惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

P
Proofpoint News Feed
罗磊的独立博客
Martin Fowler
Martin Fowler
B
Blog RSS Feed
U
Unit 42
V
V2EX
H
Help Net Security
V
Vulnerabilities – Threatpost
The Register - Security
The Register - Security
IT之家
IT之家
Cloudbric
Cloudbric
K
Kaspersky official blog
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
Jina AI
Jina AI
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
P
Palo Alto Networks Blog
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
S
SegmentFault 最新的问题
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
博客园 - 司徒正美
Cyberwarzone
Cyberwarzone
Spread Privacy
Spread Privacy
P
Proofpoint News Feed
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
T
Tenable Blog
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
I
Intezer
G
GRAHAM CLULEY
T
Threatpost
C
Check Point Blog
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
T
Tor Project blog
L
Lohrmann on Cybersecurity
WordPress大学
WordPress大学
N
Netflix TechBlog - Medium
The GitHub Blog
The GitHub Blog
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
The Hacker News
The Hacker News
Schneier on Security
Schneier on Security
爱范儿
爱范儿
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
T
The Blog of Author Tim Ferriss
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Код Telegram iOS — лучший в индустрии. Почему же он так лагает на флагманах?
Exeypan · 2026-05-19 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиСредний

Время на прочтение4 мин

Охват и читатели87

Аналитика

TL;DR из-за ООП

Я программирую под iOS с 2010 года. Начинал в геймдеве, хорошо прокачался в C/C++, пытался развивать iOS-направление в тогдашнем Мэйл.ру — в 2011-м там была всего одна команда под iOS это ICQ.

Сегодня работаю кросс-функциональным архитектором, пишу больше на Go, но Swift люблю, понимаю Swift Runtime/LLVM + эти знания помогают понимать Rust. Я с 2015 года регулярно участвовал в проектировании мессенджеров — бэкенд и мобайл, даже делали аналог мессенджера запрещенной соцсети на MQTT + Thrift с кодогенерацией. И хорошо понимаю проблемы масштаба крупных мобильных проектов.

В быту Telegram использую по максимуму — Premium, 1000 чатов под завязку, баги ловлю каждый день на iPhone 17 Air и iPad Pro 12.9 с M2. По выходным собираю архитектурные стат-анализаторы кода. Swift-овый отлаживаю прямо на кодовой базе Telegram для iOS.

Сгенерировано с помощью https://github.com/Exey/ArchSwiftScope

Сгенерировано с помощью https://github.com/Exey/ArchSwiftScope

Что происходит?

Telegram — технически самый сложных мессенджер в мире. В iOS приложении 2.1M+ строк, 700+ модулей, 86% Swift, 13 лет кодовой базы, и мало ObjC — это колоссальный труд.

Но при этом приложение лагает на флагманах, AsyncDisplayKit открывает по 10 дублей окон разом(а это явно тормозит ARC), крэши на редактировании изображений стабильны годами.

Почему?

Потому что 86% кода написаны на Swift, но разработчики мыслят все еще в парадигме ООП.

ООП в Swift — это не просто устаревший стиль, это потерянная производительность.

Swift — не Java и не Kotlin. Это язык, архитектура которого буквально заточена под Protocol Oriented Programming. При компиляции SIL (Swift Intermediate Language) умеет убирать косвенную диспетчеризацию, инлайнит вызовы, специализирует дженерики. И лучше всего это работает если вы пишите в парадигме Protocol Oriented Programming.

На небольших проектах POP или ООП не особо незаметно, когда как на гигантских это треть производительности приложения.

