1.ClickHouse 源码解析: MergeTree Merge 算法
2.图解大模型训练之：Megatron源码解读2，组题组题模型并行
3.百度 UidGenerator 源码解析
4.Rematch 源码系列四、源码Third-Party plugins
5.第三届oceanbase数据库大赛决赛|赛题相关源码解析

ClickHouse 源码解析: MergeTree Merge 算法

       ClickHouse MergeTree 「Merge 算法」 是系统对 MergeTree 表引擎进行数据整理的一种算法，也是组题组题 MergeTree 引擎得以高效运行的重要组成部分。

       理解 Merge 算法，源码首先回顾 MergeTree 相关背景知识。系统网站源码和app源码的区别ClickHouse 在写入时，组题组题将一次写入的源码数据存放至一个物理磁盘目录，产生一个 Part。系统然而，组题组题随着插入次数增多，源码查询时数据分布不均，系统形成问题。组题组题一种常见想法是源码合并小 Part，类似 LSM-tree 思想，系统形成大 Part。

       面临合并策略的选择，"数据插入后立即合并"策略会迅速导致写入成本失控。因此，需要在写入放大与 Part 数量间寻求平衡。ClickHouse 的 Merge 算法便是实现这一平衡的解决方案。

       算法通过参数 base 控制参与合并的 Part 数量，形成树形结构。随着合并进行，形成不同层，总层数为 MergeTree 的深度。当树处于均衡状态时，深度与 log(N) 成比例。base 参数用于判断参与合并的 Part 是否满足条件，总大小与最大大小之比需大于等于 base。

       执行合并时机在每次插入数据后，dz简书源码但并非每次都会真正执行合并操作。对于给定的多个 Part，选择最适合合并的组合是一个数学问题，ClickHouse 限制为相邻 Part 合并，降低决策复杂度。最终，通过穷举找到最优组合进行合并。

       合并过程涉及对有序数组进行多路合并。ClickHouse 使用 Sort-Merge Join 类似算法，通过顺序扫描多个 Part 完成合并过程，保持有序性。算法复杂度为 Θ(M * N)，其中 M 为 Part 长度，N 为参与合并的 Part 数量。

       对于非主键字段，ClickHouse 提供两种处理方式：Horizontal 和 Vertical。Vertical 分为两个阶段，分别处理非主键字段的合并和输出。

       源码解析包括 Merge 触发时机、选择需要合并的 Parts、执行合并等部分。触发时机主要在写入数据时，考虑执行 Mutate 任务后。选择需要合并的 Parts 通过 SimpleMergeSelector 实现，考虑了与 TTL 相关的特殊 Merge 类型。执行合并的类为 MergeTask，分为三个阶段：ExecuteAndFinalizeHorizontalPart、VerticalMergeStage。

       Merge 算法是 MergeTree 高性能的关键，平衡写入放大与查询性能，任务理财源码是数据整理过程中的必要步骤。此算法通过参数和决策逻辑实现了在不同目标之间的权衡。希望以上信息能帮助你全面理解 Merge 算法。

图解大模型训练之：Megatron源码解读2，模型并行

       源码解读系列将深入探讨Megatron的预训练部分代码，聚焦于模型并行策略。在上一篇文章中，我们详细介绍了如何在分布式环境中初始化模型，包括按照DP/TP/PP对进程进行分组，并为每个进程分配GPU。接下来，我们将探索如何将模型进行切分，并将其整合到分布式环境定义好的DP/TP/PP组中。

       在Megatron中，通过预先设定的DP/TP/PP组，我们能够将模型进行有效的切割。这种切割方法既考虑了模型的并行性，又兼顾了内存和计算资源的优化。为了实现这一目标，我们需要在CPU上定义并初始化模型，然后将其搬运到当前进程所对应的GPU上。

       模型切割的核心思想是面向进程编程，这意味着我们的脚本处理的是发生在单个进程上的任务。这样做的好处是，我们只需维护一份脚本，然后将其部署到不同机器的GPU上执行，从而实现全局并行计算。然而，每个进程处理的模型部分不同，比如在GPT模型中，源码加法是指预处理层涉及词嵌入计算，而后续层则涉及到softmax和损失函数的计算。为了解决模型差异性问题，我们可以通过进程ID来控制随机种子的设定，确保模型初始化的一致性。

