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平平无奇的项目「GitHub 热点速览 v.22.10」

不知道大家对高星项目什么印象?提到这个词第一个想到哪个项目呢?本周有几个项目看着普普通通,却完成了一周 2k+ star 的事迹。比如 SingleFile,它是个浏览器扩展,点击图标之后即可保存一个网页为 HTML 文件,它获得了 2.4k+ 的星星。而前端同学比较熟悉的 API 请求工具 hoppscotch 亦然,本周获得了近 2k 的 star。 以下内容摘录自微博@HelloGitHub 的 GitHub Trending 及 Hacker News 热帖(简称 HN 热帖),选项标准:新发布 | 实用 | 有趣,根据项目 release 时间分类,发布时间不超过 14 day 的项目会标注 New,无该标志则说明项目 release 超过半月。由于本文篇幅有限,还有部分项目未能在本文展示,望周知 🌝 本文目录 本周特推 1.1 API 请求工具:hoppscotch 1.2 Rust 小书:RustBook GitHub Trending 周榜 2.1 微服务框架:Kratos 2.2 iPhone 11 的模拟器:qemu-t8030 2.3 推特社群:awesome-...

分布式数据库排序及优化

一、背景 1.1 分布式数据库架构 当前分布式数据库架构有不少,但是总体架构相差不大,主要组件都包含协调节点、数据分片、元数据节点、全局时钟。一种常见的分布式架构如下图: gtm:全局事务管理器(全局时钟),一主多备; catalog: 元数据管理,一主多备; group: 水平分片,每个group由一主多备数据存储节点组成; proxy: 协调节点,无状态,负责处理客户端的请求,把请求按照分片规则发送到数据分片,汇总数据分片返回的数据,协同其它组件保证分布式事务的一致性。 1.2 排序问题 分布式数据库中排序也是一种重要的功能。一条查询排序语句select *from t1 order by field1,需要查询的数据可能会分布在不同的数据分片中。这就需要proxy对为不同数据分片返回的有序数据进行重排序,然后后给client返回全局有序的数据。 当相关的数据量不大时,proxy可把不同数据分片返回的数据保存在内存中,然后对内存中的数据重排序后返回给client。当相关的数据量比较大时,如果把待重排序数据放到内存中则可能会导致OOM,如果把待重排序数据暂存在proxy的磁盘中,则也...

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