读性能超过Memcached 65%, 单核也超过redis, 支持日志支持掉电保护，欢迎试用

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函数式编程　以前没有什么地位，这两年比以前流行了，
我觉得重要的是思想，这种编程模式　对于编程中遇到的一些并发的问题，锁冲突的问题，分布式的问题，都给出了一些更简单的解决思路，我觉得受益匪浅。还有很多其他思路都很好
总之，　就是提供了另外一种解决方案或者解决思路，

虽然我用C++编程高并发领域，我觉得现在有了更多的工具包，作为备选方案：
１）mutex /spin_lock 之类传统的锁
２）无锁数据队列＋多任务队列，解决并发。
３）函数式编程：　ｉｍｍｕｔａｂｌｅ／　Copy_on_write / 无锁 shared_ptr(自主研发的只有８字节大小的不需要加锁的原子赋值的新型共享智能指针)，也可以在很多场合消灭掉　锁　的使用，　提高并发性能。　　

函数式编程  主要是解决高并发和分布式方向  的一种优秀思路。
今后更多CPU支持 “ 硬件事务内存”， 可以助推 函数式编程，可以说 函数式编程 目前是热点，也是未来的发展方向之一。

欧洲超算中心的主任， 非常推崇 “函数式编程”， 他认为目前最好的  分布式编程 = 分布式算法 + 异步消息传递 + 纯函数式，
同时指出了其他传统方式的各种缺陷。
可见他对  “函数式编程”的重视程度。
原文参见  分布式系统编程,你到哪一级了  http://blog.jobbole.com/20304/

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lxyscls 发表于 2017-07-10 11:06
回复 144# wlmqgzm

new是operator new + 构造函数，比malloc耗CPU，很正常吧

你是对的，很正常，
这里 reclaim 阐述这个大家已知的特性， 只是为了说明 我们的一个优化办法：
对于部分简单 struct,  如果内部没有什么特殊的需要 构造或者析构 的内容，那么我们可以采用 malloc/free 来代替 new /delete, 可以提高性能。  

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近期将进行： 函数式 编程 思路的部分数据结构的重新设计和改造 以及 测试验证。

尝试重新设计 原有的全部 map/hash_map/set/hash_set/btree等等 内存对象，通过 引入新的 函数式 编程思路，设计出
基于函数式编程思路的  map/hash_map/set/hash_set/btree等等 内存对象，在指令接口上尽量与传统 std库指令兼容，
在这些对象的并发性上将支持 无锁的读写分离技术（支持单线程写的同时，任意多线程同时读并发）， 相当于任意时刻，内存对象的读都不需要加锁， 写需要加一把锁或者限制为单线程执行。

函数式 编程 思路，主要的优点是： 消灭部分 锁冲突，提高大并发下的性能。

先选择一个简单的数据结构 hash_set 进行 改造测试：
将 hash_set 改造为读写分离的结构，读不需要锁， 写需要一把锁 或者 单线程。

单线程读测试了一个 hash_set 的改造，性能下滑的幅度还比较大，性能降低了20%以上，
主要的原因是：所有的容器都用 一个先进的8字节大小的 支持读写分离的 共享指针封装， 每次使用 容器都需要一次 指针解析， 容器内部的单元也是用 共享指针封装的， 也需要一次 指针解析。
这样多次的 指针解析 降低了处理的效率。

另外就是在指令集上， 有很多指令需要改造 或者 引入新的使用方式，对于hash_set重点是:
下列指令将被取消, 因为底层容器会随时被替换掉
     iterator  begin( void ) noexcept;
     const_iterator  cbegin( void ) noexcept;
     iterator  next( iterator  &it_in );
     iterator  end( void ) noexcept;
     const_iterator  cend( void ) const noexcept;

