Hacker News Digest

Anthropic активно продвигает сценарий, что программирование исчезнет, а за ним последует исчезновение большинства человеческого труда, при этом привлекает более 130 млрд долларов инвестиций и планирует IPO стоимостью>$1 трлн, что делает её историю «ненадёжным рассказчиком». Этот амбициозный нарратив уже формирует решения в архитектуре, продукте и персонале, часто основываясь на страхе потери работы.

В центре спора — переход Bun, когда‑то написанного на Zig, в Rust. Bun заявлял о почти 100 % AI‑генерации кода, тогда как Zig официально запрещает использование ИИ, но в реальности код был «переписан» в unsafe Rust и быстро слит в основную ветку. Создатель Zig Эндрю Келли публично отреагировал резким, почти «меланхоличным» ответом, назвав ситуацию «переполохой», но многие читатели нашли в нём честный крик. Оценка этой истории требует скептицизма: миграция оказалась выгодной для обеих сторон, а детали остаются предметом интерпретаций. Bun был одной из крупнейших кодбаз на Zig, а его founder экспериментировал с агентным переписыванием, которое привлекло внимание СМИ и породило заголовки о «быстром AI‑переписывании». Этот процесс показывает, как крупные компании используют споры, чтобы формировать восприятие технологий, тогда как реальная проблема — сложность управления памятью в Zig.

• Обсуждение спора между сторонниками Zig и Rust حول перенос проекта Bun, включая критику стиля и мотивов авторов.
• Участники отмечают, что перенос в Rust был использован как маркетинговый ход Anthropic, а не чисто техническим улучшением.
• Вызываются вопросы о конфликте интересов, поскольку Zig‑сообщество открыто враждебно к ИИ‑генерируемому коду.
• Дебат подчёркивает разницу между созданием конечных продуктов и инструментарием/языками, а также роль человеческого контроля в AI‑помощных проектах.

Автор создал заголовочный файл safe_c.h (600 строк), добавляющий в C современные средства безопасности из C++ и Rust, сохраняя при этом производительность и простоту языка. Этот файл используется для создания высокопроизводительного grep-клона cgrep, демонстрируя, как можно обуздать "опасные возможности" C. safe_c.h предоставляет семантику RAII через атрибуты [[cleanup]] с обратной совместимостью для старых компиляторов, а также умные указатели UniquePtr и SharedPtr для автоматического управления памятью.

Заголовочный файл включает макросы LIKELY/UNLIKELY для оптимизации ветвления и гарантирует очистку ресурсов даже при раннем возврате или goto. UniquePtr автоматически освобождает память при выходе из области видимости, устраняя утечки, а SharedPtr реализует автоматический подсчёт ссылок. Автор утверждает, что с помощью таких инструментов C остаётся языком свободы и гибкости, позволяющим писать безопасный код без потери производительности.

• Обсуждение показало, что безопасность в C требует компромисов: либо платить за счёт производительности (POSIX-мьютексы), либо отказаться от переносимости кода.
• Участники спорят, стоит ли вообще пытаться эмулировать современные примитивы безопасности в C, или лучше просто использовать C++ там, где это возможно.
• Поднимается вопрос, что макросы и обёртки в C ведут к созданию "мини-языка" внутри проекта, что затрудняет понимание кода для новых участников команды.
• Обсуждается, что C++ уже реализовал всё, что пытаются эмулировать в C, и что это не избежно ведёт к "переизобретению велосипеда".
• Участники обсуждают, что встроенные в компилятор возможности C++ вроде std::unique_ptr и std::shared_ptr не только более безопасны, но и более производительны, чем попытки их эмулировать в C.

Разработчик выложил на Hacker News фреймворк на C, и я, как исследователь безопасности, сразу заметил три классические ошибки: не проверяемый Content-Length, переполнение при копировании тела запроса и переполнение при записи ответа. Пример кода показывает, как непроверенное поле Content-Length используется как размер для malloc и memcpy, что может привести к утечке памяти или чтению за пределы буфера. Подобные проблемы встречаются везде, где C-фреймворки принимают ввод из сети или файловой системы.

