通过命令在命令行执行 godoc -http=:端口号 比如godoc -http=:8080。然后在浏览器中打开 127.0.0.1:8080，你将会看到一个golang.org的本地copy版本，通过它你可以查询pkg文档等其它内容。如果你设 置了GOPATH，在pkg分类下，不但会列出标准包的文档，还会列出你本地GOPATH中所有项目的相关文档，这对于经常 被墙的用户来说是一个不错的选择。 其它命令 其它命令 客户机通过TCP/IP协议建立到服务器的TCP连接 客户端向服务器发送HTTP协议请求包，请求服务器里的资源文档 服务器向客户机发送HTTP协议应答包，如果请求的资源包含有动态语言的内容，那么服务器会调用动态语言 的解释引擎负责处理“动态内容”，并将处理得到的数据返回给客户端 客户机与服务器断开。由客户端解释HTML文档，在客户端屏幕上渲染图形结果 一个简单的HTTP事务就是这样实现的，看起来很复杂，原理其实是挺简 在此我们叫它本地DNS服务器，此服务器收到查询时，如果要查询的域名，包含在本地配置区域资源中，则返 回解析结果给客户机，完成域名解析，此解析具有权威性。 4. 如果要查询的域名，不由本地DNS服务器区域解析，但该服务器已缓存了此网址映射关系，则调用这个IP地址 映射，完成域名解析，此解析不具有权威性。 5. 如果本地DNS服务器本地区域文件与缓存解析都失效，则根据本地DNS服务器的设置（是否设置转发器）进行 查询，如果未用转发模式，本地DNS就把请求发至

如何优化？ 解决了哪些技术难题？ 主动式内存缓存 如何优化？ 极致的性能 除了网络IO，与Redis有什么区别？ 复杂的查询怎么办？ 02. 传统的Cache很难实现多维度的查询，无法具备像SQL一样的灵活的查询模式  支持多种维度的查询  提供类似SQL的查询模式  支持灵活的信息过滤条件 内存不够用怎么办？ 03. 冷热可交换、策略可定制、内存可扩展，多种冷数据淘汰组件，自由组合 04. 降低硬件成本，降低依赖，保证稳定性 同样的性能，需要更少的硬件资源，降低成本 01 核心数据在本地，依赖少，更稳定 02 • 千万级内存对象，GC严重耗时，如何解决？ • 复杂的查询场景，内存数据如何高效组织？ • 主动式内存缓存，如何保证数据实时性？ • 数据太多，内存不够用，如何进行存储扩展？ 通过本次分享，可以带来哪些收获？ 难点攻克 第二部分 使用内存缓存 制日志binlog，并生成JSON格式的消 息，作为生产者发送给Kafka、 RabbitMQ、Redis、文件或其它平台的 应用程序 数据管理 如何像SQL一样灵活？ 多维度查询 03. 业务数据的查询条件复杂，数据在内存中该如何组织 Q1：已开始的公益直播，且公开显示 直播1 Q2：2021-06-27 10:00:00之后 Q1 无数据 数据模型管理 04. 基于golang的struct

非侵入式接口 -只要某个类型实现了接口要的方法，那么我们说该类型实现了此接口。 该类型的对象可赋值给该接口 -任何 Go 语言的内置对象都可以赋值给空接口 interface{} • 接口查询 -Windows COM 思想优雅呈现 惊喜4：极度简化但完备的OOP • 废弃大量的 OOP 特性 -继承、构造/析构函数、虚函数、函数重载等 • 简化的符号访问权限控制 • 取消隐藏的 对话 Go+ 的基础设计理念 • 静态语言，且语法完全兼容 Go • 形式上比 Go 更像脚本，有更低的学习门槛（和 Python 相当） • 更简洁的数学运算上的语法支持（相比 Go） • 双引擎，既支持静态编译为可执行文件，也支持编译成字节码方 式解释执行 静态语言，且语法完全兼容 Go • 相比脚本语言，静态语言将拥有更强的生命力 • 静态语言中，Go 的语法最为精简，学习门槛也最低 更简洁的数学运算上的语法支持（相比 Go） • 当前 Go+ 已经拥有 3 个种子用户（13-14岁） • 有理数 • Map • Slice • List comprehension • For range 双引擎：既可静态编译，也可解析执行 • 既支持静态编译为可执行文件来执行，也支持编译成字节码方式 进行解释执行 • 数据科学家喜欢单步执行（为什么？这并不是因为懒） -请回忆一下所有数学软件的 UI

