7.09.2025 состоялся релизPithon 3.14!
На фоне хайпа про NoGIL всё позабыли про другие фичи. Особенно про Multiple Interpreters, который обещает изоляцию процессов но с эффективностью потоков! На сколько действительно это будет эффективно мы узнаем позже, потому что сейчас это лишь первый релиз с ограничениями и недоработками.
Но что там про NoGIL? Теперь этот режим не экспериментальный, а официально поддерживаемый, но опциональный.
Чтобы запустить без GIL нужна специальная сборка. И перед стартом нужно объявить переменную PYTHON_GIL=0
Для вас я собрал готовый репозиторий где достаточно запустить скрпит, который всё сделает:
▫️ соберет релизный Python 3.14 в новый Docker-образ
▫️ запустит тесты в контейнере (GIL, NoGIL, MultiInterpreter)
▫️ распечатает результаты
Тест очень простой, усложняйте сами)
Вот какие результаты у меня:
=== Running ThreadPoolExecutor GIL ON
TOTAL TIME: 45.48 seconds
=== Running ThreadPoolExecutor GIL OFF
TOTAL TIME: 6.14 seconds
=== Running basic Thread GIL ON
TOTAL TIME: 45.54 seconds
=== Running basic Thread GIL OFF
TOTAL TIME: 4.74 seconds
=== Running with Multi Interpreter
TOTAL TIME: 18.30 seconds
Если сравнивать GIL и NoGIL, то на мои 32 ядра прирост х7-x10 (почему не х32? 🤷). При этом нам обещают что скорости будут расти с новыми релизами.
Режим без GIL похож (визуально) на async, тоже параллельно, тоже не по порядку. Но это не IO! и от того некоторый диссонанс в голове 😵💫, нас учили не так!
Интересно, что чистый Thread работает быстрей чем ThreadPoolExecutor без GIL.
Ну и где-то плачет один адепт мульти-интерпретаторов😭 Теперь нужно искать где они могут пригодиться с такой-то скоростью. Скорее всего своя область применения найдется.
Отдельно я затестил память и вот что вышло на 32 потока:
ThreadPoolExecutor GIL ON
305.228 MB
ThreadPoolExecutor GIL OFF
500.176 MB
basic Thread GIL ON
90.668 MB
basic Thread GIL OFF
472.444 MB
with Multi Interpreter
1267.788 MB
Пока не знаю как к этому относиться)
В целом - радует направление развития!
#release
📋 Disaster Recovery Plan: Как правильно заваривать чай, когда горит серверная.
• В жизни любого проекта наступает катастрофа. Мы не можем заранее знать, что именно это будет - короткое замыкание в серверной, инженер, дропнувший центральную БД или нашествие бобров. Тем не менее, оно обязательно случится, причем по предельно идиотской причине.
• Кстати, насчет бобров - это не шутка. В Канаде они перегрызли кабель и оставили целый район без оптоволоконной связи. А в топе источника проблем для крупной телекоммуникационной компании Level 3 Communications вообще были белки.
• Короче, рано или поздно, кто-то обязательно что-то сломает, уронит, или зальет неверный конфиг в самый неподходящий момент. И вот тут появляется то, что отличает компании, которые успешно переживают фатальную аварию от тех, кто бегает кругами и пытается восстановить рассыпавшуюся инфраструктуру - DRP. Вот о том, как правильно написать Disaster Recovery Plan мы сегодня и поговорим:
➡️Читать статью [10 min].
#DevOps
🗺 DevOps Roadmap
• Держите крутой и актуальный roadmap для DevOps, который включает в себя необходимые ссылки на обучающие материалы для каждого шага на этом пути.
➡️https://github.com/milanm/DevOps-Roadmap
- GIT;
- Learn one programming language;
- Learn Linux & Scripting;
- Learn Networking & Security;
- Learn Server Management;
- Learn Containers;
- Learn Container Orchestration;
- Learn Infrastructure as a code;
- Learn CI/CD;
- Learn Monitoring & Observability;
- Learn one Cloud provider;
- Learn Software Engineering Practices;
- Additional resources;
- Tools;
- Books.
#DevOps