CLHT 的安装和配置教程
2025-05-25 09:56:33作者:尤辰城Agatha
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
CLHT(Concurrent Linear Hash Table)是一个高效的并发哈希表实现,支持锁基和锁-free两种版本。它的设计理念是尽可能使用缓存行大小的桶,以便更新操作(如插入和删除)能够在最多一个缓存行传输中完成。CLHT适用于需要高并发访问和低延迟操作的场景。该项目主要使用C++编程语言实现。
2. 项目使用的关键技术和框架
CLHT 使用以下关键技术和框架:
- 缓存行对齐:通过使用缓存行大小的桶,减少缓存行冲突,提高内存访问效率。
- 锁机制:锁基版本使用传统的锁机制来同步更新操作。
- 无锁机制:锁-free版本使用版本号和快照结构来同步更新操作,实现无锁并发控制。
- 内存分配器:使用 ssmem 内存分配器来管理内存分配。
- 性能分析器:使用 sspfd 性能分析器来监控和分析程序性能。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保你的系统满足以下要求:
- 操作系统:Linux 或类Unix系统
- 编译器:支持C++11或更高版本的编译器
- 依赖库:ssmem内存分配器和sspfd性能分析器
安装步骤
-
克隆项目
首先,你需要从GitHub克隆CLHT项目到本地:
git clone https://github.com/LPD-EPFL/CLHT.git -
安装依赖库
进入项目目录,安装ssmem和sspfd:
cd CLHT make dependencies这将自动下载并编译ssmem和sspfd。
-
编译项目
根据需要编译不同版本的CLHT。以下以编译锁基版本为例:
make libclht_lb_res.a这将编译生成
libclht.a库文件。 -
编译测试程序(可选)
如果你想测试CLHT的性能,可以编译测试程序:
make all这将编译所有测试程序,你可以在
Makefile中修改MAIN_BMARK变量来选择不同的测试程序。 -
使用CLHT
在你的项目中使用CLHT时,需要包含
clht.h头文件,并在链接时加入-lclht -lssmem参数。以下是一个简单的使用示例:#include <clht.h> int main() { // 创建哈希表 clht_t* hashtable = clht_create(100); // 初始化GC(如果需要) clht_gc_thread_init(hashtable, 0); // 插入键值对 int result = clht_put(hashtable, key, value); // 获取键对应的值 clht_val_t value = clht_get(hashtable, key); // 删除键值对 clht_val_t removed_value = clht_remove(hashtable, key); // 销毁哈希表 clht_gc_destroy(hashtable); return 0; }
以上是CLHT的安装和配置教程,按照这些步骤,你应该能够成功安装和配置CLHT项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
531
3.74 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
403
暂无简介
Dart
772
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355