这位 GitHub 冠军项目背后的“老男人”，堪称 10 倍程序员本尊！

作者 | 马超，CSDN博客专家，金融科技从业者
来源 | CSDN博客

7月12日一款叫做TDengine的时序数据库项目在GitHub上开源了，这个项目一经发布就稳稳占据了GitHub排行榜的C位，目前TdEngine已经累积了5000多个star,并且连续一周排在上升榜首位。而且你要知道TdEngine的开发语言并不是火热的Python或JAVA，而是C语言。C语言无巧可取，虽见功夫，但是代码比较难读，能引发如此的关注绝对堪称奇迹，在我印象中即使是Mysql也没有达到如此的热度。

相信很多人也和笔者一样，是通过《比hadoop快至少10 倍的物联网大数据平台，我把它开源》的刷屏文才了解到陶老师与TdEngine的，当看到这位50岁的IT老兵老兵，依旧奋斗在编程一线，为TDengine开发贡献3万行代码时候，我就立刻四处向朋友打听，并最终要了陶老师的微信，做为一名80后程序员，我近不急待的想和陶老师直接沟通，想从他身上找到保持编程水平的秘决。

大神面对面：这才是10倍程序员该有的样子

2008年的时候笔者还是CSDN论坛WINDOWS MOBILE版的版主，从事手机导航软件的开发工作，而在彼时陶老师也创办了和信公司，并亲自开发了WindowsMobile版和信客户端，相同的开发平台经历也让我们迅速的拉进了彼此的距离。

在使用TdEngine的过程中我发现了两个小问题，一是数据库用户密码明文存放，二是数据文件权限设置不合理。让我十分震惊的是，这两个问题是我下午在和陶老师聊天时提出的，当晚发布版本就把问题全部解决了。后来沟通得知这些BUG都是陶老师自己动手修改的。我意识到TdEngine的效率应该来自于创始人对于代码的执着与热爱，而不是对员工996式的工作要求。

陶老师是真的爱编程，尤其对于代码运行效率有着近乎狂热的追求，我查阅了陶老师近年来的作品，其和信客户端只有18K大小，胎心算法的实现只用了600行代码，而TDengine这样一个数据库项目竟然只需要1.5M安装包就能搞定，在手机APP都动辙上百M的今天，TDengine体量甚至显得有些异类。如果没有深厚的功底和坚定的信念是绝对无法达到如此高度的。我想陶老师应该就是传说中10倍程序员的典范吧。

10倍程序员对于他周围亲友的影响也是非常巨大的，当我打开TdEngine的官网(https://www.taosdata.com/cn/)，其简洁明快的风格，一目了然的配图，实在让我无法把这一切和一位年近半百的老派IT士人联系到一起，当然后来我和陶老师聊到这件事的时候才知道，整个网站从设计、前端、后台、浏览器适配、数据分析到搜索引擎优化，都是由陶老师的儿子，一位刚刚高中毕业的00后操刀主持的，而且整个网站从无到有只用了三周时间，除了感叹一句后生可畏，由此也可以看出来和10倍程序员并肩作战的也都是10倍程序员，所以it团队的负责人在感叹自己没有18程序员相助时也要反思一下，自己是不是一位10程序员。

TdEngine为什么会火？

传统数据库厂商的问题在于傲慢、自大，他们认为数据是零件，数据库则是各类零件的加中心，很多工序都是为数据的修改准备的，无论修改是否发生加工车间为了保证一致性，都会对流水线上的数据加上各种各样的锁。这些操作浪费了很多时间，而且几乎没有任何轻量级的框架，可供用户选择省略掉这些冗余操作。而且传统厂商为了解决数据库的性能问题不是从底层架构逻辑下手，而是不休止的在应用与数据库之间加入各种像REDIS，NGIX等等代理或者缓存层，这种方式其实是加大了各层级间的性能开销。传统厂商认为自己非常了解数据，但却忘了用户比厂商更加了解自己的数据，天下可谓苦秦久已。

而TdEngine是认为数据是信息流，它要做的非常简单，只是数据的录像机而已，信息调阅只要找到对应的录像带即可，这样的设计思路从底层逻辑上决定了td会是一款性能极高的产品。它更加贴合物联网时代的数据模型，而且代码只有10万行的量级，非常适合从从头开始学习。

所以TdEngine精确的找到了数据库市场的细分战场。他可以在相同的硬件条件下达到其它产品10倍的速度，完美解决了很多物联网，量化交易等场景的痛点。

TdEngine代码导读

当笔者打TdEngine的代码时不由眼前一亮，其代码风格及规范性绝对堪称一流，于是我打开了久违的souce insight，,再一次开始了阅读C语言代码的美妙旅程，在这里强烈推荐各位读者也来读一下，绝对堪称享受。

这里将给我启示最大的一段代码其链接在

https://github.com/taosdata/TDengine/blob/master/src/util/src/tsched.c

向大家分享一下。鉴于本文肯定会分享给陶老师，所以估计会有作者亲答的环节：-），以下代码是一个典型的consumer-producer消息传递功能的实现，也就是有多个生产者(producer)生成并不断向队列中传递消息，也有多个消费者（consumer）不断从队列中取消息，而在java等高级语言中类似的功能已经被封装好了，这其实也让程序员无法了解线程间的同步和互斥机制。在正式进入到代码之前我想请大家思考这样的一个，互斥体（ mutex）和信号量（semaphore）的使用是如何做到多线程安全的。

先来看结构体设计,具体我已经注释好了：

再来看初始化函数，这里需要特别说明的是，两个信号量的创建，其中emptySem是队列的可写状态，初始化时其值为queueSize，即初始时队列可写，可接受消息长度为队列长度，fullSem是队列的可读状态，初始化时其值为0，即初始时队列不可读。具体代码及我的注释如下：

再来看读消息的taosProcessSchedQueue函数，这个主要逻辑是

1.使用无限循环，只要队列可读即sem_wait(&pSched->fullSem)不再阻塞就继续向下处理

2.在操作msg前，加入互斥体防止msg被误用。

3.读操作完毕后修改fullSlot的值，注意这为避免fullSlot溢出，需要对于queueSize取余。同时退出互斥体。

4.对emptySem进行post操作，即把emptySem的值加1，如emptySem原值为5，读取一个消息后，emptySem的值为6，即可写状态，且能接受的消息数量为6。

具体代码及注释如下：

最后来看写消息的taosScheduleTask函数，其基本逻辑是

1.写队列前先对emptySem进行减1操作，如emptySem原值为1，那么减1后为0，也就是队列已满，必须在读取消息后，即emptySem进行post操作后，队列才能进行可写状态。

2.加入互斥体防止msg被误操作，写入完成后退出互斥体。

3.写队列完成后对fullSem进行加1操作，如fullSem原值为0，那么加1后为1，也就是队列可读，咱们上面介绍的读取taosProcessSchedQueue中
sem_wait(&pSched->fullSem)不再阻塞就继续向下。

5G之后，中国的人工智能发展趋势如何？

https://edu.csdn.net/topic/ai30?utm_source=csdn_bw

当然以上只是TdEngine优美代码的一小部分，而且笔者解读的功力也十分有限，这里再次强烈建议大家下载全部源码仔细学习，定能受益匪浅。

原文：

https://blog.csdn.net/BEYONDMA/article/details/96578186

【End】

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