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rustChinaHackathon22

Rust China Hackathon 2022 线上活动

大赛主题

首届 Rust China Hackathon Online 来啦!本届 Hackathon 主题为「Rust for Fun」,期待与你一起用 Rust 释放创新的更多可能性。

本届 Hackathon 将面向更广泛人群,分为 「社区组」与 「企业组」两大赛道。无论你是应用开发者、游戏开发者、云原生开发者,还是嵌入式开发者,都可以找到适合自己的方向,一起“玩转” Rust。

本届 Hackathon 报名通道于 2022 年 11 月 15 日正式开启,选手们可以自行组队参赛,通过初赛甄选后,将在线上完成 路演与决赛答辩,优胜队伍将获得奖金、企业直聘通道等支持。 报名入口:https://shimo.im/forms/NJkbE55P5WFLz7qR/fill

参赛福利

  • 线上同好技术交流
  • 评委大咖资深点评
  • 参赛者专属大礼包
  • 参赛团队特别采访

赛题说明

赛题讲解

腾讯会议: 会议主题:【DatenLord】2022 Rust Hackathon 企业组题目宣讲

会议时间:2022/12/4 16:00-17:00 (GMT+08:00) 中国标准时间 - 北京

点击链接入会,或添加至会议列表: https://meeting.tencent.com/dm/y3paDmGk4U6B

#会议号:685-203-430

赛题信息

主题:Concurrent Indexing

背景:Xline是达坦科技推出的分布式元数据KV存储器。在使用中,此系统需要处理来自客户端的高并发请求,数目有时甚至可以扩展到数百至数千个。为了在内存中定位到相应KV数据,我们维护了一个索引,而此索引也成为了整个系统的瓶颈之一。在这样的情况下,如何提高索引在处理并发请求时的性能就成为了一个问题。

挑战:在本次Hackathon中,你将需要通过创建这样一个并发索引来解决此问题,此索引应该满足以下要求:

  • 客户端将并发地发送请求,但并不会发送冲突的请求。
  • 无冲突的请求应当被并发执行,以提高生产量。
/// Operations of Index
pub(crate) trait IndexOperate<K: Ord, V> {
    /// Get a range of keys in [key, range_end]
    fn get(&self, key: &K, range_end: &K) -> Vec<&V>;
    /// delete a range of keys in [key, range_end]     
    fn delete(&self, key: &K, range_end: &K) -> Vec<V>;
    /// insert of update a key     
    fn insert_or_update(&self, key: K, value: V) -> Option<V>;
}

你的实现应遵从上述 Trait 并满足上述要求。我们将使用一定基准测试来进行评估,并根据其结果评分。在基准测试中,我们将发送大量并发请求,因此你也可以创建自己的性能测试来帮助进行优化。

奖金安排

  • 一等奖: 1组,1000 美金+ 社区限量大礼包 + 社区访谈
  • 二等奖: 1组,700 美金 + 社区限量大礼包
  • 三等奖:1组,500 美金 + 社区限量大礼包
  • 最佳参与奖:5组 ,社区限量大礼包

赛程安排

  • 报名+组队:11.15~12.12
  • DatenLord 赛题深度讲解: 12.4 下午16:00-17:00
  • 组委会整理报名资料:12.12-12.14
  • 开发:12.15~12.18
  • 作品提交:12.19
  • 作品初评:12.20~12.25 (评委会 + 社区投票)
  • 大赛线上路演: 12.29(线上直播 : 14:00 ~ 18:00)+ 观众投票 + 社区媒体
  • 作品颁奖: 12.30

评审标准

由企业组+社区 共同组成的评审团进行评审,包含如下几个维度:

  1. 代码完成度:5分 代码质量 效果设计
  2. 性能 5分

参赛标准

参赛对象:在职人员、学生均可

组队规模

要求组队参加,每个团队 1~5人,每人只限参加一个团队。 对每个参赛人员进行审核。

作品提交

请按照规定时间提交至此 github 目录下

其他事项

  1. 第一行代码 commit 的时间不得早于12月14日23:59,否则即视为违规,取消参赛资料
  2. 每个项目一个独立目录提交,文件名为团队拼音

如有疑问,可邮件联系ruopeng.zhou@datenlord.com

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