この記事では、C++20で新しく導入された「Strongly Happens Before」の関係について深く掘り下げ、C++メモリモデルにおける難しい問題を解決する方法を説明します。簡単なマルチスレッドプログラムの例を用いて、変更順序、コヒーレンス順序、「Strongly Happens Before」の関係が、同時実行の順序をどのように制約するのかを段階的に解説します。また、C++メモリモデルに反するように見える実行がPowerアーキテクチャで許容される理由を分析し、「Strongly Happens Before」がこれらの矛盾をどのように修正し、最終的にすべての`memory_order::seq_cst`操作に対して単一の全順序を保証するのかを説明します。
Fastlyの調査によると、シニア開発者はジュニア開発者よりもAI生成コードを積極的に使用しており、出荷されたコードの半分以上がAI生成コードであるという結果が出ています。AIはコーディング速度を大幅に向上させる可能性がありますが、シニア開発者はAI生成のバグ修正に多くの時間を費やし、時間節約効果の一部を相殺しています。この調査では、AIコーディングの隠れたコスト、つまり高エネルギー消費と潜在的な脆弱性も明らかになっています。それにもかかわらず、AIは開発者の仕事満足度を向上させています。
このポッドキャストでは、オープンソースソフトウェアを利用する企業の世界と、それを実際に作成する趣味のコミュニティとの間の大きな隔たりを探っています。会話では、これが新しい問題ではなく、セキュリティ、安定性、そしてソフトウェアの将来に影響を与える長年の現実であることが明らかになります。データは、積極的に使用されているオープンソースコードのかなりの部分が、無給またはパートタイムの趣味のメンテナーによって維持されていることを示唆しており、企業はしばしばこの矛盾を見過ごしています。議論では、単に資金を提供するのではなく、これらの趣味のメンテナーの制約とニーズを理解し、効果的な解決策を見つけることに重点が置かれています。
この記事は、マイクロサービスの一般的な考え方に異議を唱え、今日の強力なサーバーは、多くの場合、単一の巨大なサーバーアーキテクチャの方が費用対効果が高いことを主張しています。現代のサーバーの能力を詳細に説明し、クラウド、自己ホスティング、レンタルオプションの費用を比較しています。著者は、ほとんどのWebサービスでは、高性能サーバー（バックアップ付き）で十分であり、極めて高いQPSやバースト性の負荷がない限り、複雑なクラウドネイティブアーキテクチャによる追加コストとメンテナンスの複雑さはメリットを上回ることが多いと主張しています。垂直スケーリング（サーバーのアップグレード）は、水平スケーリング（サーバーの追加）よりも多くの場合効率的であり、従来の常識の再評価を促しています。
この記事は、C++モジュールの進捗状況を悲観的に見ています。著者は、複数の既存のオープンソースコードベースで、C++モジュールが5倍（できれば10倍）のコンパイル時間短縮を示せない場合、廃止すべきだと主張しています。この記事は、コンパイラとビルドシステム間の緊密な統合が必要であることを主要な障害として挙げ、困難な開発過程を強調しています。著者は、マクロリークなどの比較的まれな問題に対処するのではなく、コンパイル速度の向上に焦点を当てるべきだと強調しています。また、実装の困難さを過小評価していたことを指摘し、標準化プロセスを振り返っています。最後に、著者は代替アプローチである`import std`を提案していますが、その改善の可能性は限られていると認めています。
コーディングしながら音楽を聴くけど、歌詞を覚えるのが大変？VS Code拡張機能Spotilyricsを使えば、Spotifyの歌詞をエディタに同期表示できます！アルバムのジャケットからテーマカラーが自動的に設定され、スムーズなサイドパネルで歌詞が表示されるので、片方でコーディング、片方で音楽を楽しめます。SpotifyのクライアントIDを一度入力するだけでOK。コーディングのモチベーションと生産性を向上させましょう！
マイクロソフトは、Linux版Process Monitor（Procmon）をリリースしました。これは、WindowsのSysinternalsスイートにあるProcmonと同様の、強力なシステムコール追跡ツールです。開発者は、このツールを使用して、Linuxシステム上のシステムコールアクティビティを簡単に追跡できます。このツールは、特定のプロセスとシステムコールを監視するためのコマンドラインオプションをサポートしており、結果をデータベースファイルに保存することもできます。開発者はGitHubでプロジェクトに貢献し、バグの修正や新機能の追加を行うこともできます。
