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Papers We Love

Papers We Love China is a open group with a focus on reading and sharing computer science papers. It is also a place for people to share their ideas and experiences of building complex computing systems.

Here is the curated list of the historical talks.

Papers We Love 是一个全球性的社区网络,主要活动是分享计算机科学和相关领域的经典论文和前沿研究,包括但不限于操作系统,分布式系统,数据库,网络通讯,算法,逻辑等领域。我们欢迎不同背景但对此主题感兴趣的工程师,研究员,爱好者共同阅读、分享和讨论这些基础研究工作及其应用实践。

以下是 PWL China 分享过的主题列表。

2020-12-20

张茄子Gonnyy 分享他们在 Intel Optane 上设计高性能 KV 相关的主题,并有 Persistent Memory 相关的圆桌讨论。

相关资源

Gonny 项目的开源代码

https://github.com/Lqlsoftware/KiD/blob/main/doc/DESIGN.md

研究性能分析因果性的工具

https://arxiv.org/pdf/1608.03676v1.pdf

https://github.com/plasma-umass/coz

另一个 PMEM 之上的高性能开源 KV

https://github.com/baotonglu/dash

https://github.com/LPD-EPFL/CLHT

https://youtu.be/JZE3_0qvrMg

https://youtu.be/koTf7u0v41o

2020-11-29

Don’t Settle for Eventual: Scalable Causal Consistency for Wide-Area Storage with COPS

马天猫分享关于分布式系统中因果一致性(Casual+)的论文 COPS.

分享人:马天猫,在读 PhD。

强一致性(linearizable,sequential)的分布式系统在全球多数据中心的场景下,可用性和延迟很难满足许多应用的需求。CMU 在 sosp11 发表的 COPS,面向全球多数据中心场景,探索在保证高可用,低延迟,可扩展的场景下最高的一致性级别,提出了 Causal+ 的一致性级别,并设计了分布式 KV 存储系统 COPS.

论文链接

2020-07-12

Andromeda: Performance, Isolation, and Velocity at Scale in Cloud Network Virtualization

由 SmartX 的张凯分享关于 Google Cloud 的网络架构,论文发表于 NSDI'18.

论文链接

2020-06-14

FoundationDB 技术架构

jiangplus 分享 Apple 的分布式数据库 FoundationDB 的架构。

论文链接

Technical Overview of FoundationDB

Cross-Region Replication Options with FoundationDB

2020-05-10

MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters

要没时间了 分享 Google MapReduce 的经典论文。

论文链接

The Snowflake Data Warehouse

jiangplus 分享,关于云原生数据仓库的设计。

论文链接

2019-08-11

PacificA: Replication in Log-Based Distributed Storage Systems

分享人:张凯,SmartX

PacificA是微软为大规模分布式存储系统开发的一个通用复制框架,该框架简单,实用,提供强一致性,并且可以适配不同的复制策略。它对于我们理解分布式系统的强一致性,构建工程化的分布式系统有很好的指导意义。

论文链接

Amazon Aurora: Design Considerations for High Throughput Cloud-Native Relational Databases

分享人:jiangplus

Amazon Aurora 云原生数据库服务的论文,有独特的数据复制和云原生设计,并且也是计算存储分离和 share-everything 架构的经典。

论文链接

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