## JavaScript极速入门 —— 内核与引擎 主讲人与课程设计：耕耕 ## 浏览器内核 ## 主流浏览器内核 |主流浏览器|内核| |---|---| |IE -> Edge|trident->EdgeHTML| |Chrome|webkit->blink| |Safari|webkit| |Firefox|Gecko| |Opera|Presto->blink| nk| |Obs|bkgto->pllmk| |Libre办公|Gecko| ## JavaScript 引擎 ## 主流浏览器JavaScript引擎 |主流浏览器|js引擎| |---|---| |IE -> Edge|JScript (IE3.0-IE8.0) / Chakra (IE9+之后，查克拉，微软也看火影么...)| |Chrome|V8 (大名鼎鼎)| |Safari|Nitro (0.0-0.5)| ## 浏览器内核与JavaScript引擎关系 最初内核的概念包括渲染引擎与JS引擎，目前习惯直接称渲染引擎为内核，JS引擎独立。 最初状态 目前状态 浏览器内核 浏览器内核 渲染引擎 JavaScript引擎 渲染引擎 JavaScript引擎 ## 渲染引擎与JavaScript引擎 渲染引擎：Rendering Engine，一般习惯将之称为“浏览器

Curve支持S3 数据缓存方案 |版本|时间|修改者|修改内容| |---|---|---|---| |1.0|2021/8/18|胡遥|初稿| ||||| 背景 · 整体设计 - 元数据采用2层索引 - 对象名设计 - 读写缓存分离 • 缓存层级 • 对外接口 • 后台刷数据线程 • 本地磁盘缓存 - 关键数据结构 - 详细设计 - Write流程 。 ## 整体设计 整个dataCache的设计思路，在写场景下能将数据尽可能的合并后flush到s3上，在读场景上，能够预读1个block大小，减少顺序读对于底层s3的访问频次。从这个思路上该缓存方案主要针对的场景是顺序写和顺序读，而对于随机写和随机读来说也会有一定性能提升，但效果可能不会太好。 ## 元数据采用2层索引 由于chunk大小是固定的（默认64M），所以Inode中采用map缓存分离 读写缓存的设计采用的是读写缓存分离的方案。即读写缓存相互没影响不相关，写缓存一旦flush即释放，读缓存采用可设置的策略进行淘汰（默认LRU），对于小io进行block级别的预读。 ## 缓存层级 缓存层级分为fs->file->chunk->datacache 4层，通过i

Golang主动式内存缓存的优化探索之路 安晏伯 学而思网校 技术专家  问题引入 01 难点攻克 02 主动式内存缓存框架 03 总结 04 ## 第一部分 ## 问题引入 ## 为什么能有极致的性能？ 主动式内存缓存 如何优化？ • 主动式内存缓存，如何保证数据实时性？ - 数据太多，内存不够用，如何进行存储扩展？ ## 第二部分 难点攻克 ## “ ## 数据一致性如何保证？ ## 一 致性 同步、更新  ## ➢ 被动方式 ✓ 缓存过期 ✓ 定期同步 [Image](/uploads/documents/9/e/6/2/9e620d5d0bebcc7629a529dcbf0fae11/p17_1.jpg) 存储空间 VS 缓存性能 ## 冷热可交换，引擎可扩展 IStore Norma $ \tilde{M} $ ap MemoryTile CMap map[int]interface{} ![Image](/upl

Curvefs-S3 本地写缓存盘方案 背景 方案设计 主要数据结构定义 方案设计思考 POC验证 ## 背景 当前，s3客户端在写底层存储的时候是直接写入远端对象存储，由于写远端时延相对会较高，所以为了提升性能，引入了写本地缓存盘方案。也即要写底层存储时，先把数据写到本地缓存硬盘，然后再把本地缓存硬盘中的数据异步上传到远端对象存储。 ## 方案设计 ![Image] 480/p3_1.jpg) S3模块接收到写入后先写入写内存缓存页，如果满足持久化的条件后，那么则准备持久化。 做一个硬链接链接到该文件。 本次io在本地硬盘写入好之后，异步上传模块会适时把本地硬盘写缓存目录中的文件上传到远端对象存储集群，上传成功后，删除本地写缓存目录中的对应文件。 同时，缓存清理模块会定时检查本地硬盘缓存目录容量情况，如果容量已经达到阈值了，则进行文件的清理工作。 另 配置一个目录用于本地硬盘的文件管理，对作为缓存盘的本地硬盘进行格式化并挂载到该目录（如果没有缓存盘，那一般而言就是系统盘本身了）。 • 本地缓存盘的文件内容表示 本地缓存盘存放的文件即是存储到对象存储中的对象。 • 写缓存如何作为读缓存利用 除了写缓存目录，另外引入读缓存目录；当写缓存目录中有新文件加入时，则对该文件做硬链接到读缓存目录。 这样，写缓存目录中的文件上传完之后就可以直接删除了，那么该文件的读缓存还是存在的。

