这位创造GitHub冠军项目的“老男人”,堪称10倍程序员本尊

640?wx_fmt=png

作者 | 马超,CSDN博客专家,金融科技从业者
来源 | CSDN博客

7月12日一款叫做TDengine的时序数据库项目在GitHub上开源了,这个项目一经发布就稳稳占据了GitHub排行榜的C位,目前TdEngine已经累积了5000多个star,并且连续一周排在上升榜首位。而且你要知道TdEngine的开发语言并不是火热的Python或JAVA,而是C语言。C语言无巧可取,虽见功夫,但是代码比较难读,能引发如此的关注绝对堪称奇迹,在我印象中即使是Mysql也没有达到如此的热度。

相信很多人也和笔者一样,是通过《比hadoop快至少10 倍的物联网大数据平台,我把它开源》的刷屏文才了解到陶老师与TdEngine的,当看到这位50岁的IT老兵老兵,依旧奋斗在编程一线,为TDengine开发贡献3万行代码时候,我就立刻四处向朋友打听,并最终要了陶老师的微信,做为一名80后程序员,我近不急待的想和陶老师直接沟通,想从他身上找到保持编程水平的秘决。

640?wx_fmt=jpeg

大神面对面-这才是10倍程序员该有的样子

2008年的时候笔者还是CSDN论坛WINDOWS MOBILE版的版主,从事手机导航软件的开发工作,而在彼时陶老师也创办了和信公司,并亲自开发了WindowsMobile版和信客户端,相同的开发平台经历也让我们迅速的拉进了彼此的距离。

在使用TdEngine的过程中我发现了两个小问题,一是数据库用户密码明文存放,二是数据文件权限设置不合理。让我十分震惊的是,这两个问题是我下午在和陶老师聊天时提出的,当晚发布版本就把问题全部解决了。后来沟通得知这些BUG都是陶老师自己动手修改的。我意识到TdEngine的效率应该来自于创始人对于代码的执着与热爱,而不是对员工996式的工作要求

陶老师是真的爱编程,尤其对于代码运行效率有着近乎狂热的追求,我查阅了陶老师近年来的作品,其和信客户端只有18K大小,胎心算法的实现只用了600行代码,而TDengine这样一个数据库项目竟然只需要1.5M安装包就能搞定,在手机APP都动辙上百M的今天,TDengine体量甚至显得有些异类如果没有深厚的功底和坚定的信念是绝对无法达到如此高度的。我想陶老师应该就是传说中10倍程序员的典范吧。

10倍程序员对于他周围亲友的影响也是非常巨大的,当我打开TdEngine的官网(https://www.taosdata.com/cn/),其简洁明快的风格,一目了然的配图,实在让我无法把这一切和一位年近半百的老派IT士人联系到一起,当然后来我和陶老师聊到这件事的时候才知道,整个网站从设计、前端、后台、浏览器适配、数据分析到搜索引擎优化,都是由陶老师的儿子,一位刚刚高中毕业的00后操刀主持的,而且整个网站从无到有只用了三周时间,除了感叹一句后生可畏,由此也可以看出来和10倍程序员并肩作战的也都是10倍程序员,所以it团队的负责人在感叹自己没有18程序员相助时也要反思一下,自己是不是一位10程序员

TdEngine为什么会火

传统数据库厂商的问题在于傲慢、自大,他们认为数据是零件,数据库则是各类零件的加中心,很多工序都是为数据的修改准备的,无论修改是否发生加工车间为了保证一致性,都会对流水线上的数据加上各种各样的锁。这些操作浪费了很多时间,而且几乎没有任何轻量级的框架,可供用户选择省略掉这些冗余操作。而且传统厂商为了解决数据库的性能问题不是从底层架构逻辑下手,而是不休止的在应用与数据库之间加入各种像REDIS,NGIX等等代理或者缓存层,这种方式其实是加大了各层级间的性能开销。传统厂商认为自己非常了解数据,但却忘了用户比厂商更加了解自己的数据,天下可谓苦秦久已

而TdEngine是认为数据是信息流,它要做的非常简单,只是数据的录像机而已,信息调阅只要找到对应的录像带即可,这样的设计思路从底层逻辑上决定了td会是一款性能极高的产品它更加贴合物联网时代的数据模型,而且代码只有10万行的量级,非常适合从从头开始学习。

