2021年3月

柯洁称 AI 让他越来越难以赢棋了

2017 年,围棋国手柯洁与人工智能“AlphaGo”进行了三番对决,最终柯洁 0:3 完败。如今,柯洁的空余时间几乎全部用在了研究 AI 上,他说道:“我现在看到 AI 也比较痛苦,因为我知道我没有办法走出比 AI 更优秀的好棋。”他认为,AI 可以很大程度上拉近棋手之间差距,人类棋手都在向人工智能进行学习,现在都有 AI 工具辅助,棋手就会完全按照 AI 的下法去下。柯洁称,“在以前的话,我觉得想赢一盘棋还是比较容易的。现在越来越难了。”

虽然老牌棋手会抱怨 AI 使得棋手的训练差距被拉平,但是人类从来不会被科技单方面打败。

ARM 发布 AMRv9 指令集,CPU 性能有望提升 40% 以上

ARM 星期二公布了近十年来它的最大规模的技术创新。目前使用的 ARMv8 指令集是十年前推出的。过去 10 年计算架构有了太多变化,ARM 处理器也不止用于移动/嵌入式,已经扩展到了 PC、HPC 高性能计算、深度学习等等新领域。ARMv9 在兼容 ARMv8 的基础上,提升了安全性、增强了矢量计算、机器学习及数字信号处理,同时继续提升处理器性能,CPU 性能有望提升 40% 以上。ARMv9 处理器预计会在 2022 年进入市场。

芯片领域三十年河东三十年河西,曾经如日中天的 X86 的风头如今似乎被 ARM 抢去了不少注意力。不过,我还是看好 RISC-V 的未来发展。

报告称双重勒索攻击造成“前所未有的”损害

双重勒索攻击,指在加密文件的同时窃取文件然后威胁泄露文件进行二次勒索。据英国 RUSI 和 BAE 公司发表报告称,双重勒索攻击在 2020 年造成“前所未有的”损害,去年 6 月至 10 月间,在勒索软件博客上报告的新受害者增加 200%。2020 年,采用双重勒索手段的 16 种勒索软件的攻击者共进行了 1200 次攻击,受害者分布于 63 个国家。英国遭受“双重勒索”攻击的数量位居世界第二,仅次于美国。

面对勒索软件攻击,企业愿意为防御勒索软件付出的精力和成本,取决于它可能遭受的损失程度和概率。这和对付病毒和垃圾邮件一样。

VizTracer 可以跟踪并发的 Python 程序,以帮助记录、调试和剖析。

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并发是现代编程中必不可少的一部分,因为我们有多个核心,有许多需要协作的任务。然而,当并发程序不按顺序运行时,就很难理解它们。对于工程师来说,在这些程序中发现 bug 和性能问题不像在单线程、单任务程序中那么容易。

在 Python 中,你有多种并发的选择。最常见的可能是用 threading 模块的多线程,用subprocessmultiprocessing 模块的多进程,以及最近用 asyncio 模块提供的 async 语法。在 VizTracer 之前,缺乏分析使用了这些技术程序的工具。

VizTracer 是一个追踪和可视化 Python 程序的工具,对日志、调试和剖析很有帮助。尽管它对单线程、单任务程序很好用,但它在并发程序中的实用性是它的独特之处。

尝试一个简单的任务

从一个简单的练习任务开始:计算出一个数组中的整数是否是质数并返回一个布尔数组。下面是一个简单的解决方案:

def is_prime(n):
    for i in range(2, n):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

def get_prime_arr(arr):
    return [is_prime(elem) for elem in arr]

试着用 VizTracer 以单线程方式正常运行它:

if __name__ == "__main__":
    num_arr = [random.randint(100, 10000) for _ in range(6000)]
    get_prime_arr(num_arr)
viztracer my_program.py

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调用堆栈报告显示,耗时约 140ms,大部分时间花在 get_prime_arr 上。

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这只是在数组中的元素上一遍又一遍地执行 is_prime 函数。

