2021-04-24 的 rust_meetup_chengdu
我最喜欢 Rust 嵌入式 HAL 的分享，讲的挺生动
卡琴司机分享的 https://github.com/uinb/galois Rust 撮合
我学到了 broker=券商 的术语，但我质疑了 PPT 中 orderbook 用 BTreeMap 存储 peek/poll 操作的时间复杂度不是 O(1)
BTreeMap的first_leaf_edge函数跟上述Java first_entry类似，每次迭代能前往二叉树的下一层
一次迭代能前往二叉树的下一层，假设二叉树的节点有n个，最坏情况下每层一个节点，这first_entry()就要O(n)的时间复杂度
但是BTreeMap可能用的是红黑树?B+树?，二叉树会尽量排满的，假如二叉树每层都排满，n个节点的二叉树，高度就只有logn层，所以用O(logn)就能到最底层
Aws lambda 产品就是 serverless
为了更细力度的服务器计算资源的划分
部署不用租服务器(这就是serverless的核心)，一旦用户请求来了才会 new 一个计算资源/容器/VM（lambda函数）
计算资源是按客户代码运行时才按毫秒，像数据库这种持久的就另外收费
处理请求后再毫秒级关机，qemu或docker并不能达到这种需求(毫秒级启动和关机)
要做到当用户请求客户的应用时，毫秒级别的时间就能new一个lambda函数VM去处理请求
2020 rust_conf_shenzhen 讲述了一个 target 为wasm的单个Rust函数，例如在线图片压缩