Пишем самый быстрый хэш для кэширования данных (Роман Елизаров, ADD-2012) — различия между версиями

== Примечания и отзывы ==
* Статьи в блоге автора с обсуждением этой темы: http://elizarov.livejournal.com/tag/hash
* {{ConferencePage|http://addconf.ru/event.sdf/ru/add_3/authors/RomanElizarov/writing_fastest_hash_for_data_cashing}}

<!-- <blockquote>[©]</blockquote> -->

<references/>



[[Категория:Хэши]]
[[Категория:ADD-2012]]
{{stats|disqus_comments=0|refresh_time=2019-09-06T15:05:132021-08-31T17:50:47.263558624196|vimeo_comments=1|vimeo_plays=4138|youtube_comments=01|youtube_plays=95}}114}}

Текущая версия на 12:22, 4 сентября 2021

Аннотация

Докладчик

Роман Елизаров

Типичный случай — приложению работающему с БД некоторые объекты нужны так часто, то их необходимо кэшировать в памяти. В этом случае их кладут в структуру данных типа хэш. Однако, бывают случаи, когда даже поиск в этом хэше становится узким местом приложения и решения из стандартных библиотек перестают устраивать по своей производительности.

Я покажу как можно самостоятельно написать хэш, превосходящий по производительности готовые решения, исходя из принципов максимальной экономии памяти и простоты кода, при этом имея возможность доставать из него элементы из множества потоков одновременно. Объясню как просто можно сделать LRU-кэш, не теряя призводительность. Доклад будет сопровождаться кусками кода на Java.

Основной упор доклада будет сделан не на конкретный алгоритм, а на та техниках дизайна быстрых алгоритмов — на что надо обращать внимание, как вообще подходить к решению подобных задач.

Доклад будет сопровождаться серией записей в моем блоге на http://elizarov.livejournal.com

Видео

Слайды

• http://www.slideshare.net/elizarov/ss-13204837

Примечания и отзывы

• Статьи в блоге автора с обсуждением этой темы: http://elizarov.livejournal.com/tag/hash
• Страничка доклада на сайте конференции

Plays:532   Comments:2