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

Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
N
News and Events Feed by Topic
AI
AI
S
Secure Thoughts
Schneier on Security
Schneier on Security
Help Net Security
Help Net Security
N
News | PayPal Newsroom
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
W
WeLiveSecurity
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
T
Tailwind CSS Blog
Jina AI
Jina AI
小众软件
小众软件
S
Security @ Cisco Blogs
A
About on SuperTechFans
雷峰网
雷峰网
T
Threat Research - Cisco Blogs
I
InfoQ
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
AWS News Blog
AWS News Blog
The Register - Security
The Register - Security
V
Visual Studio Blog
PCI Perspectives
PCI Perspectives
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
L
LINUX DO - 最新话题
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
博客园 - 叶小钗
P
Proofpoint News Feed
美团技术团队
F
Fortinet All Blogs
NISL@THU
NISL@THU
T
Troy Hunt's Blog
U
Unit 42
博客园 - Franky
B
Blog
Webroot Blog
Webroot Blog
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
The Hacker News
The Hacker News
宝玉的分享
宝玉的分享
Y
Y Combinator Blog
The Cloudflare Blog
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
Google DeepMind News
Google DeepMind News
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
Latest news
Latest news
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
GbyAI
GbyAI

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
Как Rust обманывает процессор: тайная жизнь niche-оптимизации, drop flags и MIR
Виктор Сарин · 2026-05-05 · via Все публикации подряд на Хабре

Большинство статей про Rust заканчиваются на borrow checker и lifetimes, как будто внутри компилятора живёт только проверяльщик заимствований и злой шрифтовый дизайнер для сообщений об ошибках. На деле там целый зоопарк механизмов, о которых редко пишут даже на конференциях. Я собрал несколько по настоящему любопытных вещей, которые меняют представление о том, как устроен язык изнутри, и подкрепил каждый сюжет кодом, который можно скопировать и проверить самому.

Начнём с того, чего никто не ждёт. Знакомая всем конструкция Option ссылки занимает ровно столько же байт, сколько и обычная ссылка. Это кажется магией: ведь у Option должен быть тег, отличающий Some от None. Никакого тега нет. Компилятор знает, что ссылка в Rust никогда не может быть нулевой, и использует нулевой адрес как представление варианта None. Этот трюк называется niche optimization, и он работает гораздо шире, чем принято думать. Проверим руками:

use std::mem::size_of;
use std::num::NonZeroU8;

fn main() {
    assert_eq!(size_of::<&u32>(), size_of::<Option<&u32>>());
    assert_eq!(size_of::<NonZeroU8>(), 1);
    assert_eq!(size_of::<Option<NonZeroU8>>(), 1);
    // niche ищется рекурсивно по всей структуре типа
    assert_eq!(size_of::<Result<Option<&u32>, ()>>(), size_of::<&u32>());
}}

Тип NonZeroU8 имеет диапазон от 1 до 255, значит ноль это niche, и Option<NonZeroU8> снова влезает в один байт. Самое интересное начинается, когда вы вкладываете Option в Option или заворачиваете всё в Result. У bool niche это значения от 2 до 255, у char это диапазоны невалидных кодпоинтов Unicode, и компилятор честно их использует. Если хочется посмотреть глазами, как это устроено, помогает флаг -Zprint-type-sizes на nightly: он печатает раскладку каждого варианта enum с указанием, какие байты являются дискриминантом, а какие пошли в дело как niche.

Следующая малоизвестная история про drop. Все знают, что деструкторы в Rust детерминированы и вызываются при выходе из области видимости. Но что происходит, если переменная была частично перемещена? Компилятор должен помнить во время выполнения, какие поля ещё живы, а какие уже отданы. Раньше для этого существовали так называемые drop flags, скрытые булевы переменные рядом со значением. Сейчас drop flags вынесены в отдельный неявный кусок стекового фрейма и не влияют на размер ваших структур. Вот код, показывающий частичное перемещение в явном виде:

struct Big { name: String, payload: Vec<u8> }

fn main() {
    let b = Big { name: "x".into(), payload: vec![0u8; 1024] };
    let _moved = b.name;        // поле name перемещено
    // b.payload ещё живо, компилятор дропнет только его
    drop(b.payload);
} // здесь ничего не дропается, drop flag сказал всё уже перемещено}

Полностью статически определить судьбу значения нельзя, потому что путь исполнения может зависеть от рантайма, поэтому компилятор честно генерирует битовую маску инициализированности и проверяет её перед каждым потенциальным дропом. Если вам кажется, что это медленно, вы правы, но LLVM почти всегда выкидывает эти проверки на этапе оптимизации, видя, что путь до drop линеен.

