1.Presto软件术语
2.Presto源码分析之模式匹配
3.如何挖掘闲置硬件资源的打包潜力-PrestoDB缓存加速实践小结
4.Presto中的Hash Join

Presto软件术语

       Presto是一款由Opera Software开发的排版引擎，为Opera 7.0及以上版本提供支持。源码源码相较于Elektra引擎，解析Presto引入了动态功能，打包能够根据DOM及Script语法的源码源码事件实现网页或其部分的重新排版。Presto不断更新，解析微易源码修正错误，打包优化了JavaScript的源码源码阅读性能。

       基于Presto引擎的解析应用程序包括但不限于：Opera 7及之后版本，Opera Mobile，打包Opera Mini，源码源码Nintendo DS Browser，解析Nintendo DSi 浏览器，打包Nokia 浏览器，源码源码Sony Mylo COM-1's 浏览器，解析Wii Internet Channel 浏览器。此外，Presto还被用于一些HTML编辑器，如Macromedia Dreamweaver MX，Adobe Creative Suite 2，Adobe Creative Suite 3和Virtual Mechanics SiteSpinner Pro。

       据统计，Opera的源码包运行浏览器用户数已达到3亿，这一数字在年2月日的报道中被公布。同时，Opera宣布将采用WebKit作为其浏览器的核心引擎，以替代当前的引擎。WebKit是一个开源浏览器引擎，以其高效稳定、兼容性好、源码结构清晰、易于维护的优势而闻名。

Presto源码分析之模式匹配

       Presto 中的小型模式匹配库，即presto-matching，其作用在于识别并优化性能不佳的查询计划。本文将详细解析presto-matching库中的主要概念，包括Pattern、Match、Matcher，以及它们的设计思路与在Presto查询优化中的应用。

       首先，Pattern是一个抽象类，它负责定义模式的结构、行为、常用构造方法，英文模版源码形成了小型的DSL，并提供与匹配逻辑之间的桥梁方法matches。Pattern的结构定义了模式的属性，如EqualsPattern的expectedValue和FilterPattern的predicate。Pattern的行为通过accept方法实现，它接受Matcher核心类和匹配对象，以及用于保存匹配过程中关注的节点的Context。Pattern还定义了模式构造方法，使用户可以直观地描述复杂的匹配逻辑，避免冗长且难以理解的代码。

       Pattern匹配的关键在于Pattern的matches方法，它用于判断给定对象是否能匹配当前模式。

       Pattern的子类包括5个，分别用于实现不同的匹配逻辑。

       Match是一个抽象类，代表匹配结果，包含Present和Empty两个私有实现类。Present类保存匹配到的节点，Empty类表示未匹配到任何内容。用户通过Match的工厂方法获取具体的实现类。

       Matcher作为桥梁，使用Visitor模式，云知道源码定义了匹配各种模式的方法。当前实现仅有一个DefaultMatcher，它通过递归调用match方法，检查整个模式链是否满足给定对象，同时保存用户感兴趣的子节点。

       模式匹配在Presto中的应用主要在于查询优化，特别是在基于规则的优化器中。例如，Presto的优化规则推限通过项目可以利用模式识别找到性能提升的机会，通过在选择阶段减少数据量，从而减少整个查询的处理数据量。

       本文对presto-matching库进行了深入解析，从其设计思路到实际应用，展现了模式匹配在Presto查询优化中的重要作用。这个库的设计虽然简洁，但在查询优化场景中发挥了巨大作用。它不仅提高了查询性能，还为未来的类似模式识别场景提供了灵活的应用基础。

如何挖掘闲置硬件资源的潜力-PrestoDB缓存加速实践小结

       在追求用户体验与成本平衡的挑战中，如何在有限的资源和开发预算下提升系统的性能，成为技术团队面临的棘手问题。面对大数据查询引擎，reactos安装源码提高查询速度、优化用户体验是首要任务。缓存技术，因其能有效减少外部系统交互，加速数据访问，成为提升性能的关键策略。

       挖掘服务器闲置资源潜力，通过评估CPU利用率，发现内存和本地磁盘等资源的空闲状态，进而利用这些资源，可以显著提升系统性能。选择开源社区广泛实践、案例丰富的缓存方案，如PrestoDB，不仅能够降低成本，还能实现事半功倍的效果。PrestoDB社区已成功应用于Meta公司和Uber等大型企业，其稳定性和性能表现得到了验证。

