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 <h3 id="数据流式编程思想简介">数据流式编程思想简介</h3>
 <p>数据流式编程（Dataflow Programming）是一种存在已久的程序设计范式，可以追溯到 19 世纪 60 年代，由 MIT 的 Jack Dennis 教授开创。</p>
 <p><img src="${e}" alt="图片"></p>
@@ -147,7 +147,7 @@ endinterface
                 PipeOut #(b)       pob )
        (PipeOut #(c));
 </code></pre>
-<p><img src="${d}" alt="图片"></p>
+<p><img src="${m}" alt="图片"></p>
 <p>图 13 mkFork 与 mkJoin 节点的示意图</p>
 <p><code>mkFork</code> 和 <code>mkJoin</code> 可以创建简单的并行结构，通过用户自己提供的函数 fork_fn 和 join_fn，由用户决定如何将一个输入数据流拆分成 2 个输出数据流，以及如何把两个输入数据流合并为一个输出数据流。对于 Join 操作而言，要求两个输入端口上均存在数据时，该 Node 才可以执行操作，如果两条路径上处理数据所需的时钟周期数不一致，则 Join 节点会进行等待，直到两个输入都有数据为止。此外，PAClib 中还提供了多种 Fork 节点的变种实现，可以自行了解。</p>
 <h4>条件分支操作</h4>
@@ -158,7 +158,7 @@ endinterface
                                PipeOut #(Tuple2 #(a, Bool))   poa)
                 (PipeOut #(b));
 </code></pre>
-<p><img src="${m}" alt="图片"></p>
+<p><img src="${d}" alt="图片"></p>
 <p>图 14 mkIfThenElse 节点示意图</p>
 <p><code>mkIfThenElse</code> 可以实现分支逻辑。输入数据是一个 <code>Tuple2#(a, Bool)</code>类型，该节点会根据 Bool 类型的取值将数据包路由到 <code>pipeT</code> 或者 <code>pipeF</code> 子节点。其内部具有一个 FIFO 结构用于存储 Token，从而实现在 pipeT 和 pipeF 两个节点所需处理周期不一致时起到保序的作用。</p>
 <p>此外，PAClib 中还提供了 <code>mkIfThenElse_unordered</code> 变种实现，当对输入和输出之间的数据没有严格的顺序要求时，可以使用这个变种来简化设计。For 循环 使用 <code>mkForLoop</code> 可以创建条件分支，其定义及示意图如下：</p>
@@ -286,4 +286,4 @@ endfunction
 <p>参考资料：</p>
 <p>[1] <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Dataflow_programming">https://en.wikipedia.org/wiki/Dataflow_programming</a></p>
 <p>[2] Rishiyur S. Nikhil. Two uses of FP techniques in HW design[EB/OL]. 2010[].</p>
-<p><a href="http://www.cs.ox.ac.uk/ralf.hinze/WG2.8/27/slides/rishiyur2.pdf">http://www.cs.ox.ac.uk/ralf.hinze/WG2.8/27/slides/rishiyur2.pdf</a>.</p>`;export{w as assetURLs,y as default,T as metadata,I as toc};
+<p><a href="http://www.cs.ox.ac.uk/ralf.hinze/WG2.8/27/slides/rishiyur2.pdf">http://www.cs.ox.ac.uk/ralf.hinze/WG2.8/27/slides/rishiyur2.pdf</a>.</p>`;export{w as assetURLs,I as default,T as metadata,y as toc};

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 <p>施继成</p>
 <p>达坦科技联合创始人兼 CTO，复旦大学软件工程本硕，师从华为基础软件首席科学家、鸿蒙实验室主任陈海波教授。擅长操作系统内核开发、分布式系统、嵌入式系统，对分布式数据一致性有钻深的研究，发表多篇操作系统内核相关论文，累计数百次引用。毕业后曾在谷歌中国、微软亚太和阿里巴巴等公司从事分布式计算和存储等相关工作。入选 2022 年度 6 氪 S 级创业者名册，荣获中国“企业工具与底层软件”领域 “36 位 36 岁以下创业者“称号。</p>
 <h2 id="讨论内容">讨论内容</h2>
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 <p><strong>转发本文，文末留言提问、加群提问、或者现场提问，我们将赠送 1 本书，数量有限，送完为止。</strong></p>
 <p>↓ 扫码加入本次直播交流群；</p>
 <p><img src="${p}" alt="图片"></p>
-<p>咨询的小伙伴，可添加小月@阅码场的微信 <strong>Linuxer2016</strong> 咨询</p>`;export{a as assetURLs,n as default,l as metadata,c as toc};
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 <h2 id="xline是什么？我们为什么要做xline？">Xline是什么？我们为什么要做Xline？</h2>
 <p><strong>Xline是一个基于Curp协议的，用于管理元数据的分布式KV存储。</strong> 现有的分布式KV存储大多采用Raft共识协议，需要两次RTT才能完成一次请求。当部署在单个数据中心时，节点之间的延迟较低，因此不会对性能产生大的影响。</p>
 <p>但是，当跨数据中心部署时，节点之间的延迟可能是几十或几百毫秒，此时 Raft 协议将成为性能瓶颈。Curp 协议就是为了解决这个问题而设计的。它可以在命令不冲突的情况下减少一个RTT，从而提高性能。因此，<strong>Xline旨在实现高性能的数据访问和跨数据中心场景下的强一致性。</strong></p>
@@ -36,4 +36,4 @@ const l="/zh-cn/assets/cover-6865ae02.png",i=[l],e={label:"Xline v0.6.1： 一
 <strong>会议号</strong>: 874 4309 5241
 <strong>密码</strong>: 124294
 <strong>会议链接</strong>：
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