Sharded —— 接口统一，存储分离 cache1 cache2 cache3 cacheM ... thread1 thread2 thread3 threadN ... 根据Key哈希值决定索引 Sharded数据结构设计 Rust并行编译的未来 · 抹平共享数据结构造成的性能差距 · 多线程环境下的编译器度量方案 · 针对并行环境的编译器测试 · 深化编译器并行化 从并行编译到并行程序设计 specialization • WorkerLocal • 线程级缓存 用优秀的设计消减数据同步代价 读写分离 限制作用范围 COPY-WRITE机制 优化并行粒度 任务粒度与并行效率的关系 rayon库中的粒度控制函数 死锁的检测和处理 基于rayon线程池的自动触发式死锁检测 通过有向图环路检测移除死锁 Rust社区与并行编译 Rust社区与并行编译 18年1月由编译器团队成员提出

团队希望使系统概念能为更多人所易于理解，特别是编程新手。 公司 数百家大小规模的公司在生产环境中使用 Rust 完成各种任务，包括命令行工具、Web 服务、 DevOps 工具、嵌入式设备、音视频分析与转码、加密货币、生物信息学、搜索引擎、物联网 （IOT）程序、机器学习，甚至是 Firefox 浏览器的重要部分。 开源开发者 Rust 适合那些希望构建 Rust 编程语言、社区、开发工具和库的开发者。我们非常欢迎你为 Rust Byte (单字节字符)(仅限于u8) b'A' 那么该使用哪种类型的数字呢？如果拿不定主意，Rust 的默认类型通常是个不错的起点，整 型默认是 i32。isize 或 usize 主要作为某些集合的索引。 整型溢出 比方说有一个 u8 ，它可以存放从零到 255 的值。那么当你将其修改为 256 时就会发 生 整型溢出（integer overflow ），这会导致以下两种行为之一的发生。当在 分成了三 个不同的变量，x、y 和 z。这叫做 解构（destructuring），因为它将一个元组拆成了三个部 分。最后，程序打印出了 y 的值，也就是 6.4。 我们也可以使用点号（.）后跟值的索引来直接访问所需的元组元素。例如： 文件名：src/main.rs fn main() { let x: (i32, f64, u8) = (500, 6.4, 1); let five_hundred

Paraller • …… IDE 友好的编译器架构 1. 错误恢复: 不完整代码的编译 • 代码补全 • 错误代码的语义分析 2. 增量编译 • 大规模场景下的编译优化和 IDE 性能提升 • 编译粒度： 项目 -> 文件 -> 函数/定义 3. 结构化语义模型(Structured Semantic Model) • Using the tree as a store for semantic

mobile environment Rust 异步机制 Asynchronous Rust 异步并发框架是许多大型应用、系统具备的底层能力。 区别于多线程编程模型，它带来以下优势：  任务调度颗粒度更小，充分利用线程资源  更可控的线程数  单个任务资源占用：几十 KB -> 几百 Byte  任务切换时间 : 10 微秒 -> 100 纳秒 Rust 语言并没有提供异步并发框架，

算法的时间效率往往不是固定的，而是与输入数据的分布有关。假设输入一个长度为 ? 的数组 nums ，其中 nums 由从 1 至 ? 的数字组成，每个数字只出现一次；但元素顺序是随机打乱的，任务目标是返回元素 1 的 索引。我们可以得出以下结论。 ‧ 当 nums = [?, ?, ..., 1] ，即当末尾元素是 1 时，需要完整遍历数组，达到最差时间复杂度 ?(?) 。 ‧ 当 nums = [1, ?, ? collect::>(); // 随机打乱数组元素 nums.shuffle(&mut thread_rng()); nums } /* 查找数组 nums 中数字 1 所在索引 */ fn find_one(nums: &[i32]) -> Option { 第 2 章 复杂度分析 www.hello‑algo.com 41 for i in 0..nums 杂度可以体现算法在随机输入数据下的 运行效率，用 Θ 记号来表示。 对于部分算法，我们可以简单地推算出随机数据分布下的平均情况。比如上述示例，由于输入数组是被打乱 的，因此元素 1 出现在任意索引的概率都是相等的，那么算法的平均循环次数就是数组长度的一半 ?/2 ，平 均时间复杂度为 Θ(?/2) = Θ(?) 。 但对于较为复杂的算法，计算平均时间复杂度往往比较困难，因为很难分析出在数据分布下的整体数学期望。

算法的时间效率往往不是固定的，而是与输入数据的分布有关。假设输入一个长度为 ? 的数组 nums ，其中 nums 由从 1 至 ? 的数字组成，每个数字只出现一次；但元素顺序是随机打乱的，任务目标是返回元素 1 的 索引。我们可以得出以下结论。 ‧ 当 nums = [?, ?, ..., 1] ，即当末尾元素是 1 时，需要完整遍历数组，达到最差时间复杂度 ?(?) 。 ‧ 当 nums = [1, ?, ? collect::>(); // 随机打乱数组元素 nums.shuffle(&mut thread_rng()); nums } /* 查找数组 nums 中数字 1 所在索引 */ fn find_one(nums: &[i32]) -> Option { 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 41 for i in 0..nums.len() 杂度可以体现算法在随机输入数据下的 运行效率，用 Θ 记号来表示。 对于部分算法，我们可以简单地推算出随机数据分布下的平均情况。比如上述示例，由于输入数组是被打乱 的，因此元素 1 出现在任意索引的概率都是相等的，那么算法的平均循环次数就是数组长度的一半 ?/2 ，平 均时间复杂度为 Θ(?/2) = Θ(?) 。 但对于较为复杂的算法，计算平均时间复杂度往往比较困难，因为很难分析出在数据分布下的整体数学期望。

