1.TensorRT-LLM（持续更新）
2.自然语言处理大模型BLOOM模型结构源码解析(张量并行版)
3.leveldb之数据存储结构
4.详解布隆过滤器的码分原理和实现
5.Catlike Coding Custom SRP学习之旅——11Post Processing
6.鹅厂微创新Golang缓存组件TCache介绍

TensorRT-LLM（持续更新）

       TRT-LLM（NVIDIA官方支持）是一款用于在NVIDIA GPU平台上进行大模型推理部署的工具。

       其整体流程是码分将LLM构建为engine模型，支持多种大模型，码分如单机单卡、码分单机多卡（NCCL）、码分多机多卡，码分中检奢侈品溯源码有假吗以及量化（8/4bit）等功能。码分

       TRT-LLM的码分runtime支持chat和stream两种模式，并支持python和cpp（可以直接使用cpp，码分也可以使用cpp的码分bybind接口）两种模式的runtime。

       构建离线模型可以通过example下的码分各个模型的build.py实现，而运行模型则可通过example下的码分run.py进行。

       TRT-LLM默认支持kv-cache，码分支持PagedAttention，码分支持flashattention，码分支持MHA/MQA/GQA等。

       在cpp下，TRT-LLM实现了许多llm场景下的高性能cuda kernel，并基于TensorRT的plugin机制，支持各种算子调用。

       与hugging face transformers（HF）相比，TRT-LLM在性能上提升2~3倍左右。

       TRT-LLM易用性很强，可能与其LLM模型结构比较固定有关。

       TRT-LLM的weight_only模式仅仅压缩模型体积，计算时依旧是dequant到input.dtype做计算。

       TRT-LLM的量化：W4A（表示weight为4bit，输入数据即activation为fp）。

       LLM模型推理，性能损耗大头在data 搬移，即memory bound，compute bound占比较少。

       TRT-LLM运行时内存可以通过一下参数调整，使用适合当前业务模型的参数即可。

       TRT-LLM对于Batch Manager提供了.a文件，用于支持in-flight batching of requests，来较小队列中的数据排队时间，提高GPU利用率。

       当前支持（0.7.1）的模型如下：

       tensorrt llm需要进行源码编译安装，官方提供的方式为通过docker进行安装。

       docker方式编译可以参考官方文档，此处做进一步说明。使用docker方式，会将依赖的各种编译工具和sdk都下载好，后面会详细分析一下docker的编译过程。

       编译有2种包，一种是仅包含cpp的代码包，一种是cpp+python的wheel包。

       docker的整个编译过程从如下命令开始：调用make，makefile在 docker/Makefile 下面，里面主要是调用了docker命令来进行构建。

       后续非docker方式编译llm，也是基于上述docker编译。

       一些小技巧：在编译llm过程中，会通过pip install一些python包，llm脚本中默认使用了NVIDIA的源，我们可以替换为国内的源，速度快一些。

       整个过程就是将docker file中的过程拆解出来，直接执行，不通过docker来执行。

       编译好的文件位于：build/tensorrt_llm-0.5.0-py3-none-any.whl。

       默认编译选项下的一些编译配置信息如下：

       以官方样例bloom为例：bloom example

       核心在于：编译时使用的环境信息和运行时的环境信息要一致，如：python版本，cuda/cudnn/nccl/tensorrt等。

       环境安装后以后，参考官方bloom样例，火警音效程序源码进行模型下载，样例执行即可。

       最终生成的engine模型：

       以chatglm2-6b模型为基础，进行lora微调后，对模型进行参数合并后，可以使用tensortrt-llm的example进行部署，合并后的模型的推理结果和合并前的模型的推理结果一致。

