הבלוג של ארתיום
בלוג על מוזיקה, סלסה, לינוקס, תוכנה חופשית ומה לא!
מאמרים בנושא "פיתוח"
שפת C, פקודות goto, ניהול משאבים ומה שביניהם.
לאחרונה, התפתח דיון מעניין ב־WhatsUp שהפתח מהצגה של דוגמת הקוד הקטנה, שמשתמשת ב־goto. אחת הסיבות ל"רעש" מסביב לקוד הזה, היא העובדה מפקודות goto נחשבת למסוכנת ומזיקה. אבל, כידוע, בעולם שלנו לא הכל שחור לבן.
בשפות ללא destructorים כמו Java זה מאוד מקובל להשתמש בקטעי־try/finally לניהול משאבים. לדוגמה:
void function()
{
resource r1,r2;
try {
r1.allocate()
if(error1) throw;
r2.allocate()
if(error2) throw;
do_something;
if(error3) throw;
}
finally {
r1.free();
r2.free();
}
}
למעשה, throw מקפיץ אותך לקטע finally שמאפשר שחרור מסודר של משאבים שלא מנוהלים ב־gc. עכשיו בואו נסתכל בקוד הבא:
void function()
{
resource r1,r2;
{
r1.allocate()
if(error1) goto filally;
r2.allocate()
if(error2) goto filally;
do_something;
if(error3) goto filally;
}
finally: {
r1.free();
r2.free();
}
}
אתם מזהים את הדמיון המפתיע? כן, זאת השיטה המקובלת, המסודרת והנכונה לנהל משאבים ב־C. לאתחל את כל המשאבים בצורה מרוכזת, לשחרר אותם בצורה מרוכזת ובכל מקרה של שגיאה לקפוץ לקטע שדואג לטפל בהם.
זה מבטיח קוד נקי, קריא ומסודר. אם מישהו יגיד לכם אחרת… אז הוא לא מבין את המשמעות של exceptions בשפות התכנות המודרניות אחרות, שיכולים להיות הרבה יותר מסובכים ולא מובנים מאשר goto פשוט.
לוותר על gc או לוותר על destructor?
היום, יש נטייה להשתמש בכל שפה אפשרית ב־GC – כי היא פותרת המון בעיות בניהול זיכרון. כמעט כל השפות פופולריות (למעט C/C++/Pascal) מממשות אותה בצורה זו או אחרת.
כמעט כולם (למעט CPython, Perl ו־vala) משתמשות בשיטה של "בדיקת נגישות" (Reachability). בשיטה זו מנוע GC פועל אחת לזמן מה, מחפש כל מופעי אובייקטים שאינם נגישים יותר ומוחק אותם.
השיטה הפחות נפוצה, שמתשמשים בה למשל ב־CPython, היא שימוש ב"ספירת הפניות" (Reference counting), אבל היא קשה למימוש ובעייתית באופן כללי, בגלל טיפול בלולאות סגורות, כאשר אובייקט יכול להפנות לעצמו, ובכך "מספר הפניות" לעולם לא ירד מתחת ל־0.
שימוש ב־GC שיטה הראשונה פותרת את בעיית ניהול הזיכרון, יחד עם זו היא מציבה בעיה הגדולה אחרת: destructors או finalizers — מתודות שמבצעות "מחיקה" של האובייקט, הופכות לכמעט ולא רלוונטיות. כי אי אפשר לדעת מתי ישוחרר האובייקט. כלומר ב־Java, C#, IronPython, PHP, D וכמעט כל שפות אחרות שמשתמשות בשיטה הזו, destructors הם חסרי משמעות.
המשך...על כלי פיתוח מהיר ועולם המחשוב
אחת הגישות המודרניות בפיתוח תכנה היא:
כוח אדם הוא יקר. החומרה היא זולה. לכן, נשתמש בכלי פיתוח יעילים, שיחסכו לנו את הצורך בכוח אדם יקר, במקום לפתח תכנה יעילה תוך חיסכון בחומרה פחות יקרה
החשיבה הזו הגיונית ומאוד נכונה בחלק משמעותי מהמקרים. לדוגמה, אם לקוח רוצה להקים אתר עבור העסק שלו, הדבר המשמעותי כאן זו השקעה בפיתוח, עיצוב, שיווק והטמעה. מחירים האלה הם הרבה יותר גדולים מאשר מחיר החומרה שתריץ את האתר הזה. יותר מזה, גמישות הקוד והפשטות שלו, שתאפשר בצע שינויים במידת הצורך היא מאוד קריטית. כי כולם יודע, שהלקוח אף פעם לא יודע מה הוא רוצה באמת.
כנ"ל, כאשר כותבים כלי בדיקה, יישומים פנימיים של ארגון — זמן הפיתוח וגמישות הכלים הם קריטיים.
גם צורך בהעסקת כוח אדם מיומן היא משמעותית. כידוע, לא כל המתכנתים שווים. למשל, לפי נתוני indeed ההבדל בין משכורת מפתח C++ לבין משכורת מפתח PHP או Asp.Net יכול להגיע עד פי־1.5–2.
השאלה היא, אם העיקרון הזה נכון והאם כדאי לצצד לו?
