Lab2 在做实验2之前请确保实验1结果的正确性.不然你的实验2将无法正常进行 环境搭建地址如下 https://www.cnblogs.com/JayL-zxl/p/14307260.html 实验一的地址如下 https://www.cnblogs.com/JayL-zxl/p/14311883.html 实验的地址如下 https://15445.courses.cs.cmu.edu/fall2020/project2/ 0. 写在前面 Lab2真的好难写啊.写了好几天(虽然中间有回家.做

概述 经过几天鏖战终于完成了lab2,本lab实现一个支持并发操作的B+树.简直B格满满. B+树 为什么需要B+树 B+树本质上是一个索引数据结构.比如我们要用某个给定的ID去检索某个student记录,如果没有索引的话,我们可能从第一条记录开始遍历每一个student记录,直到找到某个ID和我们给定的ID一致的记录.可想而知,这是非常耗时的. 如果我们已经维护了一个以ID为KEY的索引结构,我们可以向索引查询这个ID对应的记录所在的位置,然后直接从这个位置读取这个记录.从索引查询某个ID对应

最近在做 CMU-15-445 Database System,lab2 是需要完成一个支持并发操作的B+树,最后一部分的 Task4 是完成并发的索引这里对这部分加锁的思路和完成做一个总结,关于 B+ 树本身的操作(插入.删除)之后再整理. 目录 一些基础知识 索引的并发控制 Lock 和 Latch Lock Latch Latch 的实现 Blocking OS Mutex Test-and-Set Spin Latch (TAS) Reader-Writer Latches B+树加锁算

月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: 1.         GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 2.         Random生成高唯一性随机码 今天分享的主题是:如何在高并发分布式系统中生成全局唯一Id. 但这篇博文实际上是“半分享半讨论”的博文: 1)         半分享是我将说下我所了解到的关于今天主题所涉及的几种方案.

img { border: solid black 1px } 一.前言 最近开始学习Java并发编程,把学习过程记录下.估计不是那么系统,主要应该是Java API的介绍(不涉及最基础的概念介绍),想要深入系统学习推荐看一本书<Java Concurrency in Practice >(建议看英文,也可以看中文译本:< Java 并发编程实战>). 并发编程的基础就是线程,所以这一篇对线程做初步了解. 二.Thread和ThredGroup的关系 因为Thread的构造函数中有

Bw树:新硬件平台的B树 Bw树:新硬件平台的B树 1. 概述 1.1 原子记录存储(Atomic Record Stores) 1.2 新的环境 1.3 实现 2 Bwtree的体系结构 2.1 现代的硬件敏感性 2.2 Mapping Table 2.3 增量更新 2.4 bwtree结构修改 2.5 日志结构化存储(LSS) 2.6 管理事务日志 3 内存中Latch Free Page 3.1 灵活的虚拟页 3.1.1 更新 3.1.2 叶子级别的更新 3.1.3 page查询 3.2

基数树是一种用空间换时间的数据结构,通过空间的冗余减少时间上的消耗.radix tree很适合稀疏的结构! 自从把RCU机制引入到基树中来,这里就有了个协议叫做:lockless的page-cache协议! 一个小小的find_get_entry函数,里面处理了两种异常的情况,一是文件系统的page被free或者将要被free掉的情况,二是文件系统的page被remove掉的情况!第三种异常是slot中直接被标记无效的情况,还有就是slot中没有对应的page*的情况!但是这个槽为什么能搜到?是

——————————————————————— 谈到游戏AI,很明显智能体拥有的知识条目越多,便显得更智能,但维护庞大数量的知识条目是个噩梦:使用有限状态机(FSM),分层有限状态机(HFSM),决策树(Decision Tree)来实现游戏AI总有那么些不顺意. 试试Next-Gen AI的行为树(Behavior Tree)吧. 虽说Next-Gen AI,但距其原型提出已有约10年时间,而微软Halo系列估计已用了超过8年了,Spore和一些著名游戏也早已使用行为树作为它们的AI结构.如从

Berkeley DB的数据存储结构 BDB支持四种数据存储结构及相应算法,官方称为访问方法(Access Method),分别是哈希表(Hash Table).B树(BTree).队列(Queue).记录号(Recno).在创建数据库的时候,必须通过dbtype参数将存储结构指定为上述结构中的一种,一旦数据库文件已创建则不能再更改其结构. 结构 描述 BTree 数据存储在一个有序的,平衡的树型结构中.在B树结构中,Key和Value都可以复杂的数据,这意味着它们可以是整数.字符串或复杂的数据

多线程:Simultaneous Multithreading,简称SMT. 并行.并发 并行性(parallelism)指两个或两个以上的事件在同一时刻发生,在多道程序环境下,并行性使多个程序同一时刻可在不同CPU上同时执行. 并发的实质是一个物理CPU(也可以多个物理CPU) 在若干道程序之间多路复用,谈论并发的时候一定要加个单位时间,也就是说单位时间内并发量是多少,并发性是对有限物理资源强制行使多用户共享以提高效率,离开了单位时间其实是没有意义的. Thread.start()与Threa

