第三届中国 Rust 开发者大会 PromQL Got a BOOST: 用 Rust 重写 Prometheus 的查询引擎 Ruihang Xia @greptime.com Ruihang GitHub: waynexia Losing hair at Greptime Wanna sleep 10 hrs/day Learn JS every year Healing

第三届中国Rust开发者大会 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 静态表现力 动态表现力 渲染技术 动作物理技术 动作技术 Motion 物理技术 Physics 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 Motphys 物理引擎的设计目标 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 # 高性能 Rust 在不损耗性能的情况下，其优秀的语 法设计保证了语言的强大表达力：用更少 在语法层面极大程度保证了内存安全 和并发安全 语言内建的 async/await，还有优秀的 crates rayon（计算密集型并发支持）和 tokio（IO 密集型并发支持） 为什么选择 Rust Motphys 物理引擎架构 Broad Phase Narrow Phase Candidate Collision Pairs Manifold Build Collision Pairs Collision

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 径，可以在嵌套路径中使用 self，如示例 7-20 所示。 文件名：src/lib.rs use std::io::{self, Write}; 示例 7-20: 将示例 7-19 中部分重复的路径合并为一个 use 语句 这一行便将 std::io 和 std::io::Write 同时引入作用域。 glob 运算符 如果希望将一个路径下所有公有项引入作用域，可以指定路径后跟 * glob 通常你会希望将两个已知的字符串合并在一起。一种办法是像这样使用 + 运算符，如示例 8-18 所示。 let s1 = String::from("Hello, "); let s2 = String::from("world!"); let s3 = s1 + &s2; // 注意 s1 被移动了，不能继续使用 示例 8-18：使用 + 运算符将两个 String 值合并到一个新的 String

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、社区 径，可以在嵌套路径中使用 self ，如示例 7-20 所示。 文件名：src/lib.rs use std::io::{self, Write}; 示例 7-20: 将示例 7-19 中部分重复的路径合并为一个 use 语句 这一行便将 std::io 和 std::io::Write 同时引入作用域。 通过 glob 运算符将所有的公有定义引入作用域 如果希望将一个路径下 所有 公有项引入作用域，可以指定路径后跟 8-17：使用 push 将一个字符加入 String 值中 执行这些代码之后，s 将会包含 “lol”。 使用 + 运算符或 format! 宏拼接字符串 通常你会希望将两个已知的字符串合并在一起。一种办法是像这样使用 + 运算符，如示例 8-18 所示。 # fn main() { let s1 = String::from("Hello, "); let s2 =

二分查找重复元素的插入点的步骤 第 10 章 搜索 hello‑algo.com 221 观察以下代码，判断分支 nums[m] > target 和 nums[m] == target 的操作相同，因此两者可以合并。 即便如此，我们仍然可以将判断条件保持展开，因为其逻辑更加清晰、可读性更好。 // === File: binary_search_insertion.rs === /* 二分查找插入点（存在重复元素） sort）是一种基于分治策略的排序算法，包含图 11‑10 所示的“划分”和“合并”阶段。 1. 划分阶段：通过递归不断地将数组从中点处分开，将长数组的排序问题转换为短数组的排序问题。 2. 合并阶段：当子数组长度为 1 时终止划分，开始合并，持续地将左右两个较短的有序数组合并为一个较 长的有序数组，直至结束。 图 11‑10 归并排序的划分与合并阶段 11.6.1 算法流程 如图 11‑11 所示，“ mid] ）和右子数组（区间 [mid + 1, right] ）。 2. 递归执行步骤 1. ，直至子数组区间长度为 1 时终止。 “合并阶段”从底至顶地将左子数组和右子数组合并为一个有序数组。需要注意的是，从长度为 1 的子数组开 始合并，合并阶段中的每个子数组都是有序的。 第 11 章 排序 hello‑algo.com 246 图 11‑11 归并排序步骤 观察发现，归并排序与二叉树后序遍历的递归顺序是一致的。

二分查找重复元素的插入点的步骤 第 10 章 搜索 www.hello‑algo.com 221 观察以下代码，判断分支 nums[m] > target 和 nums[m] == target 的操作相同，因此两者可以合并。 即便如此，我们仍然可以将判断条件保持展开，因为其逻辑更加清晰、可读性更好。 // === File: binary_search_insertion.rs === /* 二分查找插入点（存在重复元素） sort）是一种基于分治策略的排序算法，包含图 11‑10 所示的“划分”和“合并”阶段。 1. 划分阶段：通过递归不断地将数组从中点处分开，将长数组的排序问题转换为短数组的排序问题。 2. 合并阶段：当子数组长度为 1 时终止划分，开始合并，持续地将左右两个较短的有序数组合并为一个较 长的有序数组，直至结束。 图 11‑10 归并排序的划分与合并阶段 11.6.1 算法流程 如图 11‑11 所示，“ ）。 2. 递归执行步骤 1. ，直至子数组区间长度为 1 时终止。 第 11 章 排序 www.hello‑algo.com 246 “合并阶段”从底至顶地将左子数组和右子数组合并为一个有序数组。需要注意的是，从长度为 1 的子数组开 始合并，合并阶段中的每个子数组都是有序的。 图 11‑11 归并排序步骤 第 11 章 排序 www.hello‑algo.com 247 观察发现，

二分查找重复元素的插入点的步骤 第 10 章 搜索 hello‑algo.com 221 观察以下代码，判断分支 nums[m] > target 和 nums[m] == target 的操作相同，因此两者可以合并。 即便如此，我们仍然可以将判断条件保持展开，因为其逻辑更加清晰、可读性更好。 // === File: binary_search_insertion.rs === /* 二分查找插入点（存在重复元素） sort」是一种基于分治策略的排序算法，包含图 11‑10 所示的“划分”和“合并”阶段。 1. 划分阶段：通过递归不断地将数组从中点处分开，将长数组的排序问题转换为短数组的排序问题。 2. 合并阶段：当子数组长度为 1 时终止划分，开始合并，持续地将左右两个较短的有序数组合并为一个较 长的有序数组，直至结束。 图 11‑10 归并排序的划分与合并阶段 11.6.1 算法流程 如图 11‑11 所示，“ right] ）。 第 11 章 排序 hello‑algo.com 246 2. 递归执行步骤 1. ，直至子数组区间长度为 1 时终止。 “合并阶段”从底至顶地将左子数组和右子数组合并为一个有序数组。需要注意的是，从长度为 1 的子数组开 始合并，合并阶段中的每个子数组都是有序的。 第 11 章 排序 hello‑algo.com 247 图 11‑11 归并排序步骤 观察发现，归并排序与二叉树后序遍历的递归顺序是一致的。

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架构与选型 特性 • 横/纵 向扩展 • 计算存储分离 • 平衡存储性能与成本 • 查询引擎支持矢量化查询 • 兼容多种时序协议 • 可观测性 • 支持云原生 • 原生支持多租户 • 租户Quota可动态配置 • 云边端协同 • 云上生态融合 整体架构 1.2 存储引擎 version_set Vnode IndexEngine DataEngine cache Index Inverted Index tsfile delta tomb WAL metrics .... Write Request 1.3 基于 DataFusion 的高性能查询引擎 9 SQL Result DataFusion Parser DataFusion SqlToRel DataFusion Logical Optimizer DataFusion Pluggable Scheduler Logical transform Physical transform 1.4基于DataFusion的高性能查询引擎 • 扩展数据源 • 扩展 SQL 语句 • 扩展流处理引擎 • 扩展优化规则 • 扩展时序函数 1.5 分布式 1. Shared nothing 2. Leaderless NRW Peer

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