• Обсуждение крутится вокруг того, что «хороший код на C» должен минимизировать выделение памяти и избегать atoi() и strdup() без проверки ошибок, что приводит к уязвимостям.
• Участники спорят о том, насколько критичны эти проблемы в контексте обучения и использования ИИ-помощи, и о том, что новички в C могут не осознавать эти ловушки.
• Обсуждается влияние ИИ на качество кода и безопасность, а также то, что влияние ИИ на обучение языкам может маскировать проблемы, которые иначе были бы очевидны.
• Участники также обсуждают, что влияние ИИ на обучение языкам и на то, что это может привести к проблемам, если человек не понимает, что делает ИИ, и что это может быть опасно.
• В обсуждении также поднимается вопрос о том, что ИИ может быть использован для аудита кода и нахождения проблем, и о том, что это может быть использовано для улучшения качества кода.

Cloudflare столкнулся с редким, но критичным багом в компиляторе Go для ARM64: при раскрутке стека может возникнуть race condition, что приводит к фатальному панику. Подробный разбор показал, что проблема в том, что компилятор неправильно генерирует барьер-инструкции, необходимые для безопасной работы с памятью. Это подтверждено исследованием исходников Go и ARM-мануалов. В итоге Cloudflare не только предоставила подробный отчет и тест-кейс в апстрим, но и предложила временное решение, которое уже встроено в их инфраструктуру и позволяет избежать проблемы до официального патча.

• Компилятор Go имел баг, из-за которого при определённом сочетании инструкций в ARM64-версии Go могла прерваться сборка мусора, что приводило к нестабильности. Исправление уже в коммите f7cc1e5 и войдёт в Go 1.20.
• Обсуждение подняло вопрос о том, насколько редки такие баги компиляторов в наши дни и какие факторы этому способствуют.
• Некоторые комментаторы поделились историями о том, как в прошлом им приходилось сталкиваться с багами компиляторами даже в таких "безопасных" языках как Go.
• Обсуждение также затронуло вопрос о том, насколько критично было быстрое обновление, и было отмечено, что Cloudflare уже использует ARM-серверы в продакшене.

Rust-разработчик взглянул на Vec<T> и обнаружил, что вместо ожидаемых трёх полей ptr, len, capacity внутри структура скрыта целая иерархия обёрток: RawVec, RawVecInner, Unique, NonNull и NonNull<T> — всё ради безопасности и гибкости. Это вызвало вопрос: зачем такая сложность, если можно было обойтись тремя полями? Ответ оказался в том, что каждый слой добавляет безопасность и абстракцию, защищая от ошибок с указателями.

• Обсуждение развивалось вокруг того, что стандартная библиотека Rust предоставляет безопасные абстракции над низкоуровневыми деталями, но при этом не скрывает их полностью, и что это влияет на то, как код на Rust выглядит и ощущается.
• Участники обсуждали, что сложность реализации Vec в стандартной библиотеке Rust отражает компромисс между безопасностью и производительностью, и что это влияет на то, как разработчики думают о системе типов и управлении памятью в Rust.
• Также обсуждались вопросы о том, как документация и обсуждение в сообществе Rust может быть улучшена, включая сравнение с C++ и обсуждение того, как язык программирования влияет на то, как мы думаем о коде.
• Участники также затронули тему того, что сложность реализации может отпугнуть новичков, но что это может быть уменьшено путем улучшения документации и обучающих материалов.
• В конце концов, обсуждение завершилось тем, что участники сошлись на том, что хотя Rust и предоставляет мощные и безопасные абстракции, это не делает его легким для новичков без качественного обучения и документации, и что это может быть улучшено.

В .NET 10 сборщик мусора получает серьёзные улучшения, которые могут вдвое или втрое сократить использование памяти и повысить производительность. Ключевые изменения включают расширенный escape-анализ для выделения объектов на стеке, оптимизацию делегатов и настройку размеров регионов кучи. Также активирована система DATAS, автоматически адаптирующая сборку мусора под поведение приложения, особенно в контейнерах.

Однако эти улучшения требуют осторожного подхода: они доступны через runtime-флаги и могут иметь компромиссы, например, увеличение пауз или нагрузки на CPU. Разработчикам стоит тестировать новые настройки в боевых сценариях, а не включать их вслепую. Инструменты мониторинга, такие как счетчики GC и дампы памяти, помогут оценить эффект для конкретного приложения.