       在分布式训练中，随机种子的设定至关重要，它直接影响到模型的复现性。例如，当我们采用激活检查点技术来节省内存时，在反向传播过程中需要重新计算前向传播得到的激活值，此时就需要确保模型能够完全复现前向过程的初始化结果。通过设定不同的随机种子，我们能够确保每个模型部分在切割后仍能保持初始化的独立性和一致性。

       在模型切割部分，我们有两种主要的初始化方式：先进行整体初始化再进行切割（称为“CPU上的初始化”），以及直接在GPU上进行局部初始化（称为“在GPU上的初始化”）。这两种方式的核心区别在于随机种子的设定策略。正确选择随机种子的策略，对于确保模型的复现性至关重要。

       模型并行框架在Megatron中通过预定义的函数实现，例如在megatron/training.py中的pretrain函数。这个函数作为模型并行的入口，主要包含了模型架构定义、模型切割、设置优化器和学习率调整等关键步骤。在具体实现中，模型切割主要通过定义预处理层（pre_process）和后处理层（post_process）来完成，这有助于确保模型切割后首尾层和中间层的架构一致性。

       在分布式模型中，二开源码网如CodeGeeX，模型的切割遵循特定的策略，以确保模型在不同GPU上的并行执行。每个进程对应模型的一部分，通过AllReduce操作确保模型输出的完整性，以便下一层能够接收正确的输入。同时，每个进程负责独立计算模型的一部分，从而实现高效的并行处理。

       在Megatron中，模型切割部分涉及到一系列的类定义和函数实现，包括MegatronModule、Embedding、VocabParallelEmbedding、ParallelSelfAttention等。这些类和函数在模型切割、并行层和交叉熵计算等方面发挥着关键作用。例如，MegatronModule类确保了模型的输入和输出层共用词嵌入，以满足特定的并行要求。同时，模型中的注意力层（如ParallelSelfAttention）通过“列切割”和“行切割”策略实现高效的并行计算。

       模型的最后一层，即交叉熵的计算，同样通过类定义实现。在Megatron中，交叉熵计算通过平行化处理来优化内存使用和加速计算。通过将计算逻辑进行精简和优化，Megatron能够实现高效的并行交叉熵计算，以满足大规模模型训练的需求。

       总之，Megatron的模型并行策略通过一系列的代码实现，旨在优化大规模模型的训练过程，提高计算效率和资源利用。通过合理地切割模型、设置随机种子、实现并行层和交叉熵计算，Megatron能够在分布式环境中实现高效、稳定的模型训练。

百度 UidGenerator 源码解析

       雪花算法（Snowflake）是一种生成分布式全局唯一 ID 的算法，用于推文 ID 的生成，并在 Discord 和 Instagram 等平台采用其修改版本。一个 Snowflake ID 由 位组成，其中前 位表示时间戳（毫秒数），接下来的 位用于标识计算机， 位作为序列号，以确保同一毫秒内生成的多个 ID。此算法基于时间生成，按时间排序，允许通过 ID 推断生成时间。Snowflake ID 的生成包括时间戳、工作机器 ID 和序列号，确保了分布式环境中的全局唯一性。

       在 Java 中实现的 UidGenerator 基于 Snowflake 算法，支持自定义工作机器 ID 位数和初始化策略。它通过使用未来时间解决序列号的并发限制，采用 RingBuffer 缓存已生成的 UID，进行并行生产和消费，并对 CacheLine 进行补全以避免硬件级「伪共享」问题。在 Docker 等虚拟化环境下，UidGenerator 支持实例自动重启和漂移场景，单机 QPS 可达 万。

       UidGenerator 采用不同的实现策略，如 DefaultUidGenerator 和 CachedUidGenerator。DefaultUidGenerator 提供了基础的 Snowflake ID 生成模式，无需预存 UID，即时计算。而 CachedUidGenerator 则预先缓存 UID，通过 RingBuffer 提前填充并设置阈值自动填充机制，以提高生成效率。

