Doom на виртуальной машине Turso: память в таблице, кадры в строках запроса

Вся память Doom помещается в одну запись таблицы: двоичное значение BLOB на 64 МиБ. Указатель в C становится смещением внутри этого значения, а чтение и запись памяти игра выполняет командами базы данных.

Команда Turso написала компилятор vdbecc: LLVM переводит исходный C-код в промежуточное представление, а vdbecc превращает его в VDBE, байткод виртуальной машины базы. Готовые кадры игра отдаёт через ResultRow, ту же инструкцию, которой SELECT возвращает строки результата.

В разборе порта есть код и браузерная демонстрация, а также объяснение, как реализовали вызовы функций и указатели на них. Повторить это в обычном SQLite нельзя: нужны расширения Turso и добавленный загрузчик программы.

#веб

Звонки Discord на Cloudflare: почему сервер поближе не всегда лучше

Сервер в Рейкьявике снизил задержку местных звонков, но пинг иностранных участников вырос в 2,7 раза. У Discord весь звонок обслуживает один сервер: если он оказался в Исландии, участники из Германии тоже отправляют пакеты туда и обратно.

Перенос трафика из Роттердама в Амстердам добавил другую проблему. У пользователей французского провайдера Orange задержка в часы пик превышала секунду: соединение между сетями на пути к Cloudflare было перегружено. Перенос пришлось откатить.

В разборе миграции голосовых звонков команда Discord показывает, как эти сбои изменили план: регионы стали переносить по одному, заранее проверяя, выдержат ли соединения с крупными интернет-провайдерами дополнительный трафик.

#облака

Модель C-интерфейса в Quint помогла найти больше десяти ошибок в SQLite

SQLite должна отклонить десериализацию базы, пока идёт транзакция чтения. Но в тесте вместо ошибки SQLITE_BUSY, означающей, что база занята, произошло падение.

Паван Намби из сообщества Turso моделировал в Quint отдельные контракты C-интерфейса SQLite: что операции должны делать по документации. Quint генерировал последовательности состояний, которые переводили в небольшие программы на C и запускали на настоящей базе. Сравнение ожиданий с поведением SQLite выявило ошибки, пропущенные прежними проверками.

В разборе Намби и команды Turso показаны шаги, приведшие к падению, и подход к проверке отдельных контрактов без моделирования всей базы данных.

#инструменты

Каскадный сбой Discord: почему сокращение кластера сорвало звонки

Инженеры Discord увеличили ресурсы каждой копии сервиса сессий и уменьшили число копий. При остановке те не успели передать данные соседним узлам: разом оборвались 17% сессий подключённых устройств.

Переподключения перегрузили два процесса, через которые создавались HTTP-соединения для управления звонками. Через них же шло обновление регистрации сервисов в etcd, хранилище сведений о доступных узлах. Очереди росли, регистрация перестала обновляться, узлы выпадали из списка доступных. После перезапуска нагрузка снова блокировала их работу.

В разборе этой цепочки отказов команда объясняет, как ограничения запросов и расширение кластера помогли восстановить звонки и зачем создание соединений распределили между независимыми управляющими процессами.

#облака

Викторина об оптимизации Rust: проверка компилятора и испытание живой аудиторией

Деление целого числа на пять компилятор может заменить умножением и битовым сдвигом. Автор викторины для EuroRust проверял такие превращения в Compiler Explorer, сервисе для просмотра машинных инструкций, и переводил результат обратно в Rust, чтобы составить вопросы.

Затем собрал веб-приложение: ведущий переключает слайды, зрители отвечают с телефонов. Тесты с участием до 50 человек прошли успешно, но на сцене один ранний голос закрыл вопрос для остальных. При возврате на слайд игра разрешала отвечать только тогда, когда голосов ещё не было.

В разборе создания викторины соседствуют неожиданные результаты оптимизации и решения для совместной игры, чьи ограничения проявились перед сотнями зрителей.

#веб

Подготовка мобильных приложений Etsy к пикам нагрузки без мгновенного отката

Неудачный мобильный релиз остаётся у пользователей, пока они не установят исправление. Оно ещё должно пройти проверку магазина приложений. В разборе сезонной подготовки Etsy показано, как команда заранее ограничивает последствия сбоев.

Правила выпуска ужесточают постепенно: сначала откладывают изменения, требующие от продавцов переучиваться, затем ограничивают дополнительную нагрузку на инфраструктуру. На пике нужен допуск старшего руководителя. Заранее проверяют и удалённые флаги: сбойный участок кода должен читать их, чтобы его можно было отключить без обновления.

Срочные оповещения оставляют для ухудшения показателей сбоев. К ошибкам в Sentry добавляют тег последнего экрана пользователя: он помогает найти ответственную команду, когда одна группа ошибок затрагивает и каталог, и корзину.

#инструменты

Ускорение просмотра изменений в GitHub через упрощение компонентов React

Одна строка кода во вкладке Files changed могла нести больше 20 обработчиков событий. На тысячах строк цена такой архитектуры росла: интерфейс тормозил, память уходила на повторяющиеся компоненты.

Команда GitHub упростила дерево React и передала обработку событий общему обработчику: он определяет строку по атрибутам HTML-элемента. Состояние комментариев и меню перенесли в дочерние компоненты, которые появляются по необходимости.