Отдельного разговора заслуживает MIR, среднее представление компилятора. Между HIR и LLVM IR живёт собственный промежуточный язык Rust, придуманный специально для borrow checker. До его появления проверка заимствований работала на уровне AST и буквально захлёбывалась в сложных потоках управления, отсюда печально известная история с NLL, non-lexical lifetimes. Когда borrow checker переехал на MIR, многие случаи, которые раньше требовали искусственно укорачивать область жизни ссылки, заработали сами собой. Вот простой пример, который до NLL не компилировался, а сейчас идёт без звука:

fn main() {
    let mut v = vec![1, 2, 3];
    let first = &v[0];
    println!("{}", first);   // после этой строки first больше не нужен
    v.push(4);                // раньше это было ошибкой, сейчас всё хорошо
}}

это не только про заимствования. На нём же выполняется const evaluation, тот самый интерпретатор, который считает значения констант на этапе компиляции. Внутри это полноценная виртуальная машина с моделью памяти, проверкой UB и собственным аллокатором. Именно поэтому можно писать вещи вроде таких:

const fn fib(n: u32) -> u64 {
    let (mut a, mut b) = (0u64, 1u64);
    let mut i = 0;
    while i < n { let t = a + b; a = b; b = t; i += 1; }
    a
}

const FIB30: u64 = fib(30); // вычисляется в компиляторе, в бинарник попадает уже 832040}

Если вы пишете const fn, а потом удивляетесь, почему какие то операции не работают в const контексте, ответ обычно лежит здесь: интерпретатор просто не реализует конкретную примитивную операцию, а не язык запрещает её философски.

Теперь про модель памяти, о которой почти не говорят. У Rust пока нет официально зафиксированной модели памяти, но де факто используется Stacked Borrows, а сейчас идёт переход на Tree Borrows. Это не та же модель, что в C++. Идея в том, что у каждой ссылки есть тег, и при создании новой ссылки тег пушится в стек разрешений, привязанный к участку памяти. Когда вы используете старую ссылку поверх новой, компилятор виртуально проверяет, что её тег ещё лежит в стеке. Если нет, это undefined behavior, даже если по C-шным правилам алиасинга всё было бы законно. Именно это позволяет Rust агрессивно помечать ссылки как noalias на уровне LLVM, чем не может похвастаться даже restrict в C. Вот пример кода, который выглядит невинно, но является UB по Stacked Borrows, и Miri его ловит:

fn main() {
    let mut x = 42;
    let r1 = &mut x;
    let raw = r1 as *mut i32;
    let r2 = &mut *r1;       // перезаимствуем, сверху ложится новый тег
    *r2 = 7;
    unsafe { *raw = 13; }    // raw был создан раньше r2 и был сброшен со стека
    println!("{}", x);       // Miri: Undefined Behavior
}}

Пару лет назад из за этого пришлось временно отключить noalias в LLVM, потому что в самом LLVM находились баги, которые проявлялись только на коде из rustc. Запустить свою программу под Miri и увидеть, как он находит нарушение Stacked Borrows в библиотеке, которой пять лет, отдельный сорт удовольствия.

Ещё одна неочевидная деталь касается мономорфизации. Когда вы пишете дженерик функцию, компилятор создаёт по копии для каждой комбинации типов, и это известно. Менее известно то, что Rust борется с раздуванием бинарника через так называемое polymorphization, экспериментальный проход, который замечает, что параметр типа на самом деле не используется в теле функции, и склеивает мономорфизации обратно в одну. Параллельно работает share-generics, который позволяет крейтам переиспользовать инстанциации друг друга.

И напоследок про async. async fn в Rust это не что то магическое: компилятор берёт тело функции и превращает его в стейт машину, конкретно в анонимный enum, где каждый вариант это точка приостановки между await. Локальные переменные, живущие через await, становятся полями этого enum. Попробуйте запустить вот это и удивитесь размеру:

use std::mem::size_of_val;

async fn small() { /* пустая футура */ }

async fn big() {
    let buf = [0u8; 1024];           // лежит на стеке async блока
    small().await;                   // буфер живёт через await
    println!("{}", buf.len());
}

fn main() {
    let f = big();
    println!("{}", size_of_val(&f)); // > 1024 байт
}}}

Если вам кажется, что быть Box<dyn Future> всегда лёгким, это из за такого рода явлений он внезапно становится очень жирным. Компилятор пытается переиспользовать слоты под локальные переменные, чьи времена жизни не пересекаются, через generator layout optimization, но эта оптимизация работает не всегда хорошо, и долгое время являлась причиной мемов про async футуры размером с многоквартирный дом. Поэтому std::mem::size_of_val на результате async блока хороший способ найти неожиданно раздутые футуры до того, как они доедут до прода.

Rust внутри устроен как набор очень практичных компромиссов между выразительностью и тем, что можно реально доказать на этапе компиляции. Когда смотришь на язык со стороны niche optimization, drop flags, MIR и Stacked Borrows, становится понятно, что borrow checker это лишь верхушка айсберга, и именно невидимая часть отвечает за то, что Rust остаётся быстрым и предсказуемым там, где другие языки давно ушли бы в рантайм.

Пишу про Rust в тг, если интересно залетайте, готовлю вторую часть статьи!

Вторая часть статьи!

Спасибо за внимание!