Context原理及其适用场景 随手记 李帅(飞雪无情) n 常见并发模式 n Context实现原理 n TLS VS Context n 典型适用场景 大纲 Channel Fan-in func fanIn(sum1, sum2 <-chan int) <-chan int { sum := make(chan int) go func() { for {sum <- <-sum1}

answer/147967674 Service Mesh 的初衷 6 • 升级成本高 • 业务解耦 • 平滑升级 • 异构语言治理 • 异构语言治理能力弱 • SDK 版本不统一 应用 SDK 服务路由 负载均衡 通信序列化协议 sidecar 应用 SDK 通信序列化协议 业务逻辑 服务路由 熔断限流 进程通信 熔断限流 负载均衡 Service Mesh 落地实践 7 基础设施 业务逻辑 RPC SDK 通信序列化协议 RPC SOFA-RPC 基础设施 新的挑战 2：异构语言接入成本高 12 MOSN NodeJS 业务逻辑 RPC SDK 通信序列化协议 RPC Cache MQ Config SOFA-RPC Redis SOFA-MQ SOFA- config 基础设施 X SDK 通信序列化协议 新的挑战 2：异构语言接入成本高 2：异构语言接入成本高 13 MOSN NodeJS 业务逻辑 X SDK 通信序列化协议 RPC Cache MQ Config python 业务逻辑 X SDK 通信序列化协议 go 业务逻辑 X SDK 通信序列化协议 C++ 业务逻辑 X SDK 通信序列化协议 SOFA- RPC Redis SOFA-MQ SOFA-config 基础设施 14 Multi-Runtime

Edge AI？ • Cloud中心化的AI计算范式不足以应对端上AI 应用对实时性、准确性和强交互性的需求 Edge: geographically distributed Cloud: Centralized Client devices Edge AI • 随着大模型的发展，AI 计算对算力需求大 幅且快速增长 AI应用到越来越多的边缘场景 分布式协同AI 概念 将人工 边侧逐步具备AI能力 分布式协同AI 核心驱动力 分布式协同AI核心驱动力 • 随着边侧算力逐步强化，边缘AI持续演变至分布式协同AI 分布式协同AI技术挑战 1. 边缘资源碎片化 2. 边缘数据孤岛 3. 边缘样本少 4. 边缘数据异构 分布式协同AI 技术挑战 边云协同AI框架 第二部分 首个分布式协同AI开源项目Sedna 基于KubeEdge提供的边云协同能力，支持现有AI类应用无缝下沉到边缘 EdgeNode 4 App Unseen Task Detect EdgeNode 3 App Unseen Task Detect ① 基于N个历史任务，完成云端知识库初 始化 ② 基于云端知识库，学习当前边侧任务 ③ 基于当前边侧任务，更新云端知识库 ④ 重复步骤2-3以处理M个未来任务 Cloud 任务模型 任务样本 1 2 3 4 N个历史任务

《比特币: 一种点对点的电子现 金系统》，标志着区块链作为一 项完整的集成创新技术正式诞生 • 比特币诞生，是世界上首个区 块链应用系统。发展至今有力 地证明了区块链技术的创新性、 颠覆性和顽强的生存能力 中本聪 比特币Bitcoin 2013 • 以太坊发布以太坊白皮书， 引入智能合约，推出首个 图灵完备的区块链平台， 进入区块链2.0时代 以太坊Ethereum 新基建 • Linux 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 6 区块链技术定义 区块链是由分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术构成的多中心 化系统 不可篡改（可信存证） ü 可对存储的文件、数据进行真实性校验 ü 可信追溯历史数据 去中心化共识（协作共享） ü 多方业务系统数据共享 ü 跨机构业务协作 核心特性 7 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 7 趣链科技 版权所有 的黏合剂，各项技 术相互促进，融合发展，共同开创更大价值空间，加快新兴技术商业落地 利用区块链的去中心化、数据 不能篡改的特性，解决制约云 计算发展的“可信、可靠、可 控”的问题。 融入大数据采集和共享中，作 为数据源接入大数据分析平台。 强化分布式数据存 储和边缘计算能力， 拓展物联安全边界 和应用范围。 为训练深度学习系统提供可信数据， 优化分析决策的准确性和可信性。