Ultrassemblerは、GNU asよりも10倍以上、llvm-mcよりも20倍以上高速な、超高速RISC-Vアセンブラライブラリです。この驚異的なパフォーマンスは、C++例外処理（理想的なケースではゼロオーバーヘッド）、効率的なデータ構造の採用、システムコールのオーバーヘッドを排除するための事前割り当てメモリプールの使用、そして値の推測、巧妙な検索アルゴリズム、コンパイル時テンプレート、コード生成といった最適化技術の組み合わせによるものです。これらの最適化は、ユーザーエクスペリエンスの向上だけでなく、ゲームやJITコンパイラなどのアプリケーションにおける低コストなRISC-Vスクリプティングの可能性も開きます。
83歳のBrian Kernighan氏（C言語の代表的な書籍の共著者）が、Rust言語についての率直な意見を述べました。最近のインタビューで、彼はRustでの自身のプログラミング体験を「苦痛」と表現し、メモリセーフティ機構の理解の難しさや、コンパイル/実行速度の遅さを指摘しました。「cratesやbarrels」といったRustエコシステムの複雑さも批判しています。限られた経験による偏見の可能性を認めつつも、RustがすぐにC言語に取って代わることはないだろうと考えています。インタビューでは、Linuxディストリビューション、HolyC、現在のソフトウェア業界の状況、そして将来のプログラマーへのアドバイス（情熱と魅力的な仕事への取り組みを強調）なども話題に上がりました。
eBPFは、Linuxカーネル内でサンドボックス化されたプログラムを実行できる画期的な技術であり、カーネルソースコードを変更せずにカーネル機能を拡張できます。このチュートリアルでは、簡単なファイアウォールを例に、eBPFを使用して特定のIPアドレスからのトラフィックを監視およびブロックする方法を示します。PythonとCのコード例が含まれており、ネットワーク監視とセキュリティのためのeBPFの効率性と機能をどのように活用できるかが示されています。eBPFを使ってパケットカウンターとファイアウォールを作成する方法を今日学びましょう！
この記事では、ADHDの管理方法について論じており、「戦略」と「戦術」の2つのセクションに分かれています。「戦略」は、薬物療法、記憶管理、エネルギー配分、内省などの高度な制御システムに焦点を当てています。「戦術」は、タスクの選択、視覚的なフィールド管理、プロジェクトの定期的なチェックイン、受信トレイの管理など、ミクロレベルの改善策をリストアップしています。著者は、ADHDの一線治療として薬物療法を強調し、個人的な経験に基づいた実践的なヒントを共有することで、読者が効率的な自己成長システムを構築し、最終的にADHDを克服する手助けをします。
このチュートリアルでは、Jujutsuバージョン管理システムを紹介します。Gitやその他のVCSの経験は必要ありません。レベル別に構成されており、基本的な単独利用から共同作業、高度なテクニックへと進みます。サンプルリポジトリとリセットスクリプトにより、学習と進捗のリセットが容易になります。Gitに精通している場合でも、このチュートリアルはJujutsuを習得するためのより簡単な方法を提供します。
Fastlyが791人の米国開発者を対象に行った最近の調査で、驚くべき傾向が明らかになりました。10年以上の実務経験を持つベテラン開発者は、CopilotなどのAIコード生成ツールを使用する割合が、若手開発者の2倍以上であり、生成されたコードが全体の半分以上を占めています。これは怠慢ではなく、シニアエンジニアの多様な責任によるものです。AIはプロトタイプの作成を高速化しますが、バグ修正に多くの時間を要します。ベテラン開発者の多くはAIが効率性と楽しさを向上させると感じている一方、若手開発者は従来のコーディングを好み、エネルギー消費をあまり気にしていません。この調査は、AIが生成したエラーの検出において経験が有利であることを示しています。全体として、AIコーディングツールは回答者の70％以上にとって仕事の楽しさを向上させています。
この記事では、データベースがキャッシュを完全に置き換える可能性を探っています。データベースは、バッファプールやリードレプリカなどのキャッシュ機能の一部を提供していますが、キャッシュは、特に特定のデータサブセットや事前に計算されたデータに関して、低遅延データアクセスにおいて優れています。キャッシュを置き換えるには、データベースは、多数のリードレプリカの効率的な処理、部分的なリードレプリカの有効化、特定データの優先順位付け、効率的な増分ビューメンテナンス（IVM）メカニズムの実装という、いくつかの課題に対処する必要があります。著者は、IVMと部分的なリードレプリカを組み合わせることで、最終的にはデータベースがキャッシュを部分的に置き換える可能性があると考えていますが、まだギャップが残っています。
