看网上教程，最后选择了这种rpc调用的方式，这种方式可以提前启动R虚拟机，R程序造成的崩溃不会影响到java程序。另一种方式是JRI，全名是Java/R Interface 第一步R安装Rserve，这里有点问题就是最好root权限安装，我看文档这种方式需要源码安装，并且有$R_HOME/bin权限。所以直接root启动r然后安装了，install.packages("Rserve")。这里试了一下R INSTALL 好像只能安装本地的包。最后决定安装官网的最新版本，目前还没在CRAN中。install.packages("Rserve",,"http://rforge.net") 第二步启动R server，命令行执行 R CMD Rserve，这个就是上边说的daemon模式，文档说只支持unix系统，windows还不行。默认启动端口6311.看参数好像只能指定端口，不支持指定IP。看文档只能通过配置文件去指定是否允许远程访问。写一行remote enable就行了，我没在默认/etc/Rserv.conf 改，直接参数指定的文件。 第三步java客户端连接，这里需要两个jar包，官方网站能下载，看版本有点老，安装包也带。目录在 /home/xx/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.0/Rserve/java/ 包的安装目录下。然后javac -classpath ./REngine.jar:./Rserve.jar:. test.java，测试运行一下没啥问题。数据类型的转换问题还需要详细研究一下。

代码基本网上搜的，没啥贴的，写一下思路，有需要的自己网上搜就行了。主要是自己看的电子书是扫描版的pdf，里边全是图片，超级大，好几百M。之前找了一圈，靠谱软件需要收费，不靠谱个人软件只能windwos下用。于是自己搞吧，发现也不太难。 第一步是把pdf提取图片 用到pymupdf库，这个是封装的c的接口，感觉写个pdf软件也不难啊，都有开源库，不知道为啥他们还收费。我提取图片发现，好多水印图片是直接用pdf编辑软件加上的，导致水印可以直接从提取的图片里边删掉，这个挺好。 第二步，把图片二值化 这里用到opencv，用到cv2.threshold。这个阈值不太好设置，可以使用cv2.THRESH_OTSU，提取一个分析值，但是这个不是最优的，有的书是半彩页的，书边会有浅色的背景之类，或者重点颜色等。这个有分析建议值之后，还需要自己试一下哪个值比较好。 第三部，把图片生成新pdf 这个还是用pymupdf库，基本都差不多。 没想到的是压缩率还挺低，一百多MB的pdf能压缩成十多兆。可能也是之前的pdf质量比较高吧。但是我看了一下压缩后的，清晰度一点不减少。有背景色的地方，选择阈值合适，背景色也都过滤掉了，文字不受影响。

这两次比赛都没获得好成绩，但还是学到很多东西，也不算白参加。 第一次参加华为的比赛，跑偏了，别人都hash table搞的，之前讲解的时候，让我们去看看mysql的日志索引。然后我去研究排序索引去了，还提前写了代码，参加到一半，发现不是那么回事，弃赛了。因为剩下的时间感觉重头写不完了。 接着参加阿里的比赛，hash table研究了一番，libpmem代码看了，书也看了，信心满满。但发现差距还是很大，有很多想法，但是实现的比较慢，因为c总归不熟练，啥都要自己实现，之前没有经验，所以会慢很多，导致还是没进入前十。题目还涉及内存回收利用的问题，我这里还有合并的方案也没实现，总归这方面涉及的也少，有想法实现起来也慢，导致成绩没想象的好。 不过这两次学到东西挺多的，主要c方面，系统编程方面，查了老多linux文档，集中在磁盘，内存，文件，线程方面的接口。还有pmem方面的知识，索引方面的知识，感觉这么半年，学的东西赶上工作一年写c学的东西。还有c的调试gdb，性能分析，还有c的一些优化，simd的使用。目前就想到这些，发现还是有压力的时候学的多，如果自己看书，学了也不会有这么深刻的理解。 虽然这两次比赛成绩不理想，但进步很多，有下次机会还会参加，名次也会慢慢提升。最近在研究数据统计分析的东西，发现是个大坑，不知道为啥，开始想研究机器学习了，之前一直感觉没啥意思。

