应用”项目，斩获“科学技术奖科技进步一等奖”，这也是国内电子信 息领域的最高奖项。 该奖项由数十名院士评审，历经三轮，从三百余个申报项目中遴选 而出。由院士等组成的科技成果鉴定委员会认为：“该成果技术复杂 度高，研制难度大，创新性强，项目成果整体达到国际先进水平， 其中异质图建模与表示学习技术和超大规模图学习系统处于国际领 先水平。” 以终为始，以行为知，这一项目从图计算所面临的挑战出发，解决了大规模图数据所产生 图数据中进行知识 发现的重要需求。最终获得国内外授权发明专利 43 项， CCF -A 类论文 51 篇，获得 2 次国际竞赛冠军，参与了 2 项图计算相关标准制定。 AtlasGraph 架构及实现 图技术简介 Takeway “ 世界是复杂关系的总和”—— 一张典型的知识图谱 电话 / 同通讯录 / 绑定同账户 /... Mac 地址 /IP 地址 /wifi... 亲属 亲属 / 同事 / 一致行动 人 / 担保同地址 / 同设备登 陆 /... 已签署 / 过期签署 / 意向签署 /... 已签署 / 过期签署 / 意向签署 /... 董监高 / 就职 / 实际控制人 拥有 / 抵押 / 质 押 股权 / 资管计划 / 资金往来 / 担 保 / 借贷 / 集团 / 控股 / 上下 游 ... 父子 / 组合 / 继承 转账 / 大额转账

动作物理引擎等 静态表现力 动态表现力 渲染技术 动作物理技术 动作技术 Motion 物理技术 Physics 规则驱动 AI生成 数据驱动 AI加速 云原生架构和 AI 能力 架构特点 性能特点 功能特点 云原生架构 单机架构 动作物理分离 跨平台确定性 动作物理统一 算力动态调配 分布式计算 物理材质统一解算 算法优化 物理材质单独解算 工程优化 性能待优化 AI仿真加速 化，满足苛求性能的引擎研发需求； Rust 的零开销抽象甩掉了复杂设计的性能包袱 # 高性能 Rust 在不损耗性能的情况下，其优秀的语 法设计保证了语言的强大表达力：用更少 的代码写更多的功能 # 高表达力 # 安全 Rust 依靠 LLVM 实现了多目标平台，并可 以用语言内建的 target_feature 针对不同 的指令集进行处理 # 跨平台 Cargo 真的比 cmake 好太多了 和并发安全 语言内建的 async/await，还有优秀的 crates rayon（计算密集型并发支持）和 tokio（IO 密集型并发支持） 为什么选择 Rust Motphys 物理引擎架构 Broad Phase Narrow Phase Candidate Collision Pairs Manifold Build Collision Pairs Collision Detection

办公地点 19 1300+ 员工 提供高效，低成本的数字银行服务 关于我们： Airwallex 从设计架构到实现细节 项目介绍 分布式账务系统 Fintech 互联网 正确性 bug= 资损 bug 不可怕，快速迭代 可靠性 丢数据 = 资损 允许数据丢失 性能 超低延迟 + 高吞吐 超高吞吐 交易日志 审计，监管 调试使用 分布式账务系统 Fintech 领域中的软件与互联网软件的不同 支付处理： ● 转账 ● 冻资 / 解资 ● 账户限额 ● 批处理事务 正确性：无双花或少付 审计监管：交易日志不可篡改，交易历史可回溯 条件事务：根据一定的条件决定事务执行与否 高可用：在部分节点失效的情况下，依旧可以提供正确的 服务 超低延迟：实时交易，超低响应延迟 水平扩展性：利用分布式事务实现钱包集群的的水平扩 展，应对高达 100 万 TPS 的流量 可演化性：业务逻辑与底层 稳定的底层 API ● 灵活的顶层 API ● 树状结构 ● 聚合查询 ● 正确性：内存安全，线程安全 ● 可靠性： Raft 共识算法 raft-rs ● 高性能：关键路径无锁单线程 顶层架构 ● Gateway 路由层 ○ 业务 API 到底层 API 的翻 译 ○ 产生转账计划 ● Marker 事务层 ○ 使用业务 id 进行路由 ○ 执行转账计划 ○ 分发账户变动请求