• Пользователи отмечают значительное повышение производительности в .NET 10 по сравнению с .NET 8, особенно в приложениях для анализа аудио и текста.
• Высказываются опасения, что оптимизации .NET могут отдалить его от совместимости с WASMGC, что критично для использования в браузере.
• Обсуждаются потенциальные риски, такие как переполнение стека в программах, которые ранее работали стабильно, и сложность настройки GC.
• Упоминаются альтернативные фреймворки для кроссплатформенной разработки (Avalonia, Flutter, MvvmCross) на фоне скептического отношения к стабильности и будущему MAUI.
• Поднимаются вопросы о применимости .NET для high-frequency trading и оптимизации LINQ, а также о сравнении с JVM и другими языками (F#, Java).

Zig предлагает более простой подход к созданию CLI-инструментов по сравнению с Rust, особенно когда речь идёт о работе с памятью. В Rust строгий borrow checker предотвращает ошибки на этапе компиляции, но часто вынуждает переписывать код под его требования, усложняя разработку. Например, при попытке добавить новую запись в список, одновременно удерживая ссылки на существующие, компилятор Rust блокирует действие из-за конфликта владения и заимствования.

В Zig же разработчик напрямую управляет памятью через аллокаторы, используя указатели и мутацию без сложных правил времён жизни. Это требует дисциплины, но даёт больше гибкости и скорости написания кода. Для CLI-инструментов, где производительность и простота часто важнее абсолютной безопасности памяти, Zig оказывается практичнее. Безопасность — это не только отсутствие ошибок памяти, но и читаемость, скорость разработки и соответствие задаче.

• Обсуждение затрагивает проблемы безопасности в C, связанные с ручным управлением памятью, и ироничные комментарии по этому поводу.
• Пользователи делятся мнениями о современных языках (Nim, Odin, V, D, Zig), отмечая их преимущества, такие как интероперабельность с C и гибкость в управлении памятью.
• Уточняется функциональность Zig: он не компилируется в C, но имеет инструмент для трансляции C-кода в Zig, при этом компилируясь напрямую в машинный код.
• В обсуждении присутствует юмористический тон относительно утверждения, что разработчики не являются идиотами.

PolyGerrit — это веб-интерфейс для работы с системой контроля версий Gerrit, требующий активации JavaScript в браузере для полноценного функционирования. Без него страница не загрузится корректно, и пользователь увидит только это сообщение с просьбой включить скрипты и обновить страницу. Это стандартное требование для современных веб-приложений, обеспечивающее динамическое взаимодействие, такое как просмотр изменений кода, комментарии и код-ревью.

• Добавлена поддержка Valgrind в Go для тестирования криптографического кода на постоянное время выполнения и отслеживания инициализации памяти.
• Обсуждаются преимущества Valgrind для обнаружения утечек памяти и тонких ошибок, несмотря на наличие других инструментов, таких как ASan/MSan.
• Подчёркивается важность аннотаций для корректного анализа неинициализированной памяти, особенно при использовании unsafe-кода или CGO.
• Высказываются опасения, что эффективность зависит от повсеместного использования инструмента всеми пакетами, чтобы избежать большого количества ложных предупреждений.
• Некоторые пользователи выражают скептицизм, считая необходимость в Valgrind признаком недостатков языка, в то время другие видят в этом мощное дополнение к инструментарию.

Новый интерфейс std.Io.Reader в Zig может приводить к неопределённому поведению при использовании с буфером произвольного размера. Например, при передаче ридера из zstd-декомпрессора в функцию вывода с буфером 64 байта код либо аварийно завершается в режиме отладки, либо зацикливается в релизе. Проблема в том, что некоторые ридеры требуют конкретного размера буфера у писателя, но это требование не всегда очевидно или документировано.

Ситуация усугубляется тем, что сбой может зависеть от входных данных: с одними данными код работает, с другими — нет. Это создаёт риски для библиотек, где тип ридера неизвестен заранее, например, при обработке HTTP-заголовков. Автор спрашивает, не ошибся ли он, но если нет — это серьёзный изъян в дизайне API.

