get支持多数开源社区(例如： github、googlecode、bitbucket、Launchpad) go get github.com/astaxie/beedb go get -u 参数可以自动更新包，而且当go get的时候会自动获取该包依赖的其他第三方包 通过这个命令可以获取相应的源码，对应的开源平台采用不同的源码控制工具，例如github采用git、googlecode采 用hg，所 述一个网络上的资源，而HTTP中的GET, POST, PUT, DELETE就对应着对这个资源的查，改，增，删4个操作。 我们最 常见的就是GET和POST了。GET一般用于获取/查询资源信息，而POST一般用于更新资源信息. 我们看看GET和POST的区 别 1. GET提交的数据会放在URL之后，以?分割URL和传输数据，参数之间以&相连，如 EditPosts.aspx?name=test1&id=123456 因为驱动实现了database/sql里面建议的conn pool，所以你不用再去实现缓存conn之类的，这样会容易引起问题。 Begin函数返回一个代表事务处理的Tx，通过它你可以进行查询,更新等操作，或者对事务进行回滚、递交。 driver.Stmt driver.Stmt Stmt是一种准备好的状态，和Conn相关联，而且只能应用于一个goroutine中，不能应用于多个goroutine。

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 数据一致性如何保证？ 一致性 01. 缓存如何保证更新，如何与数据库同步 同步、更新  被动方式  缓存过期  定期同步  主动方式  监听数据变化 数据加载，更新 02. 全量数据加载，增量数据监听 • 每个应用服务分别消费数据变更消息 • 一个应用服务消费数据变更，应用服务集群内广播 索引 主键 倒排 业务快速增长 存储如何无限扩展？ 存储扩展 05. 业务数据已经超过1000万，海量数据下，如何实现冷热数据的交换 冷 热 新 系 统 历 史 数 据 冷数据、数据量多 缓存成本大、命中低、收益小 热 数 据 当前系统中的热点数据 命中率高 系 统 新 增 数 据 近期新增数据，较大概率命中 存储空间 缓存性能 冷热可交换，引擎可扩展 06 式 数据存储 倒排更新过程  冷热数据交换后，DataManager中 部分数据可能交换到远端存储  本地没有数据实体，数据发生更新， 只知道变更后的新数据  根据新的数据可以构建出新的倒排关 系，旧的倒排关系应该如何正确的被 删除？ 倒排更新过程 map[id][]Bitmap slice底层有指针 存储减少40% 再次减少20% 倒排更新过程Ex DataManager

9ad0c","Code":0,"Error":"","Data":{"reply":"reply message:hi abc"}} 配置：业务逻辑的高效定制化 • Web配置管理 • 配置热更新 • 基于本地文件 • 线程安全 • 代码可维护性 • 文件读取不全问题（读写冲突） • 使用JSON格式 云原生：TARS上云实践 • K8S+TARS方案：https://github.

©2016-2021 RBFT： 5w+TPS/毫秒级 延迟⾼性能⾼鲁棒性共识算法 NoxBFT ： ⽀持1000+节点 的⼤规模⾼性能共识算法 失效恢复&动态准⼊ 新节点 全⽹共识 发起请求 验证更新 l ⾃研Recovery机制，实现动态数据失效恢复 l 基于配置交易机制⽀持节点动态增删灵活扩展 l GPU硬件加速模型，⼤幅提升共识效率 ⽹络复杂度： 从O (n2) /O (n3) O 投票 5. 完成提案 3. 表决提案 2. 审议提案 合约管理 合约部署 冻结/解冻/销毁 合约升级 CNS服务 应 ⽤ 场 景 系统管理 节点准⼊ 配置变更 权限变更 热备切换 应 ⽤ 场 景 基于Go插件的 区块链性能测试工具 25 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 25 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 25 趣链科技 版权所有 ©2016-2021

Structure」是在计算机中组织与存储数据的方式。为了提高数据存储和操作性能，数据结构 的设计原则有： ‧ 空间占用尽可能小，节省计算机内存。 ‧ 数据操作尽量快，包括数据访问、添加、删除、更新等。 1. 引言 hello‑algo.com 10 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 数据结构的设计是一个充满权衡的过程，这意味着如果获得某方面的优势，则往往需要在另一方面做出妥协。 数据结构简介 hello‑algo.com 43 「物理结构」反映了数据在计算机内存中的存储方式。从本质上看，分别是 数组的连续空间存储 和 链表的离散 空间存储。物理结构从底层上决定了数据的访问、更新、增删等操作方法，在时间效率和空间效率方面呈现出 此消彼长的特性。 Figure 3‑4. 连续空间存储与离散空间存储 所有数据结构都是基于数组、或链表、或两者组合实现的。例如栈和队列，既可以使用数组实现、也可以使用 4} 访问与更新元素。列表的底层数据结构是数组，因此可以在 ?(1) 时间内访问与更新元素，效率很高。 4. 数组与链表 hello‑algo.com 56 // === File: list_test.go === /* 访问元素 */ num := list[1] // 访问索引 1 处的元素 /* 更新元素 */ list[1] = 0 // 将索引 1 处的元素更新为 0 在