libpmem有一个初始化操作在函数pmem_init里, 里边有初始化的一系列操作，东西太多，主要就是查架构，定下以后使用的函数等。我这里根据当前CPU架构，只看了需要用到的内容. 首先通过pmem2_arch_init(&info);初始化info。在libpmem2/x86_64/init.c里，pmem_cpuinfo_to_funcs(info, &impl);这个函数是判断flush支持的指令，从最低级开始判断，如果高级的支持，就直接替换。这个我看过cpuinfo是支持clwb，所以info->flush = flush_clwb; info->flush_has_builtin_fence = 0; info->fence = memory_barrier;。这里边很多环境变量的获取判断，都是调试或者制定模式的，这里先不管这些。SIMD支持avx512f，所以也直接看这个了，初步看着这个好像是为了MOVNT准备的就是ntstore，主要就定义一个memmove_nodrain。然后这里info就初始化完了。 flush_clwb,为flush_clwb_nolog(addr, len);在libpmem2/x86_64/flush.h里定义的： static force_inline void flush_clwb_nolog(const void *addr, size_t len) { uintptr_t uptr; /* * Loop through cache-line-size (typically 64B) aligned chunks * covering the given range. */ for (uptr = (uintptr_t)addr & ~(FLUSH_ALIGN - 1); uptr < (uintptr_t)addr + len; uptr += FLUSH_ALIGN) { pmem_clwb((char *)uptr); } } FLUSH_ALIGN为64，所以其实数据结构能对齐64B应该是好的，但是想了想应该没办法对齐。所以还是得计算对齐地址，但是小数据可以不需要for了，这个可以定制。pmem_clwb为CLWB void _mm_clwb(void const *p);这个gcc应该是支持的，等查一查，官方为了兼容，直接汇编实现的。memory_barrier为_mm_sfence();这个clwb是必须的。 回到pmem_init，初始化了Funcs系列函数，这些跟info里的一样的，不在写具体逻辑到这里了。最后pmem_os_init(&Is_pmem);这个就是第二篇里边的判断函数的初始化，暂时不细看了。 pmem_flush就是调用的flush_clwb,pmem_drain就是调用的memory_barrier,pmem_persist就是先flush后pmem_drain,pmem_memcpy就是先memmove_nodrain，然后drain，这里的特殊env控制就不管了。pmem_memcpy_nodrain就是只是少了pmem_drain这一步。pmem_memcpy_persist这个是不管env的肯定drain. flush_empty这个不干事，只是通知pmemcheck。 还剩最后一块memmove_nodrain = memmove_nodrain_avx512f_clwb。这个我之前看的时候，搜代码都搜不到，还好统看了一下代码文件，发现是个模板搞的。MEMCPY_TEMPLATE(avx512f, clwb, /* */)。 pmem_memcpy_nodrain调用的时候，flag传了一个0，所以没有flag的，调用的是memmove_movnt_avx512f_clwb。长度小于256单位应该是Byte吧，因为是传过来的len，使用memmove_mov_avx512f_clwb,其他情况是通过flag来决定的，这个可以通过pmem_memcpy可以传参数，属于最灵活的调用方式了，也可以指定是否pmem_drain。 memmove_mov_avx512f_clwb在libpmem2/x86_64/memcpy/memcpy_t_avx512f.c里，先通过if ((uintptr_t)dest - (uintptr_t)src >= len)来判断两块内存是否相交，然后选择不同方法。这里可以优化，想了想我要写的代码没有重叠内存，所以可以优化。看memmove_mov_avx512f_fw里主要就是不同长度选择使用不同函数就复制数据。我查看小数据的复制，是用的转成uint来进行赋值拷贝的。也用了循环展开优化数据复制。这里边的持久化用的pmem_clwb，这个是为已经对齐的地址准备的，看来我能想到的官方肯定都想到了啊。mov的指令都是使用的avx指令load和store. memmove_movnt_avx512f_clwb在memcpy_nt_avx512f.c里，这里也判断了数据重叠问题，但是没看懂的是这里需要flush，但是不需要barrier.我觉得不应该正好反过来吗。。这里用的是load和stream指令来移动数据，移动完跟想的一样是没有flush的，flush是为的开头结尾的小数据准备的。 两种移动数据都不需要barrier，可能是为了集中控制，把是否barrier的权限放到接口里决定。 现在具体看看也没有多少可以优化的，一个是flush的for循环，一个是memcpy的判断内存重叠的问题。不过每次减少两个判断，收益也不少了。再一个确认一下初始化是否算时间，把初始化的时间也优化了。 后期移植的时候又发现一个，在avx实现的拷贝过程中，是按2kb的数据块进行的ntstore。比赛最高1kb，所以这里可以去掉，从1kb开始判断就行了。