       lora的源码不在赘述，主要看一下lora模型参数是如何合并到base model中的：

       lora模型如下：

       base模型如下：

       模型构建是指将python模型构建为tensort的engine格式的模型。

       整体流程如下：

       整体流程可以总结为：

       可以看出，原理上和模型转换并没有区别，只是实现方式有差异而已。

       pytorch模型参数如何加载在tensortrt-llm中？关于量化参数加载

       1. 先提取fp格式的参数

       2. 调用cpp的实现进行参数量化

       整体而言，模型参数加载的关键在于：算子weight一一对应，拷贝复制。

       每种模型，都需要搭建和pytorch严格一致的模型架构，并将算子weight严格对应的加载到tensortrt-llm模型中

       即：关键点在于：熟悉原始pytorch模型结构和参数保存方式，熟悉tensorrt-llm的模型结构和参数设定方法。

       模型构建成功后，有两个文件：config.json文件推理时会用到，主要内容如下：模型参数信息和plugin信息。

       在模型构建好后，就可以做模型推理，推理流程如下：

       TRT-LLM Python Runtime分析

       1. load_tokenizer

       2. parse_input

       基于 tokenizer 对输入的text做分词，得到分词的id

       3. runner选择&模型加载

       4.推理

       5. 内存管理

       TRT-layer实现举例

       （1）对tensorrt的接口调用：以cast算子为例：functional.py是对TensorRT python API接口的调用

       调用tensorrt接口完成一次推理计算

       （2）TRT-LLM python侧对cpp侧的调用

       调到cpp侧后，就会调用cpp侧的cuda kernel

       trtllm更新快，用了一些高版本的python特性，新的trtllm版本在python3.8上，不一定能跑起来

自然语言处理大模型BLOOM模型结构源码解析(张量并行版)

       BLOOM模型结构解析，采用Megatron-DeepSpeed框架进行训练，张量并行采用1D模式。基于BigScience开源代码仓库，本文将详细介绍张量并行版BLOOM的原理和结构。

       单机版BLOOM解析见文章。

       模型结构实现依赖mpu模块，推荐系列文章深入理解mpu工具。

       Megatron-DeepSpeed张量并行工具代码mpu详解，覆盖并行环境初始化、Collective通信封装、张量并行层实现、测试以及Embedding层、交叉熵实现与测试。

       Embedding层：Transformer Embedding层包含Word、Position、TokenType三类，分别将输入映射为稠密向量、注入位置信息、类别信息。通常，位置信息通过ALiBi注入，无需传统Position Embedding，TokenType Embedding为可选项。张量并行版BLOOM Embedding层代码在megatron/model/language_model.py，通过参数控制三类Embedding使用。

       激活函数：位于megatron/model/utils.py，BLOOM激活函数采用近似公式实现。

       掩码：张量并行版模型用于预训练，采用Causal Mask确保当前token仅见左侧token。掩码实现于megatron/model/fused_softmax.py，将缩放、mask、softmax融合。

       ALiBi：位置信息注入机制，通过调整query-key点积中静态偏差实现。8个注意力头使用等比序列m计算斜率，jq拖拽排序源码个头则有不同序列。实现于megatron/model/transformer.py。

       MLP层：全连接层结构，列并行第一层，行并行第二层，实现于megatron/model/transformer.py。

       多头注意力层：基于标准多头注意力添加ALiBi，简化版代码位于megatron/model/transformer.py。

       并行Transformer层：对应单机版BlookBlock，实现于megatron/model/transformer.py。

       并行Transformer及语言模型：ParallelTransformer类堆叠多个ParallelTransformerLayer，TransformerLanguageModel类在开始添加Embedding层，在末尾添加Pooler，逻辑简单，代码未详述。

       相关文章系列覆盖大模型研究、RETRO、MPT、ChatGLM-6B、BLOOM、LoRA、推理工具测试、LaMDA、Chinchilla、GLM-B等。

leveldb之数据存储结构

       leveldb中的数据存储结构设计巧妙，尽管在源码中编码和反编码较为复杂，但理解时可以将其当作黑盒子。本文主要讨论几个关键组件：Slice、Varint/、InternalKey、Comparator、SSTable、DataBlock、IndexBlock、FilterBlock、MetaIndexBlock以及Log和WriteBatch。

       Slice是一个轻量级的数据结构，类似Go语言的切片，用于方便传递和引用数据子串，尤其在处理C++标准库中的std::string时，Slice更轻便，不需复制子串。

