهش کد تکراری، نیت کد و امضای توابع را شفافتر میکند. کاربردهای کلیدی شامل مدلسازی بار دادهی کانالها، جمعآوری خروجیها در الگوهای فناوت/فناین و عبور جفتهایی مانند (value, error) در پایپلاینهاست؛ با این تأکید که هرجا یک مفهوم دامنهای نامدار لازم است، یک struct کوچک همچنان گزینهی بهتر است. جمعبندی: Tuple گلولهی نقرهای نیست، اما اگر هدفمند استفاده شود، بدون لطمه به خوانایی یا ایمنی نوعی، کنترل و شفافیت بیشتری به کدهای Go میدهد و میتوان آن را بهصورت تدریجی در مرز پکیجها و پایپلاینها به کار گرفت.
#Golang #Go #Tuple #GolangWeekly #Generics #Concurrency #TypeSafety #SoftwareDesign
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/175071/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
Tuple
Generic Tools Suck
The best pair programming app for macOS and Windows developers.
👍2
🔵 عنوان مقاله
Building a Coding Agent in Go from Scratch
🟢 خلاصه مقاله:
این مجموعه سه مطلب عملی برای توسعهدهندگان Go را کنار هم میگذارد: ساخت یک coding agent از صفر در Go، استفاده از Timing Wheels برای انقضای کارآمد ۱۰ میلیون کلید بدون اسکنهای O(n)، و مروری دقیق بر sync شامل Mutex، RWMutex، WaitGroup، Once، Cond و Pool. بخش agent بر معماری ماژولار، هماهنگی goroutine و channel، sandbox امن و حلقه بازخورد برای اجرای کد و بهبود تدریجی تأکید دارد. نوشته Bill Kennedy نشان میدهد چگونه با سطلبندی زمانسنجها و حرکت چرخ، سربار و نوسان تأخیر کاهش مییابد و حتی در مقیاس بزرگ پایدار میماند. در نهایت، مرور sync توصیههای عملی برای انتخاب درست بین primitives و channel، کاهش contention، و ارزیابی با benchmark، pprof و race detector ارائه میکند تا سامانههای Go هم هوشمند و هم سریع باشند.
#Go #Golang #Concurrency #TimingWheels #sync #SystemsProgramming #GoInternals #Performance
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/175365/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
Building a Coding Agent in Go from Scratch
🟢 خلاصه مقاله:
این مجموعه سه مطلب عملی برای توسعهدهندگان Go را کنار هم میگذارد: ساخت یک coding agent از صفر در Go، استفاده از Timing Wheels برای انقضای کارآمد ۱۰ میلیون کلید بدون اسکنهای O(n)، و مروری دقیق بر sync شامل Mutex، RWMutex، WaitGroup، Once، Cond و Pool. بخش agent بر معماری ماژولار، هماهنگی goroutine و channel، sandbox امن و حلقه بازخورد برای اجرای کد و بهبود تدریجی تأکید دارد. نوشته Bill Kennedy نشان میدهد چگونه با سطلبندی زمانسنجها و حرکت چرخ، سربار و نوسان تأخیر کاهش مییابد و حتی در مقیاس بزرگ پایدار میماند. در نهایت، مرور sync توصیههای عملی برای انتخاب درست بین primitives و channel، کاهش contention، و ارزیابی با benchmark، pprof و race detector ارائه میکند تا سامانههای Go هم هوشمند و هم سریع باشند.
#Go #Golang #Concurrency #TimingWheels #sync #SystemsProgramming #GoInternals #Performance
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/175365/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
YouTube
Building a coding agent from scratch - Bill Kennedy
In this talk, Bill will share how AI agents fundamental work and interact with LLMs to perform basic tasks like listing, reading, and editing files. During the talk, Bill will live code an agent and explain all the parts of the code needed to make this work.…
❤3👍1
🔵 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