可视化学习 Go 并发编程 2017.8.5 黄庆兵 - 网易 bingohuang.com 并发 简单来说，并发是一种构造程序的方式 Concurrency is not Parallelism Slide (http://talks.golang.org/2012/waza.slide) 1. 并发很强大 2. 并发帮助实现并行，使并行(扩展等)变得容易 3. 并发不是并行 并发不是并行，并发重点是架构，并行重点是执行，两者不同，但相关。 04:22 / 31:21 可视化 并发(Concurrency) & 并行(Parallelism) 一图胜千言！ 并行(PARALLELISM) 这是并行 (/2017/go-concurrency-visualize/parallelism.html) 并发(CONCURRENCY) 这是并发 (/2017/go-concu 让并发编程变的简单起来 但是问题来了 我们怎样去讲解 Go 的并发？ 我们怎样思考 Go 的并发过程？ 最终，我们怎样更好的实践 Go 并发编程？ 祭出法宝 - GoTrace 一种将 Go 并发过程可视化的开源 (https://github.com/divan/gotrace) 工具 出自 divan (https://github.com/divan) 大神，主要包含两个程序： gotrace(go)：分析

引⾔言 02 可视化的认识遗留留系统 03 可视化的划分遗留留系统 04 可视化的拆解遗留留系统 引⾔言 遗留留系统、微服务架构 任何⼈人类的设计都会腐化 软件当然也不不例例外 拆成微服务 微服务架构的九⼤大特征 •通过服务进⾏行行组件化 •围绕业务能⼒力力组织 •做产品⽽而不不是做项⽬目 •智能端点与傻⽠瓜管道 •去中⼼心化地治理理技术 •去中⼼心化地管理理数据 •基础设施⾃自动化 •容错设计 •演进式设计 可视化能帮我们什什么 掌握系统业务 明确系统边界 ⼩小步改造系统 可视化的认识遗留留系统 C4模型、⽤用户画像、⽤用户旅程 C4模型系统架构可视化 国家级 省级 道路路级 市级 C4模型系统架构可视化 系统上 下⽂文图 容器器图 代码图 组件图 已可视化 ⽤用户画像和旅程系统功能⽤用户可视化 ⽤用户画像 ⽤用户旅程 已可视化 突出⽤用户信息，诉求和价值体现 突出⽤用户信息，诉求和价值体现 还原业务场景 可视化的划分遗留留系统 领域驱动设计、事件⻛风暴暴⼯工作坊、服务画布 好的设计 低耦合 如果做到了了服务之间的松耦 合，那么修改⼀一个服务就不不 需要修改另⼀一个服务。⼀一个 松耦合的服务应该尽可能少 地知道与之协作的那些服务 的信息。 ⾼高内聚 就是把相关的⾏行行为聚 集在⼀一起，把不不相关 的⾏行行为放在别处。如 果你要修改某个服务 的⾏行行为，最好只在⼀一

从稀疏数据结构到量化数据类型 by 彭于斌（ @archibate ） 往期录播： https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.com/parallel101/course 本课涵盖：稀疏矩阵、 unordered_map 、空间稀 疏网格、位运算、浮点的二进制格式、内存带宽优 化 面向人群：图形学、 形怪状也不会浪费内存。 这些被写入的部分被称为激活元素 (active element) ，反之则是未激活 (inactive) 。 这就是稀疏的好处，按需分配，自动扩容。 分块则是利用了我们存储的数据常常有着空间局域性的特点，减轻哈希表的压 力，同时在每个块内部也可以快乐地 SIMD 矢量化， CPU 自动预取之类的。 第 2 章：位运算 稀疏的好处：坐标可以是负数 这样即使坐标为负数，或 是负数，则得到的模也是负数。 Python 的 % 就没问题 • 7 % 4 = 3 • -7 % 4 = 1 • Python 的模运算 a % b 的值始终是 [0, b) 区间内的正数，非常方便。 对稀疏数据结构造成的问题 • 如果这里的 x 是负数，则 x % B 也是负数，会造成对 m_block 的越界访问。 • 因此 % 会返回负数对 CFD 用户来说是个很大的坑点，很多人想当然地用 % 做循环边界，

基于Go的⼤大数据平台 七⽜牛云—党合萱 什什么是Pandora 简单 · 可信赖 Pandora架构图 Export Service API / Portal / 消息 消息 计算 计算 消息 导出任务 导出任务 导出任务 导出任务 导出任务 计算 消息 对象存储服务 HTTP MongoDB 时序数据库 ⽇日志检索服务 XSpark Report Studio 简单 · 可信赖 内容提要 • 系统设计分析与架构 • 多种上下游适配 • ⾼高吞吐/低延迟问题探究 • ⾼高可⽤用与⽔水平扩展 • ⾃自动化运维 • Go的应⽤用 简单 · 可信赖 系统设计分析与架构 构建系统的挑战 export service系统全貌 简单 · 可信赖 数据预取 • export server在向下游推数据的时候预先从上游拉数据回来，保证⽹网络最⼤大的利利⽤用率，同时也减⼩小了了等待时间，提升导出效率。 • 预取时如果⽆无数据可取，则休眠1s再取数据，既然没有数据则休眠时间加倍……⼀一直到32s为⽌止，过程中如果取到数据，则休眠时间重置为 1s，有效减少对底层存储的请求数量量。 简单 · 可信赖 数据推送协议优化 • 优化export