Structure」是在计算机中组织与存储数据的方式。为了提高数据存储和操作性能，数据结构 的设计原则有： ‧ 空间占用尽可能小，节省计算机内存。 ‧ 数据操作尽量快，包括数据访问、添加、删除、更新等。 1. 引言 hello‑algo.com 10 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 数据结构的设计是一个充满权衡的过程，这意味着如果获得某方面的优势，则往往需要在另一方面做出妥协。 数据结构简介 hello‑algo.com 43 「物理结构」反映了数据在计算机内存中的存储方式。从本质上看，分别是 数组的连续空间存储 和 链表的离散 空间存储。物理结构从底层上决定了数据的访问、更新、增删等操作方法，在时间效率和空间效率方面呈现出 此消彼长的特性。 Figure 3‑4. 连续空间存储与离散空间存储 所有数据结构都是基于数组、或链表、或两者组合实现的。例如栈和队列，既可以使用数组实现、也可以使用 4} 访问与更新元素。列表的底层数据结构是数组，因此可以在 ?(1) 时间内访问与更新元素，效率很高。 4. 数组与链表 hello‑algo.com 56 // === File: list_test.go === /* 访问元素 */ num := list[1] // 访问索引 1 处的元素 /* 更新元素 */ list[1] = 0 // 将索引 1 处的元素更新为 0 在

Structure」是计算机中组织和存储数据的方式。为了提高数据存储和操作性能，数据结构 的设计目标包括： ‧ 空间占用尽量减少，节省计算机内存。 ‧ 数据操作尽可能快速，涵盖数据访问、添加、删除、更新等。 1. 初识算法 hello‑algo.com 10 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便使得算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程，这意味着要在某方面取得优势，往往需要在另一方面作出妥协。例如， 运行的程序很多并且缺少大量连续的内存空间，那么所选用的数据结构必须能够存储在离散的内存空间内。 「物理结构」反映了数据在计算机内存中的存储方式，可分为数组的连续空间存储和链表的离散空间存储。物 理结构从底层决定了数据的访问、更新、增删等操作方法，同时在时间效率和空间效率方面呈现出互补的特 点。 3. 数据结构 hello‑algo.com 40 Figure 3‑3. 连续空间存储与离散空间存储 所有数据结构都是基 []int{1, 3, 2, 5, 4} 访问与更新元素。由于列表的底层数据结构是数组，因此可以在 ?(1) 时间内访问和更新元素，效率很高。 // === File: list_test.go === /* 访问元素 */ num := list[1] // 访问索引 1 处的元素 /* 更新元素 */ list[1] = 0 // 将索引 1 处的元素更新为 0 在列表中添加、插入、删除元素

structure）是计算机中组织和存储数据的方式，具有以下设计目标。 ‧ 空间占用尽量少，以节省计算机内存。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 14 ‧ 数据操作尽可能快速，涵盖数据访问、添加、删除、更新等。 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想在某方面取得提升，往往需要在另一方面作出妥协。下面举两 个例子。 ‧ 链表相较于数组，在数 for i <= n { res += i // 更新条件变量 i++ } return res } while 循环比 for 循环的自由度更高。在 while 循环中，我们可以自由地设计条件变量的初始化和更新步 骤。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 21 例如在以下代码中，条件变量 ? 每轮进行两次更新，这种情况就不太方便用 for 循环实现： // === === File: iteration.go === /* while 循环（两次更新） */ func whileLoopII(n int) int { res := 0 // 初始化条件变量 i := 1 // 循环求和 1, 4, 10, ... for i <= n { res += i // 更新条件变量 i++ i *= 2 } return res } 总的来说，for

structure」是计算机中组织和存储数据的方式，具有以下设计目标。 ‧ 空间占用尽量少，以节省计算机内存。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 14 ‧ 数据操作尽可能快速，涵盖数据访问、添加、删除、更新等。 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想在某方面取得提升，往往需要在另一方面作出妥协。下面举两 个例子。 ‧ 链表相较于数组，在数 for i <= n { res += i // 更新条件变量 i++ } return res } 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 21 while 循环比 for 循环的自由度更高。在 while 循环中，我们可以自由地设计条件变量的初始化和更新步 骤。 例如在以下代码中，条件变量 ? 每轮进行两次更新，这种情况就不太方便用 for 循环实现： // === === File: iteration.go === /* while 循环（两次更新） */ func whileLoopII(n int) int { res := 0 // 初始化条件变量 i := 1 // 循环求和 1, 4, 10, ... for i <= n { res += i // 更新条件变量 i++ i *= 2 } return res } 总的来说，for

structure」是计算机中组织和存储数据的方式，具有以下设计目标。 ‧ 空间占用尽量减少，节省计算机内存。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 13 ‧ 数据操作尽可能快速，涵盖数据访问、添加、删除、更新等。 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便使得算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想要在某方面取得提升，往往需要在另一方面作出妥协。下面举 两个例子。 ‧ 链表相较于数组 for i <= n { res += i // 更新条件变量 i++ } return res } 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 20 在 while 循环中，由于初始化和更新条件变量的步骤是独立在循环结构之外的，因此它比 for 循环的自由度 更高。 例如在以下代码中，条件变量 ? 每轮进行了两次更新，这种情况就不太方便用 for 循环实现。 // === === File: iteration.go === /* while 循环（两次更新） */ func whileLoopII(n int) int { res := 0 // 初始化条件变量 i := 1 // 循环求和 1, 4, ... for i <= n { res += i // 更新条件变量 i++ i *= 2 } return res } 总的来说，for