这是你所期望的,而且它并不有趣(如果你了解 VizTracer 的话)。

试试多线程程序

试着用多线程程序来做:

if __name__ == "__main__":
    num_arr = [random.randint(100, 10000) for i in range(2000)]
    thread1 = Thread(target=get_prime_arr, args=(num_arr,))
    thread2 = Thread(target=get_prime_arr, args=(num_arr,))
    thread3 = Thread(target=get_prime_arr, args=(num_arr,))

    thread1.start()
    thread2.start()
    thread3.start()

    thread1.join()
    thread2.join()
    thread3.join()

为了配合单线程程序的工作负载,这就为三个线程使用了一个 2000 元素的数组,模拟了三个线程共享任务的情况。

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如果你熟悉 Python 的全局解释器锁(GIL),就会想到,它不会再快了。由于开销太大,花了 140ms 多一点的时间。不过,你可以观察到多线程的并发性:

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当一个线程在工作(执行多个 is_prime 函数)时,另一个线程被冻结了(一个 is_prime 函数);后来,它们进行了切换。这是由于 GIL 的原因,这也是 Python 没有真正的多线程的原因。它可以实现并发,但不能实现并行。

用多进程试试

要想实现并行,办法就是 multiprocessing 库。下面是另一个使用 multiprocessing 的版本:

if __name__ == "__main__":
    num_arr = [random.randint(100, 10000) for _ in range(2000)]
   
    p1 = Process(target=get_prime_arr, args=(num_arr,))
    p2 = Process(target=get_prime_arr, args=(num_arr,))
    p3 = Process(target=get_prime_arr, args=(num_arr,))

    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()

    p1.join()
    p2.join()
    p3.join()

要使用 VizTracer 运行它,你需要一个额外的参数:

viztracer --log_multiprocess my_program.py

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整个程序在 50ms 多一点的时间内完成,实际任务在 50ms 之前完成。程序的速度大概提高了三倍。

为了和多线程版本进行比较,这里是多进程版本:

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在没有 GIL 的情况下,多个进程可以实现并行,也就是多个 is_prime 函数可以并行执行。

不过,Python 的多线程也不是一无是处。例如,对于计算密集型和 I/O 密集型程序,你可以用睡眠来伪造一个 I/O 绑定的任务:

def io_task():
    time.sleep(0.01)

在单线程、单任务程序中试试:

if __name__ == "__main__":
    for _ in range(3):
        io_task()

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整个程序用了 30ms 左右,没什么特别的。

现在使用多线程:

if __name__ == "__main__":
    thread1 = Thread(target=io_task)
    thread2 = Thread(target=io_task)
    thread3 = Thread(target=io_task)

    thread1.start()
    thread2.start()
    thread3.start()

    thread1.join()
    thread2.join()
    thread3.join()

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程序耗时 10ms,很明显三个线程是并发工作的,这提高了整体性能。

用 asyncio 试试

Python 正在尝试引入另一个有趣的功能,叫做异步编程。你可以制作一个异步版的任务:

import asyncio

async def io_task():
    await asyncio.sleep(0.01)

async def main():
    t1 = asyncio.create_task(io_task())
    t2 = asyncio.create_task(io_task())
    t3 = asyncio.create_task(io_task())

    await t1
    await t2
    await t3

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

由于 asyncio 从字面上看是一个带有任务的单线程调度器,你可以直接在它上使用 VizTracer:

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依然花了 10ms,但显示的大部分函数都是底层结构,这可能不是用户感兴趣的。为了解决这个问题,可以使用 --log_async 来分离真正的任务:

viztracer --log_async my_program.py

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现在,用户任务更加清晰了。在大部分时间里,没有任务在运行(因为它唯一做的事情就是睡觉)。有趣的部分是这里:

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这显示了任务的创建和执行时间。Task-1 是 main() 协程,创建了其他任务。Task-2、Task-3、Task-4 执行 io_tasksleep 然后等待唤醒。如图所示,因为是单线程程序,所以任务之间没有重叠,VizTracer 这样可视化是为了让它更容易理解。

为了让它更有趣,可以在任务中添加一个 time.sleep 的调用来阻止异步循环:

async def io_task():
    time.sleep(0.01)
    await asyncio.sleep(0.01)

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程序耗时更长(40ms),任务填补了异步调度器中的空白。

这个功能对于诊断异步程序的行为和性能问题非常有帮助。

看看 VizTracer 发生了什么?

