深入 Servo event-loop

这篇文章主要讨论了对Servo浏览器引擎事件循环的修复和优化。

1. 背景与问题：文章回顾了Servo事件循环的早期设计问题，特别是关于如何处理任务队列和渲染更新的机制。早期的设计存在任务被取消的问题，这导致了渲染更新的不可靠性。

2. 修复方案：

   • 事件循环的细化：通过对事件循环的细化建模，确保在更新渲染时，任务的执行顺序和状态管理更加清晰。文章提到了一个新的设计，其中渲染任务的批处理由pipeline管理，并且引入了对已关闭pipeline的跟踪，以确保渲染任务的正确处理。
   • 理论与实践的结合：文章使用了TLA+（Temporal Logic of Actions）进行形式化验证，确保修复后的设计符合预期。通过这种方法，作者证明了在特定条件下，渲染任务的处理是正确的。

3. 技术细节：

   • 任务队列与渲染更新：文章详细描述了如何管理任务队列，特别是在页面关闭时如何取消任务，以及如何确保其他页面不会受到影响。
   • 形式化方法：使用了形式化方法来定义和验证事件循环的正确性，包括定义了invariant（不变量）来确保在任何情况下，系统的状态都是可预测的。

4. 反思与未来：

   • 代码生成与模型：文章提到了未来可能更多地依赖于代码生成器和模型来编写软件，这可能会改变开发者如何编写和验证代码的过程。
   • 行业趋势：提到行业开始更多地采用形式化证明和模型检查，这对提高软件的可靠性和正确性有重要意义。

https://medium.com/@polyglot_factotum/re-fixing-servos-event-loop-e00bdf267385

arroyo - 分布式流处理引擎

Arroyo 是一个用 Rust 编写的分布式流处理引擎，旨在高效地对数据流进行有状态的计算。与传统的批处理不同，流处理引擎可以处理有界和无界的数据源，并在结果可用时立即输出。

简而言之：Arroyo 允许你对高体量实时数据提出复杂问题，并在不到一秒的时间内得到结果。

https://github.com/ArroyoSystems/arroyo

dom-content-extraction - 根据文章内容密度提取内容

是一种智能化的内容提取方式。

https://github.com/oiwn/dom-content-extraction

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From 日报小组 Mike

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