## 万亿级数据洪峰下的消息引擎 Apache RocketMQ 誓嘉  ## 自我介绍 ●花名：誓嘉 ●真名：王小瑞 ●vintagewang@apache.org ●@阿里巴巴-中间件 ●Apache RocketMQ 创始人， 消息队列秉持开放、共享的原则拥抱开源生态，无技术绑定，2016年阿里巴巴正式宣布将MQ内核引擎RocketMQ捐赠给Apache软件基金会；与此同时，全面融合kafka生态，做到无缝迁移，打造更安全、更可靠、更易运维的kafka企业级消息服务。 立即购买 免费开通 产品价格 阿里巴巴宣布将MQ内核引擎RocketMQ捐赠给Apache软件基金会 Aliware MQTT 移动物联套件 Kafka

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CHINA CONF 2023 第三届中国 Rust 开发者大会 6.17-6.18 @Shanghai ## PromQL Got a BOOST: 用 Rust 重写 Prometheus 的查询引擎 Ruihang Xia @greptime.com ## I ABOUT ## Ruihang GitHub: waynexia Losing hair at Greptime Wanna

第三届中国Rust开发者大会 6.17-6.18 @Shanghai ## Rust在物理引擎研发中的应用 崔汉青 Motphys CEO ## 😍 ## Motphys 驱动虚拟世界的全部运动 体验应用 基础应用： 内容生成工具、 交易市场等 基础硬件： 5G/6G、 半导体、 VR/AR等 基础软件： 渲染引擎、 动作物理引擎等  Rapier ## Motphys 物理引擎的设计目标 保证每个目标平台的极致性能 跨端确定性 - 保证所有目标平台计算结果完全一致 具备分布式能力 - 通过横向扩展突破单机物理算力的上限 ## 为什么选择 Rust ![Image] ts/9/8/c/c/98ccfd2e04d66d38337ed34184790822/p6_1.jpg) #高性能 Rust 的性能和 C/C++ 比肩，支持 SIMD 优化，满足苛求性能的引擎研发需求；Rust 的零开销抽象甩掉了复杂设计的性能包袱 ![Image](/uploads/documents/9/8/c/c/98ccfd2e04d66d38337ed34184790822/p6_2

云时代下多数据计算引擎的设计与实现 郭罡 CTO 拓数派（OpenPie） ## 关于拓数派 - 成立于2021年，以 “Data Computing for New Discoveries” 「数据计算，只为新发现」为使命。 - 核心团队来自于各大厂名校，有丰富的数据库（Greenplum，DB2，ClickHouse等）研发和产业经验. - 产品 πDataCS：多计算引擎，包括自研分布式 数据库PieCloudDB，自研分布式向量数据库等. • PieCloudDB 存储底座是各计算引擎的载体. • 已落地或者正在落地：IoT、金融、新能源、医疗等行业. ## 云时代 多数据模态支持 广泛的生态支持 ## 数据计算 “一份数据，多引擎计算”的述求 让数据流动起来 ## PieCloudDB 简介 ## 一 款云原生分布式 ## 分析型数据库 • 元数据、用户数据、计算完全分离 Parquet ORC ... Storage Access Abstract S3 HDFS Cache ... ## 多计算引擎 |内置计算引擎|向量数据库|Spark|...| |---|---|---|---| |Postgres执行器全新的向量化执行引擎|单机和分布式|客户依赖跑批任务机器学习......|按需增加| ## 产品子功能 太多分支？ ## 抽象和灵活的考虑贯穿所有的设计