里包含了当前最全面的学习 资源。本书通过对官方的在线文档、名人博客、书籍、相关文章以及演讲的资料收集和整理，并结合我自 身在软件工程、编程语言和数据库开发的授课经验，将这些零碎的知识点组织成系统化的概念和技术分类 来进行讲解。 随着软件规模的不断扩大，诸多的学者和谷歌的开发者们在公司内部的软件开发过程中开始经历大量的挫 折，在诸多问题上都不能给出令人满意的解决方案，尤其是在使用 C++ 来开发大型的服务端软件时，情 的宗旨，就是将一切没有必要的东西都去掉，不能去掉的就无底线 地简化，同时追求最大程度的自动化。他完美地诠释了敏捷编程的 KISS 秘诀：短小精悍！ Go 语言通过改善或去除在 C、C++ 或 Java 中的一些所谓“开放”特性来让开发者们的工作更加便利。 这里只举例其中的几个，比如对于变量的默认初始化，内存分配与自动回收，以及更简洁却不失健壮的控 制结构。同时我们也会发现 Go 语言旨在减少不必要的编码工作，这使得 开发者贡献了新的核心代码。这俨然形成了世界上最大的开源 团队，并使该项目跻身 Ohloh 前 2% 的行列。大约在 2011 年 4 月 10 日，谷歌开始抽调员工进入全职 开发 Go 语言项目。开源化的语言显然能够让更多的开发者参与其中并加速它的发展速度。Andrew Gerrand 在 2010 年加入到开发团队中成为共同开发者与支持者。 在 Go 语言在 2010 年 1 月 8 日被 T

2.8 Go 解释器 第3章：编辑器、集成开发环境与其它工具 3.1 Go 开发环境的基本要求 3.2 编辑器和集成开发环境 3.3 调试器 3.4 构建并运行 Go 程序 3.5 格式化代码 3.6 生成代码文档 3.7 其它工具 3.8 Go 性能说明 3.9 与其它语言进行交互 第4章：基本结构和基本数据类型 4.1 文件名、关键字与标识符 4.2 Go 程序的基本结构和要素 11 计算函数执行时间 6.12 通过内存缓存来提升性能 第7章：数组与切片 7.1 声明和初始化 7.2 切片 7.3 For-range 结构 7.4 切片重组（reslice） 7.5 切片的复制与追加 7.6 字符串、数组和切片的应用 第8章：Map 8.1 声明、初始化和 make 8.2 测试键值对是否存在及删除元素 8.3 for-range 的配套用法 8.4 10.2 使用工厂方法创建结构体实例 10.3 使用自定义包中的结构体 10.4 带标签的结构体 10.5 匿名字段和内嵌结构体 10.6 方法 10.7 类型的 String() 方法和格式化描述符 10.8 垃圾回收和 SetFinalizer 第11章：接口（interface）与反射（reflection） 11.1 接口是什么 11.2 接口嵌套接口 11.3 类型断言：如何检测和转换接口变量的类型

Event(编程难度) • 开发效率 –语言的描述效率：代码量 –语言的简洁、易用 –库支持 后台程序开发的需求(2) • 大型程序的组织 –数据封装能力 –Namespace • 可测试能力 –单测，覆盖度测量 • 错误检查能力 –编译 –程序异常的trouble shooting 后台程序开发的需求(3) • 上线和运维 –对运行环境的依赖 –对库（动态库）的依赖 后台程序编程的难点 相差5-10倍 – 内存的处理是一个难点 – dict/map, list C vs Python (2) • 大型程序的组织 – C: 无namespace • 可测试能力 – C、python都有*Unit测试框架 • 错误检查能力 – C: 编译，core dump 调试成本 – Python: • 无编译，可用pylint做检查，易出低级错误 • 错误，exception 屏蔽底层的机制，充分利用cpu资源 –多线程模型：容易思考 • 开发效率 –描述能力和python接近 –较丰富的库（系统库，第三方库） Golang (2) • 大型程序的组织 –Package –数据访问的限制(首字母大小写的区别) • 可测试能力 –内置的单测和覆盖检查工具，易于做TDD –go test • 错误检查能力 –严格的编译阶段检查：强类型，文件包含，… –Panic，便于定位问题