libpmem主要通过pmem_map_file封装来进行mmap的映射，首先通过util_file_get_type获取文件类型，主要区分文件是否存在，DAX设备文件。比赛用的fsdax，这个主要通过mmap来实现的寻址操作,挂载路径为/dev/pmem/。还有devdax，这个好像是给虚拟机分配的时候用这个模式，挂载路径为/dev/dax/。还有sector和raw模式。 文件支持的flag有(PMEM_FILE_CREATE|PMEM_FILE_EXCL|PMEM_FILE_SPARSE|PMEM_FILE_TMPFILE),dax设备支持的flag有(PMEM_FILE_CREATE|PMEM_FILE_SPARSE). 然后判断是dax后，判断len必须是0或者文件大小。open_flags默认有O_RDWR，如果flag有PMEM_FILE_CREATE则open_flags添加O_CREAT。后边判断传了len必须有PMEM_FILE_CREATE,len为0必须没有PMEM_FILE_CREATE.PMEM_FILE_TMPFILE必须有PMEM_FILE_CREATE.之后os_open(path, open_flags, mode)打开文件。如果flag带有PMEM_FILE_CREATE，则os_ftruncate文件，没有PMEM_FILE_SPARSE，则os_posix_fallocate(fd, 0, (os_off_t)len))文件。这里看不太懂，看手册这俩函数基本是等价的。如果没有PMEM_FILE_CREATE,则获取真是文件大小，重新复制len。 然后pmem_map_register，在pmem_posix.c里，调用util_map,传了MAP_SHARED。在common/mmap.c里 肯定有PROT_READ|PROT_WRITE，然后调用util_map_hint，这个主要就是确定mmap地址的，调试有参数可以固定虚地址的，这个看书看过。基本用不上。好像是通过mmap MAP_PRIVATE找一个mmap对齐的地址。 req_align为零，align = GIGABYTE。#define GIGABYTE ((uintptr_t)1 << 30)。这里脑袋有点浆糊了，不具体看就是找个一个对齐地址，然后后边用来mmap pmem文件使用，先这样吧。然后util_map_sync，地址是刚返回的地址，在这里mmap了。 然后复制len和is_pmemp。关闭fd，就结束了。pmem_is_pmem里边东西还挺多，有调试相关，乱七八糟一堆，主要是在初始化指定默认判断函数，然后在这里如果有env或者其他情况进行函数转换，然后掉函数看结果，不细看了，因为比赛肯定为pmem。 其实总结一下流程很简单，先打开文件，设置文件大小。然后mmap寻找一个对齐地址，最后真正mmap，返回。

参加了个阿里的kv数据库比赛，接触到持久化内存的概率，到现在对这里理解的也不是太深入，只管总结一下。看了官方的书，还有一些代码和官方视频，但是为了参加比赛，还是觉得研究一下代码。初步看了看发现能在比赛上优化的地方还挺多的，所以决定慢慢总结和移植一下。 持久化内存（Persistent Memory）我看网上好像概念已经老早就有了，我是第一次知道，也记不住讲不清。总的来说就是可以掉电不丢数据的内存，是嫌ssd慢了，又出来一个算是ssd和内存的中间层。还有两种模式，可以当普通内存用，相当于扩展普通内存的容量。或者当持久内存用，可以保证掉电不丢数据和快速的读写速度。 libpmem是intel开发的持久化内存开发组件（Persistent Memory Development Kit）里的一个库，属于底层库，libpmemobj等库都是在这基础上开发的。比赛用到，基本不考虑libpmemobj这库，集成太厉害了，libpmem我大体看了代码发现也可以修改移植，能优化不少。而且因为我c语言经验不多，看了源码后发现能学很多东西。所以决定阅读总结加移植代码。 大体的使用思路就是，基于系统调用mmap进行pmem的进程空间地址的映射，这里是内核原生支持了。所以这玩意应该出了很久了，才刚听说，感觉阿里应该属于用的比较早的。之后就跟正常使用内存一样了，而这些操作都是在用户空间，所以效率理论上还有优势，虽然本身速度赶不上内存。持久化操作需要将cpu cache里的数据踢出到内存(evict)，刷新到持久内存上。 基本情况就这样，下边看几个基础文件。学到很多代码 core/util.h util.c 这俩都是常用函数集合 #define force_inline __attribute__((always_inline)) inline #define NORETURN __attribute__((noreturn)) #define barrier() asm volatile("" ::: "memory") 第一个从名字就看出来是强制函数inline，第二个是有时候写的分支没有返回时编译器会有报错，这个可以告诉编译器不要报错。第三个是内存栅栏。 typedef uint64_t ua_uint64_t __attribute__((aligned(1))); 能够指定最少字节对齐数，受连接器限制，不会超过连接器大小。感觉没啥用，但是也可能以后用上，学到东西了。 util_setbit, util_clrbit这个是位操作，这个是会的 util_is_pow2, return v && !(v & (v - 1)); 判断是否是2的幂 __builtin_ctz，__builtin_clz，这个是判断一个数，从开头或者从结尾有多少个零的，厉害了。 其他的就没啥了，看看util.c util_is_zeroed检查内存为0，应该用不到，记录下。util_checksum_compute,这是是计算一块内存的checksum，已移植，不知道会不会比hash快，这个应该比hash准确，但是比赛还是讲究速度，到时候试试。算法好像是Fletcher64。 valgrind好像能模拟cpu环境，调试程序的，好像书里有写，没太看内容，先记录。 Mmap_align好像用来分配对齐的，这里不知道干啥的，先跳过记录。linux下直接分配的Pagesize = (unsigned long) sysconf(_SC_PAGESIZE) util_concat_str连接字符串，没用记录.util_localtime获取时间，没用记录 其他的基本用不上了，主要看书看到原理的地方，发现checksum相关内容，有用到，就搜了一下源码，看到这些代码。