物理机 虚拟机 微服务治理平台 DevOps 平台 边缘监控 边缘站点管理 制品 快速分发部署 边缘⽇志 边缘计算平台 边缘数据收集 边缘算⼒调度 ⽹络⾃动容错 平台产品 核⼼引擎 容器服务 基础设施 数仓设计 数据智能平台 智能预测 智能客服 智能仓储 智能推荐 流程⾃动化 智能营销 快数据平台 Linux OS, Kernel >= 3.10 ⼀站式 定义了服务之间的依赖 - 定义了服务和中间件的依赖 云原⽣微服务治理 - 兼容 Spring Cloud & Dubbo， 应⽤⽆需改动代码即可接⼊ - 托管的微服务引擎，降低⽤户 运维压⼒ - 可选云服务作为服务引擎 系统监控 System: CPU 内存 磁盘 ⽹络 系统负 载 进程 Docker Middlewares: MySQL Redis ElasticSearch 告警项: 告警⽅式 通知⽅式 报告: 系统异常状况汇总 特点: 智能 通知分组 ⽇志分析 访问明细: 应⽤⽇志明细 Docker 报告: 应⽤⽇志搜索 错误⽇志定位 分布式⽇志查询 特点: 分布式⽀持 错误归集 浏览器洞察 访问明细: 设备 浏览器 访问路径 性能明细 (Resource Timing & Navigation Timing API) 报告:

• 竞价请求解析（JSON 或 Google Protobuf） • 根据⼲⼴广告位属性过滤活动 • 根据客户端信息过滤活动（浏览器、操作系统类型等） • 根据地区过滤活动 • 查询Cookie Mapping得到访客在DSP系统的唯⼀一ID • 根据⽤用户看过⼲⼴广告的频次过滤活动 • 根据访客的⼈人群属性过滤活动 • 根据活动的出价选择胜出的活动 • 其他更细致的过滤条件 如⼲⼴广告位有5000个，全国500个城市，时间粒度到⼩小时级别，则地区汇总表⼀一个 推⼲⼴广活动⼀一天最多就有 5000*500*24 = 6千万 记录 • 实时统计 • 实时计算、⼊入库 • 实时查询，秒级响应 曝光统计服务 专业DSP解决⽅方案 © ⼲⼴广州舜⻜飞信息科技有限公司 All Right ReservedAll Right Reserved 曝光统计服务 HTTP接⼝口， All Right ReservedAll Right Reserved • 写⼊入做⼀一些合并，减少写⼊入的SQL数量 • MySQL库只保留最近7天的数据 • MySQL使⽤用MyISAM引擎 • MySQL做分库、分表后还可以应付 • InfoBright是列存储 • InfoBright压缩率奇⾼高 • InfoBright使⽤用的是社区版 曝光统计服务 专业DSP解决⽅方案

gid=2524765&trk=myg_ugrp_ovr。 Go 编程语言的维基百科：en.wikipedia.org/wiki/Go_(programming_language) Go 语言相关资源的搜索引擎页面：gowalker.org Go 语言还有一个运行在 Google App Engine 上的 Go Tour，你也可以通过执行命令 go install go-tour.googlecode unicode : 为 unicode 型的字符串提供特殊的功能。 regexp : 正则表达式功能。 bytes : 提供对字符型分片的操作。 index/suffixarray : 子字符串快速查询。 math - math/cmath - math/big - math/rand - sort : math : 基本的数学函数。 math/cmath : 对复数的操作。 math/rand 时，最好先查找下是否有些存在的第三方的包或者项目不能使用。大多数可以通过 go install 来进行安 装。 [Go Walker][https://gowalker.org] 支持根据包名在海量数据中查询。 目前已经有许多非常好的外部库，如： MySQL(GoMySQL), PostgreSQL(go-pgsql), MongoDB (mgo, gomongo), CouchDB (couch-go)

gid=2524765&trk=myg_ugrp_ovr。 Go 编程语言的维基百科：en.wikipedia.org/wiki/Go_(programming_language)) Go 语言相关资源的搜索引擎页面：gowalker.org Go 语言还有一个运行在 Google App Engine 上的 Go Tour，你也可以通过执行命令 go install go- 时间轴： 1.1 起源与发展 unicode : 为 unicode 型的字符串提供特殊的功能。 regexp : 正则表达式功能。 bytes : 提供对字符型分片的操作。 index/suffixarray : 子字符串快速查询。 math - math/cmath - math/big - math/rand - sort : math : 基本的数学函数。 math/cmath : 对复数的操作。 项目时，最好先 查找下是否有些存在的第三方的包或者项目不能使用。大多数可以通过 go install 来进行安装。 [Go Walker][https://gowalker.org] 支持根据包名在海量数据中查询。 目前已经有许多非常好的外部库，如： MySQL(GoMySQL), PostgreSQL(go-pgsql), MongoDB (mgo, gomongo), CouchDB (couch-go)