• Обсуждается потенциальная проблема безопасности или баг в Zig, но участники склоняются к тому, что это скорее единичная ошибка, а не системная уязвимость.
• Участники дискутируют о ценностном предложении языка Zig, описывая его как современную альтернативу C с лучшей эргономикой, компиляцией во время выполнения (comptime), явным управлением памятью и меньшим количеством неопределённого поведения.
• Критикуется реакция создателя Zig, Эндрю Келли, на конструктивную критику, которую некоторые участники сочли резкой и недружелюбной.
• Zig позиционируется как мощный инструмент для низкоуровневого программирования с ультранизкой задержкой (например, для HFT или игр), где безопасность не является приоритетом, в противовес Rust.
• В качестве альтернатив для модернизации C++ упоминаются другие языки, такие как Carbon.

Fil-C — это C/C++-совместимый язык с безопасной памятью и современным инструментарием. Его сердце — FUGC, параллельный, конкурентный, точный, неперемещающий сборщик мусора.

Ключевые черты FUGC

• Параллельность: маркировка и очистка выполняются на всех ядрах.
• Конкурентность: потоки-мутаторы не останавливаются; блокировки только на медленных путях аллокации.
• On-the-fly: нет глобальной паузы; «мягкие рукопожатия» просят потоки асинхронно сканировать стек.
• Grey-stack: повторное сканирование стеков до фикс-поинта; барьер только при записи, быстрая сходимость.
• Dijkstra-barrier: при записи указателя объект помечается CAS-relaxed.
• Точность: LLVM-плагин FilPizlonator точно знает, где все указатели.
• Неперемещаемость: объекты не двигаются; освобождённые блоки «перенаправляются» через InvisiCap.

Safepoint-механизм

• Компилятор вставляет pollcheck: быстрая проверка или колбэк для GC.
• «Мягкое рукопожатие» запускает колбэк на всех потоках.
• Состояния enter/exit позволяют блокироваться в syscall без pollcheck’ов; GC сам выполняет колбэк для «exited» потоков.
• Safepoint защищает от гонок: загруженный указатель будет жив до следующего safepoint’а.

По желанию можно включить полный stop-the-world (FUGC_STW=1) для fork(2) или отладки.

• Fil-C — это С-компилятор с точным параллельным GC (FUGC) и capability-указателями, позволяющий запускать «как есть» CPython, SQLite, OpenSSH и др., теряя в худшем случае 4× производительности.
• Вместо ручного free и UB-оптимизаций LLVM код живёт под барьером Дейкстры и soft-handshake safepoint’ами; указатели превращаются в «InvisiCap» (base+offset), теряющие силу при приведении к integer.
• Проект исследовательский, но уже промышленно полезен: нет сборок под 32-бит, Windows и embedded без MMU, нет пока поколенческого GC и ARM/RISC-V.
• Споры: «lock-and-key» предсказуемее RAM, но требует атомиков; GC = «мусор потом» vs compile-time проверки; можно ли дождаться AI-стат-анализа вместо Rust-переписей.

Ghostty GTK-часть переписана с нуля
Проект завершён: Linux/BSD-версия теперь полностью использует GObject из Zig и проверена Valgrind.

Что изменилось

• Zig-структуры обёрнуты в GObject; память управляется счётчиками ссылок.
• При обновлении конфига старый объект освобождается автоматически, когда исчезают ссылки.
• Появились сигналы, свойства, действия GTK и современные UI-файлы Blueprint.
• Новые виджеты добавляются быстрее (анимированная рамка, вкладки в заголовке и т.д.).

Valgrind Каждый коммит прогонялся под Valgrind.

• Потребовался большой suppression-файл (в основном GTK/драйверы).
• Найдены: утечка и неопределённое обращение в Zig-коде, ошибка WeakRef в GTK, которые иначе вызывали редкие краши.

• Ghostty переписывает GUI на GTK/Zig, столкнувшись с проблемами GObject и управления памятью.
• Участники обсуждают, что GTK навязывает свою ООП-модель и счётчики ссылок, что сложно сочетать с Zig/Rust.
• Некоторые считают GTK не «родной» на Linux и предлагают Vala, Qt или собственный UI.
• Пользователи жалуются на баги прокрутки, копирования, nano и отсутствие поиска.
• Автор признаёт выбор GTK компромиссом ради кроссплатформенности и «родного» вида.

Добро пожаловать на LWN.net

Этот материал для подписчиков стал доступен благодаря читателю LWN. Тысячи подписчиков зависят от LWN как от источника новостей о Linux и свободном ПО. Если статья вам понравилась, пожалуйста, рассмотрите возможность оформления подписки. Спасибо за визит!

