map通常是一种无序键值对的集合，map存在的意义主要是利用map的结构根据key来快速检索数据，在go中也是这样的。 map 也是一种集合，我们可以像遍历数组或者切片一样遍历它，但是需要注意的是map是无序的。
2022年最新的 hashmap 性能对比结果出来了。作者是 Martin Leitner-Ankerl，ankerl::unordered_dense::map 的作者。之前在2019年有一个测试，今年更新了最新的测试，测试数据非常全面。如果大家想选择一个高效的 hashmap ，不妨参考一下。
工作中存储集群使用了 Ceph 技术，所用的是版本是 Luminous 12.2.4，因为刚刚上手 Ceph，不少概念和问题也都是头一次听说，比如这次的自动分片（auto resharding）。不得不说，Ceph 对象存储目前还是不够完善，Luminous 对于 bucket 中存储大量数据的支持还是不够理想，这造成了不小的使用不便。虽然 Ceph 在着手解决，但还没有达到足够理想的状态。
在算法高级篇的课程中，我们将探讨两种非常有趣的排序算法：桶排序（ Bucket Sort ）和基数排序（ Radix Sort ）。这两种排序算法虽然不如快速排序和归并排序那样出名，但在某些特定情况下，它们能够以线性时间复杂度（ O ( n )）运行，而不是标准排序算法的 O ( n log n )。
在性能测试中，测试数据一般都是单独存在日志文件中，呈现出来的都是一些冰冷的数据，比如：
下面介绍Hbase的缓存机制： a.HBase在读取时，会以Block为单位进行cache，用来提升读的性能 b.Block可以分类为DataBlock(默认大小64K,存储KV)、BloomBlock(默认大小128K,存储BloomFilter数据)、IndexBlock(默认大小128K,索引数据，用来加快Rowkey所在DataBlock的定位) c.对于一次随机读，Block的访问顺序为BloomBlock、IndexBlock、DataBlock，如果Region下面的Stor
哈希表是一种非常重要的数据结构，几乎所有的编程语言都直接或者间接应用这种数据结构。
考虑到一种需求场景，我们需要统计系统qps、每秒平均错误率等。qps表示每秒的请求数目，能想到的最简单的方法就是统计一定时间内的请求总数然后除以总统计时间，所以计数是其中最核心的部分。通常我们的额系统是工作在多线程的环境下，所以计数我们可以考虑使用AtomicInteger/AtomicLong系列，AtomXXX中没有使用锁，使用的是循环+CAS，在多线程的条件下可以在一定程度上减少锁带来的性能损失。但是在竞争特别激烈的情况，会大量出现cas不成功的情况带来性能上的开销。为了更进一步分散线程写的压力，JDK8中引入了LongAdder，前面的博客中介绍了LongAdder，LongAdder会分成多个桶，将每个线程绑定到固定的桶空间中进行读写，计数可以对所有的桶中的值求总数。前面提到求qps最简单的方法就是统计一定时间内的请求总数然后除以总统计时间，这样的方法虽然简单但是对有一定的问题，比如说统计出的qps跳跃性会比较大，不够平滑等。在本文中将介绍HystrixRollingNumber，这个数据结构在统计qps等类似的求和统计的场景下非常有用。
分布式系统中，全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟，大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID，这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍，进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器，而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些，如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
AntDB-M支持hash索引、btree索引等索引类型，hash索引以hash表的方式实现，一个简单的hash表示意图如图1所示。hash桶下的元素节点为单向或者双向链表，数据行上某一个或者某几个字段组成索引，通过hash函数对索引字段的值进行运算，映射到某个hash桶下，hash桶下的元素节点存储了数据行的行号。
如今，超过 1,000 名客户使用 Apache Impala 来支持他们在本地和基于云的部署中的分析。分析师和开发人员组成的大型用户社区受益于 Impala 的快速查询执行，帮助他们更有效地完成工作。对于这些用户而言，性能和并发性始终是首要考虑因素。
作者 | Gang Ma 等 译者 | Sambodhi 策划 | 闫园园 看一下 eBay 如何创建优化的 SQL 解决方案，它可以为新的基于开源的分析平台提供更高的速度、稳定性和可扩展性。 最近，eBay 完成了把超过 20PB 的数据从一个提供商的分析平台迁移到内部构建的基于开源的 Hadoop 系统。这次迁移使得 eBay 以技术为主导的重新构想与第三方服务提供商脱钩。与此同时，它也给 eBay 提供了一个机会，建立一套相互补充的开源系统来支持对用户体验的分析。 这个迁移过程中面临的
大数据时代，无人不知Google的“三驾马车”。“三驾马车”指的是Google发布的三篇论文，介绍了Google在大规模数据存储与计算方向的工程实践，奠定了业界大规模分布式存储系统的理论基础，如今市场上流行的几款国产数据库都有参考这三篇论文。 《The Google File System》，2003年 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》，2004年 《Bigtable: A Distributed Storage System
