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    【项目设计】高并发内存池

    1. 本项目基于google公司的开源项目tcmalloc作为背景,简化实现一个高并发内存池,用该项目可以替代传统的malloc free函数来申请和释放内存,malloc和free作为我们最开始接触内存管理的元老级函数是在熟悉不过的了,有人说已经有malloc和free这样的内存管理函数了,我们搞一个tcmalloc真的有意义吗?其实不然,像malloc和free这种的函数是通用级别的,而通用的东西往往都带有一个特性,那就是适用性强,可移植性强,但是随之而带来的缺点就是针对性不够明显,比如对于某些高并发项目场景,项目内的线程数量众多,不断的调用malloc,可能会涉及到频繁的加锁和解锁,这对于项目性能的影响是不可小觑的,所以在某些高并发场景,同时对性能要求又高的情况下,malloc和free就显的没那么能打了,此时google公司召集了一批顶尖的cpp高手写出来了tcmalloc这样高效的内存管理项目,而我们的这个项目只是从tcmalloc里面摘取了精华部分,目的就是学习和理解高效的内存管理应该是什么样子的,而不是造一个更好的轮子出来。

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    【连载】如何掌握openGauss数据库核心技术?秘诀三:拿捏存储技术(1)

    OLTP(联机事务处理系统)以高并发读写为主,数据实时性要求非常高,数据以行的形式组织,最适合面向外存设计的行存储引擎。随着内存逐渐变大,服务器上万亿字节(TB)大小的内存已经很常见,内存引擎面向大内存而设计,提高系统的吞吐量和降低业务时延。OLAP联机数据分析处理系统主要面向大数据量分析场景,对数据存储效率、复杂计算效率的要求非常高。列存储引擎可以提供很高的压缩比,同时面向列的计算,CPU指令高速缓存和数据高速缓存的命中率比较高,计算性能比较好,按需读取列数据,大大减少不必要的磁盘读取,非常适合数据分析场景。openGauss整个系统设计是可插拔、自组装的,并支持多个存储引擎来满足不同场景的业务诉求,目前支持行存储引擎、列存储引擎和内存引擎。

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