coincide 7 ns 16 ns 2.3 Motphys 分布式物理引擎设计目标 0.02s内多次通信 苛刻的低延迟要求 高速内网环境下的线 性扩展 – 新增结点的 网络开销恒定 高可用和负载均衡 Message的RTT 可测量 Motphys 分布式物理 引擎网络架构 derive serde vs protobuf • 通信协议选型 • protobuf/msgpack/… •

Infrastructure Remote Infrastructure Remote Cloud Account VPC Kubernetes 镜像仓库
 （ECR、GCR、ACR…） 负载均衡器 Env 1 Namespace Pod 1 Pod 2 Pod 3 Pod 4 AMP Namespace amp-director amp-controllers … 1 2

储位置，这进一步增加了扩容过程的计算 开销。为此，编程语言通常会预留足够大的哈希表容量，防止频繁扩容。 负载因子（load factor）是哈希表的一个重要概念，其定义为哈希表的元素数量除以桶数量，用于衡量哈希冲 突的严重程度，也常作为哈希表扩容的触发条件。例如在 Java 中，当负载因子超过 0.75 时，系统会将哈希 表扩容至原先的 2 倍。 第 6 章 哈希表 hello‑algo 以下代码给出了链式地址哈希表的简单实现，需要注意两点。 ‧ 使用列表（动态数组）代替链表，从而简化代码。在这种设定下，哈希表（数组）包含多个桶，每个桶 都是一个列表。 ‧ 以下实现包含哈希表扩容方法。当负载因子超过 2 3 时，我们将哈希表扩容至原先的 2 倍。 // === File: hash_map_chaining.rs === /* 链式地址哈希表 */ struct HashMapChaining /* 哈希函数 */ fn hash_func(&self, key: i32) -> usize { key as usize % self.capacity as usize } /* 负载因子 */ fn load_factor(&self) -> f32 { self.size as f32 / self.capacity as f32 } /* 删除操作 */ fn remove(&mut

储位置，这进一步增加了扩容过程的计算 开销。为此，编程语言通常会预留足够大的哈希表容量，防止频繁扩容。 负载因子（load factor）是哈希表的一个重要概念，其定义为哈希表的元素数量除以桶数量，用于衡量哈希冲 突的严重程度，也常作为哈希表扩容的触发条件。例如在 Java 中，当负载因子超过 0.75 时，系统会将哈希 表扩容至原先的 2 倍。 第 6 章 哈希表 www.hello‑algo 以下代码给出了链式地址哈希表的简单实现，需要注意两点。 ‧ 使用列表（动态数组）代替链表，从而简化代码。在这种设定下，哈希表（数组）包含多个桶，每个桶 都是一个列表。 ‧ 以下实现包含哈希表扩容方法。当负载因子超过 2 3 时，我们将哈希表扩容至原先的 2 倍。 // === File: hash_map_chaining.rs === /* 链式地址哈希表 */ struct HashMapChaining /* 哈希函数 */ fn hash_func(&self, key: i32) -> usize { key as usize % self.capacity as usize } /* 负载因子 */ fn load_factor(&self) -> f32 { self.size as f32 / self.capacity as f32 } /* 删除操作 */ fn remove(&mut

位置，这进一步增加了扩容过程的计算 开销。为此，编程语言通常会预留足够大的哈希表容量，防止频繁扩容。 「负载因子 load factor」是哈希表的一个重要概念，其定义为哈希表的元素数量除以桶数量，用于衡量哈希 冲突的严重程度，也常作为哈希表扩容的触发条件。例如在 Java 中，当负载因子超过 0.75 时，系统会将哈 希表扩容至原先的 2 倍。 6.2 哈希冲突 上一节提到，通常情况 以下代码给出了链式地址哈希表的简单实现，需要注意两点。 ‧ 使用列表（动态数组）代替链表，从而简化代码。在这种设定下，哈希表（数组）包含多个桶，每个桶 都是一个列表。 ‧ 以下实现包含哈希表扩容方法。当负载因子超过 2 3 时，我们将哈希表扩容至原先的 2 倍。 // === File: hash_map_chaining.rs === /* 链式地址哈希表 */ struct HashMapChaining /* 哈希函数 */ fn hash_func(&self, key: i32) -> usize { key as usize % self.capacity as usize } /* 负载因子 */ fn load_factor(&self) -> f32 { self.size as f32 / self.capacity as f32 } /* 删除操作 */ fn remove(&mut

将数据容器内的数据进行递归二分，对左 半和右半分别生成一个异步任务。最终对 单个数据执行用户业务逻辑 IO & CPU 融合 南向调度融合  IO & CPU 通过设置不同优先级，进 入不同线程池调度  线程池根据负载监控（任务平均等待 时间等数据）进行线程池动态扩缩 容。  任务窃取 Fusion of IO/CPU intensive 结构化并发 Structured Concurrency 核心在 IO 高并发，低传输 414,479 209,714 0.506 CPU 低任务，低负载 45,023 39,714 0.882 CPU 低任务，高负载 9,898,075 9,859,061 0.996 CPU 高任务，低负载 138,809 155,188 1.118 CPU 高任务，高负载 77,865,244 76,335,507 0.980 Thank you ！

3 2023春夏季OS训练营案例总结 2023.4 ～ 2023.7 学员报名情况 • 以在校大学生/研究生为主 • 占比约 70% 学员技术背景调查 • 入营前的技术栈分布相对比较均衡，硬件驱动方向略多 教学安排 • 2023 春夏季训练营 • 4.3 ～ 6.30 共3个月 • 上课时间 • 每周一三五晚上8-9点 • 课程安排 • 共12周，36次课 • 12位主讲老师

杂数据的实时处理和存储需求，是计算机领域竞争新战略制高点。 产学结合、协同创新，打造全球领先的国产自研图数据库 AtlasGraph ，培育世界级的图计算软硬件 生态体系，保持对全球科技竞争的战略均衡。 海致高性能图计算院士专家工作站 海致获得“ 2021 年 CCF 科学技术奖科技进步卓越奖” CCF 科学技术奖被认为是计算机科学与技术领域最具影响力的专业奖项之一， 其中科技进步卓越奖是

None } 此方法透過雜湊查詢將時間複雜度從 ?(?2) 降至 ?(?) ，大幅提升執行效率。 由於需要維護一個額外的雜湊表，因此空間複雜度為 ?(?) 。儘管如此，該方法的整體時空效率更為均衡， 因此它是本題的最優解法。 10.5 重識搜尋演算法 搜尋演算法（searching algorithm）用於在資料結構（例如陣列、鏈結串列、樹或圖）中搜索一個或一組滿足 特定條件的元素。 hello‑algo.com 378 English 簡體中文 繁體中文 hash function 哈希函数 雜湊函式 hash collision 哈希冲突 雜湊衝突 load factor 负载因子 負載因子 separate chaining 链式地址 鏈結位址 open addressing 开放寻址 開放定址 linear probing 线性探测 線性探查 lazy deletion

cpu_runtime.spawn(task2) cpu_runtime.spawn(task3) 生产实践 – Preemption 总结： Mixed workload: 碰到混合负载的时候，把 CPU 密集型任务隔离出去 会得到比较好的效果。 相关 Blog ： 1. https://tokio.rs/blog/2020-04-preemption 2. https://www