HashTable，即哈希表，也叫散列表。它是一种利用哈希函数（Hash Function）进行数据存储的数据结构，通过把键（Key）映射到哈希表中的一个位置来访问记录，以加快查找的速度。哈希函数的作用是将键映射到哈希表中的位置，而哈希表存储数组则用于存储记录。
3.6 Shuffle机制 在MapReduce框架中，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过Shuffle这个环节，Shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。Spark作为MapReduce框架的一种实现，自然也实现了Shuffle的逻辑。对于大数据计算框架而言，Shuffle阶段的效率是决定性能好坏的关键因素之一。 3.6.1 什么是Shuffle Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的阶段，介于Map阶段和Reduc
2023-06-18：给定一个长度为N的一维数组scores, 代表0~N-1号员工的初始得分，
哈希表这个数据结构相信各位都不陌生，无论是高级语言，还是各大数据库底层实现都不离开它，所以本文我想来聊聊我个人对哈希表的一些看法，同时也是对哈希表这个知识点做一次系统性的梳理和总结。
沿用现有的S3存储模型以及标准协议，将多个底层bucket(带权重)聚合成一个大的bigbucket，用户所有的操作都基于同一个bigbucket进行，不再需要进行bucket切换。
本篇是系列中的第四篇内容，我们继续聊聊如何把一个简化过的私有云环境部署在笔记本里，以满足低成本、低功耗、低延时的实验环境。
http://www.eygle.com/internal/shared_pool-1.htm
Kafka中存在一些定时任务(DelayedOperation)，如DelayedFetch、DelayedProduce、DelayedHeartbeat等，在Kafka中，定时任务的添加、轮转、执行、消亡等是通过时间轮来实现的。(时间轮并不是Kafka独有的设计，而是一种通用的实现方式，Netty中也有用到时间轮的方式)
Apache Paimon (incubating) 是一项流式数据湖存储技术，可以为用户提供高吞吐、低延迟的数据摄入、流式订阅以及实时查询能力。
HashTable：Redis中有一个「全局哈希表」，该哈希表中保存所有的键值对。对于Hash表的查找操作时间复杂度为O(1)
熟悉 map 结构体的读者应该知道，hmap 由很多 bmap（bucket） 构成，每个 bmap 都保存了 8 个 key/value 对：
讲完了自动化测试的相关内容，接下来开喷性能测试了。首先分享了我的思路：通过一个继承Thread的基类（虚拟类）来规范一些通用的行为和功能，这一部分比较浅，然后通过两个虚拟类来实现两种不同压测模式（定量压测和定时压测），然后在这两个模式类（虚拟类）的基础上，去实现各种不同需求的多线程测试类。还有一个非常重要的就是执行类，通过多线程类来构造多线程任务，用执行类来执行，完事儿之后计算和保存相关测试数据（包括数据库存储和可视化）。
GooseFS是 腾讯云存储团队推出的分布式缓存方案，主要针对需要缓存加速的数据湖业务场景，提供基于对象存储COS服务的近计算端数据加速层。
哈希查找表一般会存在“碰撞”的问题，就是说不同的 key 被哈希到了同一个 bucket。一般有两种应对方法：链表法和开放地址法。链表法将一个 bucket 实现成一个链表，落在同一个 bucket 中的 key 都会插入这个链表。开放地址法则是碰撞发生后，通过一定的规律，在数组的后面挑选“空位”，用来放置新的 key。
RGW的index数据以omap形式存储在OSD所在节点的leveldb中，当单个bucket存储的Object数量高达百万数量级的时候，deep-scrub和bucket list一类的操作将极大的消耗磁盘资源，导致对应OSD出现异常，如果不对bucket的index进行shard切片操作(shard切片实现了将单个bucket index的LevelDB实例水平切分到多个OSD上)，数据量大了以后很容易出事。
Ceph RGW 会把 bucket 的索引数据存在 index_pool 里，这个索引池，默认叫做 .rgw.buckets.index，如果一个桶有很多对象，比如说成千上万，甚至到百万，如果恰好你没有给每个 bucket 设置可以存储的最大对象数，那么上百万的索引数据，会给这个 bucket 的读写造成很大的性能影响，试想一下，成百万的大 map，从里面找到需要的对象，那是得花多少时间。 Ceph 0.94版本之后，用户可以给索引文件进行 sharding，rgw_override_bucket_index_max_shards，允许用户给桶 bucket 设置最大的分片数。用户可以在 configuration 文件设置这个参数到 [global] 部分。
我们知道传统的OLTP数据库一般都具有索引和表分区的功能，通过表分区能够在特定的区域检索数据，减少扫描成本，在一定程度上提高查询效率，我们还可以通过建立索引进一步提升查询效率。在Hive数仓中也有索引和分区的概念。
CRUSH 算法通过计算数据存储位置来确定如何存储和检索。 CRUSH 授权 Ceph 客户端直接连接 OSD ， 而非通过一个中央服务器或代理。数据存储、检索算法的使用，使 Ceph 避免了单点故障、性能瓶颈、和伸缩的物理限制。