所以TdEngine精确的找到了数据库市场的细分战场。他可以在相同的硬件条件下达到其它产品10倍的速度,完美解决了很多物联网,量化交易等场景的痛点。

TdEngine代码导读

当笔者打TdEngine的代码时不由眼前一亮,其代码风格及规范性绝对堪称一流,于是我打开了久违的souce insight,,再一次开始了阅读C语言代码的美妙旅程,在这里强烈推荐各位读者也来读一下,绝对堪称享受。

这里将给我启示最大的一段代码其链接在https://github.com/taosdata/TDengine/blob/master/src/util/src/tsched.c,向大家分享一下。鉴于本文肯定会分享给陶老师,所以估计会有作者亲答的环节:-),以下代码是一个典型的consumer-producer消息传递功能的实现,也就是有多个生产者(producer)生成并不断向队列中传递消息,也有多个消费者(consumer)不断从队列中取消息,而在java等高级语言中类似的功能已经被封装好了,这其实也让程序员无法了解线程间的同步和互斥机制。在正式进入到代码之前我想请大家思考这样的一个,互斥体( mutex)和信号量(semaphore)的使用是如何做到多线程安全的。

先来看结构体设计,具体我已经注释好了:

 
   

再来看初始化函数,这里需要特别说明的是,两个信号量的创建,其中emptySem是队列的可写状态,初始化时其值为queueSize,即初始时队列可写,可接受消息长度为队列长度,fullSem是队列的可读状态,初始化时其值为0,即初始时队列不可读。具体代码及我的注释如下:

 
   

再来看读消息的taosProcessSchedQueue函数,这个主要逻辑是

1.使用无限循环,只要队列可读即sem_wait(&pSched->fullSem)不再阻塞就继续向下处理
2.在操作msg前,加入互斥体防止msg被误用。
3.读操作完毕后修改fullSlot的值,注意这为避免fullSlot溢出,需要对于queueSize取余。同时退出互斥体。
4.对emptySem进行post操作,即把emptySem的值加1,如emptySem原值为5,读取一个消息后,emptySem的值为6,即可写状态,且能接受的消息数量为6

具体代码及注释如下:

 
   

最后来看写消息的taosScheduleTask函数,其基本逻辑是

1.写队列前先对emptySem进行减1操作,如emptySem原值为1,那么减1后为0,也就是队列已满,必须在读取消息后,即emptySem进行post操作后,队列才能进行可写状态。

2.加入互斥体防止msg被误操作,写入完成后退出互斥体。

3.写队列完成后对fullSem进行加1操作,如fullSem原值为0,那么加1后为1,也就是队列可读,咱们上面介绍的读取taosProcessSchedQueue中
sem_wait(&pSched->fullSem)不再阻塞就继续向下。

当然以上只是TdEngine优美代码的一小部分,而且笔者解读的功力也十分有限,这里再次强烈建议大家下载全部源码仔细学习,定能受益匪浅。

原文:

https://blog.csdn.net/BEYONDMA/article/details/96578186


*本文仅代表作者观点,转载请联系原作者

这位创造GitHub冠军项目的“老男人”,堪称10倍程序员本尊_第1张图片

精彩推荐


“只讲技术,拒绝空谈”2019 AI开发者大会将于9月6日-7日在北京举行,这一届AI开发者大会有哪些亮点?一线公司的大牛们都在关注什么?AI行业的风向是什么?2019 AI开发者大会,倾听大牛分享,聚焦技术实践,和万千开发者共成长。目前,大会早鸟票抢购中~扫码购票,领先一步!


640?wx_fmt=png

推荐阅读:

  • 干货 | Python后台开发的高并发场景优化解决方案

  • 2019年最新华为、BAT、美团、头条、滴滴面试题目及答案汇总

  • 10分钟学会用Pandas做多层级索引

  • 200行代码实现一个滑动验证码

  • 如何用Python实现文本摘要模型(附教程)

  • 爬虫到底违法吗?这位爬虫工程师给出了答案

  • 收藏!本、硕、博、程序员必备神器

  • 阿里巴巴杨群:高并发场景下Python的性能挑战

  • Python从入门到精通,这篇文章为你列出了25个关键技术点(附代码)


640?wx_fmt=png 你点的每个“在看”,我都认真当成了喜欢


你可能感兴趣的:(这位创造GitHub冠军项目的“老男人”,堪称10倍程序员本尊)