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@juicefs

深入解析 JuiceFS 垃圾回收機制

在使用 JuiceFS 的過程中,用户可能會遇到以下常見問題: 刪除文件後,為什麼對象存儲空間未能及時釋放? 回收站中堆積大量文件,如何高效清理? 在短時間內批量刪除文件時,刪除操作為什麼這麼緩慢或性能下降? JuiceFS的垃圾回收機制背後的執行流程相對複雜,用户難以直觀理解文件狀態變更和資源釋放的時機。為幫助用户深入理解文件刪除與存儲回收的內部邏輯,本文將系統梳理垃圾回收的關鍵流程與

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@juicefs

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@cuicui_623c4b541e91e

DatenLord前沿技術分享 No.20

達坦科技專注於打造新一代開源跨雲存儲平台DatenLord,致力於解決多雲架構、多數據中心場景下異構存儲、數據統一管理需求等問題,以滿足不同行業客户對海量數據跨雲、跨數據中心高性能訪問的需求。噴泉碼具有極高的糾錯能力,且具有低延遲、地複雜度、高效率等優點,使其在冷存儲、分佈式存儲、無線通信等領域得到廣泛應用。達坦科技致力於軟硬件融合的解決方案,噴泉碼的高效實現在硬件上,作為公司長期的技術儲備,在本

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@greptime

單集羣 100 節點!資源佔用遠小於 Grafana Mimir——GreptimeDB 海量數據寫入性能報告

GreptimeDB 在行業標準測試 Prometheus-Benchmark 當中以 100 個 8c16g 規格節點的集羣,在 datanode 峯值水位為 CPU 38%、內存 40% 的負載下,承接了每秒約 4000 萬點的寫入流量。總體活躍時間線 6.1 億條,每十分鐘更新 615 萬條時間線,在測試的 1.5 小時內均能穩定寫入。 測試結果説明 GreptimeDB 的架構設計能夠支

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@greptime

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@alluxio_com

Alluxio 聯手 Solidigm 推出針對 AI 工作負載的高級緩存解決方案

作者:Wayne Gao, Yi Wang, Jie Chen, Sarika Mehta Alluxio 作為全球領先的 AI 緩存解決方案供應商, 提供針對 GPU 驅動 AI 負載的高速緩存。其可擴展架構支持數萬個節點,能顯著降低存儲帶寬的消耗。Alluxio 在解決 AI 存儲挑戰方面的前沿技術在很大程度上推動了大語言模型( LLM )在全球範圍內的成功。 “Solidigm 和 Allu

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@alluxio_com

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@dewujishu

線程池ThreadPoolExecutor源碼深度解析|得物技術

一、引 言 為什麼進行源碼角度的深度解析? 大家在項目中到處都在使用線程池做一些性能接口層次的優化,原先串行的多個遠程調用,因為rt過高,通過線程池批量異步優化,從而降低rt。還有像RocketMQ中broker啓動時,同時通過ScheduledThreadPoolExecutor線程池執行其他組件的定時任務,每隔一段時間處理相關的任務。線程池廣泛的應用在外面各種實際開發場景中,我們很多同學可能在

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@dewujishu

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