1.源码详解系列(八)--全面讲解HikariCP的码c码下使用和源码
2..cp是什么意思？
3.linux中cp命令如何用 C语言实现
4.[转]Megatron-LM源码系列(八)： Context Parallel并行

源码详解系列(八)--全面讲解HikariCP的使用和源码

       源码详解系列(八)：HikariCP深度剖析

       HikariCP是一个高效数据库连接池，它的码c码下核心在于通过“池”复用连接，减少创建和关闭连接的码c码下开销。本文将全面介绍HikariCP的码c码下使用方法和源码细节。

       使用场景与内容

       本文将涉及HikariCP的码c码下以下内容：

       如何获取连接对象并进行基本操作

       项目环境设置，包括JDK、码c码下宝贝搬家源码Maven版本和依赖库

       如何配置HikariCP，码c码下包括依赖引入和配置文件编写

       初始化连接池，码c码下以及通过JMX进行管理

       源码分析，码c码下重点讲解ConcurrentBag和HikariPool类，码c码下以及其创新的码c码下“标记模型”

       HikariDataSource的两个HikariPool的用意和加载配置

       核心原理

       HikariCP的性能优势主要源于其“标记模型”，通过减少锁的码c码下使用，提高并发性能。码c码下它使用CopyOnWriteArrayList来保证读操作的码c码下效率，结合CAS机制实现无锁的码c码下借出和归还操作。

       源码亮点

       源码简洁且易读，特别是ConcurrentBag类，它是HikariCP的核心组件。类结构与DBCP2类似，个人业务html源码包含一个通用的资源池，可以应用于其他需要池化管理的场景。

       总结

       通过本文，读者可以深入了解HikariCP的工作原理，掌握其配置和使用技巧，以及源码实现。希望本文对数据库连接池有深入理解的开发者有所帮助。

       

参考资料：

HikariCP官方GitHub地址

.cp是什么意思？

       .cp是C++源代码文件的常见后缀。当程序员用C++编写程序时，纯源码怎么搭建他们通常会使用文本编辑器（如Notepad++或Sublime Text）编写代码并将其保存为.cp文件。这样做有助于进行版本控制，可以记录代码的修改历史并对比不同版本。打开和编辑.cp文件需要使用专业的文本编辑器或编程工具，如Visual Studio。这些工具能自动识别和突出显示C++关键字，提高编程效率。要运行.cp文件，需要使用C++编译器将其转换为可执行文件，dex合并插件源码然后在计算机上运行。

linux中cp命令如何用 C语言实现

       1，首先需要了解cp的原理。

       2，可以参考cp的源码去了解其原理

       3，cp命令的源码可以在linux内核中找到。

       4，或者下载busybox其中也会有cp的源码

       åªæœ‰äº†è§£å…¶åŽŸç†ä¹‹åŽæ‰èƒ½è°ˆå¦‚何实现。参考代码如下：

#include <stdio.h>

       #include <stdlib.h>

       #include <sys/stat.h>

       #include <sys/types.h>

       #include <fcntl.h>

       #include <errno.h>

       #include <unistd.h>

       #include <string.h>

       #define BUF_SIZE 

       #define PATH_LEN 

       void my_err(char *err_string, int line )

       {

           fprintf(stderr,"line:%d ",line);

           perror(err_string); 

           exit(1);

       }

       void copy_data(const int frd,const int fwd)

       {

           int read_len = 0, write_len = 0;

           unsigned char buf[BUF_SIZE], *p_buf;

           while ( (read_len = read(frd,buf,BUF_SIZE)) ) {

               

               if (-1 == read_len) {

                   my_err("Read error", __LINE__);

               }

               else if (read_len > 0) {  //把读取部分写入目标文件

                   p_buf = buf;

                   while ( (write_len = write(fwd,p_buf,read_len)) ) {

                       if(write_len == read_len) {

                           break;

                       }

                       else if (write_len > 0) {  //只写入部分

                           p_buf += write_len;

                           read_len -= write_len;

                       }

                       else if(-1 == write_len) {

                           my_err("Write error", __LINE__);

                       }

                   }

                   if (-1 == write_len) break;

               }

           }

       }

       int main(int argc, char **argv) 

       {

           

           int frd, fwd; //读写文件描述符

           int len = 0;

           char *pSrc, *pDes; //分别指向源文件路径和目标文件路径

           struct stat src_st,des_st;

           

           if (argc < 3) {

               printf("用法 ./MyCp <源文件路径> <目标文件路径>\n");

               my_err("arguments error ", __LINE__);