通过 VizTracer,你可以在时间轴上查看程序的进展情况,而不是从复杂的日志中想象。这有助于你更好地理解你的并发程序。

VizTracer 是开源的,在 Apache 2.0 许可证下发布,支持所有常见的操作系统(Linux、macOS 和 Windows)。你可以在 VizTracer 的 GitHub 仓库中了解更多关于它的功能和访问它的源代码。


via: https://opensource.com/article/21/3/python-viztracer

作者:Tian Gao 选题:lujun9972 译者:wxy 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

理解 I/O 有助于提升你的效率。

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如果你打算学习 C 语言的输入、输出,可以从 stdio.h 包含文件开始。正如你从其名字中猜到的,该文件定义了所有的标准(“std”)的输入和输出(“io”)函数。

大多数人学习的第一个 stdio.h 的函数是打印格式化输出的 printf 函数。或者是用来打印一个字符串的 puts 函数。这些函数非常有用,可以将信息打印给用户,但是如果你想做更多的事情,则需要了解其他函数。

你可以通过编写一个常见 Linux 命令的副本来了解其中一些功能和方法。cp 命令主要用于复制文件。如果你查看 cp 的帮助手册,可以看到 cp 命令支持非常多的参数和选项。但最简单的功能,就是复制文件:

cp infile outfile

你只需使用一些读写文件的基本函数,就可以用 C 语言来自己实现 cp 命令。

一次读写一个字符

你可以使用 fgetcfputc 函数轻松地进行输入输出。这些函数一次只读写一个字符。该用法被定义在 stdio.h,并且这也很浅显易懂:fgetc 是从文件中读取一个字符,fputc 是将一个字符保存到文件中。

int fgetc(FILE *stream);
int fputc(int c, FILE *stream);

编写 cp 命令需要访问文件。在 C 语言中,你使用 fopen 函数打开一个文件,该函数需要两个参数:文件名和打开文件的模式。模式通常是从文件读取(r)或向文件写入(w)。打开文件的方式也有其他选项,但是对于本教程而言,仅关注于读写操作。

因此,将一个文件复制到另一个文件就变成了打开源文件和目标文件,接着,不断从第一个文件读取字符,然后将该字符写入第二个文件。fgetc 函数返回从输入文件中读取的单个字符,或者当文件完成后返回文件结束标记(EOF)。一旦读取到 EOF,你就完成了复制操作,就可以关闭两个文件。该代码如下所示:

  do {
    ch = fgetc(infile);
    if (ch != EOF) {
      fputc(ch, outfile);
    }
  } while (ch != EOF);

你可以使用此循环编写自己的 cp 程序,以使用 fgetcfputc 函数一次读写一个字符。cp.c 源代码如下所示:

#include <stdio.h>

int
main(int argc, char **argv)
{
  FILE *infile;
  FILE *outfile;
  int ch;

  /* parse the command line */

  /* usage: cp infile outfile */

  if (argc != 3) {
    fprintf(stderr, "Incorrect usage\n");
    fprintf(stderr, "Usage: cp infile outfile\n");
    return 1;
  }

  /* open the input file */

  infile = fopen(argv[1], "r");
  if (infile == NULL) {
    fprintf(stderr, "Cannot open file for reading: %s\n", argv[1]);
    return 2;
  }

  /* open the output file */

  outfile = fopen(argv[2], "w");
  if (outfile == NULL) {
    fprintf(stderr, "Cannot open file for writing: %s\n", argv[2]);
    fclose(infile);
    return 3;
  }

  /* copy one file to the other */

  /* use fgetc and fputc */

  do {
    ch = fgetc(infile);
    if (ch != EOF) {
      fputc(ch, outfile);
    }
  } while (ch != EOF);

  /* done */

  fclose(infile);
  fclose(outfile);

  return 0;
}

你可以使用 gcc 来将 cp.c 文件编译成一个可执行文件:

$ gcc -Wall -o cp cp.c

-o cp 选项告诉编译器将编译后的程序保存到 cp 文件中。-Wall 选项告诉编译器提示所有可能的警告,如果你没有看到任何警告,则表示一切正常。

读写数据块

通过每次读写一个字符来实现自己的 cp 命令可以完成这项工作,但这并不是很快。在复制“日常”文件(例如文档和文本文件)时,你可能不会注意到,但是在复制大型文件或通过网络复制文件时,你才会注意到差异。每次处理一个字符需要大量的开销。