       在内部实施过程中，我们通过使用PrestoDB缓存方案，实现了在不增加机器资源的前提下，将查询时间提速超过1倍，其他查询速度指标也有显著提升。详细效果将在后续文章中进行深入分析。

       PrestoDB查询流程涉及数据缓存，通过将数据从外部服务拉取至内存和本地硬盘，减少对外部系统的依赖，以提升查询速度。为了确保缓存的有效性和容量管理，我们引入了元数据缓存功能，将Hive MetaStore的表、分区等信息缓存至内存中，通过刷新时间、过期时间和缓存实体上限控制数据的有效性和容量。

       元数据缓存的实现基于Guava Cache，对于查询过程中的表信息缓存，我们实现了异步更新机制，保证了查询性能与数据有效性的平衡。对于分区信息缓存，我们也考虑了分区版本的检查，以确保数据的一致性。然而，在使用过程中，我们面临业务方自行缓存查询结果导致的缓存时间放大问题。为解决此问题，我们提供清理指定表分区缓存的HTTP接口，实现业务系统和PrestoDB的缓存同步。

       在实践中，我们发现数据文件列表缓存可以显著提升对象存储的查询效率，但需确保表分区不会回溯重写数据。本地数据缓存通过Alluxio实现，需要针对社区版进行源码修改以兼容使用，并注意调度策略的优化以提高命中率和数据一致性。

       通过一系列实践和优化，我们的系统在使用Alluxio本地缓存后，单机命中率可达%左右。利用Shadow Cache功能，我们可以评估业务场景是否适合使用缓存，并根据命中率调整缓存空间以获得最佳性能。

       在调度策略上，我们采用SOFT_AFFINITY策略以保持数据处理的一致性，并设置一致性hash和阈值以减少节点上下线的影响和优先处理繁忙节点。未来，我们计划针对K8s容器化环境进行专门的调度优化，确保资源利用和任务分配的高效。

       通过上述策略和技术实施，我们成功提升了系统性能，优化了用户体验，并在成本控制方面取得了显著成效。未来，我们将持续探索和实践，以实现更加高效和灵活的资源管理与性能优化。

Presto中的Hash Join

       作为一个高效的OLAP引擎，HashJoin算法在Presto中扮演着至关重要的角色，本文将从HashJoin在执行层的原理和源码实现角度，深入剖析Presto中的HashJoin机制。我们首先通过一个实际的TPCDS表相关查询语句来引入话题，这个查询语句展示了如何在两个表之间进行连接，并对结果进行聚合。

       在执行计划中，我们看到整个join操作被划分为4个阶段。其中，Stage1是核心的join阶段，我们将重点探讨此阶段的执行流程和原理。

       在Stage1阶段，Presto执行了一系列基本算子，这些算子通过流水线的方式处理数据，加速了join过程。为了优化性能，Presto对输入数据进行了本地的repartition，确保数据在内存中高效地被操作。这个阶段的关键在于构建HashMap，其中，构建表（build表）和查询表（probe表）的角色明确。build表的数据通过HashMap存储在内存中，以实现低复杂度的查找，而probe表则可以大量读取，实现高效的数据处理。

       构建HashMap的关键算子是HashBuilderOperator，它负责积攒Page，并在构建完整hash表后开始真正的join操作。在这个过程中，涉及到多个数据结构和算法，例如key、addresses和positionLinks，它们协同工作以确保数据的高效查找和匹配。其中，key用于hash表的构建，addresses和positionLinks分别用于存储比较结果和数据位置信息，以便在join过程中进行快速的数据匹配和连接。

       在Pipeline2阶段，join操作真正开始执行。此阶段的流程控制由Driver驱动，确保在数据准备就绪时开始执行，同时避免了不必要的数据处理，提高了整体效率。通过LookUpJoinOperator算子的阻塞状态、needsInput状态和finish状态的管理，确保了join操作的有序进行，避免了资源的浪费。

       本文通过详尽的解释和分析，揭示了Presto中的HashJoin算法的实现细节，从数据的积攒、构建HashMap到高效的数据匹配和连接，提供了一个全面的视角。尽管本文未能覆盖所有细节，如内存管理、code generation等，但这些将在后续的文章中进行深入探讨。