Антонио Куни, давний инженер по производительности Python и разработчик PyPy, на EuroPython 2025 в Праге представил доклад «Мифы и сказки про производительность Python». По его мнению, привычная «мудрость» о скорости Python часто вводит в заблуждение. На примерах он показал реальные узкие места и пришел к выводу: в конечном счете предел оптимизаций упирается в управление памятью. Он начал ранний проект SPy, который, возможно, приведет к сверхбыстрому Python.

Он попросил зал поднять руки, кто считает «Python медленным или недостаточно быстрым» — рук было много (в отличие от PyCon Italy). Годы работы с производительностью и общение с разработчиками породили набор мифов, которые он хочет развеять.

Мифы

Миф: «Python не медленный». Да, часто «достаточно быстрый», особенно как «склеечный» язык в эпоху «важен только GPU». Но это верно лишь для части задач. Есть множество программ, где скорость Python критична — отсюда постоянные усилия по оптимизации интерпретатора и перенос горячих участков в Cython, Numba и т.п.

В слайдах он показал множества: «программы, где Python достаточно быстр» — подмножество «всех Python-программ», а снаружи — «все возможные программы». В идеале Python должен подходить для всех; пока что задачи, требующие максимума от процессора, не могут быть на Python. Он хочет расширять «внутренние круги».

Королларий «это всего лишь клей»: «просто перепишите горячее в C/C++» (сегодня — в Rust). Прием рабочий, но быстро упирается в стену: принцип Парето подсказывает оптимизировать 20% кода, где 80% времени, но затем срабатывает закон Амдаля — ускорив горячую часть, вы упираетесь в остальной код, который начинает доминировать во времени выполнения.

Еще миф: «Python медленный, потому что интерпретируемый». Интерпретация — лишь малая часть. Даже выражение p.x * 2 в C/C++/Rust — это загрузка, умножение, сохранение. В Python же нужно определить тип p, вызвать getattribute(), распаковать p.x и 2, выполнить операцию с учетом перегрузок и протоколов, упаковать результат, выделить память и т.д. Это диктуют семантика и динамичность языка, не способ исполнения.

Статические типы

С распространением тайпингов слышно: «теперь компиляторы могут пропускать лишнее и считать напрямую». Пример:

def add(x: int, y: int) -> int:
    return x + y

print(add(2, 3))

Но аннотации не применяются во время выполнения, и можно вызвать:

print(add('hello ', 'world'))  # type: ignore

Чекер доволен, но семантика сложения уже другая. Аннотации бесполезны для оптимизации и скорости, если их не гарантирует рантайм. Более того, в Python легально перегружать операции, меняя поведение в рантайме, что разрушает предпосылки для агрессивных оптимизаций.

• Обсуждение сосредоточено на мифах о скорости Python: динамичность языка, непредсказуемость типов и плохая кэш-локальность мешают компиляторам и JIT достигать производительности системных языков без компромиссов по совместимости и простоте.
• Многие отмечают, что JIT и спекулятивное выполнение помогают на «хэппи-пате», но становятся хрупкими: небольшие изменения кода могут срывать оптимизации и резко просаживать скорость.
• Популярные пути ускорения — PyPy, Numba, Pythran, mypyc, а также перенос «горячих» участков в C/C++/Rust или использование DSL/субсетов (SPy); однако граница вызовов и динамика Python часто «съедают» выгоды.
• Отмечают альтернативы и эволюцию: Mojo как супермножество Python с статикой и компиляцией, возможное сосуществование компиляторов рядом с CPython вместо «Python 4».
• Критики указывают, что популярность Python не доказывает его производительность; многие реальные «тормоза» — это не CPU, а I/O и сеть, где помогают async и масштабирование.
• Скептики считают, что «быстрым» Python не станет без отказа от ключевых динамических свойств (примерно как в JS — оптимизации на общий случай, но с ограничениями); часть участников предлагает оставлять Python для скриптинга и клеевого кода.
• Вопросы многопоточности, старта интерпретатора и GIL остаются проблемными; параллельно обсуждают идеи «final»-квалификаторов, иммутабельности и GPU/параллельных подходов, но признают их практические ограничения.