devtools包能够方便在开发R语言包时，测试，文档生成，安装包等操作。 testthat包是单元测试的包，这里要写单元测试了。 devtools的安装需要提前安装一些依赖，不然安装会报错，我的是ubuntu系统，需要安装一下依赖 apt install libxml2-dev libcurl4-openssl-dev 安装完这俩软件，再安装就可以了，具体是否依赖其他软件就不清楚了，我这里是少这俩，官方文档也不太友好。 我是先创建的package在安装的devtools，发现现在没有好的方法添加test文件了，我是使用的testthis包进行创建的，这个三个包都是一个公司出的，testthis包的内容没看全，看起来是devtools所有相关功能都是在这里实现的。 use_test() 可以安装目录文件创建tests文件及内容，还有NAMESPACE文件依赖的修改等 可以使用use_test('hello.R')生成制定文件的test文件，我看文件命名规则基本生成test-hello.R，context为hello。 test_that("multiplication works", { expect_equal(2 * 2, 4) }) 执行test()或者使用RStudio里的build菜单执行单元测试

网上最常用的R语言连接数据库的包是RMySQL，但是我看RMySQL推荐使用RMariaDB，RMySQL以后会不在维护。所以使用RMariaDB了，这个使用上应该没啥区别，因为他们都使用了DBI包，规范了数据库接口的定义。 结合上一篇讲全局变量的问题，我存在了options里代码如下 db_config <- getOption("db_config") con <- dbConnect(RMariaDB::MariaDB(), dbname=db_config$db, username=db_config$user, password=db_config$password, host=db_config$host) print(con) print(dbListTables(con)) dbDisconnect(con)

包初始化创建我是用的rstudio，创建的r package项目。 然后可以build菜单选择build source package，右侧的build窗口可以check，install，非常快的点击就完成了 也可以用命令做 R CMD build tpk R CMD CHECK R CMD INSTALL tpk 这里我傻了吧唧，命令行操作的时候， install 后面跟了个tar包全名，导致后边用install.package时候也是用的全名，导致查错误也每个结果。搞了半天发现名字不对。

没有系统学过r的坏处体现出来了，现在想到什么就要去搜什么。 常量好像在R中是不存在的，sof上看到一个例子，但是没啥用，还不如直接注释声明。 a <- 1 lockBinding("a", globalenv()) a <- 2 Error: cannot change value of locked binding for 'a' 非包中全局变量，可以使用<<-来保证局部变量引用的全局变量，但包内的不知道。通过查找，基本实现方式一个是通过myenv <- new.env()来实现，这个返回类型为environment，还没有细看。 还有一种实现方式是使用.onLoad，在包加载的时候可以调用的一些列函数。一般声明在zzz.R文件中，这个文件名是约定俗成的。