是一个常用的版本控制系统（version control system，VCS）。可以通过 --vcs 参数使 cargo new 切换到其它版本控制系统（VCS），或者不使用 VCS。运行 cargo new --help 查看可用的选项。 请自行选用文本编辑器打开 Cargo.toml 文件。它应该看起来与示例 1-2 中代码类似： 文件名：Cargo.toml [package] name = "hello_cargo" 或是任何 0.9.x 系列的版本， 必须像这样更新 Cargo.toml 文件： [dependencies] rand = "0.9.0" 下一次运行 cargo build 时，Cargo 会更新可用 crate 的 registry，并根据你指定的新版本重 新评估 rand 的要求。 第十四章会讲到 Cargo 及其生态系统 的更多内容，不过目前你只需要了解这么多。通过 Cargo 复用库文件非常容易，因此 i8 u8 43/562Rust 程序设计语言 简体中文版 16-bit i16 u16 32-bit i32 u32 64-bit i64 u64 128-bit i128 u128 架构相关 isize usize 每一个变体都可以是有符号或无符号的，并有一个明确的大小。有符号 和 无符号 代表数字能 否为负值，换句话说，这个数字是否有可能是负数（有符号数），或者永远为正而不需要符号

control system，VCS）。可以通过 --vcs 参数使 cargo new 切换到其它版本控制系统（VCS），或者不使用 VCS。运行 cargo new --help 参看可用的选项。 请自行选用文本编辑器打开 Cargo.toml 文件。它应该看起来如示例 1-2 所示： 19/600 Rust 程序设计语言 简体中文版 文件名：Cargo.toml [package] 本，必须像这样更新 Cargo.toml 文件： [dependencies] rand = "0.9.0" 下一次运行 cargo build 时，Cargo 会从 registry 更新可用的 crate，并根据你指定的新版本 重新计算。 第十四章会讲到 Cargo 及其生态系统 的更多内容，不过目前你只需要了解这么多。通过 Cargo 复用库文件非常容易，因此 Rustacean 到 2ⁿ - 1 的数字，所以 u8 可以储存从 0 到 2⁸ - 1 的数字，也就是从 0 到 255。 另外，isize 和 usize 类型依赖运行程序的计算机架构：64 位架构上它们是 64 位的，32 位 架构上它们是 32 位的。 可以使用表格 3-2 中的任何一种形式编写数字字面值。请注意可以是多种数字类型的数字字面 值允许使用类型后缀，例如 57u8 来指定类型，同时也允许使用

OpenTSDB 协议  内存时序数据库  存储计算分离架构  分级存储  永久代  CeresDB 开源 2022.6 2023.3  开源版本 CeresDB 开始研 发 2023.6  1.2.2 版本发布  优化了写入性能  优化了分布式方案 CeresDB – 目标 解决时间线高基数问题 • 能高效处理好 APM 型时序数据 • 同时能高效处理好高基数时间线场景 同时能高效处理好高基数时间线场景 提供原生分布式方案 • 大规模部署 • 提供高可用、高可靠的服务 • 支持水平扩容 • 支持高效的分布式查询 - Tokio Preemption - Future Cancellation Rust 生产实践 生产实践 – Tokio 为什么使用 Tokio ？ 1. 业界使用最广泛，测试齐全。 2. Tokio 支持 async/await blocking mutex 比较好。 生产实践 – Mixed workload Write Read Compact Runtimes 问题： CeresDB 监控写 OSS 耗时高， OSS 监控看耗时低。 生产实践 – Mixed workload runtime.spawn(task0) runtime.spawn(task1) runtime.spawn(task2)

的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 能夠反映真實情況，但也存在較大的侷限性。 一方面，難以排除測試環境的干擾因素。硬體配置會影響演算法的效能表現。比如一個演算法的並行度較高， 那麼它就更適合在多核 CPU 上執行，一個演算法的記憶體操作密集，那麼它在高效能記憶體上的表現就會 更好。也就是說，演算法在不同的機器上的測試結果可能是不一致的。這意味著我們需要在各種機器上進行 複雜度分析為我們提供了一把評估演算法效率的“標尺”，使我們可以衡量執行某個演算法所需的時間和空 間資源，對比不同演算法之間的效率。 複雜度是個數學概念，對於初學者可能比較抽象，學習難度相對較高。從這個角度看，複雜度分析可能不太 適合作為最先介紹的內容。然而，當我們討論某個資料結構或演算法的特點時，難以避免要分析其執行速度 和空間使用情況。 綜上所述，建議你在深入學習資料結構與演算法之 所不同。 表 2‑1 迭代與遞迴特點對比 第 2 章 複雜度分析 www.hello‑algo.com 27 迭代 遞迴 實現方 式 迴圈結構 函式呼叫自身 時間效 率 效率通常較高，無函式呼叫開銷 每次函式呼叫都會產生開銷 記憶體 使用 通常使用固定大小的記憶體空間 累積函式呼叫可能使用大量的堆疊幀空間 適用問 題 適用於簡單迴圈任務，程式碼直觀、可讀 性好 適