Стат-анализ насколько код Telegram написан в духе Protocol Oriented Programming

Стат-анализ насколько код Telegram написан в духе Protocol Oriented Programming

Насколько бы лучше работал телеграм с 80%+ POP:

  • от 10 до 25% лишнего CPU-оверхеда из-за медленной диспетчеризации через Virtual Table там, где мог быть Direct Dispatch

  • +20–30% к памяти из-за ненужных аллокаций в куче вместо value-типов

  • Фреймрейт в горячих User-флоу вырос бы минимум на треть при переходе на POP

  • Крэшей стало бы меньше — просто потому что исчезла бы часть неожиданных мутаций shared-состояния

Время основных диспатчеризаций на Apple Silicon процессорах

Время основных диспатчеризаций на Apple Silicon процессорах

Проблемы производительности идущие от ООП в Swift:

1. Virtual table когда этого можно избежать. Каждый вызов метода через иерархию классов — это в 3-4 раза дороже по времени CPU чем Direct-диспатчеризация. POP + дженерики позволяют компилятору больше использовать Direct.

2. Ссылочный хаос и shared состояния. Классы передаются по ссылке. Два модуля держат один объект и тихо меняют его состояние. POP со структурами даёт явную семантику копирования — без магии, без неожиданных сайдэффектов.

3. SOLID способствует появлению God-классов. ООП это стимулирует архитектурно. ChatControllerImpl на 11К строк, loadDisplayNodeImpl() на 4.2К строк — закономерный исход, когда парадигма ООП поощряет концентрацию логики.
Я понимаю, что про просто декомпозировать ChatController нельзя, это усложнит разработку, но здесь можно реализовать через «протоколы-способности» из POP.

4. Лишние аллокации. Когда бизнес-логика тянется в классы по привычке, а не по необходимости, каждый вызов — лишнее выделение в куче, лишняя работа ARC.

5. Автоматизация тестирования становится адом. Чтобы замокать один класс в середине иерархии, нужно поднять всю цепочку. В POP каждый протокол мокается отдельно.

Слои архитектуры

Слои архитектуры

Отдельно про ...Impl

Постфикс Impl — это окаменелость из мира Java 90-2000-x: один интерфейс = одна реализация. В Swift это не только бессмысленно, но и вредно.

Протокол в Swift — не интерфейс из Java. Это описание способности, а не места в иерархии. Когда у протокола есть ровно одна реализация с суффиксом Impl — это почти всегда симптом: протокол создан по привычке, а не осознано с пониманием специфики языка и платформы.

Когда у Telegram у тебя основное приложение, требования к его работе выше

Когда у Telegram у тебя основное приложение, требования к его работе выше

Очень поверхностный план рефакторинга

При таком масштабе кода (2,15 млн строк) рефакторинг даст заметный выигрыш на айфонах: даже увеличится автономность на 10–20% за счёт снижения активности ARC.

  1. Перепроектировать UI-компоненты — заменить крупные иерархии (ChatControllerImpl, PresentationGroupCallImpl) на протоколы с ассоциированными типами и структуры. Компилятор сможет специализировать код и убрать лишние диспетчеризации.

  2. some Protocol вместо классов-обёрток — some фиксирует конкретный тип на этапе компиляции, полностью статическая диспетчеризация, как у структур.

  3. enum с ассоциированными значениями — там, где сейчас полиморфные классы с двумя-тремя вариантами (ChatLocationInfoData и подобные), enum справится лучше и дешевле.

  4. Протоколы с associatedtype и default extensions — переиспользование кода без дублирования, и компилятор получает полную информацию для оптимизации.

  5. Зачищать ...Impl — каждый найденный …Impl должен стать либо структурой с несколькими мелкими протоколами, либо исчезнуть, если протокол создавался только ради него.

    Сфотографировал я во времена работы в Мэйл.ру на живом выступлении Павла Дурова

    Сфотографировал я во времена работы в Мэйл.ру на живом выступлении Павла Дурова

Swift уже умеет давать почти C-образную производительность с использованием POP. Telegram, при всём уважении к масштабу работы, теряет около 25% производительности — просто потому что команда проектирует на Swift как на Java: из-за превычек и образа мышления которому учат у нас в каждом университете.