tscをGoに移植 | POSTD
筆者はTypeScript型チェッカーtscをRustではなく、Goに移植しようと思います。拡張可能なRustプラットフォームSWCの作者の発言としては、奇妙に聞こえるかもしれません。理由を説明したいと思います。 なぜtscを移植するのか TypeScriptの普及が進むにつれて、大規模プロジェクトではあるジレンマに直面しています。型チェックは、ワークフローの中で最も時間がかかるプロセスの一つになっているのです。開発者は、イテレーションのサイクルを遅らせることなく、型安全を保証することを望んでいます。 tsc（TypeScript Compiler）は、型の妥当性をチェックし、コードをJavaScriptにコンパイルします。コードの量が多いほど、コンパイルには時間がかかります。中規模から大規模のTypeScriptプロジェクトでは、このコンパイルに膨大な時間がかかります。開発者はワークフロ
Rustのビルドを高速化する方法 | POSTD
Rustコードのコンパイルが遅いことは誰でも知っています。しかし筆者は、世の中のほとんどのRustコードはコンパイルをもっと速くできると強く感じています。 例えば、つい最近の記事にこのように書かれていました。 一方、Rustでは、プロジェクトやCIサーバーの性能にもよりますが、 CIパイプラインの実行に15～45分かかります。 これは筆者には理解できません。GitHub Actions上にあるrust-analyzerのCIの所要時間は8分です。しかも、これは100万行の依存関係に加え、20万行の独自コードが記述されたとても大規模で複雑なプロジェクトでの話です。 確かに、Rustは根本的な部分で非常にコンパイルが遅いのは間違いありません。Rustはジェネリクスのジレンマにおいて「遅いコンパイラ」を選び、全体的な設計思想としてコンパイル時間よりもランタイムを優先しています（この点に関する優れ
JavaScriptのバンドルとトランスパイルが不要なモダンWebアプリ | POSTD
筆者はES6以前のVanilla JSがあまり好きではありませんでした。 そこで、バニラJavaScriptをなるべく書かなくていいように、2000年代を通じてさまざまなアプローチを追求してきました。最初はRJS（Ruby-to-JavaScript）、次はCoffeeScriptでした。どちらのアプローチも、バニラJavaScriptより楽しく書けるソースコードを、ブラウザが実行できるバージョンのJavaScriptへトランスパイルするものです。ある程度は、うまくいっていました。 とはいえ、これは明らかにその場しのぎの手段に過ぎず、ブラウザがより洗練されたJavaScriptを理解できる日を待ちわびていたのです。ただ、そんな日が来ることはなく、永久にその場しのぎでやり過ごすのかと思われる時期がしばらく続きました。 しかし、幸いなことにJavaScriptは改善を続け、2015年にはES6
役立つコードレビュー 8つのヒント | POSTD
役立つコードレビュー（CR）のコツは、学校では習いません。アルゴリズム、データ構造、プログラム言語の基礎は習っても、確実に役に立つフィードバックを返す方法をじっくりと教えてくれる人はいないでしょう。 コードレビューは優れたソフトウェアを作り出すには欠かせないプロセスです。レビューを通したコードは、そうでないコードよりも 質が高く、バグが少ない 傾向があります。健全なコードレビュー文化には、副次的な利点もあります。たとえば、 バス因子 を押しとどめる、新メンバーのトレーニングに最適なツールになる、など。また、コードレビューは優れた知識共有の手段でもあります。 前提 まずは、この記事のポイントの前提を提示する必要があるでしょう。それは以下のとおりです。 信頼のおける環境で作業をしている。あるいは、あなたとチームは、あなたの信頼性を高めることを目指して作業している。 コードではないシナリオでフィ
プログラマの採用面接で聞かれる、データ構造とアルゴリズムに関する50以上の質問 | POSTD
情報科学科の卒業生やプログラマの中には、UberやNetflixのような新興企業や、 Amazon 、 Microsoft 、 Google のような大企業や、InfosysやLuxsoftのようなサービスを基本とする企業で、プログラミング、コーディング、ソフトウェア開発の仕事に就きたいと考える人が大勢います。しかし、実際にそういった企業で面接を受ける場合、大半の人が プログラミングに関してどのような質問をされるか 見当もつきません。 この記事では、 新卒生からプログラマになって1〜2年までの 経験値が異なる人たち向けに、それぞれの プログラミングの面接でよく聞かれる質問 をいくつか紹介していきます。 コーディングの面接では、主に データ構造とアルゴリズムに基づいた質問 がされますが、 一時変数を使わずにどのように2つの整数をスワップするのか 、というような論理的な質問もされるでしょう。
スクラムで失敗する5大理由とその対策としてできること | POSTD