实现此 cp 命令的一种更好的方法是,读取一块的输入数据到内存中(称为缓存),然后将该数据集合写入到第二个文件。这样做的速度要快得多,因为程序可以一次读取更多的数据,这就就减少了从文件中“读取”的次数。

你可以使用 fread 函数将文件读入一个变量中。这个函数有几个参数:将数据读入的数组或内存缓冲区的指针(ptr),要读取的最小对象的大小(size),要读取对象的个数(nmemb),以及要读取的文件(stream):

size_t fread(void *ptr, size_t size, size_t nmemb, FILE *stream);

不同的选项为更高级的文件输入和输出(例如,读取和写入具有特定数据结构的文件)提供了很大的灵活性。但是,在从一个文件读取数据并将数据写入另一个文件的简单情况下,可以使用一个由字符数组组成的缓冲区。

你可以使用 fwrite 函数将缓冲区中的数据写入到另一个文件。这使用了与 fread 函数有相似的一组选项:要从中读取数据的数组或内存缓冲区的指针,要读取的最小对象的大小,要读取对象的个数以及要写入的文件。

size_t fwrite(const void *ptr, size_t size, size_t nmemb, FILE *stream);

如果程序将文件读入缓冲区,然后将该缓冲区写入另一个文件,则数组(ptr)可以是固定大小的数组。例如,你可以使用长度为 200 个字符的字符数组作为缓冲区。

在该假设下,你需要更改 cp 程序中的循环,以将数据从文件读取到缓冲区中,然后将该缓冲区写入另一个文件中:

  while (!feof(infile)) {
    buffer_length = fread(buffer, sizeof(char), 200, infile);
    fwrite(buffer, sizeof(char), buffer_length, outfile);
  }

这是更新后的 cp 程序的完整源代码,该程序现在使用缓冲区读取和写入数据:

#include <stdio.h>

int
main(int argc, char **argv)
{
  FILE *infile;
  FILE *outfile;
  char buffer[200];
  size_t buffer_length;

  /* parse the command line */

  /* usage: cp infile outfile */

  if (argc != 3) {
    fprintf(stderr, "Incorrect usage\n");
    fprintf(stderr, "Usage: cp infile outfile\n");
    return 1;
  }

  /* open the input file */

  infile = fopen(argv[1], "r");
  if (infile == NULL) {
    fprintf(stderr, "Cannot open file for reading: %s\n", argv[1]);
    return 2;
  }

  /* open the output file */

  outfile = fopen(argv[2], "w");
  if (outfile == NULL) {
    fprintf(stderr, "Cannot open file for writing: %s\n", argv[2]);
    fclose(infile);
    return 3;
  }

  /* copy one file to the other */

  /* use fread and fwrite */

  while (!feof(infile)) {
    buffer_length = fread(buffer, sizeof(char), 200, infile);
    fwrite(buffer, sizeof(char), buffer_length, outfile);
  }

  /* done */

  fclose(infile);
  fclose(outfile);

  return 0;
}

由于你想将此程序与其他程序进行比较,因此请将此源代码另存为 cp2.c。你可以使用 gcc 编译程序:

$ gcc -Wall -o cp2 cp2.c

和之前一样,-o cp2 选项告诉编译器将编译后的程序保存到 cp2 程序文件中。-Wall 选项告诉编译器打开所有警告。如果你没有看到任何警告,则表示一切正常。

是的,这真的更快了

使用缓冲区读取和写入数据是实现此版本 cp 程序更好的方法。由于它可以一次将文件的多个数据读取到内存中,因此该程序不需要频繁读取数据。在小文件中,你可能没有注意到使用这两种方案的区别,但是如果你需要复制大文件,或者在较慢的介质(例如通过网络连接)上复制数据时,会发现明显的差距。

我使用 Linux time 命令进行了比较。此命令可以运行另一个程序,然后告诉你该程序花费了多长时间。对于我的测试,我希望了解所花费时间的差距,因此我复制了系统上的 628 MB CD-ROM 镜像文件。