几乎每个人都会回答“是的”，然后回答HashMap的一些特性，譬如HashMap可以接受null键值和值，而Hashtable则不 能；HashMap是非synchronized;HashMap很快；以及HashMap储存的是键值对等等。这显示出你已经用过HashMap，而且 对它相当的熟悉。但是面试官来个急转直下，从此刻开始问出一些刁钻的问题，关于HashMap的更多基础的细节。面试官可能会问出下面的问题：
Apache Ozone 是一种分布式、可扩展和高性能的对象存储，可与Cloudera 数据平台(CDP) 一起使用，可以扩展到数十亿个不同大小的对象。它被设计为原生的对象存储，可提供极高的规模、性能和可靠性，以使用 S3 API 或传统的 Hadoop API 处理多个分析工作负载。
CRUSH是ceph的核心设计之一，CRUSH算法通过简单计算就能确定数据的存储位置。因此ceph客户端无需经过传统查表的方式来获取数据的索引，进而根据索引来读写数据，只需通过crush算法计算后直接和对应的OSD交互进行数据读写。这样，ceph就避免了查表这种传统中心化架构存在的单点故障、性能瓶颈以及不易扩展的缺陷。
桔妹导读：时间轮是一个应用场景很广的组件，在很多高性能中间件中都有它的身影，如Netty、Quartz、Akka，当然也包括Kafka，本文主要介绍时间轮在kafka的应用和实战，从核心源码和设计的角度对时间轮进行深入的讲解 。
HashMap的工作原理是近年来常见的Java面试题。几乎每个Java程序员都知道HashMap，都知道哪里要用HashMap，知道Hashtable和HashMap之间的区别，那么为何这道面试题如此特殊呢？是因为这道题考察的深度很深。这题经常出现在高级或中高级面试中。投资银行更喜欢问这个问题，甚至会要求你实现HashMap来考察你的编程能力。ConcurrentHashMap和其它同步集合的引入让这道题变得更加复杂。让我们开始探索的旅程吧！
在很久很久之前，有两篇关于JMH的文章。如果你做过性能优化，对于它自然是再熟悉不过。
本文首发于京东零售平台公众号，https://mp.weixin.qq.com/s/uzuz7rqctQ-bjdRcf1tO9g
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录，附加个人拙见，同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
Background 在MapReduce框架中，shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。Spark作为MapReduce框架的一种实现，自然也实现了shuffle的逻辑，本文就深入研究Spark的shuffle是如何实现的，有什么优缺点，与Hadoop MapReduce的shuffle有什么不同。 Shuffle Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的
时间轮是一个高性能，低消耗的数据结构，它适合用非准实时，延迟的短平快任务，例如心跳检测。在netty和kafka中都有使用。 比如Netty动辄管理100w+的连接，每一个连接都会有很多超时任务。比如发送超时、心跳检测间隔等，如果每一个定时任务都启动一个Timer，不仅低效，而且会消耗大量的资源。 在Netty中的一个典型应用场景是判断某个连接是否idle，如果idle（如客户端由于网络原因导致到服务器的心跳无法送达），则服务器会主动断开连接，释放资源。得益于Netty NIO的优异性能，基于Netty开发的服务器可以维持大量的长连接，单台8核16G的云主机可以同时维持几十万长连接，及时掐掉不活跃的连接就显得尤其重要。
本文是对vpp源码中bihash的内存分布及结构体字段的简单介绍，由于时间有限，很多细节没有分析，后续有时间再进行详细补充。
Hi，我是行舟，今天和大家一起学习Go语言的字典。Go语言的字典又称为map，一种使用广泛的数据结构。它是拥有key/value对元素的「无序集合」，而且在集合中key必须是唯一的。
编译器信息最新动态推荐关注hellogcc公众号 本周更新 2023-03-22 第194期
bucket index是整个RGW里面一个非常关键的数据结构，用于存储bucket的索引数据，默认情况下单个bucket的index全部存储在一个shard文件（shard数量为0，主要以OMAP-keys方式存储在leveldb中），随着单个bucket内的Object数量增加，整个shard文件的体积也在不断增长，当shard文件体积过大就会引发各种问题。
时间轮是一个高性能，低消耗的数据结构，它适合用非准实时，延迟的短平快任务，例如心跳检测。在netty和kafka中都有使用。 比如Netty动辄管理100w+的连接，每一个连接都会有很多超时任务。比如发送超时、心跳检测间隔等，如果每一个定时任务都启动一个Timer，不仅低效，而且会消耗大量的资源。 在Netty中的一个典型应用场景是判断某个连接是否idle，如果idle（如客户端由于网络原因导致到服务器的心跳无法送达），则服务器会主动断开连接，释放资源。得益于Netty NIO的优异性能，基于Netty开发的服务器可以维持大量的长连接，单台8核16G的云主机可以同时维持几十万长连接，及时掐掉不活跃的连接就显得尤其重要。
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