Прочитал у Вани Ходора, бэкендера из Лавки, пост про спекулятивное исполнение. Speculative execution — это мощный паттерн, где система предугадывает ваше следующее действие, заранее выполняя вычисления или подгружая данные.

В системном мире мы с этим живём постоянно. Процессоры уже десятилетиями предсказывают ветки кода, чтобы не простаивать. И именно поэтому они такие быстрые. Однако за эту высокую скорость пришлось платить — именно такой ценой появились уязвимости вроде Spectre. Даже железо может переусердствовать с догадками.

В прикладных системах то же самое:
спекуляция делает интерфейсы «мгновенными», но за кулисами идёт реальный перерасход. Предзагрузил слишком много — серверы греются, а пользователи даже не дошли до этой функции.

Я бы сказал так:

> спекулятивное исполнение — это ставка на интуицию машины.
> хорошо, когда она угадывает желания пользователя, плохо — когда начинает гадать.

В C++ подобные вещи ощущаются буквально: лишние вычисления, преждевременные аллокации, работа с кэшем — всё это цена «догадок». Если не знаешь, ради чего ускоряешь, то, скорее всего, просто сжигаешь ресурсы.

Speculative execution — крутой инструмент, но использовать его стоит только там, где задержка реально убивает UX или бизнес-метрику. В остальных случаях лучше просто сделать код лаконичным и быстрым.

🧩 Почему Databento не переписали feed-handler на Rust

Кратко:
- Контекст: реальный поток 14 млн сообщений/с и задержки <100 мкс. Требовались native-язык, простая параллельность и минимум общей памяти.
- Итог: для переписывания feed-handler выбрали C++23, а не Rust — из-за нескольких «больно на практике» паттернов.

Где Rust мешал именно под их кейс:
1) Повторное использование буфера
Хотели выделять буфер вне цикла и переиспользовать на итерациях без копий. Ссылки + времена жизни → конфликт с borrow-checker, хотя логически данные не переживают итерацию.

2) Самоссылочные структуры (self-referential structs)
Базовый паттерн «владение состоянием в объекте + подкомпоненты держат ссылки» в Rust упирается в модель заимствования. Обходные пути — RC/Arc или протаскивать ссылки аргументами — добавляют оверхед/шум. В C++ — просто порядок полей и правила перемещения/копирования.

3) Компиляционные дженерики
Шаблоны C++ гибче (partial specialization, fold-expr, constexpr). В Rust те же идеи требуют trait-интерфейсов и шаблонного «лесовоздства». На десятках версий структур получается много шаблонного кода или макросов.

Нет, это не «Rust плох»:
- У Databento уже много Rust в проде: кодеки DBN, realtime-шлюзы, клиентская библиотека. Инструменты cargo, диагностика компилятора и безопасность — огромный плюс.
- Но под данный «узкий» участок C++ дал:
кодо-реюз со старой базы, тонкий контроль ресурсов, гибкие шаблоны и прямая экспертиза команды.

Вывод:
- В их финтех-стеке оба языка уместны: Rust — где важны безопасность и современная экосистема, C++ — где критичны сам паттерн владения/памяти и совместимость с существующим кодом. Поле меняется: C++ получает compile-time reflection, Rust развивает Polonius — решения всегда прагматичны под задачу.

https://databento.com/blog/why-we-didnt-rewrite-our-feed-handler-in-rust

🚀 Полное руководство по import std; в C++23

Этот репозиторий предлагает точную конфигурацию для работы с import std; в GCC 15.1 и CMake 4.1. Сэкономьте время, следуя проверенным настройкам и избегая распространенных ошибок.

🚀 Основные моменты:
- Необходима установка CXX_MODULE_STD 1 для всех целей
- Поддержка CMake 4.1+ для экспериментального импорта
- Точный UUID для включения модуля
- Полная поддержка C++23 обязательна
- Примеры проектов для быстрой настройки

📌 GitHub: https://github.com/JRASoftware/cpp23-import-std-guide

#cpp

Потрясающий C++

Это огромная подборка библиотек, фреймворков и ресурсов для C++. Всё собрано в одном месте и сгруппировано по категориям.

Сохраняйте в избранное, чтобы держать под рукой!

#cpp

🔥 Подборка полезных ресурсов для программистов.

Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Devops: t.me/DevOPSitsec
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Папка Linux:https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Сохрани себе, чтобы не потерять!