需要将内部的数据结构引到外部， 例如：
   shared_ptr<std::vector<KEY_VALUE> >   get_shared_vector( void ) const noexcept;
上面的所有操作将在此结构上进行，另外
内部数据结构增加  is_valid() 验证函数， 供外部使用，
总之， 完全打破了 原来的各种 封装，导致了使用这种结构的技术风险， 兼容风险， 迁移风险。

由于没有锁保护，下列统计指令集将存在 非 repeatable read 的问题， 重复读 非一致， 需要注意：
     size_t  capacity( void ) const noexcept;
     size_t  rehash_count( void )  const noexcept;
     size_t  size( void )  const noexcept;
     size_t  total_inserted( void ) const noexcept;     
     size_t  count( const KEY &key_in ) const;  
     bool     empty( void ) const noexcept;

初步测试下来，结论是：引入 读写分离的hash_set需要谨慎，对于数据冲突不激烈的情况下， 性能反而会降低， 另外就是很多命令集与传统的使用方法不一样，并且存在 兼容风险， 迁移风险。
目前只适合小规模内测，暂时 不能够全面推广， 也不能够在产品上大规模引入使用。

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关于 CRC32 的几个BUG:

1） Intel的硬件BUG:

最近 准备实现 intel SSE4.2的crc32c的LE模式，0x1EDC6F41(BE)/0x82F63B78(LE)，以便实现一种crc64的计算模式，
我以前实现的是BE模式， 对应  boost::crc_optimal<32, 0x1EDC6F41, 0, 0, true, true>  d_boost_crc32
结果发现，LE模式 已经取消掉了，传说由于 硬件上存在BUG, 不能同时或者交错执行BE/LE指令， 会导致错误， 所以， 目前 Linux中也已经取消了LE模式的_mm指令。  
参考资料： https://en.wikipedia.org/wiki/SSE4
https://lists.gt.net/linux/kernel/956014

2）Boost 库的 软件BUG
  下面 uint_crc 不能设置为非零的值， 否则将计算错误， 但是手册中允许置为其他初值的
  d_boost_crc32.reset( uint_crc );
  d_boost_crc32.process_bytes( voids_in, size_length );
  return  d_boost_crc32.checksum();
并且
d_boost_crc32.reset( 100 );
  return  d_boost_crc32.checksum();  返回值不是100， 真是 莫名其妙。
当然这个BUG是可以绕过去的， 就是： d_boost_crc32.reset( 0 );   永远置设置0为初值。但是，适应的情况少了很多。
如果这个功能可用的话，可以预先来计算一部分crc,  例如： 事先知道某多个数据包的头部都是一样的，先计算完毕包头，存储起来，下次直接设置初值为前面计算的crc就可以免去重复计算包头了，只计算后续的字节，
现在Boost库就只好全部计算，唉。。。

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关于 Boost 库 ASIO 发送函数 的一个BUG：

触发模式：发送2G Byte的数据,  接收使用telnet,  发送过程中，安全检查线程 巡检 检测到TCP/IP底层错误  

  struct tcp_info info;
  int length = sizeof(info);
  memset( &info,0,sizeof(info) );
  getsockopt( int_socket_handle, IPPROTO_TCP, TCP_INFO, &info, (socklen_t *)&length );
  if( info.tcpi_state == 1 )   return false;
  return true;   //  这里检测到TCP/IP底层 错误

原因：Boost Asio 库发送时 缺乏对于 tcp_ip_send_buffer_free_bytes 的检测， 当TCP/IP的发送缓冲区已经写满了，试图写入数据，有时会导致此错误。
解决办法：
1）发送的大数据先切片为小数据，再发送，宁可多调用几次，
2）在发送 send  数据前检测 底层TCP/IP缓冲区 (默认2.5M大小）， 如果空间快满了，则暂停发送
3)  暂停发送后，有一个共用的1秒定时器定期检查这些暂停的连接，当某连接的 底层TCP/IP 发送缓冲区已空后，重启发送任务继续发送。

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关于 std::string 增加 resize_nofill