算法的时间效率往往不是固定的，而是与输入数据的分布有关。假设输入一个长度为 ? 的数组 nums ，其中 nums 由从 1 至 ? 的数字组成，每个数字只出现一次；但元素顺序是随机打乱的，任务目标是返回元素 1 的 索引。我们可以得出以下结论。 ‧ 当 nums = [?, ?, ..., 1] ，即当末尾元素是 1 时，需要完整遍历数组，达到最差时间复杂度 ?(?) 。 ‧ 当 nums = [1, ?, ? collect::>(); // 随机打乱数组元素 nums.shuffle(&mut thread_rng()); nums } /* 查找数组 nums 中数字 1 所在索引 */ fn find_one(nums: &[i32]) -> Option { 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 41 for i in 0..nums.len() 复杂度可以体现算法在随机输入数据下的 运行效率，用 Θ 记号来表示。 对于部分算法，我们可以简单地推算出随机数据分布下的平均情况。比如上述示例，由于输入数组是被打乱 的，因此元素 1 出现在任意索引的概率都是相等的，那么算法的平均循环次数就是数组长度的一半 ?/2 ，平 均时间复杂度为 Θ(?/2) = Θ(?) 。 但对于较为复杂的算法，计算平均时间复杂度往往比较困难，因为很难分析出在数据分布下的整体数学期望。

演算法的時間效率往往不是固定的，而是與輸入資料的分佈有關。假設輸入一個長度為 ? 的陣列 nums ，其 中 nums 由從 1 至 ? 的數字組成，每個數字只出現一次；但元素順序是隨機打亂的，任務目標是返回元素 1 的索引。我們可以得出以下結論。 ‧ 當 nums = [?, ?, ..., 1] ，即當末尾元素是 1 時，需要完整走訪陣列，達到最差時間複雜度 ?(?) 。 ‧ 當 nums = [1, ?, ? collect::>(); // 隨機打亂陣列元素 nums.shuffle(&mut thread_rng()); nums } /* 查詢陣列 nums 中數字 1 所在索引 */ fn find_one(nums: &[i32]) -> Option { 第 2 章 複雜度分析 www.hello‑algo.com 41 for i in 0..nums 可以體現演算法在隨機輸入資料 下的執行效率，用 Θ 記號來表示。 對於部分演算法，我們可以簡單地推算出隨機資料分佈下的平均情況。比如上述示例，由於輸入陣列是被打 亂的，因此元素 1 出現在任意索引的機率都是相等的，那麼演算法的平均迴圈次數就是陣列長度的一半 ?/2 ，平均時間複雜度為 Θ(?/2) = Θ(?) 。 但對於較為複雜的演算法，計算平均時間複雜度往往比較困難，因為很難分析出在資料分佈下的整體數學期

团队希望使系统概念能为更多人所易于理解，特别是编程新手。 公司 数百家大小规模的公司在生产环境中使用 Rust 完成各种任务，包括命令行工具、Web 服务、 DevOps 工具、嵌入式设备、音视频分析与转码、加密货币、生物信息学、搜索引擎、物联网 （IOT）程序、机器学习，甚至是 Firefox 浏览器的重要部分。 7/600 Rust 程序设计语言 简体中文版 开源开发者 Rust 适合那些希望构建 Rust 编程语言、社 (单字节字符)(仅限于 u8 ) b'A' 那么该使用哪种类型的数字呢？如果拿不定主意，Rust 的默认类型通常是个不错的起点，数 字类型默认是 i32 。isize 或 usize 主要作为某些集合的索引。 48/600 Rust 程序设计语言 简体中文版 整型溢出 比方说有一个 u8 ，它可以存放从零到 255 的值。那么当你将其修改为 256 时会发 生什么呢？这被称为 “整型溢出”（“integer 三个不同的变量，x 、y 和 z 。这叫做 解构（destructuring），因为它将一个元组拆成了三个 部分。最后，程序打印出了 y 的值，也就是 6.4 。 我们也可以使用点号（. ）后跟值的索引来直接访问它们。例如： 文件名：src/main.rs fn main() { let x: (i32, f64, u8) = (500, 6.4, 1); let five_hundred

2021 年 CCF 科 学技术奖科技进步卓越奖”。 伴随市场对于知识图谱应用的不断深入，图数据规模和应用性能之间的矛盾愈 加凸显，海致针对以上背景展开了系统性的技术攻关，解决了图数据的高效存 储、索引及复制难题，提出了基于图缩减的高效分析方法，并孵化出了一个大 规模图数据分析平台 AtlasGraph 。 5 获得 2022 年中国电子学会科学技术奖科技进步一等奖 中国电子学会发布的《 2022 Processing 架构，大规模集群 分布式存储及并行计 算， Shared Nothing 模式支 持存储计算分离 高性能 基于 Rust 开发的分布式存储引 擎及图计算引擎，精细的内存 管理设计，内置索引系统，支 持毫秒级的并发查询响应速度 易用 AQL(Atlas Graph Query Language) ，类 SQL 的图查询 语言，内置上百种分析函数， 面向分析师友好，拥抱标准， 基于 存储层 副本管理 CRAQ 图原生存储 索引 LSM-Tree 容灾保障 （ BR ） 元数据层 事务管理 MVOCC 计算层 Cypher AST 优化器 图计算 内存加速引 擎 服务接口 HTTP/RPC Spark 连接器 Python UDF 执行器 索引管理 一致性存储 RAFT 分片管理 元数据 集群管理 用户权限