AI跟人类一样，都是需要“睡觉”的
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然而代码分析往往需要耗费大量的时间和资源，当用户请求某个语法服务(如查看定义)，后端需要克隆代码，下载依赖包，解析语法，构建索引(类比一下IntelliJ Idea初始化工程的场景)，编辑器场景用户已经习惯于这样的方式，等待几分钟或许问题不大。但CR场景或者轻量级的代码浏览场景，这种方式就显得时效性比较低了，几分钟后或许用户已经完成了代码浏览，而且缺少持久化的存储会导致资源过度消耗。于是，LSIF就在这样的背景下应运而生，秉承用空间换时间的思想，提前计算好语法分析结果以特定的索引格式存储在云上，从而快速响应不同用户的多次请求。 援引官方示例来简单介绍下LSIF，如下方代码： // this is a sample classpublic class Sample {}
假定只有一种交互，当鼠标移动到Sample的类名上，就会出现“this is a sample class”的注释信息。用LSIF的图就可以如下描述。 在人工代码评审（Code Review，CR）中，对于纯文本形式的代码浏览不可避免地将耗费大量的时间，影响CR的效率。那么有没有更智能的方法？阿里云云效代码智能语法服务基于云端备份的快速代码导航服务，无须本地克隆即可在页面体验熟悉的定义引用快速查看跳转功能，可大幅提升代码评审的效率和质量。本文分享相关的技术原理与实现方法。 一 前言 代码文本不是简单的二维平面结构，看懂一段代码需要反复地通过定义与引用的跳转，才能将代码深层次的逻辑和片段影响范围理解透彻。纯文本形式的代码浏览是网页端代码评审的最大痛点之一，朱熹老先生常说“心不在此，则眼不看仔细，心眼既不专一，却只漫浪诵读，决不能记，记亦不能久也。”代码文本扁平式地漫浪诵读只能达到眼到、口到的境界，如果你是一个认真负责的代码评审者，阿里云云效代码智能语法服务一定是帮助你充分理解代码变更，超越眼口，到达“心到”境界的功能。心既到矣，眼口岂不到乎? 那么什么是代码智能语法服务呢?语法服务提供了基于云端备份的快速代码导航服务，无须本地克隆即可在页面体验熟悉的定义引用快速查看跳转功能，大幅提升代码评审的效率和质量。 二 技术基础 阿里云云效代码智能语法服务的底层技术是LSIF(Language Server Index Format)，它是一种持久化语言的索引的图存储格式，通过图的格式，表示了“代码文档”-> “语法智能结果”之间的事件关系。
在LSIF之前，LSP(Language Server Protocol)定义了编码语言与各类终端代码编辑器之前的交互协议。原先开发者需要为每一款编辑器都定义适配一种语法分析服务应用，那么M个语言要在M个代码编辑器中使用的话需要MxN个应用。而有了LSP的出现，开发者在解析代码语法时只需要遵循LSP协议格式，实现代码补全、定义展示、代码诊断等接口，就只需要开发M+N个应用。 3. 自适应hash索引 在InnoDB中默认支持的索引结构为 B+ 树，B+ 树索引可以使用到范围查找，同时是按照顺序的方式 对数据进行存储，因此很容易对数据进行排序操作，在联合索引中也可以利用部分索引键进行查询 。而对于Hash索引则只能满足 =，<>,in查询，不能使用范围查询， 而且数据的存储是没有顺序的。 MySQL 默认使用 B+ 树作为索引，因为 B+ 树有着 Hash 索引没有的优点，那么为什么还需要自 适应 Hash 索引呢? 这是因为B+树的查找次数，取决于B+树的高度，在生产环境中，B+树的高度一般为3-4层，故需要3-4 次查询。而 Hash 索引在进行数据检索的时候效率非常高，通常只需要 O(1) 的复杂度，也就是一 次就可以完成数据的检索。虽然 Hash 索引的使用场景有很多限制，但是优点也很明显。InnoDB存储 引擎会监控对表上各索引页的查询，如果观察到hash索引可以提升速度，则建立hash索引，称之为自 适应hash索引(Adaptive Hash Index，AHI)。 注意，这里的自适应指的是不需要人工来指定，系统会根据情况自动完成。
什么情况下才会使用自适应 Hash 索引呢?如果某个数据经常被访问，当满足一定条件的时候，就会 将这个数据页的地址存放到 Hash 表中。这样下次查询的时候，就可以直接找到这个页面的所在位 置。值得注意的是，hash索引只能用于= ，in的查询，对于其他的查询类型，如范围匹配等是不能使 用hash索引的。而且自适应 Hash 索引只保存热数据(经常被使用到的数据)，并非全表数据。因此 数据量并不会很大，因此自适应 Hash 也是存放到缓冲池中，这样也进一步提升了查找效率。 （编辑：新余站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
