贡献给Apache社区，更名为Apache Doris - 截止目前，社区2000+star, Contributor 100+，一线互联网广泛使用 ## 简单易用 • 高度兼容MySQL - 支持在线表结构变更 支持集群动态伸缩 - 高度集成，不依赖于外部存储系统  ## 总结 多版本机制解决读写冲突 • 写入带版本 · 查询带版本 两阶段导入保证多表原子生效 - 支持并行导入 - 有冲突时按导入顺序生效，无冲突导入时并行生效 事务能力保证 ![Image](/u At-Most-Once 程序自身保证 At-Least-Once · 外部系统需要保证自身的 At-Least-Once，这样就可以保证导入流程的 Exactly-Once。 ## 多表原子性导入 • 每个表拆分多个任务，并下发BE • BE执行后汇报FE • FE 判断导入多数完成 publish 生效版本 • 后续查询规划时使用新的数据版本 ### LOAD LABEL db1.label1

Java 内存模型与分配机制 王晓东 wangxiaodongQouc.edu.cn 中国海洋大学 September 30, 2018 Java 内 学习目标 1. 理解 JVM 内存模型，掌握 JVM 内存构成 2. 理解 Java 程序的运行过程，学会通过调 HH 变化 3. 了解 Java 内存管理，认识垃圾回收 4. 建立编程时高效利用内存、避免内存溢上 D 的理 Java 内存管理建议 Java 内存模型 Java 序内存运行分 Java 内存管理建议 Java 垃圾回收机制 JVM 的垃圾回收机制 〈《GC) 决定对象是否是垃圾对象，并进行 回收。 学 垃圾回收机制的特点 * 垃圾内存并不是用完了马上就被释放，所以会产生内存释放 不及时的现象，从而降低内存的使用效率。 有归程 序庞大的 时候，这种现象更为明显。

基于Go-Ethereum构建DPOS机制下的区块链 恺英网络一朱崇文 ’ alt=‘OCR图片’/> 目录 1 Go版本以太坊 2 为何选择DPOS机制 3 拓展共识改造实战 4 智能合约的实践 5 压力测试下暴露的问题 GopherChina2018 ’ alt=‘OCR图片’/> Go版本以太坊 ’ alt=‘OCR图片’/> Go版本以太坊 以太坊的工具组 ’ alt=‘OCR图片’/> GopherChina2018 ’ alt=‘OCR图片’/> 为何选择DPOS机制 共识机制对比 POW • 消耗计算力 • 出块速度慢，确认慢 • TPS极低 10~20 • 确认1分钟+ DPOS • 代理人模式 • 出块速度快，确认快 • TPS 700~1000 (实现) • 平均确认1~3秒 ’ alt=‘OCR图片’/> 为何选择DPOS机制 DPOS机制的优势 系统可靠性 在商业场景下，网络性能可控 the local miner’s GopherChina2018 ’ alt=‘OCR图片’/> 拓展共识改造实战 借鉴Clique(POA)的实现 Clique Go-Ethereum实现的机制，用以公共测试链 整个网络由Signer节点出块 Signer节点可以投票选择其他Signer节点 节点之间可以相互竞争出块 存活节点数 > (n/2) +1 Signer 节点的选举记录在Extra

现代编程思想 哈希表与闭包 Hongbo Zhang ## 回顾 ## · 表 键值对的集合，其中键不重复 简单实现：二元组列表 - 添加时向队首添加 - 查询时从队首遍历 树实现：二叉平衡树 - 基于第五节课介绍的二叉平衡树，每个节点的数据为键值对 - 对树操作时比较第一个参数 ## 哈希表 - 哈希函数/散列函数 Hash function ◦ 接口中，数据被映射到整数范围内 trait Hash { hash(Self) -> Int } ■ "这是一个非常非常长的字符串".hash() == -900478401 ## · 哈希表 ◦ 利用哈希函数，将数据映射到数组索引中，进行快速的添加、查询、修改 1. // 对于 a: Array[(Key, Value)], key: Key, value: Value 2. let 不同数据的哈希可能相同 不同的哈希映射为数组索引时可能相同 - 解决哈希表的冲突 ◦ 直接寻址（分离链接）：同一索引下用另一数据结构存储 列表 二叉平衡搜索树等 ☐ 开放寻址 ■ 线性探查：当发现冲突后，索引递增，直到查找空位放入 ■ 二次探查（索引递增 $ 1^{2}2^{2}3^{2} $ ）等 ## 哈希表：直接寻址 - 当发生哈希/索引冲突时，将相同索引的数据装进一个数据结构中

