挑战：缓存系统访问热点效率瓶颈 thread1 thread2 thread3 threadN ... 多线程调用查询 type_of typeck borrow_ck impl_trait adt_def impl_defaul tness param_env fn_sig ... 查询互相调用 查询缓存系统 查询依赖信息 查询结果缓存 查询执行状态 查询保存文件 性能瓶颈点 频繁访问查询系统，成为效率瓶颈点 频繁访问查询系统，成为效率瓶颈点 挑战：缓存系统访问热点效率瓶颈 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 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 用巧妙的数据结构设计化解效率瓶颈 • thread_local • 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

心 Motphys 特化网络层 自定义 pure rust message 自定义编解码协议 自动 ack 和可测量 RTT 的通信框架 一切为低延迟服务 分布式物理，突破单机算力的瓶颈 关于咪咕项目详细情况请参考：https://mp.weixin.qq.com/s/a_tvBU0wk9IwGYNqVK4EbA 咪咕-星际广场：10万人级别同屏同步元宇宙项目 分布式渲染技术 单机架构 同屏大规模物理量模拟 单机渲染帧率3fps VS Motphys 分布式架构 10倍于上述场景中的物理量 单机渲染帧率 25fps 物理集群帧率 50fps 此时物理模拟已不是算力瓶颈 Unity 测试案例 Thank you！ Motphys

相对来说更为廉价，但也不是毫无代价的！在很多情况下，尝试将计算密集型任务拆 分可能会显著降低其速度，所以有时为了 整体 性能简单地让一个操作阻塞是更好的选择。你 应该总是通过测量来观察代码真正的性能瓶颈是什么。不过其底层的考量在于重要的是要牢记 你是否 确实 观察到了很多期望并发进行的工作在串行地进行。 构建我们自己的异步抽象 我们也可以将 futures 组合起来形成一个新模式。例如，我们可以使用已有的异步代码块构建