       Varint/是变长编码，用于节省存储空间，如位整型，通过MSB和后续7位表示数据，最长可编码到5字节。这种编码方式使得数字存储更加紧凑。

       InternalKey是存储用户数据的关键，由user_key、sequence和type组成，sequence用于版本控制和数据合并，type区分值类型和删除标记。删除时，leveldb通过日志追加而非直接修改，确保数据一致性。

       Comparator接口用于自定义key的比较逻辑，而InternalKeyComparator结合user_comparator，通过用户键和序列进行排序，保证新数据在旧数据的前面。

       SSTable由DataBlock、MetaIndexBlock和IndexBlock组成，DataBlock采用前缀压缩和重启点设计，提高了空间效率。IndexBlock则用于记录DataBlock的流量卡查询源码映射，采用跳点策略来压缩key。

       FilterBlock在构建Block的同时生成BloomFilter，用于快速过滤查找。MetaIndexBlock存储元信息到MetaBlock的映射。

       Footer用于文件校验和解析，包含索引和元数据信息。MemTable使用skiplist结构，支持高效查找，通过墓碑标记删除，保持数据一致性。

       Log负责持久化数据，避免内存丢失。WriteBatch用于批量操作，保证原子性，并进行序列化，便于数据恢复。

详解布隆过滤器的原理和实现

       为什么需要布隆过滤器

       想象一下遇到下面的场景你会如何处理：

       手机号是否重复注册

       用户是否参与过某秒杀活动

       伪造请求大量 id 查询不存在的记录，此时缓存未命中,如何避免缓存穿透

       针对以上问题常规做法是：查询数据库，数据库硬扛，如果压力并不大可以使用此方法，保持简单即可。

       改进做法：用 list/set/tree 维护一个元素集合，判断元素是否在集合内，时间复杂度或空间复杂度会比较高。如果是微服务的话可以用 redis 中的 list/set 数据结构, 数据规模非常大此方案的内存容量要求可能会非常高。

       这些场景有个共同点，可以将问题抽象为：如何高效判断一个元素不在集合中？ 那么有没有一种更好方案能达到时间复杂度和空间复杂双优呢？

       有！布隆过滤器。

什么是布隆过滤器

       布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中，它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法。

       工作原理

       布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过 K 个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的 K 个点（offset），把它们置为 1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是 1 就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个 0，则被检元素一定不在；如果都是 1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。

       简单来说就是准备一个长度为 m 的位数组并初始化所有元素为 0，用 k 个散列函数对元素进行 k 次散列运算跟 len(m)取余得到 k 个位置并将 m 中对应位置设置为 1。

布隆过滤器优缺点

       优点：

       空间占用极小，因为本身不存储数据而是用比特位表示数据是否存在，某种程度有保密的效果。

       插入与查询时间复杂度均为 O(k)，常数级别，k 表示散列函数执行次数。

       散列函数之间可以相互独立，可以在硬件指令层加速计算。

       缺点：

       误差（假阳性率）。

       无法删除。

       误差（假阳性率）

       布隆过滤器可以 % 判断元素不在集合中，但是当元素在集合中时可能存在误判，因为当元素非常多时散列函数产生的 k 位点可能会重复。 维基百科有关于假阳性率的数学推导（见文末链接）这里我们直接给结论(实际上是我没看懂...)，假设：

       位数组长度 m

       散列函数个数 k

       预期元素数量 n

       期望误差ε

       在创建布隆过滤器时我们为了找到合适的 m 和 k ，可以根据预期元素数量 n 与 ε 来推导出最合适的 m 与 k 。

       java 中 Guava, Redisson 实现布隆过滤器估算最优 m 和 k 采用的就是此算法：

//计算哈希次数@VisibleForTestingstaticintoptimalNumOfHashFunctions(longn,longm){ //(m/n)*log(2),butavoidtruncationduetodivision!returnMath.max(1,(int)Math.round((double)m/n*Math.log(2)));}//计算位数组长度@VisibleForTestingstaticlongoptimalNumOfBits(longn,doublep){ if(p==0){ p=Double.MIN_VALUE;}return(long)(-n*Math.log(p)/(Math.log(2)*Math.log(2)));}

