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【论文解读|GL-Cache 】基于组级学习的缓存替换算法

作者:尚卓燃(PsiACE) 澳门科技大学在读硕士,Databend 研发工程师实习生 Apache OpenDAL(Incubating) Committer https://github.com/PsiACEhttps://github.com/PsiACE 论文原文: GL-Cache: Group-level learning for efficient and high-performance caching | FAST '23 源码 地址: https://github.com/Thesys-lab/fast23-GLCache 论文贡献: 提出 Group-level Learning ,利用多对象组的特征来适应工作负荷和缓存大小,通过分组来积累更强的学习信号,学习成本均摊到对象级别。GL-Cache 不仅提供高效益的学习型缓存,还能够保证缓存系统的高吞吐量。 Abstract 网络应用程序在很大程度上依赖于软件缓存来实现低延迟、高吞吐的服务。为了适应不断变化的工作负载,近年来设计出一些学习型缓存(学习型缓存替换策略,特别是逐出策略),大致可以分为三种:对象级别学习、从...

【实践篇】手把手教你落地DDD | 京东云技术团队

1. 前言 常见的DDD实现架构有很多种,如经典四层架构、六边形(适配器端口)架构、整洁架构(Clean Architecture)、CQRS架构等。架构无优劣高下之分,只要熟练掌握就都是合适的架构。本文不会逐个去讲解这些架构,感兴趣的读者可以自行去了解。 本文将带领大家从日常的三层架构出发,精炼推导出我们自己的应用架构,并且将这个应用架构实现为Maven Archetype,最后使用我们Archetype创建一个简单的CMS项目作为本文的落地案例。 需要明确的是,本文只是给读者介绍了DDD应用架构,还有许多概念没有涉及,例如实体、值对象、聚合、领域事件等,如果读者对完整落地DDD感兴趣,可以到本文最后了解更多。 2. 应用架构演化 我们很多项目是基于三层架构的,其结构如图: 我们说三层架构,为什么还画了一层 Model 呢?因为 Model 只是简单的 Java Bean,里面只有数据库表对应的属性,有的应用会将其单独拎出来作为一个 Maven Module,但实际上可以合并到 DAO 层。 接下来我们开始对这个三层架构进行抽象精炼。 2.1 第一步、数据模型与DAO层合并 为什么数...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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