Design and Implementation of Highly Scalable Quantifiable Data Structures in C++

• 语言: 英语
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/CppCon

摘要

The document discusses the design and implementation of highly scalable quantifiable data structures in C++, focusing on their correctness, entropy measurement, and concurrency. It emphasizes quantifiability as a key property for system state measurement and introduces a stack implementation that achieves high throughput and low entropy. The design goals prioritize avoiding contention and ensuring atomicity in method calls. The document also explores trade-offs in engineering and the importance of entropy as an actionable measure for performance evaluation.

AI总结

以下是对文档内容的简要总结：

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该文档探讨了在C++中设计和实现高可扩展性可量化数据结构的方法与实现细节，重点围绕栈和队列的可量化性展开。以下是核心内容的总结：

### 1. **核心概念与动机**
- **可量化性**：定义了数据结构的系统状态，可以通过向量空间和熵测量来量化。
- **熵测量**：用于评估数据结构的并发实现的复杂性和挑战性，高熵表示更复杂的状态。
- **正确性条件**：包括可序列化性、线性化性等，文档提出了一种新的量化性概念（可量化性）来补充传统的正确性条件。

### 2. **设计与实现**
- **目标**：
- 避免竞态条件的发生而非通过解决竞态条件来实现高性能。
- 所有方法调用必须是原子性的，确保并发操作的正确性。
- **实现细节**：
- 高熵数据结构（如栈）在并发环境中实现具有挑战性。
- EBS算法在实现高吞吐量和低熵方面表现出色。

### 3. **性能与权衡**
- **案例分析**：
- 栈和队列的并发实现需要在正确性和性能之间进行权衡。
- 熵作为一种可操作的度量，可以帮助应用开发者更好地理解数据结构的行为。
- **性能对比**：
- EBS算法与其他算法（如Treiber算法）相比，在高并发场景下展现了更好的效能。

### 4. **研究贡献**
- 提出了将量化性作为评估并发数据结构正确性的新视角。
- 通过设计和实现展示了如何在并发环境中构建高可扩展性和高效的数据结构。

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总结来说，该文档通过引入可量化性概念，为设计高性能、并发安全的数据结构提供了新的理论和实践框架。