       无法删除

       位数组中的某些 k 点是多个元素重复使用的，假如我们将其中一个元素的 k 点全部置为 0 则直接就会影响其他元素。 这导致我们在使用布隆过滤器时无法处理元素被删除的场景。

       可以通过定时重建的方式清除脏数据。假如是通过 redis 来实现的话重建时不要直接删除原有的 key，而是先生成好新的再通过 rename 命令即可，再删除旧数据即可。老罗 源码分析

go-zero 中的 bloom filter 源码分析

       core/bloom/bloom.go 一个布隆过滤器具备两个核心属性：

       位数组：

       散列函数

       go-zero实现的bloom filter中位数组采用的是Redis.bitmap，既然采用的是 redis 自然就支持分布式场景，散列函数采用的是MurmurHash3

       Redis.bitmap 为什么可以作为位数组呢？

       Redis 中的并没有单独的 bitmap 数据结构，底层使用的是动态字符串（SDS）实现，而 Redis 中的字符串实际都是以二进制存储的。 a 的ASCII码是 ，转换为二进制是：，如果我们要将其转换为b只需要进一位即可：。下面通过Redis.setbit实现这个操作：

       set foo a \ OK \ get foo \ "a" \ setbit foo 6 1 \ 0 \ setbit foo 7 0 \ 1 \ get foo \ "b"

       bitmap 底层使用的动态字符串可以实现动态扩容，当 offset 到高位时其他位置 bitmap 将会自动补 0，最大支持 2^-1 长度的位数组（占用内存 M），需要注意的是分配大内存会阻塞Redis进程。 根据上面的算法原理可以知道实现布隆过滤器主要做三件事情：

       k 次散列函数计算出 k 个位点。

       插入时将位数组中 k 个位点的值设置为 1。

       查询时根据 1 的计算结果判断 k 位点是否全部为 1，否则表示该元素一定不存在。

       下面来看看go-zero 是如何实现的：

       对象定义

//表示经过多少散列函数计算//固定次maps=type(//定义布隆过滤器结构体Filterstruct{ bitsuintbitSetbitSetProvider}//位数组操作接口定义bitSetProviderinterface{ check([]uint)(bool,error)set([]uint)error})

       位数组操作接口实现

       首先需要理解两段 lua 脚本：

//ARGV:偏移量offset数组//KYES[1]:setbit操作的key//全部设置为1setScript=`for_,offsetinipairs(ARGV)doredis.call("setbit",KEYS[1],offset,1)end`//ARGV:偏移量offset数组//KYES[1]:setbit操作的key//检查是否全部为1testScript=`for_,offsetinipairs(ARGV)doiftonumber(redis.call("getbit",KEYS[1],offset))==0thenreturnfalseendendreturntrue`

       为什么一定要用 lua 脚本呢? 因为需要保证整个操作是原子性执行的。

//redis位数组typeredisBitSetstruct{ store*redis.Clientkeystringbitsuint}//检查偏移量offset数组是否全部为1//是:元素可能存在//否:元素一定不存在func(r*redisBitSet)check(offsets[]uint)(bool,error){ args,err:=r.buildOffsetArgs(offsets)iferr!=nil{ returnfalse,err}//执行脚本resp,err:=r.store.Eval(testScript,[]string{ r.key},args)//这里需要注意一下,底层使用的go-redis//redis.Nil表示key不存在的情况需特殊判断iferr==redis.Nil{ returnfalse,nil}elseiferr!=nil{ returnfalse,err}exists,ok:=resp.(int)if!ok{ returnfalse,nil}returnexists==1,nil}//将k位点全部设置为1func(r*redisBitSet)set(offsets[]uint)error{ args,err:=r.buildOffsetArgs(offsets)iferr!=nil{ returnerr}_,err=r.store.Eval(setScript,[]string{ r.key},args)//底层使用的是go-redis,redis.Nil表示操作的key不存在//需要针对key不存在的情况特殊判断iferr==redis.Nil{ returnnil}elseiferr!=nil{ returnerr}returnnil}//构建偏移量offset字符串数组,因为go-redis执行lua脚本时参数定义为[]stringy//因此需要转换一下func(r*redisBitSet)buildOffsetArgs(offsets[]uint)([]string,error){ varargs[]stringfor_,offset:=rangeoffsets{ ifoffset>=r.bits{ returnnil,ErrTooLargeOffset}args=append(args,strconv.FormatUint(uint(offset),))}returnargs,nil}//删除func(r*redisBitSet)del()error{ _,err:=r.store.Del(r.key)returnerr}//自动过期func(r*redisBitSet)expire(secondsint)error{ returnr.store.Expire(r.key,seconds)}funcnewRedisBitSet(store*redis.Client,keystring,bitsuint)*redisBitSet{ return&redisBitSet{ store:store,key:key,bits:bits,}}