В разборе оптимизации есть замеры: на 10 000 изменённых строк задержка от действия до обновления экрана снизилась примерно с 450 до 100 мс. Тест проводили на MacBook Pro M1 с четырёхкратным замедлением. Для самых крупных изменений понадобилось ещё и отображать только видимые строки; этот подход тоже разобран в материале.

#веб

Замена Redis на MySQL в Shopify: устройство резервов и поиск дефицита соединений

На время оплаты Shopify резервирует товары, чтобы два покупателя не забрали последнюю единицу. Перенос резервов в MySQL позволил списывать товар и снимать резерв одной транзакцией. Но первые попытки упирались в конкуренцию за одну строку с количеством товара.

Команда завела строки для отдельных единиц, ограничив запас 1000 строк на товар и место хранения. SKIP LOCKED позволяет при резервировании пропускать заблокированные строки и выбирать свободные.

Запросы ускорились, но соединений всё равно не хватало. Метки в SQL-запросах и замеры на прокси показали: другие части оформления заказа удерживали соединения слишком долго. В разборе миграции Shopify есть эта диагностика, подбор ключей и уровня изоляции, а также проверка двух систем в параллельной работе.

#веб

Как метрики помогли найти ошибку в ИИ-оценщике размера видео

Cliparr обещал один размер видео, а после конвертации получался другой: в 16 замерах файлы оказались на 30–83% больше прогноза. ИИ написал формулу, которая уменьшала ожидаемый размер пропорционально высоте кадра, хотя при заданном битрейте расчёт должен опираться на длительность.

В разборе проверки оценщика автор показывает, как метрики Sentry выявили ошибку: после каждой конвертации фиксируется отношение реального размера к прогнозу, а результаты группируются по формуле и формату видео. Так можно сравнить старый и новый расчёт и найти режимы с наибольшими отклонениями.

В материале есть код сбора метрик и настройка панели. Замеры идут из публичного браузерного конвертера, сами видео, имена файлов и адреса на сервер не отправляются.

#ии #веб

Миллион запросов в секунду мимо общего балансировщика

Сто микросекунд задержки выглядят мелочью. Пока один запрос не превращается в сотню параллельных: ответ придёт, когда закончит самый медленный. У Zalando эти обращения ещё и проходили через общий Skipper. При скачках задержки было трудно понять, кто виноват: сервис или чужая инфраструктура.

Команда перенесла выбор узла внутрь вызывающего процесса. Пришлось точно повторить прежнее хеш-кольцо, чтобы товары попадали в те же кеши. Переходили постепенно, сохранив обратный путь через Skipper на случай проблем.

На пике напрямую пошло больше миллиона запросов в секунду. По данным команды, задержки стабилизировались, а парк Skipper для этих маршрутов сократился с 50+ копий до восьми. Сам Skipper никуда не делся: внешние запросы остались у него. Тут убрали один лишний круг внутри системы, а не переписали весь входной трафик.

Сжатие временных рядов в Axiom: меньше места на диске, больше работы процессору

Gorilla сжимает измерения по мере поступления и требует строгого порядка по времени. У клиентов Axiom каждую секунду приходят тысячи опоздавших точек. В разборе альтернативы Gorilla команда показывает, как хранить такие данные и сколько это стоит.

Новые измерения попадают в несжатый буфер, где их сортируют по времени. Заполненный буфер сжимают пакетом и переносят в сжатую часть. Время отмечают битовой картой: каждый установленный бит указывает на момент с измерением. При запросе карта помогает выбирать точки из нужного диапазона.

На данных Axiom хранилище обычно занимает 30–50% от размера Gorilla. Но оптимизированная Gorilla примерно в 15 раз эффективнее по CPU, то есть затратам процессора на кеш. Память кеша чаще составляет 70–100% от Gorilla; все цифры зависят от нагрузки.

#облака

Пять лет новых функций. Сколько памяти теперь ест libcurl?

Обычно от такого сравнения ждёшь грустного графика. Дэниел Стенберг, автор curl, сопоставил libcurl 7.75.0 и 8.19.0-DEV и получил смешанную картину: структура одного соединения уменьшилась с 1472 до 912 байт, а две другие выросли.

Для десяти передач и двадцати открытых соединений сумма этих трёх структур оказалась на 10 000 байт меньше. Но при скачивании одного файла на 512 МБ пик памяти вырос на 1,6%, а число аллокаций увеличилось с 96 до 107. Один красивый показатель тут легко спрятал бы второй.

В тестах curl теперь есть проверка размеров пятнадцати важных структур. Превысил лимит — сборка упала, дальше приходится объяснять рост. Замеры Стенберга сделаны на Linux с HTTP без TLS. Память криптографической библиотеки в эту историю не входит.

Общая папка для работы Claude Code и Codex

Луи-Франсуа Бушар собрал заметки, инструкции-скиллы, скрипты и итоги встреч в Obsidian. Его связка устроена так:

Папка хранит исходные материалы и решения
↓
Индекс указывает, где искать данные для задачи
↓
Claude Code планирует работу
↓
Codex выполняет задачи по его вызову

В описании этого рабочего процесса Бушар объясняет, зачем даёт агенту сведения для конкретной задачи. Начать предлагает с общей папки, короткого индекса и одного повторно используемого скилла.

#ии #инструменты