       RingBuffer 是 UidGenerator 的核心组件，用于缓存和管理 UID 的生成。在 DefaultUidGenerator 中，时间基点通过 epochStr 参数定义，用于计算时间戳。Worker ID 分配器在初始化阶段自动为每个工作机器分配唯一的 ID。核心生成方法处理异常情况，如时钟回拨，通过二进制运算生成最终的 UID。

       CachedUidGenerator 则利用 RingBuffer 进行 UID 的缓存，根据填充阈值自动填充，以减少实时生成和计算的开销。RingBuffer 的设计考虑了伪共享问题，通过 CacheLine 补齐策略优化读写性能，确保在并发环境中高效生成 UID。

       总结而言，Snowflake 算法和 UidGenerator 的设计旨在提供高性能、分布式且全局唯一的 ID 生成解决方案，适用于多种场景，包括高并发环境和分布式系统中。通过精心设计的组件和策略，确保了 ID 的生成效率和一致性，满足现代应用对 ID 管理的严格要求。

Rematch 源码系列四、Third-Party plugins

       本文深入探讨了rematch的两个常用第三方插件：immer与loading。immer插件旨在简化state的修改过程，通过引入immerjs，允许开发者在reducer中使用mutable状态，进而生成immutable状态，简化了常规操作。immer插件的实现相对简单，只需将常规reducer包裹一层，使之通过immerjs处理即可。

       immer插件的核心在于其对reducer的封装，通过immer.produce方法处理draft状态，简化了mutable状态的管理，避免了复杂的clone和赋值操作。当状态为简单数据类型时，不会使用immer.produce，以保持代码的简洁性。更多关于immer.produce和combineReducers的使用和原理可参考官方文档。

       然而，immer插件的设计存在缺陷，即许多reducer配置若不能以数组形式存储，而是被替换，则可能导致插件配置失效。rematch v2版本通过引入更细粒度的plugin hooks（如onReducer）解决了这一问题，提升了配置的灵活性。

       紧接着是loading插件，专注于管理异步操作的状态，包括网络请求等。其核心在于onModel钩子的使用，定义了全局和模型级别的loading状态，并为特定操作定义了show和hide两个reducer，动态跟踪和控制加载状态。

       loading插件的实现通过初始化代码定义了全局和模型级别的loading状态，并使用onModel钩子处理模型操作，对特定的effect动作进行管理，包装原始动作以实现状态控制。两个reducer，show和hide，分别用于增加和减少操作状态的计数，以此实现对加载状态的动态更新。

       本文综述了rematch的immer和loading插件的实现原理、使用场景及优化策略，为开发者提供了深入理解这些工具的框架。后续文章将探讨rematch v1升级到v2的设计变化以及TypeScript支持的实现，期待与开发者共同探索rematch的最新进展和优化。

第三届oceanbase数据库大赛决赛|赛题相关源码解析

       第三届OceanBase数据库大赛决赛中，选手们需要掌握的比赛知识点已由官方答疑材料详尽解析，这里我们汇总了与比赛相关的架构和概念要点。

       OceanBase 4.0架构采用无共享集群，由对等节点组成，每个节点独立运行存储、SQL和事务引擎，提供高可用、高性能和低成本服务。单机分布式一体化设计使4.x版本在单机内操作时性能更优。

       核心概念包括数据分区（如范围分区、哈希分区等），副本分布保证数据可靠性，OBServer管理分区数据并协调其他节点执行SQL请求。集群通过OBProxy和负载均衡层实现全集群负载均衡。

       OceanBase中的关键组件如总控服务负责资源调度和元数据管理，元数据表如__all_core_table和__all_root_table存储系统和用户表信息。4.x版本引入meta租户和日志流优化，减少系统负载。

       大赛涉及的模块源码解析中，如Bootstrap流程，涉及创建1号日志流和执行Bootstrap操作。Create tenant流程涉及状态机和核心函数执行顺序。

       Bootstrap流程包括发起创建日志流和执行execute_bootstrap，create_all_schema函数是关键步骤。而数据分区的迁移在4.x版本通过动态绑定日志流实现自动化。

       理解这些概念和流程对于参赛者来说至关重要，涉及到的模块源码如集群初始化、模式服务、DDL操作等都是比赛深入理解的基石。记住，对系统表如__all_core_table和简单模式的理解也是参赛者必须掌握的。