持。在与读者交流期间，我 最常被问的一个问题是“如何入门算法”。逐渐地，我对这个问题产生了浓厚的兴趣。 两眼一抹黑地刷题似乎是最受欢迎的方法，简单、直接且有效。然而刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力 强的人能够顺利将地雷逐个排掉，而基础不足的人很可能被炸得满头是包，并在挫折中步步退缩。通读教材 也是一种常见做法，但对于面向求职的人来说，毕业论文、投递简历、准备笔试和面试已经消耗了大部分精 ——邓俊辉，清华大学计算机系教授 “如果我当年学数据结构与算法的时候有《Hello 算法》，学起来应该会简单 10 倍！” ——李沐，亚马逊资深首席科学家 计算机的出现给世界带来了巨大变革，它凭借高速的计算能力和出色的可编程性，成为了执行算法与处理数 据的理想媒介。无论是电子游戏的逼真画面、自动驾驶的智能决策，还是 AlphaGo 的精彩棋局、ChatGPT 的自然交互，这些应用都是算法在计算机上的精妙演绎。 愿这本书在你的脑海中轻轻响起，留下独特而深刻的旋律。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 2 0.1 关于本书 本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解，结构化地讲解数据结构与算法知识，内容清晰易懂，学习曲线平滑。 ‧ 算法源代码皆可一键运行，支持 Python、C++、Java、C#、Go、Swift、JavaScript、TypeScript、Dart、

持。在与读者交流期间，我 最常被问的一个问题是“如何入门算法”。逐渐地，我对这个问题产生了浓厚的兴趣。 两眼一抹黑地刷题似乎是最受欢迎的方法，简单、直接且有效。然而刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力 强的人能够顺利将地雷逐个排掉，而基础不足的人很可能被炸得满头是包，并在挫折中步步退缩。通读教材 也是一种常见做法，但对于面向求职的人来说，毕业论文、投递简历、准备笔试和面试已经消耗了大部分精 ——邓俊辉，清华大学计算机系教授 “如果我当年学数据结构与算法的时候有《Hello 算法》，学起来应该会简单 10 倍！” ——李沐，亚马逊资深首席科学家 计算机的出现给世界带来了巨大变革，它凭借高速的计算能力和出色的可编程性，成为了执行算法与处理数 据的理想媒介。无论是电子游戏的逼真画面、自动驾驶的智能决策，还是 AlphaGo 的精彩棋局、ChatGPT 的自然交互，这些应用都是算法在计算机上的精妙演绎。 。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 和示例问题等。 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 3 图 0‑1 本书主要内容 0.1.3 致谢 本书在开源社区众多贡献者的共同努力下不断完善。感谢每一位投入时间与精力的撰稿人，他们是（按照

10.11:3999/maxq.slide#1 2/22 内容 1. 队列 2. IPC消息队列 3. AMQP协议 4. MaxQ架构模型 5. MaxQ相关特性 6. 使用场景和案例 7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.168.10.11:3999/maxq.slide#1 3/22 1. 队列 跟消息队列相比，有哪些共性？ 7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.168.10.11:3999/maxq.slide#1 4/22 生产者消费者 通信方式 存储方式 堆积能力 消息可靠性 生产消费关系 Pull/Push 7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.168.10.11:3999/maxq.slide#1 168.10.11:3999/maxq.slide#1 8/22 4. MaxQ - AMQP实现架构 按照协议spec自动生成frame encode/decode Exchange接口化 Queue接口化——MaxQ集群 7/1/2017 基于amqp实现的golang消息队列MaxQ http://192.168.10.11:3999/maxq.slide#1 9/22 MaxQ -