“计算操作运行时间统计”简化为“计算操作数量统计”，这样一来估算难度就大大降低了。 ‧ 时间复杂度也存在一定的局限性。例如，尽管算法 A 和 C 的时间复杂度相同，但实际运行时间差别很 大。同样，尽管算法 B 的时间复杂度比 C 高，但在输入数据大小 ? 较小时，算法 B 明显优于算法 C 。在 这些情况下，我们很难仅凭时间复杂度判断算法效率的高低。当然，尽管存在上述问题，复杂度分析仍 然是评判算法效率最有效且常用的方法。 (?2) ?3 + 10000?2 ?(?3) 2? + 10000?10000 ?(2?) 2.3.4 常见类型 设输入数据大小为 ? ，常见的时间复杂度类型如图 2‑9 所示（按照从低到高的顺序排列）。 ?(1) < ?(log ?) < ?(?) < ?(? log ?) < ?(?2) < ?(2?) < ?(?!) 常数阶 < 对数阶 < 线性阶 < 线性对数阶 < 平方阶 < recur() 在运行过程中会同时存在 ? 个未返回的 recur() ，从而占用 ?(?) 的栈帧空间。 2.4.3 常见类型 设输入数据大小为 ? ，图 2‑16 展示了常见的空间复杂度类型（从低到高排列）。 ?(1) < ?(log ?) < ?(?) < ?(?2) < ?(2?) 常数阶 < 对数阶 < 线性阶 < 平方阶 < 指数阶 图 2‑16 常见的空间复杂度类型 1. 常数阶

“计算操作运行时间统计”简化为“计算操作数量统计”，这样一来估算难度就大大降低了。 ‧ 时间复杂度也存在一定的局限性。例如，尽管算法 A 和 C 的时间复杂度相同，但实际运行时间差别很 大。同样，尽管算法 B 的时间复杂度比 C 高，但在输入数据大小 ? 较小时，算法 B 明显优于算法 C 。在 这些情况下，我们很难仅凭时间复杂度判断算法效率的高低。当然，尽管存在上述问题，复杂度分析仍 然是评判算法效率最有效且常用的方法。 (?2) ?3 + 10000?2 ?(?3) 2? + 10000?10000 ?(2?) 2.3.4 常见类型 设输入数据大小为 ? ，常见的时间复杂度类型如图 2‑9 所示（按照从低到高的顺序排列）。 ?(1) < ?(log ?) < ?(?) < ?(? log ?) < ?(?2) < ?(2?) < ?(?!) 常数阶 < 对数阶 < 线性阶 < 线性对数阶 < 平方阶 < recur() 在运行过程中会同时存在 ? 个未返回的 recur() ，从而占用 ?(?) 的栈帧空间。 2.4.3 常见类型 设输入数据大小为 ? ，图 2‑16 展示了常见的空间复杂度类型（从低到高排列）。 ?(1) < ?(log ?) < ?(?) < ?(?2) < ?(2?) 常数阶 < 对数阶 < 线性阶 < 平方阶 < 指数阶 图 2‑16 常见的空间复杂度类型 1. 常数阶

“计算操作运行时间统计”简化为“计算操作数量统计”，这样一来估算难度就大大降低了。 ‧ 时间复杂度也存在一定的局限性。例如，尽管算法 A 和 C 的时间复杂度相同，但实际运行时间差别很 大。同样，尽管算法 B 的时间复杂度比 C 高，但在输入数据大小 ? 较小时，算法 B 明显优于算法 C 。对 于此类情况，我们时常难以仅凭时间复杂度判断算法效率的高低。当然，尽管存在上述问题，复杂度分 析仍然是评判算法效率最有效且常用的方法。 (?2) ?3 + 10000?2 ?(?3) 2? + 10000?10000 ?(2?) 2.3.4 常见类型 设输入数据大小为 ? ，常见的时间复杂度类型如图 2‑9 所示（按照从低到高的顺序排列）。 ?(1) < ?(log ?) < ?(?) < ?(? log ?) < ?(?2) < ?(2?) < ?(?!) 常数阶 < 对数阶 < 线性阶 < 线性对数阶 < 平方阶 < recur() 在运行过程中会同时存在 ? 个未返回的 recur() ，从而占用 ?(?) 的栈帧空间。 2.4.3 常见类型 设输入数据大小为 ? ，图 2‑16 展示了常见的空间复杂度类型（从低到高排列）。 ?(1) < ?(log ?) < ?(?) < ?(?2) < ?(2?) 常数阶 < 对数阶 < 线性阶 < 平方阶 < 指数阶 图 2‑16 常见的空间复杂度类型 1. 常数阶