       到这里位数组操作就全部实现了，接下来看下如何通过 k 个散列函数计算出 k 个位点

       k 次散列计算出 k 个位点

//k次散列计算出k个offsetfunc(f*Filter)getLocations(data[]byte)[]uint{ //创建指定容量的切片locations:=make([]uint,maps)//maps表示k值,作者定义为了常量:fori:=uint(0);i<maps;i++{ //哈希计算,使用的是"MurmurHash3"算法,并每次追加一个固定的i字节进行计算hashValue:=hash.Hash(append(data,byte(i)))//取下标offsetlocations[i]=uint(hashValue%uint(f.bits))}returnlocations}

       插入与查询

       添加与查询实现就非常简单了，组合一下上面的函数就行。

//添加元素func(f*Filter)Add(data[]byte)error{ locations:=f.getLocations(data)returnf.bitSet.set(locations)}//检查是否存在func(f*Filter)Exists(data[]byte)(bool,error){ locations:=f.getLocations(data)isSet,err:=f.bitSet.check(locations)iferr!=nil{ returnfalse,err}if!isSet{ returnfalse,nil}returntrue,nil}改进建议

       整体实现非常简洁高效，那么有没有改进的空间呢？

       个人认为还是有的，上面提到过自动计算最优 m 与 k 的数学公式，如果创建参数改为：

       预期总数量expectedInsertions

       期望误差falseProbability

       就更好了，虽然作者注释里特别提到了误差说明，但是实际上作为很多开发者对位数组长度并不敏感，无法直观知道 bits 传多少预期误差会是多少。

//NewcreateaFilter,storeisthebackedredis,keyisthekeyforthebloomfilter,//bitsishowmanybitswillbeused,mapsishowmanyhashesforeachaddition.//bestpractices://elements-meanshowmanyactualelements//whenmaps=,formula:0.7*(bits/maps),bits=*elements,theerrorrateis0.<1e-4//fordetailederrorratetable,see/zeromicro/go-zero

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Catlike Coding Custom SRP学习之旅——Post Processing

       来到了后处理环节，这是渲染管线中关键的一环。后处理技术能够显著提升画面效果，比如色调映射、Bloom、抗锯齿等，都能在后处理中实现。除了改善整体画面效果，后处理还能用于实现描边等美术效果。本文将主要介绍后处理堆栈和Bloom效果等内容。

       考虑到篇幅和工作量，本文将从第4章节后半部分开始，以及未来的章节，主要提炼原教程的内容，尽量减少篇幅和实际代码。在我的Github工程中，包含了对源代码的详细注释，需要深入了解代码细节的读者可以查看我的Github工程。对于文章中的错误，欢迎读者批评指正。

       以下是原教程链接和我的Github工程：

       CatlikeCoding-SRP-Tutorial

       我的Github工程

       1. 后处理堆栈（Post-FX Stack）

       FX，全称是Special Effects，即特殊效果，也称为VFX（Visual Special Effects），即视觉特效。参考维基百科，视觉效果（Visual effects，简称VFX）是在**制作中，在真人动作镜头之外创造或操纵图像的过程。游戏很多技术都会沿用影视技术上的一些技术，比如在色调映射时，可以采用ACES（**色调映射）等。关于Special Effects为什么叫FX，而不是SE，网上似乎只是因为FX谐音Effects，让人不知道从哪吐槽。