我首先使用标准的 Linux 的 cp 命令复制了映像文件,以查看所需多长时间。一开始通过运行 Linux 的 cp 命令,同时我还避免使用 Linux 内置的文件缓存系统,使其不会给程序带来误导性能提升的可能性。使用 Linux cp 进行的测试,总计花费不到一秒钟的时间:

$ time cp FD13LIVE.iso tmpfile

real    0m0.040s
user    0m0.001s
sys     0m0.003s

运行我自己实现的 cp 命令版本,复制同一文件要花费更长的时间。每次读写一个字符则花了将近五秒钟来复制文件:

$ time ./cp FD13LIVE.iso tmpfile

real    0m4.823s
user    0m4.100s
sys     0m0.571s

从输入读取数据到缓冲区,然后将该缓冲区写入输出文件则要快得多。使用此方法复制文件花不到一秒钟:

$ time ./cp2 FD13LIVE.iso tmpfile

real    0m0.944s
user    0m0.224s
sys     0m0.608s

我演示的 cp 程序使用了 200 个字符大小的缓冲区。我确信如果一次将更多文件数据读入内存,该程序将运行得更快。但是,通过这种比较,即使只有 200 个字符的缓冲区,你也已经看到了性能上的巨大差异。


via: https://opensource.com/article/21/3/file-io-c

作者:Jim Hall 选题:lujun9972 译者:wyxplus 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

有黑客用 Game Boy 掌机挖比特币,预计需要数百万年

一位黑客因为买不到显卡挖矿,于是决定改造自己的 Game Boy 掌机来挖矿。Game Boy 只有 4.19 MHz 主频的 CPU,8KB 视频缓存,而且不支持联网。于是黑客通过树莓派 Pico 微控制器将 Game Boy 与计算机连到了一起。他在 PC 端下载了完整的比特币节点,为 Game Boy 打造了一个定制的挖矿固件。此外还修改了一款名为 ntgbtminer 的挖掘程序,以将挖矿计算分发到 Game Boy 上,而不依赖于 PC。

最终得到结果是 Game Boy 约有每秒 0.8 的哈希算力。作为对比,专用的 ASIC 矿机,哈希算力约为每秒 125 万亿。大约需要数百万年时间,Game Boy 就可以挖出一个新的比特币区块了。

实在是太有创意了!不过,如果要是在 BTC 创始初期,Game Boy 没准还真能挖出一两个区块的。

PHP 的 Git 服务器被黑客攻击,源码库被添加后门

昨天,PHP 团队在自己维护 Git 服务器上的仓库中被推送了两个恶意提交。这两个提交声称是修正文字输入错误,但实际上是植入了后门以实现远程代码执行,并且攻击者伪造了签名,让人以为这些提交是由 PHP 的创始人和另外一位维护者提交的。

据分析,这次恶意活动是由于 PHP 的 Git 服务器被入侵导致的,而不是开发者个人的 Git 账户被入侵。作为此次事件后的预防措施,PHP 维护人员决定将 PHP 官方源码库迁移至 GitHub。GitHub 上的 PHP 仓库,以前只是镜像,现在将成为正规来源,从现在开始,任何代码修改都要直接推送到 GitHub 上。

很多开源软件开发组织基于传统会自己维护代码管理基础设施,但是如果没有专门的人员和力量来保证其安全,反而带来了不必要的安全风险。

Google 安全团队破坏了美国政府黑客的行动

Google 安全团队本月中旬披露,一个顶尖黑客组织在 9 个月内利用了至少 11 个 0day 漏洞。该组织利用的漏洞被修复之后它会迅速改用另一个 0day。结果这个所谓的顶尖黑客组织被发现就是美国政府黑客,Google 的行动终止了政府黑客们的“反恐行动”。Google 内部对此举有不同的看法。

这是大水冲了龙王庙了啊~

通过这个分步教程,开始用人类可读的文本编写 WebAssembly。

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WebAssembly 是一种字节码格式,几乎所有的浏览器 都可以将它编译成其宿主操作系统的机器代码。除了 JavaScript 和 WebGL 之外,WebAssembly 还满足了将应用移植到浏览器中以实现平台独立的需求。作为 C++ 和 Rust 的编译目标,WebAssembly 使 Web 浏览器能够以接近原生的速度执行代码。

