Кодеры за работой. Размышления о ремесле программиста
Шрифт:
Сейбел: Вы говорили о том, как с Робертом Вирдингом пересылали друг другу куски кода. Как каждый из вас изменял низкоуровневые детали форматирования, по поводу которых программисты без конца спорят?
Армстронг: Они не затрагивают красоту алгоритма.
Сейбел: Но это часть эстетики, это вкус.
Армстронг: Да, но я не назову код уродливым, потому что в нем есть пробел после запятой. Уродливое - это линейный поиск, когда можно применить деление пополам, или логарифмический метод. Делайте линейный код, если у вас список из десяти элементов, - пожалуйста! Но при больших структурах данных применяйте бинарный поиск. В линейном виде это
Сейбел: Что делает человека хорошим программистом? Нанимая на работу программиста, на что вы смотрите?
Армстронг: Как человек выбирает задачи. Что для него важнее - задача или решение? Мне симпатичнее человек, который говорит: “У меня была вот такая занятная задача”. Вы спрашиваете, в каком самом интересном проекте он участвовал, просите показать соответствующий код, спрашиваете, как он решал задачу. Для меня не столь важно, хорошо ли соискатель знает язык А или язык Б. Обычно программисты всеми языками владеют одинаково хорошо - или плохо. Хороший Си-программист будет успешно работать и с Erlang, это очень надежный показатель. Есть, конечно, исключения, но умственные навыки, необходимые для работы с одним языком, можно применить и к другим.
Сейбел: В некоторых компаниях соискателям дают решать логические задачи. Вы так делаете?
Армстронг: Нет. Есть очень хорошие программисты, которые в них соображают туго. Помню одного из парней, работавших с Erlang, - у него была степень по математике, и он напоминал алмазный бур, прогрызающий гранит. Как-то раз он загрипповал и взял домой листинги из Erlang. Потом он пришел, добавил в код атомарное выражение и сказал: “Это поставит эмулятор на замкнутый цикл”. Он обнаружил, что изначальное хеш-значение этого выражения равно нулю, и взял какой-то модуль для перехода к следующему выражению - оно тоже оказалось равным нулю. И он декомпилировал хеш-алгоритм для одного патологического случая. Он даже не запускал программы - посмотреть, как они работают: он читал их. Но медленно. Довольно медленно. Не знаю, как бы он решил по-быстрому логическую задачу.
Сейбел: Есть ли еще навыки, необходимые хорошему программисту?
Армстронг: Где-то я читал, что нужно иметь хорошую память. Думаю, это так.
Сейбел: Билл Гейтс однажды сказал, что до сих пор мог бы выйти к доске и написать большие фрагменты кода на Бейсике, который писал для Altair, хотя прошло уже лет десять. А вы можете вот так вспомнить свой старый код?
Армстронг: Да, кое-что восстановить по памяти могу. Иногда я забываю какой-нибудь старый код и совершенно не беспокоюсь - просто пишу его заново, и получается примерно то же самое. Могут измениться имена переменных, расстановка функций. Но код выйдет изоморфным. Или даже лучше, чем раньше, потому что я дополнительно его обдумал.
Возьмем, к примеру, сопоставление образцов в моем компиляторе десятилетней давности - я могу сесть и набрать его. Он будет отличаться от старой версии, но в лучшую сторону. Код как бы самоулучшается со временем. Но структура остается прежней.
Я не беспокоюсь о потере кода - если шаблоны в голове, я все вспомню. Даже не столько вспомню, сколько сделаю заново. Не думаю, что это припоминание, скорее воссоздание. Если Билл может вспомнить именно сам текст, то я - нет. Но, конечно, я долго помню структуру кода.
Сейбел: Скажите, обмен сообщениями в духе Erlang поможет раз и навсегда решить проблему параллельного
Армстронг: Нет, конечно. Это всего лишь усовершенствование, пусть и большое, по сравнению с разделяемой памятью. Думаю, Erlang выполнил, по крайней мере, одну задачу - продемонстрировал это. Работая над Erlang, мы всегда говорили на конференциях: “Надо будет копировать все данные”. И слушатели, кажется, воспринимали наши доводы насчет безотказной работы системы - копирование всех данных вводилось для этого. Нам возражали: “Но ведь тогда все будет работать страшно медленно”, - а мы отвечали: “Зато безотказно”.
Удивительно, но наш язык при определенных обстоятельствах оказывается еще и более быстрым. И то, что мы делали ради безотказной работы, во многих случаях было так же эффективно, а то и лучше, чем с разделяемой памятью. Мы спросили себя: “Почему так происходит?” Потому что улучшается распараллеливаемость. В системе с общей памятью нужно блокировать данные при обращении к ним. А блокировка обходится дорого. И потом, возможно, копировать придется не так уж много данных. Если данных немного, то копирование лучше, чем бесчисленные обновления, обращения, блокировки. А на многоядерниках, если принять старую разделяемую модель, блокировка может остановить работу всех ядер. У вас тысячеядерный процессор, одна программа делает глобальную блокировку - и тысяча ядер прекращают работу.
Я также очень сомневаюсь в неявном параллелизме. В языке могут быть параллельные конструкции, но если они не отображаются на па-рале льном процессоре, а только эмулируются системой, - преимущества никакого. Вообще, есть три вида процессорного параллелизма.
Есть конвейерный параллелизм, когда в чипе создается более длинный конвейер, чтобы делать вещи параллельно. Это предопределено при создании чипа. Обычный программист не может сделать ничего с параллелизмом на уровне инструкций.
Есть параллелизм данных; это не настоящий параллелизм, скорее он связан с процессами в кэше. Если вы хотите, чтобы программа на Си выполнялась эффективно, и если *р находится на 16-байтовой границе, то при доступе к *р доступ к *(р+1) практически бесплатен, поскольку строка кэша вытягивает его. Вам надо знать, насколько широки строки кэша, сколько байтов вы сможете утянуть при одном перемещении в кэш? Этот вид параллелизма можно успешно использовать, если быть очень осторожными со структурами данных и точно знать, где что находится в памяти. Все запутанно, и разбираться с этим не очень охота.
И наконец, многоядерные процессоры. К концу десятилетия они будут 32-ядерные, а к 2019 году ядер будут миллионы. Поэтому вам нужно взять параллельные участки своей программы и отобразить на ядра компьютера. Согласен, это довольно громоздкая операция. Вычисление начинается в другом ядре, из него потом приходит ответ - это требует времени. Если надо просто сложить два числа, это не стоит усилий - больше времени потратится на перенос данных между ядрами, чем на то, чтобы сделать все на месте.
Erlang неплохо приспособлен для этого. Программист говорит: “Мне нужен процесс, и еще, и еще”. Процессы распределяются между ядрами. Может быть, стоит подумать над их физическим распределением между ядрами. Не исключено, что процесс, порождающий другой процесс, обменивается с ним данными. Имеет смысл поместить его в то ядро, которое ближе. Если же обмен данными не очень интенсивен, то можно поместить и подальше. Процессы, занимающиеся вводом/выводом, стоило бы расположить у края чипа, с другими процессами, занимающимися вводом/выводом. Чипы становятся все больше, и надо задуматься над тем, что размещение данных в середине чипа обходится дороже, чем на краю. Если есть три сервера и база данных, то ее мы поместим в середину, а серверы, которые общаются с клиентами, на край. Но все это подлежит исследованию.