スクラム とは、最近、特にソフトウェア開発の分野でよく使われているバズワードです。この概念は、1995年のOOPSLAでJeff SutherlandとKen Schwaberにより提唱されました。自己組織的なチーム構成と短いスパンの持続可能な繰り返し作業に重点を置くもので、複雑なソフトウェア製品やプロジェクトを扱うためのすっきりとした軽量なフレームワークです。 シンプルで軽量な性質を強みとするスクラムですが、これを導入している企業の約半数が正しく実践できていないと思われます。では、一見すぐに使えそうな手法なのに、実践するのが非常に難しいのはなぜなのでしょうか。その理由と、これを確実に成功させるために講じるべき対策を見ていきましょう。 1. 組織の賛同が得られていない どういう タイプの企業であろうと、何かを変えようとすれば必ず直面する最大の課題であると言えるのが、これです。スクラムも例外
Kotlinの隠れたコストについてのベンチマーク | POSTD
@BladeCoder が書いた Kotlinの隠れたコストの調査 という一連のブログ記事は、ある Kotlin 構文にどのように隠れたコストがあるのかを説明しました。 実際の隠れたコストは、普通、不可視オブジェクトのインスタンス化やプリミティブ値のボクシング／アンボクシングに起因します。これらのコストは、Kotlinコンパイラがどのように上記の構文をJVMのバイトコードに変換するのかを理解していない開発者には特に見えづらいのです。 しかし、何らかの数字を示さずに隠れたコストの話をするだけでは、実際にどのくらいコストのことを心配すべきなのかという疑問が湧いてきます。コードベースのいたるところで、これらのコストを考慮すべきでしょうか？あるKotlin構文は単に全面的に禁止されるべきでしょうか？あるいは、最も範囲の狭い内部ループの中でだけ考慮されるべきでしょうか？ さらに挑発的な言い方をすれば
なぜPythonはこんなにも遅いのか？ | POSTD
(編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) Pythonは高い人気を誇り、DevOps、データサイエンス、Web開発、セキュリティの分野で使われています。 しかし、速度に関しては高い評価が全くありません。 JavaとC、C++、C#、Pythonの速度を比べるには、どうしたらいいのでしょう？ 答えは、実行するアプリケーションのタイプに大きく左右されます。完璧なベンチマークはありませんが、[手始めに比べる手段](https://algs4.cs.princeton.edu/faq/)としてはThe Computer Language Benchmarks Gameが適しています。 私は10年ほどthe Computer Language Benchmarks Gameを参照していますが、Java、C#、Go、JavaScript、C++などの他言
Dockerコンテナが遅くなるもう一つの原因 | POSTD
前回の ブログ記事 では、Kubernetesの話と、 ThoughtSpot がKubernetesを開発インフラのニーズに合わせてどのように取り入れたかをご紹介しました。今回はその続報として、最近の興味深いデバッグ経験について少々駆け足になりますがお話ししていきます。本記事も「コンテナ化と仮想化はノットイコールである」という事実に基づいており、たとえcgroupの上限がどれも高くない値に設定されホストマシンで十分な演算能力が利用できるとしても、コンテナ化されたプロセス同士がリソースの競合を起こす場合があることを示したいと思います。 ThoughtSpotでは内部のKubernetesクラスタで 多数のCI/CDや開発関連のワークフロー を稼働させており、ある1点を除いては全てが順調でした。唯一問題だったのは、ドッカー化された製品コピーを起動すると、パフォーマンスが期待を極端に下回るレベ
超高速エンジンの内部：Quantum CSS（別名Stylo）- 後編 | POSTD
この記事は後編の記事となります。 前編は こちら 全てを並列処理で実行 Servoプロジェクト（Quantum CSSの大元）は実験的なブラウザで、Webページのレンダリングの様々な部分を全て並列化しようとしています。これは、いったいどういう意味でしょうか。 コンピュータは脳のようなものです。考える部分（ALU）があり、その近くには短期記憶を司る部分（レジスタ）があります。これらはCPU上でグループ化されています。また、長期記憶を司るのがRAMです。 注釈：長期記憶（RAM） 短期記憶（レジスタ） 考える部分（ALU） 初期の頃のコンピュータでは、CPUを使って一度に1つのことしか考えられませんでした。しかし、この10年間で、複数のALUやレジスタをグループ化してコアにまとめて持つようになったことで、同時に複数のことを処理できるようになってきました。 注釈：コア Quantum CSSは、
超高速エンジンの内部：Quantum CSS（別名Stylo）- 前編 | POSTD
