?⟩） Huawei Confidential 5 量子计算的基本原理：纠缠 Particle 1 Particle 2 1 2 （ ↓1 ↓2 + | ↑1⟩| ↑2⟩） 量子计算的并行性 Equals to classical computer operate 2Ntimes Exp: Decry a 400bits integer that used for RSA password，it 表明未来算力依赖 于量子领域的探索 摩尔定律： 集成电路上的晶体管数目 每隔18个月翻倍，性能也会 翻倍 一般业界认为量子 计算的应用如下： • 量子化学模拟 • 量子材料模拟 • 量子优化问题 • 量子机器学习 • 量子密码系统 • 量子精密测量 • 量子启发算法 量子计算优势 量子计算优势 Chemistry Simulation Material Design Web 2018年华为全联结大会首次发布 华为HiQ 2.0重点布局量子化学+量子调控：助力“专用”量子计算机研发 专用 vs 通用 “专用”量子计算机 “通用”量子计算机 主要应用 量子系统仿真 量子化学 组合优化 机器学习 大数分解 数据库搜 索 量子动力学 量子人工智 能 影响领域 学术界 制药、能源、材料、物流、网络等 电信、网络安全、大数据、金融、医药等 核心算法 Analog Sim VQE

Broadcast PushTask API JCache JMQ DB 极光推送后台系统架构 02 01 06 03 07 05 04 08 模块化 异步化 并行化 缓存化 程序及系统优化 基础组件服务化 链接管理 系统安全 09 新技术的应用——K8S部署业务 模块化 • 模块业务逻辑All In导致相互影响，更新升级难度大 • 功能按照业务拆分解耦 • IDC数据同步 • 异步RPC • ICE - 负载均衡，AMI，AMD，多线程 极光推送后台系统架构 02 并行化 • 横向扩展处理能力 • 数据分片存储 • 多节点+分片+多副本架构 • 数据读写动态路由 • 请求并行处理 • 模块级别并行 • 代码级别并行 极光推送后台系统架构 03 MQ Segment OnlineMsg OnlineMsg OnlineMsg 热点数据全部缓存 • 加快数据访问，减少请求处理时间 • 多级缓存 • 本地缓存 • Redis, Couchbase, LevelDB(PIKA), 定制化 极光推送后台系统架构 04 程序及系统优化 • 内存 • 静态分配 • 内存池 • 内存对齐 • CPU Affinity • 网卡多队列 • 用户态协议栈（DPDK） 极光推送后台系统架构 05 基础组件服务化 • 业务方透明

网易容器平台优势 集群规模大：30000+节点 生产检验时间长：国内首个K8S公有云容器平台稳定运行1000+天 全球首批通过K8S一致性认证 基于OVS的网络性能优化 基于Ceph的存储性能优化 多集群统一管理 www.163yun.com 某物流企业 www.163yun.com 线上 系统A API网关 (流量接入层) 路由 路由 插件 分流 事务消息——中间件 TMC 网易分布式事务的实现机制 www.163yun.com  事务发起者、事务参与方  分支事务用事务id做幂等  生成对应分支事务记录  并行调用  定时任务兜底 红色为异常流程 Q：回滚的时候，如果分支事务记录不存在，该 怎么返回？ option1：返回成功 option2：返回失败 option3：引入超时判断机制

组织架构 核心数据模型 配送服务 配送运力 ⋯ 订单中心 （送什么） 品类 重量 支付状态 运单中心 （配送任务） 运单归属 配送状态 调度中心 （工程框架） 需求池 运力池 并行计算 策略平台 （算法策略） 算法框架 分析平台 经营规划 （目标） 盈亏 绩效 奖惩 业务管理 （过程） 运营工具 任务系统 骑手运营 （人） 任务 活动 等级 静态评估 工具辅助评估 场景压测 全链路压测 垂直拆分 水平拆分 自动归档 冗余备份 容量评估由人到系统 容量提升分阶段实施 快速起量，系统质量、研发效率问题凸显 规模化阶段：并行计算能力 计算能力是智能调度的关键！ • 外卖场景下的配送计算能力要求 快速起量，系统质量、研发效率问题凸显 规模化阶段：提升各类运营系统迭代效率 元数据 管理 表单 管理 样式 管理

