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Additional languages Simplified Chinese - @yushengguo557 Managing concurrency in real-world applications can be quite tricky. Developers must grapple with concurrency control, back pressure, error handling, and more. Thankfully, Rust provides us with the async/await mechanism, and on top of that, the Stream API. The Stream methods allow us to elegantly define a pipeline of asynchronous operations
複数のプログラムを同時に実行する「並行プログラミング」は、処理速度を飛躍的に向上させる手法で、タスク管理、プロセス管理、スレッド管理をはじめ、複雑な仕組みについての幅広い知識とテクニックが必要となります。本書はRustとアセンブリ、そして一部Cを用い、CPUのアトミック命令、グリーンスレッド、アクターモデル、π計算、ソフトウェア・トランザクショナルメモリ、async/awaitなど、並行プログラミングに関する理論的な背景から実装までをカバー。さらに、アセンブリ実装の理解を深めるため、AArch64とx86-64アーキテクチャの説明も付録として収録。一歩一歩、着実に理解できるように、その仕組みから順を追って詳しく説明します。GitHub上で公開されているソースコードを実際に動かしながら、並行プログラミングの知識と理解を深めることができます。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 書籍発行後に
(You can read this article in English.) Ruby の開発版にパイプライン演算子(pipeline operator)が試験的に導入されましたが、いろいろあってプチ炎上になっています(チケット)。 せっかくの機会なので、パイプライン演算子の歴史を調べてみました。付け焼き刃の調査なので、間違ってたら教えてください。 パイプライン演算子とは こんな感じのものです。 x |> f |> g |> h # h(g(f(x))) と同じ意味 h(g(f(x))) という関数適用の式は、関数が呼ばれる順序(f→g→h)と、プログラムの字面上の順序(h→g→f)が逆でわかりにくいとされます。この問題は、特に、関数が大きくなったときに顕著になります。 wonderful_process_h( marvelous_process_g( fantastic_process
κeenです。 今回の話は別にRustに限ったものではないのですが、よくRustを始めたばかりの人がスタックとヒープが分からないと言っているのをみかけるので少しメモリの話をしますね。 厳密な話というよりは雰囲気を掴んで欲しいという感じです。 メモリは配列 プログラム(プロセス)のメモリには実行するプログラム(機械語)やグローバル変数/定数、関数の引数やローカル変数、その他プログラムで使うデータ領域などを置きます。 プロセスに割り当てられるメモリというのは、1つの巨大なのっぺらな配列みたいなものです。サイズも決まってます。64bit OSなら2^64 byteです。 0 2^64 +--------------- ----+ | | | | | ~~ | | +--------------- ----+ これは仮想的なメモリなので実際の物理メモリに2^64 byteの配列がドンと確保される訳
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