Project Quantumのことをお聞きになったことがあるでしょう。これはFirefoxを高速化するために、Firefoxの中身を大幅に書き換えたものです。実験的なブラウザ、Servoから部分的に交換を実施し、エンジンの他の部分の著しい改善を図っています。 このプロジェクトは、飛行中のジェット機でのジェットエンジンの取り替えに例えられます。現場でコンポーネントごとに変更を実施するので、各コンポーネントの準備が整い次第、Firefoxで効果を確認することができます。 また、Servoから採用した最初の重要なコンポーネントは、Quantum CSSと呼ばれる新しいCSSエンジン（以前の別名はStylo）で、現在はNightly版でテストすることが可能です。(編注:Firefox 57からはデフォルトで有効化されています) about:config に行き、 layout.css.servo
WebAssemblyはなぜ速いのか | POSTD
本記事はWebAssemblyに関するシリーズの第5回目で、今回のテーマはWebAssemblyが高速な理由です。前の記事をお読みでない方は、 初めから目を通される (訳注:原文リンク)ことをお勧めします。 前回の記事 (訳注:原文リンク)では、プログラミングに WebAssembly あるいはJavaScriptを使うかは二者択一の選択ではないことを説明しました。私たちは、WebAssemblyのみのコードベースを書く開発者が膨大な数になるとは思っていません。 ですので、アプリケーションにWebAssemblyとJavaScriptのどちらを使うか選ぶ必要はありません。しかし私たちとしては、開発者がJavaScriptコードの一部をWebAssemblyに置き換えることを期待しています。 例えば、Reactで開発しているチームは、リコンサイラコード（言い換えれば仮想DOM）をWebAss
プログラミング言語について | POSTD
最初に学んだプログラミング言語を覚えています。2年生のとき必須であった情報クラスの授業でBASIC言語を学習していました。暗い蛍光灯の下、前かがみに机の前に座りながら、空気のこもった教室の壁際に並べられ、音を立てているIBMパソコンを我慢できずに見ていました。時は1997年のロシアです。誰の家にもコンピュータはありませんでした。先生がチョークで汚れた黒板に下記のように書きました。 他のクラスメートのきょとんとした視線同様にそこに書かれた訳の分からない「暗号文」に8歳の自分も視線を注いでいました。先生は『恐れる必要はありません』と。安心させようとやわらかい口調で言いました。この日までの数週間、彼女に授業でフローチャートを書かされていました。この時点で、既にポテトの皮むきやレゴの組み立ての「アルゴリズム」を詳細に設計することができていました。それでも黒板から睨み付けるラテン文字は異質でした。
V8エンジンでのJavaScriptの機能と最適化コードの書き方に関する5つのベストプラクティス | POSTD
数週間前に、JavaScriptが実際どのように動いているかを掘り下げて紹介する記事の連載を始めました。JavaScriptがどのような機能で構成されていてそれらがどのように組み合わさって機能していくのかを知ることによって、さらに良いコードやアプリケーションを作ることができるのではないかと思ったからです。 連載の1回目では 、エンジンやランタイム、コールスタックについての概要を紹介しました。2回目となる今回は、Google V8 JavaScriptエンジンについて細かく説明していきます。また、より良いJavaScriptコードの書き方、すなわち私たちの開発チーム SessionStack がプロダクトを開発する際に意識しているベストプラクティスについても併せて紹介します。 概要 JavaScriptエンジン とはJavaScriptコードを実行するプログラムまたはインタプリタのことです。
SQLトランザクション分離 実践ガイド | POSTD
(注：2017/10/16、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) (注：2017/10/11、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) データベースのドキュメントで分離レベルを目にして、軽く不安を感じつつ、あまり考えないようにしたことはないでしょうか。トランザクションの日常の使用例できちんと分離について言及しているものはほとんどありません。多くはデータベースの初期設定の分離レベルを利用しており、後は運頼みです。しかし、本来、理解しておくべき基本的なトピックであり、いくらか時間を投入してこのガイドの内容を学習すれば、もっと快適に作業できるようになるでしょう。 私はこの記事の情報を学術論文、PostgreSQLドキュメンテーションから集めました。分離レベルの 何たる かだけでなく、適用の正確さを保持しつつ最大速度で使うにはいつ使うべきか、という疑問に答えるべ
SymSpell対BK木：100倍速い文字列のあいまい検索とスペルチェック | POSTD