对<Java虚拟机并发编程>这本书真的是相见恨晚.以前对并发编程只是懂个皮毛,这本书让我对并发编程有了一个全新的认识.所以把书上的知识点做下笔记,以便以后复习使用. 并发与并行 仔细说来,并发和并行是两个不同的概念.但随着多核处理器的普及,并发程序的不同的线程往往会被编译器分配到不同处理器核心上,所以说并发编程与并行对于上层程序员来说是一样的. 并发的风险 饥饿 当一个线程等待某个需要运行时间很长或者永远无法完成的时间发发生,那么这个线程就会陷入饥饿状态.通常饥饿也会被叫做活锁. 解决饥饿的方

http://www.cnblogs.com/heyuquan/p/global-guid-identity-maxId.html 又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4289768.html 由于平衡二叉树与红黑树都是二叉排序树,又红黑树是对平衡二叉树的一种改进实现,所以它的很多思想算法都来源于排序二叉或平衡二叉树,比如排序二叉树中的添加.删除.查找及查找直接后

lmdb简介 lmdb是openLDAP项目开发的嵌入式(作为一个库嵌入到宿主程序)存储引擎.其主要特性有: 基于文件映射IO(mmap) 基于B+树的key-value接口 基于MVCC(Multi Version Concurrent Control)的事务处理 类bdb(berkeley db)的api 实现 底层读写的实现 lmdb的基本思路是使用mmap访问存储,不管这个存储实在内存上还是在持久存储上. lmdb的所有读取操作都是通过mmap将要访问的文件只读地装载到宿主进程的地址空间

在网上学习了一些材料. 这一篇:https://www.zhihu.com/question/30527705 AVL树:最早的平衡二叉树之一.应用相对其他数据结构比较少.windows对进程地址空间的管理用到了AVL树 红黑树:平衡二叉树,广泛用在C++的STL中.map和set都是用红黑树实现的.我们熟悉的STL的map容器底层是RBtree,当然指的不是unordered_map,后者是hash. B/B+树用在磁盘文件组织 数据索引和数据库索引 Trie树 字典树,用在统计和排序大量字符

原文   基数(radix)树 Linux基数树(radix tree)是将指针与long整数键值相关联的机制,它存储有效率,并且可快速查询,用于指针与整数值的映射(如:IDR机制).内存管理等.IDR(ID Radix)机制是将对象的身份鉴别号整数值ID与对象指针建立关联表,完成从ID与指针之间的相互转换.IDR机制使用radix树状结构作为由id进行索引获取指针的稀疏数组,通过使用位图可以快速分配新的ID,IDR机制避免了使用固定尺寸的数组存放指针.IDR机制的API函数在lib/idr.c

select.poll和epoll的区别 在linux没有实现epoll事件驱动机制之前,我们一般选择用select或者poll等IO多路复用的方法来实现并发服务程序.在大数据.高并发.集群等一些名词唱的火热之年代,select和poll的用武之地越来越有限了,风头已经被epoll占尽. select()和poll() IO多路复用模型 select的缺点: 单个进程能够监视的文件描述符的数量存在最大限制,通常是1024,当然可以更改数量,但由于select采用轮询的方式扫描文件描述符,文件描述

又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 Random生成高唯一性随机码 今天分

有的时候可能因为疏忽忘记注册Service直接就使用了,使用那个Service时会报异常.这种情况项目都是可以编译通过的,是一个不太容易发现的BUG,如果那个Service在测试时没有覆盖到这个BUG就会被带到生产环境 当然,要给出这种非线性运算的确切算法,是很困难的.所以当我们的现实运算算法求解时候只用到了样本点的内积运算时候,而在低维输入空间中,我们有能够得到某个函数K(x,x′),它恰好等于在高维空间中这个内积,即K( x, x′) =<φ( x) ⋅φ( x′) > . 当客户端连接数

转载:http://itindex.net/detail/48869-j.u.c-%E6%A1%86%E6%9E%B6 J.U.C并发框架 作者:Doug Lea SUNY Oswego Oswego NY 13126 dl@cs.oswego.edu 翻译:书卷多情 在J2SE1.5中,java.util.concurrent包下的大部分同步工具(锁.屏障等)以AbstractQueuedSynchronizer类为基础来构建.这个框架提供了一些常用机制用于自动管理并发状态.阻塞及非阻塞线程,

本节介绍一个常用的并发容器 - ConcurrentHashMap,它是HashMap的并发版本,与HashMap相比,它有如下特点: 并发安全 直接支持一些原子复合操作 支持高并发.读操作完全并行.写操作支持一定程度的并行 与同步容器Collections.synchronizedMap相比,迭代不用加锁,不会抛出ConcurrentModificationException 弱一致性 我们分别来看下. 并发安全 我们知道,HashMap不是并发安全的,在并发更新的情况下,HashMap的链表