       通常来说，因为后处理会包含很多不同的效果，如色调映射、Bloom、抗锯齿等等，因此后处理在渲染管线中的结构往往是一个堆栈式的结构（URP中也是如此，使用了Post Process Volume）。因此，在本篇中，我们将搭建这样一个堆栈结构，并实现Bloom效果。

       1.1 配置资源（Settings Asset）

       首先，我们定义PostFXSettings资源，即Scriptable Object，将其作为渲染管线的一项可配置属性，这样便于我们配置不同的后处理堆栈，并可以方便地切换。

       1.2 栈对象（Stack Object）

       类似于Light和Shadows，我们同样使用一个类来存储包括Camera、ScriptableRenderContext、PostFXSettings，并在其中执行后处理堆栈。

       1.3 使用堆栈（Using the Stack）

       在进行后处理前，我们首先需要获取当前摄像机画面的标识RenderTargetIdentifier，RenderTargetIdentifier用于标识CommandBuffer的RenderTexture。在这里，我们使用一个简单的int来标识sourceRT。

       对于一个后处理效果而言，其实现过程说来很简单，传入一个矩形Mesh（其纹理即当前画面），使用一个Shader渲染该矩形Mesh，将其覆盖回Camera的RT上，我们通过Blit函数来实现该功能。

       1.4 强制清除（Forced Clearing）

       因为我们将摄像机渲染到了中间RT上，我们虽然会在每帧结束时释放该RT空间，但是基于Unity自身对RT的管理策略，其并不会真正地清除该RT，因此我们在下一帧时，该RT中会留存上一帧的渲染结果，导致了每一帧画面都是在前一帧的结果之上绘制的。

       1.5 Gizmos

       我们还需要在后处理前后绘制不同的Gizmos部分，这部分略~

       1.6 自定义绘制（Custom Drawing）

       使用Blit方法绘制后处理，实际上会绘制一个矩形，也就是2个三角面，即6个顶点。但我们完全可以只用一个三角面来绘制整个画面，因此我们使用自定义的绘制函数代替Blit。

       1.7 屏蔽部分FX（Don't Always Apply FX）

       目前，我们对于所有摄像机都执行了后处理。但是，我们希望只对Game视图和Scene视图摄像机进行后处理，并对不同Scene视图提供单独的开关控制。很简单，通过判断摄像机类型来屏蔽。

       1.8 复制（Copying）

       接下来，完善下Copy Pass。我们在片元着色器中，对原画面进行采样，并且由于其不存在Mip，我们可以指定mip等级0进行采样，避免一部分性能消耗。

       2. 辉光（Bloom）

       目前，我们已经实现了后处理堆栈的框架，接下来实现一个Bloom效果。Bloom效果应该非常常见，也是经常被用于美化画面，其主要作用就是让画面亮的区域更亮。

       2.1 Bloom金字塔（Bloom Pyramid）

       为了实现Bloom效果，我们需要提取画面中亮的像素，并让这些亮的像素影响周围暗的像素。因此，需要首先实现RT的降采样。通过降采样，我们可以很轻易地实现模糊功能。

       2.2 配置辉光（Configurable Bloom）

       通常来说，我们并不需要降采样到很小的尺寸，因此我们将最大降采样迭代次数和最小尺寸作为可配置选项。

       2.3 高斯滤波（Gaussian Filtering）

       目前，我们使用双线性滤波来实现降采样，这样的结果会有很多颗粒感，因此我们可以使用高斯滤波，并且使用更大的高斯核函数，通过9x9的高斯滤波加上双线性采样，实现x的模糊效果。

       2.4 叠加模糊（Additive Blurring）

       对于Bloom的增亮，我们直接将每次降采样后的Pyramid一步步叠加到原RT上，即直接让两张不同尺寸的以相同尺寸采样，叠加颜色，这一步也叫上采样。

       2.5 双三次上采样（Bicubic Upsampling）

       在上采样过程中，我们使用了双线性采样，这样可能依然会导致块状的模糊效果，因此我们可以增加双三次采样Bicubic Sampling的可选项，以此提供更高质量的上采样。