4.2. 链表 4.3. 列表 4.4. 小结 5. 栈与队列 5.1. 栈 5.2. 队列 5.3. 双向队列 5.4. 小结 6. 散列表 6.1. 哈希表 6.2. 哈希冲突 6.3. 小结 7. 树 7.1. 二叉树 7.2. 二叉树遍历 7.3. 二叉搜索树 7.4. AVL树* 7.5. 小结 8. 堆 8 126 9.1. 图 126 9.2. 图基础操作 130 9.3. 图的遍历 136 9.4. 小结 143 10. 查找算法 145 10.1. 线性查找 145 10.2. 二分查找 146 10.3. 哈希查找 150 10.4. 小结 152 11. 排序算法 153 11.1. 排序简介 153 11.2. 冒泡排序 155 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时空效率、实现方法、示例题目等。 ![Image](/uploads/documents/a/3/6/c/a36c66

1 数组 4.2 链表 4.3 列表 4.4 小结 第5章 栈与队列 5.1 栈 5.2 队列 5.3 双向队列 5.4 小结 第6章 哈希表 6.1 哈希表 6.2 哈希冲突 6.3 哈希算法 6.4 小结 第7章 树 7.1 二叉树 7.2 二叉树遍历 7.3 二叉树数组表示 7.4 二叉搜索树 7.5 Top-K问题 8.4 小结 第9章 图 9.1 图 9.2 图基础操作 9.3 图的遍历 9.4 小结 第10章 搜索 10.1 二分查找 10.2 二分查找插入点 10.3 二分查找边界 10.4 哈希优化策略 10.5 重识搜索算法 10.6 小结 第11章 排序 11.1 排序算法 11.2 选择排序 11.3 冒泡排序 本书主要内容如图 0-1 所示。 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度、空间复杂度的推算方法、常见类型、示例等。 数据结构：基本数据类型，数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 · 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、示例题目等。 ![I

chubaofs 方案设计思考 1. Trash机制是实现1个(类似chubaofs)，还是2个（类似moosefs）？ 2. Trash 放在哪里? 3. 是否需要做 session 机制（在 metaserver 打开），来维护 inode 的打开情况？ • 方案设计 • Trash机制： • Session机制： • 遗留问题 • 工作量评估 ## 背景 未对接forget 2. moosefs 实现了在 mds 上 open，因此删除时可以判断文件是否被打开 3. moosefs使用了两种机制，来实现上述功能，分别是trash机制和reserve机制（最新版本叫sustained），两种机制如下： ## trash机制： 对于所有TYPE_FILE类型的文件在删除时，若其transhtime大于0，则不会立即将该文件彻底删除，而是将其类型修改为 入回收站。 通过META文件系统来访问trash 通过trash机制，可实现文件的恢复UNDEL 回收站实现了一个timer，定期判断trashtime，执行定期清理回收站 清理时，当文件仍处于打开状态，则还需要进入下sustained/reserve中。 ## sustained机制/reserve机制 当一个trashtime等于0的TYPE FILE类型的文件被一

建模为“图”；大到一个国家，小到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下；羽毛球简则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例，使读者理解算法和数据结构的核心概念，并能够通过编程来实现它们。在此基础上，本书致力于揭示算法在复杂世界中的生动体现，展现算法之美。希望本书能够帮助到你！ 链表 4.3 列表 4.4 内存与缓存* 4.5 小结 第5章 栈与队列 5.1 栈 5.2 队列 5.3 双向队列 5.4 小结 第6章 哈希表 6.1 哈希表 6.2 哈希冲突 6.3 哈希算法 6.4 小结 第7章 树 7.1 二叉树 7.2 二叉树遍历 7.3 二叉树数组表示 7.4 二叉搜索树 7.5 问题 8.4 小结 第9章 图 9.1 图 9.2 图的基础操作 9.3 图的遍历 9.4 小结 第10章 搜索 10.1 二分查找 10.2 二分查找插入点 10.3 二分查找边界 10.4 哈希优化策略 10.5 重识搜索算法 10.6 小结 第11章 排序 11.1 排序算法 11.2 选择排序 11.3 冒泡排序