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
Nickname JuiceFS
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
Nickname Datenlord
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
Nickname Greptime
入口 org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFileReaderImpl.HFileScannerImpl#seekTo(org.apache.hadoop.hbase.Cell, boolean) ： public int seekTo(Cell key, boolean rewind) throws IOException { HFileBlockIndex.
Nickname Mulavar
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
Nickname Alluxio
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
Nickname 得物技術
