上篇介绍了Trino的启动流程，这篇我们来学习下查询提交的流程。

本篇文章开始，我们将进行Trino的源码分析，一切还是从启动开始看起。

上一篇文章了解了 Trino 的基础 Airlift 框架。本篇将深入 Airlift 源码进行学习，Airlift中的服务都通过guice注入。

Airlift是Trino的系统基础，是一个用Java构建REST服务的轻量级框架。Airlift并不是像Spring一样的重量级框架，相反，它像是由一组开源工具组成的工具包，将来自 Java 生态系统的稳定、成熟的库汇集到一个简单、轻量级的包中，让您专注于完成工作，并包括对配置、指标、日志记录、依赖注入等的内置支持，使开发者能够在最短的时间内交付生产质量的 Web 服务。

Airlift包含以下标准开源库:

执行下面这段代码，你会发现排序的数组总是比未排序的数组计算快。

本文是CPU 流水线的简介。

Apache Kafka 是一个开源的事件流平台，用户可以在其中创建 Kafka 主题作为数据传输单元，然后与生产者和消费者一起发布或订阅该主题。虽然大多数 Kafka 主题都在积极使用，但由于业务需求发生变化或主题本身是短暂的，因此不再需要一些主题。Kafka 本身没有自动检测未使用主题并删除它们的机制。这通常不是一个大问题，因为 Kafka 集群可以容纳相当多的主题，数百到数千个。但是，如果主题数量持续增长，最终会遇到一些瓶颈，并对整个 Kafka 集群产生破坏性影响。TopicGC服务的诞生就是为了解决这个确切的问题。事实证明，它通过删除~20%的主题来减轻Kafka的压力，并将Kafka的生产和消费性能提高了至少30%。

本文简单介绍了SIMD技术和SIMD在Java中的应用。SIMD(Single Instruction Multiple Data)即单指令流多数据流，是一种采用一个控制器来控制多个处理器，同时对一组数据（又称“数据向量”）中的每一个分别执行相同的操作从而实现空间上的并行性的技术。简单来说就是一个指令能够同时处理多个数据。

在前面我们简单介绍过分布式锁，本篇文章会介绍如果基于数据库(Mysql)实现分布式锁。基于Mysql实现锁的一般场景是对性能要求不高，且不希望因为分布式锁而引入新的组件的。

Trino 是一种旨在使用分布式查询高效查询大量数据的工具。通常用在数据仓储、数据分析、海量数据聚合和报表生成等任务上，这些任务通常被归类为联机分析处理(online analytical processing，OLAP)。