התשובה היא חד משמעית: לא. הוא נכון בחלק גדול מהמקרים, אבל הוא ממש לא נכון בהמון מקרים אחרים.
המשך...הפתעה לא נעימה מ־MySQL.
אני יודע ש־MySQL זה לא בסיס נתונים מושלם, בעל מיליון ואחד פיצ'רים מעולים הדרושים לכל בסיס נתונים ארגוני. אבל יש לו יתרון אחר גדול… הוא מהיר מאוד, הרבה יותר מהיר מ־PostgreSQL ו־Sqlite3 (לפחות לפי הניסיון שלי).
בחיפוש של מקום פנוי בדיסק שלי גיליתי קובץ ibdata1 בגודל של 260MB. בהתחשב בעובדה, שכל בסיסי הנתונים שהגדרתי, הם כמעט ריקים, זה היה חשוד מאוד. אומנם, יצרתי מספר בסיסי נתונים גדולים בעבר, אבל לא ציפיתי שכל זה עדיין יישאר.
חופש על "mysql shrink database" הביא אותי להבנה: לא ניתן לעשות כיווץ לטבלאות InnoDB, אלא אם אתה מגדיר ב־my.cnf, שכל טבלה תנוהל בקובץ נפרד:
[mysqld]
innodb_file_per_table
אבל איך לכווץ בסיסי נתונים קיימים? לא ניתן! אפשר לשמור dump של אותו בסיס נתונים. לשנות הגדרות mysql, למחוק את הקובץ ibdata1 באופן ידני ולייבא את הנתונים מקובץ קיים מחדש.
לאחר מכן, פעולה כמו:
optimize table xyz;
פשוט תעבדו לך, מחיקת בסיס נתונים תגרום למחיקת המידע מדיסק ואפילו delete from xyz; תגרום לריקון הקובץ! למזלי, לא היו לי בסיסי נתונים יקרים (הכל היה לצורך ניסויים), כך שיכולתי פשוט למחוק אותם ולוותר על תהליך dump. עם כל זה המצב היה מאוד מאכזב:
- מדוע הטבלאות לא מופרדות לקבצים שונים מלכתחילה?
- מדוע Debian לא דאגו לעשות את ההגדרות האלו כברירת מחדל?
- מי בכלל צריך לנהל מידע של כל בסיסי נתונים אפשריים בקובץ יחיד? לא צריך להסביר מדוע זה מסוכן.
מוסר השכל: אם אתה DBA של MySQL או סתם נפלה עליך משימה לנהל שרת MySQL, תמיד תגדיר עבודה עם קבצים מרובים, אחרת, יום אחד אתה תהיה בצרות. כמו מספר אנשים שנכלאו למצב בו, אין מספיק מקום פנוי בדיסק, כדי לעשות dump; וגם אין מספיק מקום בשרת בגלל הקבצים הענקיים שמסרבים לקטון.
צעד חשוב קדימה — ביזור של CppCMS.
למרות ש־CppCMS מצטיינת בביצועים גבוהים במיוחד, עדיין מגיע הרגע, בו צריך לבצע ביזור המערכת לצורך שיפור ביצועים. המערכת נבנתה מלכתחילה במחשבה שהיא תצטרך לרוץ על מספר מחשבים נפרדים, אבל היה חסר רכיב משמעותי אחרון — מערכת Cache מבוזרת.
עד היום CppCMS באה עם שתי אופציות של Cache — משותף לחוטים של אותו תהליך (threaded) ומשותף לתהליכים שנוצרו ע"י מנגנון prefork (fork cache). לא היה ניתן לשתף Cache בין שני מחשבים שונים. לא הייתה בעיה עיקרונית להוסיף אותו, למעט העדר זמן הפיתוח.
ההכרות שלי עם ספריית Boost.Asio פישטה את התהליכים בצורה משמעותית ואפשרה לי לממש את המודול החדש במהירות.
למעשה, המודול החדש מאוד דומה בתפקידו ל־memcached למעט שיפור קטן ומשמעותי: תמיכה ב־triggerים או אפשרות לנקות ערכים מסוימים לפי הדרישה.
כדי להקל על ביזור, כל לקוח יכול להתחבר למספר שרתים ואז, כל ערך מתמפה לאחד מהשרתים בעזרת פונקציית hash פשוטה, כך שבפועל ה־cache יכול להיות מבוזר בין 10 שרתים באופן אחיד ולהגדיל את הקיבולת שלו/להקטין עומס על שרתים בודדים.
כדי להבטיח עקביות של ה־cache, פעולות כמו הפעלת trigger שמוחק ערכים בקבוצות, נשלחות לכל השרתים ביחד. כל שאר הפעולות עובדות מול שרת יחיד לפי המפתח. לכן, מבחינת המשתמש, יש שקיפות מלאה, אם הוא עובד עם שרת בודד או עם 10.
המודול מופעל ע"י שורת קונפיגורציה cache.backend="tcp" ושני פרמטרים נוספים cache.ports ו־cache.ips המגדירים את רשימת הפורטים וכתובות ה־IP עליהם מאזינים שרתי ה־cache המבוזרים.