DDD落地与研发融合 架构演进驱动产品与研发 • 降低了整体业务的耦合，各业务独立演化； • 简化了集成关系，降低了集成成本，实现各业务的独立发布； • 驱动组织按领域边界拆分了7~9个特性团队，实现并行研发； 限界上下文的拆分 + 领域模型+ 接口设计/测试 • 支撑产品转型，快速实现业务服务化； • 提升业务逻辑的可复用性，新业务快速扩展 • 人工智能技术低成本快速应用； 架构分层，隔离UI/业务/技术

Quartz Linux系统级的定时任务执行器 缺乏分布式运算和集中管理功能 无法做到高可用 TBSchedule Elatic-Job Java事实任务标准 关注点在定时任务而非数据， 缺少分布式并行调度的功能 阿里早期开源的分布式任务调度系 统，代码略陈旧 作业类型较单一，只能是获取/处理 数据一种模式 当当开源的分布式任务调度系统 代码较新，使用Quartz进行调度。提供 高可用和分布式功能

为每个开发人员或测试人员提供一个单独（schema/catalog）的测试数据库。 2.预置数据独立管理，并通过测试框架提供预置数据前置导入及后置清除能力。 逻辑上支持“租户”隔离模式的分布式服务一般对多团队并行开发/调测的支持较好，分布式环境下，一般不会成为工程效率提升 的瓶颈。针对这类服务，不用急于构建其Mock服务，可以根据其特性，寻找成本较低的实现途径。 分布式文件/对象存储 Tom/assets/product/…

非核心业务 老版本兼容服务、运营活动、配置、管 理平台、官网、论坛等 N/A 本地模式 （单点读写） 设计思路 核心业务异地多活 精准流量调度 数据同步 多元化 最终一致性 依赖关系优化 配套系统支撑 主 从 多 主 汇 聚 混 合 场景区分 封装屏蔽细节 容量合理规划 当前总体架构 合肥 北京 广州 HTTPDNS 智能DNS GSLB GSLB Servers 消息管理（预写、删除等） 重试、查询、监控接口 sdk CRSync CRSync sdk sdk Processor 是否执行结束 获取监控接口 通知运营 或者技术， 人工介入 依赖关系优化 不跨机房 弱依赖 少依赖 主从模式 主从模式 主机房 从机房 MQ Service Cache Processor DB CRSync 管理平台 MQ Cache Processor 可用性 机房内故障 机房入口网 络故障 DNS问题 自动流量切换，业务 几乎没影响 10分钟迁移95%流量， 总体可控 几乎无劫持，延迟降低 20%，解析失败率率下 降15% 响应时间 优化前 优化后 系统扩容 北京IDC 合肥IDC 广州IDC 系统能够任意水平扩容 大纲 • 产品发展中遇到的问题 • 异地多活存在哪些技术挑战 • 讯飞输入法解决方案 • 应用实践以及经验教训

byte, byte[] • short, short[] • int, int[] • obj pool 报价引擎 — 性能优化 • 异步、并⾏行行、⽆无锁化 • 剪枝 • 空间换时间 • 缩短对象驻留留内存时间，减少gc次数，优化单机吞吐 • 数据交换采⽤用protobuf + gzip处理理 • jit、预热 回顾 • ⽔水平分层，纵向分渠道，良好的扩展性 闭环系统 • 索引库数据同步 • 本地缓存的设计，更更新策略略 • 缩减对象内存 • ⼀一致性哈希负载均衡 ⼼心得 • 不不同的业务场景，不不同的特征 • 结合特征去进⾏行行设计和优化 • 通⽤用!=最优 • 量量体裁⾐衣 待解问题 • 开舱发现 • 国际运价计算 • …

互联网金融系统架构演变 演讲者／张现双� 自我介绍 张现双，宜人贷研发架构师，移动后台负责人，负责 移动后台的技术研发和系统架构设计，并随着业务增长持续 不断的进行性能优化和系统架构升级。 从事过研发、运维、dba等工作，在应对互联网系统流 量、并发、安全、一致性问题等方面有一些经验。 翻译出版专著:《可伸缩架构：面向增长应用的高可用》 大纲� after C 接入层/GW 服务A 服务B 移动服务C 接入层/GW 服务A 2 1 移动服务C 接入层 服务A 1 2 措施:优化链路[合并.重组.丢弃] before� after 收益： 优化组合流程8条，效率提升 单点得到弱化 丢弃僵尸接口36个(版本覆盖率) 挑战： 接口管理带来挑战 链路追踪趋于复杂