激励层 发⾏机制 分配机制 PoW PoS DPoS 可编程货币 可编程⾦融 可编程社会 合约层 智能合约脚本 算法机制 合约执⾏引擎 哈希算法 数字签名 P2P⽹络 传播机制 验证机制 默克尔树 轮胎、悬架等 基础硬件配置 电路油路 等传导系统 引擎、动⼒系统 汽油等润滑系统 车载⾃动化功能 公路、越野等具体场景 公有链基础架构⾃下⽽上分为六层：数据层、⽹络层、共识层、激 基 础 层 数据层 区块结构 账户体系 账本数据结构 安全层 核⼼安全机制 ⾝份隐私保护 数据隐私保护 共识层 分布式⼀致性算法 典型共识算法 新型共识算法 合约层 智能合约脚本 合约执⾏引擎 分布式应⽤DApp ⽹络层 P2P⽹络 区块链⽹络模型 区块链⽹络协议 扩 展 层 扩展操作 跨链协议 链上链下计算 预⾔机 扩展组件 消息队列MQ 证书管理 测试框架 治理层 权限体系 治理模型 基 础 层 数据层 区块结构 账户体系 账本数据结构 安全层 核⼼安全机制 ⾝份隐私保护 数据隐私保护 共识层 分布式⼀致性算法 典型共识算法 新型共识算法 合约层 智能合约脚本 合约执⾏引擎 分布式应⽤DApp ⽹络层 P2P⽹络 区块链⽹络模型 区块链⽹络协议 扩 展 层 扩展操作 跨链协议 链上链下计算 预⾔机 扩展组件 消息队列MQ 证书管理 测试框架 治理层 权限体系 治理模型

效 地获取各种状态则决定了故障诊断的效率。 集群状态大致可以分为两类，主要分类依据是能否通过 kubernetes API 直接查询。 k8s 可直接查询的状态 Kubernetes 和 Chaos Mesh 组件运行的状态均可直接通过 k8s API 查询。 cluster status Components Controller Daemon Dashboard Dns Server Event k8s 不可直接查询的状态 Chaos Mesh 注入的故障给目标 Pod 带来状态不可通过 k8s API 直接查询。 cluster status Target Pods Mounts Processes ipset iptables Pid Command Fds 状态查询的障碍1 对于可通过 kubernetes API 直接查询的状态，使用过程存在的一大障碍是噪音 直接查询的状态，使用过程存在的一大障碍是噪音 过多。很多情况下 需要配合文本查询工具一起使用才能找到想要的信息。 当然，kubectl 提供了 json path 功能以对查询结果进行筛选，但它存在命令行交互不友好、复 杂、 难以阅读等问题。 上图为 kubectl 的 json path 使用样例 状态查询的障碍2 对于不可通过 kubernetes API 直接查询的状态，往往要通过创建 pod/exec 子资源，运行自定义命

之间的映射，实现高效的元素查询。具体而 言，我们向哈希表中输入一个键 key ，则可以在 ?(1) 时间内获取对应的值 value 。 如图 6‑1 所示，给定 ? 个学生，每个学生都有“姓名”和“学号”两项数据。假如我们希望实现“输入一个 学号，返回对应的姓名”的查询功能，则可以采用图 6‑1 所示的哈希表来实现。 图 6‑1 哈希表的抽象表示 除哈希表外，数组和链表也可以实现查询功能，它们的效率对比如表 6‑1 所示。 ‧ 添加元素：仅需将元素添加至数组（链表）的尾部即可，使用 ?(1) 时间。 ‧ 查询元素：由于数组（链表）是乱序的，因此需要遍历其中的所有元素，使用 ?(?) 时间。 ‧ 删除元素：需要先查询到元素，再从数组（链表）中删除，使用 ?(?) 时间。 表 6‑1 元素查询效率对比 数组 链表 哈希表 查找元素 ?(?) ?(?) ?(1) 添加元素 ?(1) ?(1) (1) ?(1) 删除元素 ?(?) ?(?) ?(1) 观察发现，在哈希表中进行增删查改的时间复杂度都是 ?(1) ，非常高效。 6.1.1 哈希表常用操作 哈希表的常见操作包括：初始化、查询操作、添加键值对和删除键值对等，示例代码如下： 第 6 章 哈希表 hello‑algo.com 114 // === File: hash_map_test.go === /* 初始化哈希表 */