           }

           

           frd = open(argv[1],O_RDONLY);

           if (frd == -1) {

               my_err("Can not opne file", __LINE__);

           }

           if (fstat(frd,&src_st) == -1) {

               my_err("stat error",__LINE__);

           }

           /*检查源文件路径是否是目录*/

           if (S_ISDIR(src_st.st_mode)) {

               my_err("略过目录",__LINE__);

           }

           

           pDes = argv[2];

           stat(argv[2],&des_st);

           if (S_ISDIR(des_st.st_mode)) {  //目标路径是目录，则使用源文件的文件名

               

               len = strlen(argv[1]);

               pSrc = argv[1] + (len-1); //指向最后一个字符

               /*先找出源文件的文件名*/

               while (pSrc >= argv[1] && *pSrc != '/') {

                   pSrc--;

               }

               pSrc++;//指向源文件名

               

               len = strlen(argv[2]); 

               // . è¡¨ç¤ºå¤åˆ¶åˆ°å½“前工作目录

               if (1 == len && '.' == *(argv[2])) {

                   len = 0; //没有申请空间，后面就不用释放

                   pDes = pSrc;

               }

               else {  //复制到某目录下，使用源文件名

                   pDes = (char *)malloc(sizeof(char)*PATH_LEN);

                   if (NULL == pDes) {

                       my_err("malloc error ", __LINE__);

                   }

                   

                   strcpy(pDes,argv[2]);

               

                   if ( *(pDes+(len-1)) != '/' ) {  //目录缺少最后的'/'，则补上’/‘

                       strcat(pDes,"/");

                   }

                   strcat(pDes+len,pSrc);

               }

           }

           

           /* æ‰“开目标文件， ä½¿æƒé™ä¸Žæºæ–‡ä»¶ç›¸åŒ*/ 

           fwd = open(pDes,O_WRONLY | O_CREAT | O_TRUNC,src_st.st_mode);

           if (fwd == -1) {

               my_err("Can not creat file", __LINE__);

           }

           copy_data(frd,fwd);

           //puts("end of copy");

           if (len > 0 && pDes != NULL)

               free(pDes);

           

           close(frd);

           close(fwd);

           return 0;

       }

[转]Megatron-LM源码系列(八)： Context Parallel并行

       原文链接： Megatron-LM源码系列(八)： Context Parallel并行

       Context Parallel并行(CP)与sequence并行(SP)相比，核心差异在于SP只针对Layernorm和Dropout输出的activation在sequence维度进行切分，而CP则进一步扩展，对所有input输入和所有输出activation在sequence维度上进行切分，形成更高效的并行处理策略。除了Attention模块外，其他如Layernorm、Dropout等模块在CP并行中无需任何修改，丐帮任务平台源码因为它们在处理过程中没有涉及多token间的交互。

       Attention模块之所以特殊，是因为在计算过程中，每个token的查询(query)需要与同一sequence中其他token的键(key)和值(value)进行交互计算，存在内在依赖性。因此，在进行CP并行时，计算开始前需要通过allgather通信手段获取所有token的KV向量，反向计算时则通过reduce_scatter分发gradient梯度。

       为了降低显存使用，前向计算阶段每个GPU仅保存部分KV块，反向阶段则通过allgather通信获取全部KV数据。这些通信操作在特定的rank位置（相同TP组内）进行，底层通过send和recv等操作实现allgather和reduce_scatter。

       以TP2-CP2的transformer网络为例，CP并行的通信操作在Attention之前执行，其他则为TP通信。AG表示allgather，RS表示reduce_scatter，AG/RS表示前向allgather反向reduce_scatter，RS/AG表示前向reduce_scatter反向allgather。

       TP2对应为[GPU0, GPU1], [GPU2, GPU3]，CP2指的就是TP组相同位置的rank号，即[GPU0, GPU2], [GPU1, GPU3]。CP并行类似于Ring Attention，但提供了OSS与FlashAttention版本，并去除了冗余的low-triangle causal masking计算。

       LLM常因序列长度过长而导致显存耗尽（OOM）。传统解决方法包括重计算或扩大TP（tensor parallel）大小，但各自存在计算代价增加或线性fc计算时间减少与通信难以掩盖的问题。CP则能更高效地解决这一问题，每个GPU处理一部分序列，同时减少CP倍的通信和计算量，同时保持TP不变，使得activation量也减少CP倍。性能优化结果展示于图表中，用户可通过指定--context-parallel-size在Megatron中实现CP。

       具体源码实现以Megatron-Core 0.5.0版本为例进行说明。

       参考资料：

[链接]