著者は、AIコーディングアシスタントの影響を自身の経験を通して探求します。当初、AIがプログラマーに取って代わるという考えに落胆しましたが、数週間の使用を経て、AIアシスタントはコーディングの効率を高めるだけでなく、新たな学習機会や創造的なワークフローも提供することが分かりました。しかし、この経験は矛盾も生み出します。AIコードの制御、バグへの責任、そしてプログラマー自身の価値に関する不安などです。著者は、AIアシスタントは単なる脅威や恩恵ではなく、複雑な感情的経験であり、最終的には人間が話すコーディングパートナーのようなものだと結論付けています。コーディングの喜びを高める存在です。
arXivLabsは、共同作業者がarXivの新しい機能をウェブサイト上で直接開発・共有できるフレームワークです。arXivLabsに関わる個人や組織は、オープン性、コミュニティ、卓越性、ユーザーデータのプライバシーというarXivの価値観を受け入れています。arXivはこれらの価値観に尽力しており、これらの価値観を共有するパートナーのみと協力しています。arXivコミュニティに利益をもたらすプロジェクトのアイデアをお持ちですか？arXivLabsについて詳しく学びましょう！
RustとC++のデータ構造を比較するマイクロベンチマークで、C++の`shared_ptr`に予期せぬ挙動が見つかりました。シングルスレッド環境では、GNU libstdc++は、`pthread_create`がインポートされていない場合、`shared_ptr`の参照カウントを非原子的に最適化します。このパフォーマンス最適化は、通常は安全ですが、動的にリンクされたライブラリが静的にリンクされたプログラムによってロードされるなど、まれなシナリオでは問題を引き起こす可能性があります。著者は他のC++実装（libcxxとVisual C++）を調査し、最終的にベンチマークで`pthread_create`を参照することでパフォーマンスの差異を解決しました。この発見は、低レベルの最適化の複雑さと、その潜在的な意図しない結果を浮き彫りにしています。
Snifflyは、ローカルで動作するClaudeコードログ分析ツールです。Claude Codeの使用状況を改善するために役立ちます。使用パターンを分析することで、Claude Codeのエラーを特定し、指示を同僚と共有できます。Snifflyは、プロジェクト統計と指示を表示する共有可能なダッシュボードを提供し、ポートやブラウザの自動起動などのオプションをカスタマイズできます。すべてのデータ処理はローカルで行われ、プライバシーとセキュリティが確保されます。
chezmoi、stow、yadmなどの複雑なdotfilesマネージャーにうんざりしていませんか？この記事では、Gitを使ってdotfilesを簡単に管理する方法を紹介します。ホームディレクトリにGitリポジトリを作成し、.gitignoreで全てのファイルを無視し、追跡したいファイル（例：~/.bashrc）を強制的に追加します。`git add -f`を使うか、`track-file`のようなエイリアスを作成して、マシン間での簡単な追跡と同期を実現します。マシン固有の設定は、メインのdotfilesで簡単なホスト名チェックを行うだけで済みます。余計なツールを捨てて、Gitで効率的にdotfilesを管理しましょう！
かつて私は、静的サイトジェネレーターであるHugoをその速度、シンプルさ、使いやすさから愛していました。しかし、継続的なアップデートにより、ますます複雑になり、後方互換性が繰り返し壊れてきました。最近、ブログ記事を書こうとしたところ、Hugoのアップデートによってサイトのビルドが失敗し、数時間のトラブルシューティングを強いられました。Hugoの内情には関心がありません。ただ、動作するブログが欲しいだけです。そのため、Hugoを諦め、代替案を探し、古い不変のバージョンを自分でコンパイルする予定です。
Bitwig Studio 6ベータ版がリリースされました。AIやギミック的な機能ではなく、編集と自動化ワークフローの強化に重点を置いています。自動化モード、改良された編集ジェスチャー、自動化クリップ、プロジェクト全体のキーシグネチャ、更新されたUIなどが新機能です。このアップデートは、編集エクスペリエンスを大幅に向上させ、エンジニアやユーザーからの長年の要望に応えるものです。
Cloud LifeはSystem Initiative (SI)を採用することで、静的設定ファイルを廃止し、インフラストラクチャのデリバリー時間を半分以上に短縮しました。この記事では、従来のTerraform、設定リポジトリ、PRレビュー、CI/CDパイプラインからの移行について説明しています。SIのリアルタイム可視化と共同編集機能により、インフラストラクチャの変更に対する即時フィードバックとテストが可能になり、効率性と信頼性が大幅に向上しました。彼らは文化的な変化の課題を克服し、驚くべきことにSIがチームの士気を高め、オンボーディングを簡素化し、ガバナンスを向上させたことを発見しました。
