第三届中国Rust开发者大会 Rust Atomic Deep Dive Pu Wang @ DatenLord 2023/06/17 Rust原子操作高性能实践 What are atomic operations in Rust? What Why need atomic operations? Why How 01 02 03 Memory order in atomic operations

新一代分布式高性能图数据库的构建 北京海致星图科技有限公司 2023-06-18 沈游人 数据库与大数据专场 海致简介—企业级知识图谱开创者 专业顶尖技术团队支撑 超 700 人团队，其中 80% 为技术人员，创始团队在完成全球第一个中文知 识图谱网站研发后，探索知识图谱技术在企业领域的应用。 2021 年，海致院 士专家工作站成立，站内清华大学计算机博士生占比达 90% 以上。 专注于数据智能技术赋能中国数字经济发展 海致高性能图计算院士专家工作站 郑纬民 - 海致科技首席科学家 中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教 授、中国计算机学会前理事长，中国计算机系统结构 的学科带头人，我国高性能计算和存储系统等方面的 泰斗和先行者。 2021 年 3 月 25 日，海致科技与清华大学计算机科学与技术系共同建设高性能图计算院士专家工作站 。 高性能图计算是高性能计算、图计算两项技术融合 杂数据的实时处理和存储需求，是计算机领域竞争新战略制高点。 产学结合、协同创新，打造全球领先的国产自研图数据库 AtlasGraph ，培育世界级的图计算软硬件 生态体系，保持对全球科技竞争的战略均衡。 海致高性能图计算院士专家工作站 海致获得“ 2021 年 CCF 科学技术奖科技进步卓越奖” CCF 科学技术奖被认为是计算机科学与技术领域最具影响力的专业奖项之一， 其中科技进步卓越奖是 CCF 科技

题时能够作出专业的反应和判断，从而提升工作的整体质量。举一个简单例子，每种编程语言都内置了排序 函数： ‧ 如果我们没有学过数据结构与算法，那么给定任何数据，我们可能都塞给这个排序函数去做了。运行顺 畅、性能不错，看上去并没有什么问题。 ‧ 但如果学过算法，我们就会知道内置排序函数的时间复杂度是 ?(? log ?) ；而如果给定的数据是固定 位数的整数（例如学号），那么我们就可以用效率更高的“基数排序”来做，将时间复杂度降为 的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高，那 么它就更适合在多核 CPU 上运行，一个算法的内存操作密集，那么它在高性能内存上的表现就会更好。也 就是说，算法在不同的机器上的测试结果可能是不一致的。这意味着我们需要在各种机器上进行测试，统计 平均效率，而这是不现实的。 。 ‧ 它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 Tip 如果你仍对复杂度的概念感到困惑，无须担心，我们会在后续章节中详细介绍。 复杂度分析为我们提供了一把评估算法效率的“标尺”，使我们可以衡量执行某个算法所需的时间和空间资 源，对比不同算法之间的效率。 复杂度是个数学概念，对于初学者可能比较抽象，学习难度相对较高。从这个角度看，复杂度分析可能不太 适合作为最

的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中，算法 A 的运行 时间比算法 B 短；但在另一台配置不同的计算机中，可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方 19 ‧ 它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 Tip 如果你仍对复杂度的概念感到困惑，无须担心，我们会在后续章节中详细介绍。 复杂度分析为我们提供了一把评估算法效率的“标尺”，使我们可以衡量执行某个算法所需的时间和空间资 源，对比不同算法之间的效率。 复杂度是个数学概念，对于初学者可能比较抽象，学习难度相对较高。从这个角度看，复杂度分析可能不太 适合作为最 维 方式。 ‧ 从数据结构角度看，递归天然适合处理链表、树和图的相关问题，因为它们非常适合用分治思想进行分 析。 2.2.3 两者对比 总结以上内容，如表 2‑1 所示，迭代和递归在实现、性能和适用性上有所不同。 表 2‑1 迭代与递归特点对比 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 27 迭代 递归 实现方 式 循环结构 函数调用自身 时间效 率 效率通常较高，无函数调用开销

的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中，算法 A 的运行 时间比算法 B 短；但在另一台配置不同的计算机中，可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方 19 ‧ 它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 � 如果你仍对复杂度的概念感到困惑，无须担心，我们会在后续章节中详细介绍。 复杂度分析为我们提供了一把评估算法效率的“标尺”，使我们可以衡量执行某个算法所需的时间和空间资 源，对比不同算法之间的效率。 复杂度是个数学概念，对于初学者可能比较抽象，学习难度相对较高。从这个角度看，复杂度分析可能不太 适合作为最先 维 方式。 ‧ 从数据结构角度看，递归天然适合处理链表、树和图的相关问题，因为它们非常适合用分治思想进行分 析。 2.2.3 两者对比 总结以上内容，如表 2‑1 所示，迭代和递归在实现、性能和适用性上有所不同。 表 2‑1 迭代与递归特点对比 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 27 迭代 递归 实现方 式 循环结构 函数调用自身 时间效 率 效率通常较高，无函数调用开销