       2.6 半分辨率（Half Resolution）

       由于Bloom会渲染多张Pyramid，因此其消耗是比较大的，其实我们完全没必要从初始分辨率开始降采样，从一半的分辨率开始采样的效果也很好。

       2.7 阈值（Threshold）

       目前，我们对整个RT的每个像素都进行了增亮，这让这个画面看起来过曝了一般，但其实Bloom只需要对亮的区域增亮，本身暗的地方就不需要增亮了。

       2.8 强度（Intensity）

       最后，提供一个Intensity选项，控制Bloom的整体强度。

       结束语

       大功告成，我们在渲染管线中增加了后处理堆栈，以及实现了一个Bloom效果，其实在做完这篇之后，我觉得这个渲染管线才算基本上达成了大部分需要的功能，也算是一个里程碑吧。

鹅厂微创新Golang缓存组件TCache介绍

       一个 Golang 自研小组件，TCache 介绍

       作者：frank、maxy、lark 等。

       TCache 是一个 Golang 团队自研的缓存组件，旨在优化视频会员场景下高并发请求的压力，减少底层存储压力，提升系统可用性。设计时，我们考虑了开源组件如布隆过滤器、位图、localcache 的特点和优劣，以业务需求为出发点，集成这些组件形成整体解决方案。

       TCache 设计目标

       主要目标是为视频会员服务提供高效缓存，应对大量 APP 请求，减轻存储层压力，并增强系统稳定性。经过调研，我们发现现有开源组件适合不同场景，因此决定整合这些组件，通过配置化设计，让业务根据自身需求选择合适的缓存策略。

       整体架构

       TCache 分为四层架构：业务场景层、中间件层、组件层与算法层。业务场景层直接与应用交互，中间件层集成了多种缓存算法，组件层基于开源组件实现，算法层则深入研究缓存技术原理。

       组件结构

       TCache 集成了多种缓存组件，包括 KV 型结构 Cache、BitMap、BloomFilter 与大型计数器 Hyperloglog。此外，我们计划集成更多组件以覆盖更多业务场景。

       Cache 组件设计

       提供了统一的 cache 接口，支持用户自定义底层缓存实现，包括默认实现与本地缓存组件 localcache 的接口定义。

       BitMap 组件设计

       BitMap 组件集成经典 BitMap 与 Roaring 位图算法，提供单一操作 API，便于业务集成使用。组件结构清晰，代码接口明确。

       开发过程

       TCache 的开发过程始于团队转型 Golang 时的技术积累与开源组件分析，通过源码阅读、论文研读，深入了解组件技术，最终形成组件化设计。团队持续研究缓存替换算法、位图算法，通过实验对比分析，提炼出业务适用的缓存策略。

       功能分析

       本地缓存强调数据一致性与吞吐量，支持多线程访问与内存限制，适用于缓存热点数据。常见组件如 freecache、fastcache、bigcache 等，提供线程安全、高命中率与高效管理的特性。

       源码分析

       深入研究开源组件，如 BigCache、BloomFilter、RoaringBitmap，通过建模与代码分析，了解组件实现原理与优化策略。

       算法研究

       研究缓存替换算法，包括 Belady 最优策略、随机策略、先进先出、最近不使用、最不经常使用、重引用间隔预测等。通过实验对比分析，提炼出适用于不同场景的缓存策略。

       实验研究

       通过功能与性能对比研究，推荐不同缓存组件在特定场景下的应用，如 freecache、bigcache、fastcache、localcache 等，以及针对数据持久化与热启动的组件。

       组件化

       整合多种组件形成 TCache，通过组件化设计，让业务灵活选择缓存策略，提高系统性能与稳定性。

       总结

       TCache 的开发是一个无心插柳的成果，整合了团队的技术积累与业务需求。通过研究、实验与优化，我们找到了适合视频会员服务的缓存解决方案。未来，结合 AIGC 等新技术，开发出更多原创组件，有可能推动开发行业的变革。