Go在数据库中间件的应用 基础架构组/刘延允 liuyun827@foxmail.com 2017年9月 1 关于我 • 刘延允——酷狗音乐，基础架构组 • 数据库变更通知服务 • 酷狗消息队列 • 酷狗数据库中间件 • 主要工作：分布式存储、高可用、数据库 • 两年通信设备开发经验，四年互联网 • 五年C/C++使用经验，一年Golang 2 CONTENTS • 程序开发的需求 • 强大的标准库、丰富的第三方库、go test、pprof • 自动内存管理；内存泄漏与野指针是C/C++语言开发者的噩梦 • Go routine + channel；简单的并发与简易的数据同步 5 系统整体方案 mysql-group proxy proxy mysqld(M) mysqld(S) mysqld(S) mysql-group mysql-group mysql-group 主备自动切换(主-主模式)。 • 分表设计——按照Hash分表 • 分表设计——按照范围分表(年、月、日、整形) • 数据库表在多个mysql实例间平滑扩容 • 大表拆分为多个子表情况下的平滑扩容 7 系统整体方案 • 现存问题 • 数据库访问基本采用直连方式 • 无法满足数据访问平台化要求 • 配置管理方式落后，运维压力大 • 为什么采用Go来实现 • go诸多优点，可用性高 •

如何消除程序中的数据竞争 周光远 华为 从一些问题说起 1 2 3 什么是数据竞争 Go语言中的数据竞争（data race）： data race occurs when two goroutines access the same variable concurrently and at least one of the accesses is a write. 数据竞争（data 且至少其中一次访问是写操作。 data Thread1 Thread2 data goroutine1 goroutine2 从微观看数据竞争 时间上：多个并发的读写操作被观察到的顺序无法预知。 空间上：并发读写时观察到非预期的数据。 a:1 b:2 a:2 b:1 a:1 b:2 a:2 b:1 a:1 b:1 a:2 b:2 Thread 1 Thread 2 接收完成（同一个数据）; • 对于无缓冲channel：开始接收 → 发送完成（同一个数据）; 开始发送 接收完成 其他的对于init函数，锁，协程，原子操作，sync包里的功能，还有许多保证，更详细可以看： https://golang.org/ref/mem https://go101.org/article/memory-model.html 消除数据竞争的原理 消除数据竞争，实质就

GPT 与数据库的生态整合 王琦智 PingCAP TiDB 开发者生态高级工程师 目 录 自然语言到 SQL 01 自然语言到图表 02 GPTs 调用数据库 API 03 总结 04 自然语言到SQL OSS Insight 自然语言到图表 Thoughts to insights made easy(with AI) GPTs 调用数据库 API Thank You

每秒百万数据点 Go 应用监控系统演进 张平 AfterShip 高级 SRE 关于 AfterShip 拥抱云原生和开源系统 目 录 监控架构概览 01 如何监控 Go 应用？ 02 Metrics 系统架构演进 03 Why VictoriaMetrics so good？ 04 总结与展望 05 监控架构概览 第一部分 监控系统架构概览 -- 数据源 监控系统架构概览 2K+ 40K 1Mil+ 2020 年指标数据 业务指标数量 每秒写入数据点 Active Time Series 2018-2020 年架构 2020 年底面临的问题 ● 无法查询超过 30 天的数据 ● 查询慢，平均时间超过 2 分钟 ● 跨集群指标无法聚合 ● Prometheus 集群经常崩溃 ● 维护时 Prometheus 会丢数据 ● 成本高，需要大容量 SSD 磁盘 S3 2022 年中指标数据 14K+ 0.6Mil 30Mil+ 业务指标数量 每秒写入数据点 Active Time Series Thanos 架构优化 Querier Query-Frontend Store Gateway S3 Store Gateway Store Gateway Redis 2022 年底面临的问题 ● 超 100+ 倍数据点增长导致查询缓慢 ●

⾼高可⽤用分布式流数据存储设计 李玥 京东集团 技术架构部 架构师 ⾃自我介绍 ⾃自我介绍 李李玥 京东集团 技术架构部 架构师 负责主导设计新⼀一代京东消息中间件系统，专注于流数据的⼀一致性分发和可靠存储、分布式实时计算和⾼高可⽤用分 布式系统架构等技术领域。 从事互联⽹网研发、架构10余年年，曾在浪潮集团、当当⽹网等公司从事架构相关⼯工作。2017年年加⼊入京东，期间提升京 如何定位？如何融入生态系统？ How 如何实现？如何优化？ WHY 为什什么需要流数据存储？ 单体应⽤用 烟筒式 SOA 微服务 那些年年的服务 MySQL ES HDFS KV HBase Hive 这些年年的数据 Services Data MySQL ES HDFS KV HBase Hive 统⼀一的流数据存储平台 我们的愿景 Services Streaming Storage PLRU淘汰策略略 ⾼高并发 ≠ ⾼高性能 减少等待 异步: Future, Callback, React框架 流程拆分 减少锁：CAS原语 减少锁等待: 读写锁, 细粒度锁 写⼊入数据流程 IOThreads 接收请求 Requests Queue WriteThread 处理理 FlushThread 刷盘 ReplicationThread 发送复制请求 IOThreads

第三届中国Rust开发者大会 CnosDB时序数据库的Rust实践 Yongtao Liu CnosDB 研发工程师 Rust China Conf 2023 CnosDB 是一款基于 Rust 开发的 开源的分布式时序数据库 1. CnosDB 架构与选型 2. 为何从 Go 切换到 Rust 3. 使用 Rust 经验分享 4. 反哺社区 Optimizer Pluggable Scheduler Logical transform Physical transform 1.4基于DataFusion的高性能查询引擎 • 扩展数据源 • 扩展 SQL 语句 • 扩展流处理引擎 • 扩展优化规则 • 扩展时序函数 1.5 分布式 1. Shared nothing 2. Leaderless NRW vnode vnode vnode vnode vnode vnode... ...... ...... Time Line Meta集群：schema，tenant信息，分片信息 数据节点：存储 vnode数据 Raft write point replica set ...... bucket bucket replica set 2. 为何从 Go