注釈：500,000単語収録の辞書内における1,000単語の検索時間 X:最大編集距離 Y:検索時間/ms 従来、スペル修正や文字列のあいまい検索には、 BK木 が適していると言われてきました。しかし、これは本当でしょうか。 また、 スペル修正に関する私のブログ に寄せられたコメントには、BK木が、あいまい検索のためのデータ構造として優れていると言及されていました。 そのような経緯から、今回、BK木と他の選択肢のベンチマークを取って比較してみようと思い立ったわけです。 近似文字列検索アルゴリズム 近似文字列検索では、文字列リスト内の文字列を検索し、特定の 文字列メトリック に従って、それに近い文字列を返します。 文字列メトリックは多数あり、例えば レーベンシュタイン距離 、 Damerau-Levenshtein距離 、 ハミング距離 、 ジャロ・ウィンクラー距離 、 Strike a m
JITコンパイルでの冒険 パート2：x64 JIT | POSTD
このシリーズの最初のパート (訳注:POSTDの翻訳記事へのリンクです) で簡単にBFソース言語を紹介し、最適化レベルが高まる4つのインタプリタについて述べました。実際にJITをいじる前に背景を知る上で役に立つと思います。 さらに背景を知る上で有効なのが、2013年に私が書いた『 JITの方法 – 入門編 』という記事です。ここでは、実行時に実行可能なx64機械コードの生成と実際にLinux上で実行するために必要な基本ツールについて説明しました。初めての方はまずこれらの記事を読んでください。 JITの2つの段階 以前 にも書きましたが、JIT手法を2段階に分けて考えると理解しやすいと思います。 プログラム実行時に機械コードを作成する。 作成した機械コードもプログラム実行時に実行する。 BF JITの第2段階は前記事で説明した方法と全く同じ内容です。詳細は jit_utils の JitPr
JITコンパイルでの冒険 パート1：インタプリタ | POSTD
本記事は、JITコンパイラに関するシリーズの第1回目です。計画としては、シンプルな入力言語を使ってそのインタプリタとJITをいくつか開発し、段々と複雑なものにしていくつもりです。このシリーズが終わるまでに、JITコンパイラの開発に何が必要か、そのためにどんな支援ツールが使えるかを、読者の皆さんによく理解していただけるようになれば幸いです。 入力言語は Brainfuck です。本シリーズでは以後、BFと呼んでいきます。BFはプログラマビリティの本質を突き詰めるので、今回の目的に適した言語だと思います。BFは、プログラミングは非常に冗長ですが、なじみのC構造体に直接マップするメモリポインタやループのような概念を持つ点で、プログラミング言語としてはかなりの”メインストリーム”です。 実装言語にはC++を使います。”手始め”の言語としては一般的ではないかもしれません。とはいえ、私の知っている大部
正式リリースされたES8の主な新機能 ???? | POSTD
EcmaScript仕様第8版の新機能 EcmaScript 8もしくはEcmaScript 2017が、6月末にTC39から正式にリリースされました。私たちはこの1年、EcmaScriptについて色々と議論しているようですが、それは無駄なことではありません。現在、ES標準は新しい仕様のバージョンが年1回公開されています。ES6は2015年、ES7は2016年に公開されましたが、ES5のリリース時期をご記憶でしょうか。JavaScriptが魔法のように普及する以前の、2009年のことでした。 つまり私たちは、安定した言語としてJavaScriptの開発上の変化をたどっており、今や自分の語彙にES8を加える必要があるのです。 ES2017 (the 8th edition of the JavaScript Spec) was officially released and publishe
ファイルシステムよりも35％高速に | POSTD
1. 概要 SQLiteを使うと小さなBLOB（例：サムネイル画像など）を読み書きする場合、fread()やfwrite()を使って個別のファイル上に記録されたBLOBを読み書きするよりも35％も速く (*1) 読み書きができます。 さらに、10キロバイトのBLOBを扱うようなSQLiteデータベースを考えた場合、個別のファイルにそれぞれのBLOBを格納する場合に比べてディスク領域を約20％も節約可能です。 このようなパフォーマンスの差が生じる理由は、（私たちの考えでは）SQLiteデータベースの場合、open()やclose()システムコールが呼び出されるのが1回だけなのに対して、個別のファイルに格納されているBLOBを使用する場合は、open()やclose()がBLOBの数だけ呼び出されるためだと思われます。どうやらopen()とclose()を呼び出すオーバーヘッドは、データベース
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