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294 13.4. 性能比较：循环对迭代器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 如何帮助你无畏地进行多线程编 程。第十七章将在此基础上进一步探索 Rust 的 async 和 await 语法，以及它们所支持的轻量 级并发模型。 第十八章着眼于 Rust 风格与你可能比较熟悉的 OOP（面向对象编程）原则之间的比较。第十 九章是一个模式和模式匹配的参考，它们是在 Rust 程序中表达思想的有效方式。第二十章是 一个高级主题大杂烩，包括不安全 Rust（unsafe Rust）、宏（macro）和更多关于生命周期、 Hello, world!。首次运行 cargo build 时，也会使 Cargo 在项目根目录创建一个新文件：Cargo.lock。这个文件记录项目依赖的实际版本。这个 项目并没有依赖，所以其内容比较少。你永远也不需要手动编辑该文件；Cargo 会为你管理 它。 我们刚刚使用 cargo build 构建了项目，并使用 ./target/debug/hello_cargo 运行了程序，也 可以使用

....................................................................................... 335 13.4. 性能比较：循环对迭代器 .......................................................................................... 针以及相关的 Trait。 8/600 Rust 程序设计语言 简体中文版 第 16 章将引导我们了解不同的并发编程模型，并探讨 Rust 如何帮助你无畏地进行多线程编 程。第 17 章着眼于比较 Rust 风格与 OOP（面向对象编程）原则。 第 18 章介绍模式和模式匹配，它是在 Rust 程序中表达思想的有效方式。第 19 章是一个高级 主题大杂烩，包括不安全 Rust（unsafe Hello, world! 。首次运行 cargo build 时，也会使 Cargo 在项目根目录创建一个新文件：Cargo.lock。这个文件记录项目依赖的实际版本。这个 项目并没有依赖，所以其内容比较少。你自己永远也不需要碰这个文件，让 Cargo 处理它就 行了。 我们刚刚使用 cargo build 构建了项目，并使用 ./target/debug/hello_cargo 运行了程序，

................................................................................... 106 第八章 Rust 性能优化 ............................................................................. 107 第九章 测试与评测 .. for (x = 0; x < 10; x++) { printf( "%d\n", x ); } 设计目的： 1.简化边界条件的确定，减少出错； 2.减少运行时边界检查，提高性能。 当你需要记录你已经循环了多少次了的时候，你可以使用 .enumerate() 函 数。比如： for (i,j) in (5..10).enumerate() { println //不能赋值 //a = 3.0; //类型不匹配 //assert_eq!(a, b); } 2.4.2 原生类型 在所有 rust 的类型中，比较复杂的是字符串类型。当然不仅仅在 rust 中，包 括 golang 等其它语言中，字符串类型和字符类型都是值得推敲的地方。 在本部分内容中，单独拿出字符类型和字符串类型放到最后进行讨论。

8.1 解答 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 17 标准库特征 89 17.1 比较 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 17.2 运算符 . . . Rust Book 的第 19.5 章 和 Rust by Examples 对应章节。 学习前提 本课程假设你已经具备编程知识。Rust 是一种静态类型语言，本课程有时会将其与 C 和 C++ 进行比较， 以便更好地解释或对比 Rust 的设计。 如果你会使用 Python 或 JavaScript 等动态类型语言编程，那么你也能够很好地跟上进度。 10 这是演讲者备注（Speaker No Rust 和 C++ 适用于类似的场景： • 极高的灵活性。 • 高度的控制能力。 • 能够在资源匮乏的设备（如手机）上运行。 • 没有运行时和垃圾收集。 • 关注程序可靠性和安全性，而不会牺牲任何性能。 4.2 Rust 的优势 Rust 有一些独特的卖点： 23 • 内存安全：在编译时可防止所有类内存 bug – 不存在未初始化的变量。 – 不存在“双重释放”。 – 不存在“释放后使用”。

 查询性能优化  Prometheus 协议支持  基于 InfluxDB 单机引擎研发 分布式方案  OpenTSDB 协议  内存时序数据库  存储计算分离架构  分级存储  永久代  CeresDB 开源 2022.6 2023.3  开源版本 CeresDB 开始研 发 2023.6  1.2.2 版本发布  优化了写入性能  优化了分布式方案 runtime.spawn(task2) 生产实践 – Async lock 总结： Async lock: 按需使用，如果是纯内存计算的时候，使用 blocking mutex 比较好。 生产实践 – Mixed workload Write Read Compact Runtimes 问题： CeresDB 监控写 OSS 耗时高， OSS 监控看耗时低。 cpu_runtime.spawn(task3) 生产实践 – Preemption 总结： Mixed workload: 碰到混合负载的时候，把 CPU 密集型任务隔离出去 会得到比较好的效果。 相关 Blog ： 1. https://tokio.rs/blog/2020-04-preemption 2. https://www.influxdata.com/blog/u