深入源码解析LevelDB

       深入源码解析LevelDB

       LevelDB总体架构中，sstable文件的生成过程遵循一系列精心设计的步骤。首先，遍历immutable memtable中的key-value对，这些对被写入data_block，每当data_block达到特定大小，构造一个额外的key-value对并写入index_block。在这里，key为data_block的最大key，value为该data_block在sstable中的偏移量和大小。同时，构造filter_block，默认使用bloom filter，用于判断查找的key是否存在于data_block中，显著提升读取性能。meta_index_block随后生成，存储所有filter_block在sstable中的偏移和大小，此策略允许在将来支持生成多个filter_block，进一步提升读取性能。meta_index_block和index_block的偏移和大小保存在sstable的脚注footer中。

       sstable中的block结构遵循一致的模式，包括data_block、index_block和meta_index_block。为提高空间效率，数据按照key的字典顺序存储，采用前缀压缩方法处理。查找某一key时，必须从第一个key开始遍历才能恢复，因此每间隔一定数量（block_restart_interval）的key-value，全量存储一个key，并设置一个restart point。每个block被划分为多个相邻的key-value组成的集合，进行前缀压缩，并在数据区后存储起始位置的偏移。每一个restart都指向一个前缀压缩集合的起始点的偏移位置。最后一个位存储restart数组的大小，表示该block中包含多少个前缀压缩集合。

       filter_block在写入data_block时同步存储，当一个new data_block完成，根据data_block偏移生成一份bit位图存入filter_block，并清空key集合，重新开始存储下一份key集合。

       写入流程涉及日志记录，包括db的sequence number、本次记录中的操作个数及操作的key-value键值对。WriteBatch的batch_data包含多个键值对，leveldb支持延迟写和停止写策略，导致写队列可能堆积多个WriteBatch。为了优化性能，写入时会合并多个WriteBatch的batch_data。日志文件只记录写入memtable中的key-value，每次申请新memtable时也生成新日志文件。

       在写入日志时，对日志文件进行划分为多个K的文件块，每次读写以这样的每K为单位。每次写入的日志记录可能占用1个或多个文件块，因此日志记录块分为Full、First、Middle、Last四种类型，读取时需要拼接。

       读取流程从sstable的层级结构开始，0层文件特别，可能存在key重合，因此需要遍历与查找key有重叠的所有文件，文件编号大的优先查找，因为存储最新数据。非0层文件，一层中的文件之间key不重合，利用版本信息中的元数据进行二分搜索快速定位，仅需查找一个sstable文件。

       LevelDB的sstable文件生成与合并管理版本，通过读取log文件恢复memtable，仅读取文件编号大于等于min_log的日志文件，然后从日志文件中读取key-value键值对。

       LevelDB的LruCache机制分为table cache和block cache，底层实现为个shard的LruCache。table cache缓存sstable的索引数据，类似于文件系统对inode的缓存；block cache缓存block数据，类似于Linux中的page cache。table cache默认大小为，实际缓存的是个sstable文件的索引信息。block cache默认缓存8M字节的block数据。LruCache底层实现包含两个双向链表和一个哈希表，用于管理缓存数据。

       深入了解LevelDB的源码解析，有助于优化数据库性能和理解其高效数据存储机制。

布隆过滤器（Bloom Filter）详解

       布隆过滤器（Bloom Filter），一种年由布隆提出的高效数据结构，用于判断元素是否在集合中。其优势在于空间效率和查询速度，但存在误判率和删除难题。布隆过滤器由长二进制数组和多个哈希函数构成，新元素映射位置置1。判断时，若所有映射位置均为1，则认为在集合；有0则判断不在。尽管可能产生误报，但通过位数组节省空间，比如MB内存可处理亿长度数组。常用MurmurHash哈希算法，如mmh3库，它的随机分布特性使其在Redis等系统中广泛使用。

       在Scrapy-Redis中，可以将布隆过滤器与redis的bitmap结合，设置位长度为2的次方，通过setbit和getbit操作实现。将自定义的bloomfilter.py文件添加到scrapy_redis源码目录，并在dupefilter.py中进行相应修改。需要注意的是，爬虫结束后可通过redis_conn.delete(key名称)释放空间。使用时，只需将scrapy_redis替换到项目中，遵循常规的Scrapy-Redis设置即可。