当谈论 WebAssembly 应用时,你必须区分三种状态:

  1. 源码(如 C++ 或 Rust): 你有一个用兼容语言编写的应用,你想把它在浏览器中执行。
  2. WebAssembly 字节码: 你选择 WebAssembly 字节码作为编译目标。最后,你得到一个 .wasm 文件。
  3. 机器码(opcode): 浏览器加载 .wasm 文件,并将其编译成主机系统的相应机器码。

WebAssembly 还有一种文本格式,用人类可读的文本表示二进制格式。为了简单起见,我将其称为 WASM-text。WASM-text 可以比作高级汇编语言。当然,你不会基于 WASM-text 来编写一个完整的应用,但了解它的底层工作原理是很好的(特别是对于调试和性能优化)。

本文将指导你在 WASM-text 中创建经典的 “Hello World” 程序。

创建 .wat 文件

WASM-text 文件通常以 .wat 结尾。第一步创建一个名为 helloworld.wat 的空文本文件,用你最喜欢的文本编辑器打开它,然后粘贴进去:

(module
    ;; 从 JavaScript 命名空间导入
    (import  "console"  "log" (func  $log (param  i32  i32))) ;; 导入 log 函数
    (import  "js"  "mem" (memory  1)) ;; 导入 1 页 内存(64kb)
   
    ;; 我们的模块的数据段
    (data (i32.const 0) "Hello World from WebAssembly!")
   
    ;; 函数声明:导出 helloWorld(),无参数
    (func (export  "helloWorld")
        i32.const 0  ;; 传递偏移 0 到 log
        i32.const 29  ;; 传递长度 29 到 log(示例文本的字符串长度)
        call  $log
        )
)

WASM-text 格式是基于 S 表达式的。为了实现交互,JavaScript 函数用 import 语句导入,WebAssembly 函数用 export 语句导出。在这个例子中,从 console 模块中导入 log 函数,它需要两个类型为 i32 的参数作为输入,以及一页内存(64KB)来存储字符串。

字符串将被写入偏移量 为 0 的数据段。数据段是你的内存的 叠加投影 overlay ,内存是在 JavaScript 部分分配的。

函数用关键字 func 标记。当进入函数时,栈是空的。在调用另一个函数之前,函数参数会被压入栈中(这里是偏移量和长度)(见 call $log)。当一个函数返回一个 f32 类型时(例如),当离开函数时,一个 f32 变量必须保留在栈中(但在本例中不是这样)。

创建 .wasm 文件

WASM-text 和 WebAssembly 字节码是 1:1 对应的,这意味着你可以将 WASM-text 转换成字节码(反之亦然)。你已经有了 WASM-text,现在将创建字节码。

转换可以通过 WebAssembly Binary Toolkit(WABT)来完成。从该链接克隆仓库,并按照安装说明进行安装。

建立工具链后,打开控制台并输入以下内容,将 WASM-text 转换为字节码:

wat2wasm helloworld.wat -o helloworld.wasm

你也可以用以下方法将字节码转换为 WASM-text:

wasm2wat helloworld.wasm -o helloworld_reverse.wat

一个从 .wasm 文件创建的 .wat 文件不包括任何函数或参数名称。默认情况下,WebAssembly 用它们的索引来识别函数和参数。

编译 .wasm 文件

目前,WebAssembly 只与 JavaScript 共存,所以你必须编写一个简短的脚本来加载和编译 .wasm 文件并进行函数调用。你还需要在 WebAssembly 模块中定义你要导入的函数。

创建一个空的文本文件,并将其命名为 helloworld.html,然后打开你喜欢的文本编辑器并粘贴进去:

<!DOCTYPE  html>
<html>
  <head>
    <meta  charset="utf-8">
    <title>Simple template</title>
  </head>
  <body>
    <script>
   
      var memory = new  WebAssembly.Memory({initial:1});

      function  consoleLogString(offset, length) {
        var  bytes = new  Uint8Array(memory.buffer, offset, length);
        var  string = new  TextDecoder('utf8').decode(bytes);
        console.log(string);
      };

      var  importObject = {
        console: {
          log:  consoleLogString
        },
        js : {
          mem:  memory
        }
      };
     