/usr/include/c++/5/bits/basic_string.h
      
原来只有： resize(size_type __n)  在resize(x) ，resize(y), y>x 都会在新增的长度空间中填充n个0

void  resize(size_type __n)
      { this->resize(__n, _CharT()); }

新增： resize_nofill,  主要用于 socket read 前  重置 std::string 的大小，如果   resize(x) ，resize(y), y>x,    y小于等于capacity(),  这种情况不需要填充零，
基本上  socket read 前  重置 std::string 都是属于不需要填充零的情况， 这样提高了性能。

      void
      resize_nofill(size_type __n)
      {
      if( size() <= __n && capacity() >= __n ) {
        _M_string_length = __n;
        return;
        }
      this->resize(__n, _CharT());
      return;
      }

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yqw1122 发表于 2017-07-25 17:07
leveldb不是已经实现了吗？

我们研发的思路与 谷歌的 leveldb 是不太一样的，
在磁盘数据结构方面有很多改进， 总体是更快的性能。
另外， 我们也是很小的技术团队，没有拿到风险投资， 同时还有一些其他的项目在做， 研发速度上经常受限。

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刚出了一个新版本， 将jemalloc又取消掉了，原因是jemalloc比较浪费内存，
例如： 4100字节的数据将会占用8KByte,  这样，对于内存数据库还是太浪费了，Tcmalloc也类似，还是gcc自带的ptmalloc好一些，
经过优化， 目前查询性能与以前使用jemalloc的版本基本一致，只有更新性能有下降，还可以接受。因为最重要的是查询性能。

先这样吧， 最起码不要浪费内存， 以后有时间的话， 有机会的话，期望实现一个超越jemalloc/tcmalloc/ptmalloc的，不浪费内存， 性能更好的malloc库，

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最近很久没有更新了，自己过去是深圳某大厂的通讯领域的专家，现在回归电信领域．
公司的研发方向尝试向电信领域转型．

主要是在忙中国电信的项目
其中一个是嵌入式C++项目,　为电信集团公司某项目组提供某些关键技术支持，获取技术入股．
花了一些时间，专门研究交叉编译方面，
要求适配　中兴　华为　烽火　等等主要厂家的某个领域的数百种型号的设备，uclibc ARM/MIPS, 大端小端等等
终于找到了合适的交叉编译方法和参数设置，
尝试了很长时间，各种黑科技全部用上， 破解了主流厂家的相关设备，最终在完全脱离厂家技术支持的情况下，实现将自研hello world! C++代码存到设备中，实现新开发软件的调试和运行．
除了华为的设备外，已经全部支持自启动，支持掉电后程序自动加载为服务，长期运行．
华为的一些设备，目前没有办法写入自启动，虽然程序已经能够手动运行，但是不能够掉电自动运行．
说白了，最终就是实现　设备要求的某些功能，如果某厂家不支持，可以把第三方厂家的一些技术解决方案硬塞进去，
或者某套解决方案，只要有一个厂家研发出解决方案，并且愿意提供源代码，中国电信可以自主集成，将该软件扩散到N个厂家的X种型号的设备上，扩大了电信的集成能力和协调能力．

已经与电信某单位合作研发　电信某领域的一个第三方C++模块，等待今年下半年电信的招标，如果能够切进去，就算初战告捷．

另外一个研发方向是　 电信级别高性能DNS服务器软件，目前已经实现在开发机上比 linux bind9快８倍的性能，估计后续优化后还会有数倍的性能提升．
另外是DDOS攻击的破解和各种拦截分析，相当于代码中内置了一个高效率的专业防火墙，这部分也做完后，DNS服务器软件才能在电信市场上销售．

今年主要的研发思路是：
加强与电信的技术合作，以合作共赢的方式打开市场．
公司不再追求外部的风险投资，要争取在一两年内靠自己的研发实力来实现赢利．

数据库的长期研发工作将降低优先级，先满足电信软件的开发，