Qbixは、わずか約40KB（圧縮後）の軽量フロントエンドフレームワークQ.jsをリリースしました。そのサイズにもかかわらず、コンポーネント、ルーティング、キャッシング、国際化などを備えています。ビルドステップは不要で、DOMを直接操作することで高速性を達成し、プログレッシブエンハンスメントとSEOをサポートしています。React、Vue、Angularと比較して、Q.jsはサイズ、パフォーマンス、使いやすさにおいて大きな利点を持ち、高性能アプリケーションやリアルタイムダッシュボードに最適です。
この記事では、GoとVという2つのプログラミング言語を比較しています。Vは構文においてGoと似ていますが、より柔軟なエラー処理、強力な構造体、列挙型、ラムダ式など、追加の機能を提供します。著者はコード例を通してVの長所を示すと同時に、Vのエコシステムが未成熟であることや、コンパイル/ビルドに関するいくつかの問題点を指摘しています。それにもかかわらず、著者はVの将来性について楽観的で、Go開発者にとって検討する価値があると提案しています。
読者のDaveさんが、W3SchoolsのNorthwindデータベースを使ってVadimさんの本のSQLサブクエリの例をテストした際に、小さな問題に遭遇しました。Daveさんのコードは本の例とわずかに異なり、「<」を「<=」の代わりに使用し、「#」を省略していました。それにもかかわらず、彼のスカラーサブクエリはゼロを返し、本の先行クエリとは異なっていました。これは、SQLクエリの些細な違いが結果にどのように影響するかについての疑問を提起します。
このガイドでは、OpenTelemetryの中核となる分散トレーシングの概念であるトレースとスパンについて詳しく解説します。トレースは単一の要求の全行程を表し、スパンはその行程内の個々の時間単位の作業を表します。分かりやすい言葉と便利な図表を使って、トレースとスパンの構造、コンテキストの伝播、Node.js/TypeScriptでの実装方法を説明します。ベストプラクティス、よくあるアンチパターン、メトリクスとログとの関連付けについても解説し、開発者が効率的で信頼性の高い分散システムを構築できるように支援します。
この記事では、DatalogプログラムをSQLクエリに変換する新しい手法を紹介します。著者はSQLのリレーショナル代数の機能を巧みに活用し、Datalogプログラム本体の変数バインディング環境を関係として表現することで、既存のSQLエンジンを使用してDatalogクエリを効率的に実行します。この手法は簡潔であるだけでなく、双対数のトリックを用いた半ナイーブ評価も可能で、パフォーマンスをさらに向上させます。この記事には、PythonとSQLのコード例、および他のDatalogエンジンとのパフォーマンス比較が含まれています。
ターミナルワークスペースとマルチプレクサであるZellijは、最近、組み込みのWebクライアントをリリースしました。これにより、ユーザーはブラウザを介してバックグラウンドで実行されているターミナルセッションに接続できるようになりました。この記事では、Zellij Webターミナルの構築プロセスについて、技術選定、アーキテクチャ設計、そして直面した課題を含めて詳しく説明します。クライアント/サーバーアーキテクチャを使用し、WebSocketsを介してブラウザとZellijサーバー間の双方向通信を実現しています。Rustとaxumを使用して構築されたWebサーバーは、セキュリティと使いやすさを重視しています。今後のZellijの計画には、ネイティブUIコンポーネントのレンダリングや複数のターミナルセッションのマージなどの機能をサポートするために、Webインターフェースの拡張が含まれます。
BasecampとHEYの開発元である37signalsは、Docker HubやAmazon ECRなどの外部コンテナレジストリから、自己ホスト型のHarborレジストリへの移行を行いました。コスト（帯域幅超過とサブスクリプション料金）、パフォーマンス（デプロイメントに影響を与える遅いプル時間）、セキュリティリスク、そしてより大きな独立性の追求を理由に、設定の容易さ、豊富な機能、オープンソースであることからHarborを選択しました。この記事では、Kubernetes以外の単一サーバーでのデプロイ、S3ストレージの設定、マルチインスタンス設定、レプリケーション戦略、そしてDocker Hubからのイメージ移行プロセスを詳しく説明しています。その結果、コストの大幅な削減（年間約5000ドル）、パフォーマンスの向上（デプロイメント時間15秒短縮、イメージプル時間25秒短縮）、セキュリティの強化を実現しました。
Piccalilliサイトが、ソフトウェア開発におけるAIツールの強制利用の暗い側面を暴く記事を発表しました。複数の開発者が匿名で、ネガティブな経験を共有しています。AI生成コードのバグが多くデバッグが困難、技術リーダーがAIを意思決定ツールとして使用し、プロジェクトの質が低下、企業がAIスキルを評価基準とし、従業員の不安が高まっているといった内容です。著者は、開発者に対し、ネガティブな結果を記録し、自身の権利を守り、AIツールへの過剰依存と潜在的なリスクに警戒するよう促しています。