      WebAssembly.instantiateStreaming(fetch('helloworld.wasm'), importObject)
      .then(obj  => {
        obj.instance.exports.helloWorld();
      });
     
    </script>
  </body>
</html>

WebAssembly.Memory(...) 方法返回一个大小为 64KB 的内存页。函数 consoleLogString 根据长度和偏移量从该内存页读取一个字符串。这两个对象作为 importObject 的一部分传递给你的 WebAssembly 模块。

在你运行这个例子之前,你可能必须允许 Firefox 从这个目录中访问文件,在地址栏输入 about:config,并将 privacy.file_unique_origin 设置为 true

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注意: 这样做会使你容易受到 CVE-2019-11730 安全问题的影响。

现在,在 Firefox 中打开 helloworld.html,按下 Ctrl+K 打开开发者控制台。

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了解更多

这个 Hello World 的例子只是 MDN 的 了解 WebAssembly 文本格式 文档中的教程之一。如果你想了解更多关于 WebAssembly 的知识以及它的工作原理,可以看看这些文档。


via: https://opensource.com/article/21/3/hello-world-webassembly

作者:Stephan Avenwedde 选题:lujun9972 译者:geekpi 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

通过这三个工具和框架,为你的企业级 Java 应用和你的职业生涯提供助力。

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尽管在 Kubernetes 上广泛使用 PythonGoNode.js 实现 人工智能 和机器学习应用以及 无服务函数,但 Java 技术仍然在开发企业应用中发挥着关键作用。根据 开发者经济学 的数据,在 2020 年第三季度,全球有 800 万名企业 Java 开发者。

虽然这门语言已经存在了超过 25 年,但 Java 世界中总是有新的趋势、工具和框架,可以为你的应用和你的职业生涯赋能。

绝大多数 Java 框架都是为具有动态行为的长时间运行的进程而设计的,这些动态行为用于运行可变的应用服务器,例如物理服务器和虚拟机。自从 Kubernetes 容器在 2014 年发布以来,情况已经发生了变化。在 Kubernetes 上使用 Java 应用的最大问题是通过减少内存占用、加快启动和响应时间以及减少文件大小来优化应用性能。

3 个值得考虑的新 Java 框架和工具

Java 开发人员也一直在寻找更简便的方法,将闪亮的新开源工具和项目集成到他们的 Java 应用和日常工作中。这极大地提高了开发效率,并激励更多的企业和个人开发者继续使用 Java 栈。

当试图满足上述企业 Java 生态系统的期望时,这三个新的 Java 框架和工具值得你关注。

1、Quarkus

Quarkus 旨在以惊人的快速启动时间、超低的常驻内存集(RSS)和高密度内存利用率,在 Kubernetes 等容器编排平台中开发云原生的微服务和无服务。根据 JRebel 的 第九届全球 Java 开发者生产力年度报告,Java 开发者对 Quarkus 的使用率从不到 1% 上升到 6%,MicronautVert.x 均从去年的 1% 左右分别增长到 4% 和 2%。

2、Eclipse JKube

Eclipse JKube 使 Java 开发者能够使用 DockerJibSource-To-Image 构建策略,基于云原生 Java 应用构建容器镜像。它还能在编译时生成 Kubernetes 和 OpenShift 清单,并改善开发人员对调试、观察和日志工具的体验。

3、MicroProfile

MicroProfile 解决了与优化企业 Java 的微服务架构有关的最大问题,而无需采用新的框架或重构整个应用。此外,MicroProfile 规范(即 Health、Open Tracing、Open API、Fault Tolerance、Metrics、Config)继续与 Jakarta EE 的实现保持一致。

总结

很难说哪个 Java 框架或工具是企业 Java 开发人员实现的最佳选择。只要 Java 栈还有改进的空间,并能加速企业业务的发展,我们就可以期待新的框架、工具和平台的出现,比如上面的三个。花点时间看看它们是否能在 2021 年改善你的企业 Java 应用。


via: https://opensource.com/article/21/3/enterprise-java-tools

作者:Daniel Oh 选题:lujun9972 译者:geekpi 校对:wxy

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