函数计算在双11小程序场景中的应用 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT自我介绍 •吴天龙（花名: 木吴） •阿里云函数计算技术专家 •2013 年加入阿里云，参与分布式数据库， 对象存储等产品的开发。现任阿里云函数 计算架构师，聚焦于 Serverless 产品功 能和大规模资源伸缩调度、性能优化等系 统核心能力的研发。❖ 函数计算介绍 ❖ 双11小程序场景介绍 ❖ 技术挑战 ❖ Demo 目录函数计算-介绍 • 通用Serverless计算平 台 • 与云端事件源无缝集成 • 弹性伸缩，按量付费函数计算-介绍双11小程序场景介绍小程序场景的挑战 n 安全隔离 n 开发效率 n 大量的小程序是不活跃的 n 活动高峰期流量激增函数计算-冷启动优化 Download & Extract Code User Code Init Logic Execution

Rust 程序设计语言 简体中文版Rust 程序设计语言 简体中文版 目录 Rust 程序设计语言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 5.2. 结构体示例程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207 2/562Rust 程序设计语言 简体中文版 11. 编写自动化测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

系统表 TiDB 数据目录 TiDB 服务器日志文件 TiDB 服务 - 25 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 TiDB 进程启动参数 启动 TiDB 进程时，可以指定一些程序启动参数。 TiDB 接受许多的启动参数，执行这个命令可以得到一个简要的说明： 1. ./tidb-server --help 获取版本信息可以使用下面命令： 1. ./tidb-server -V API。 通过 PREPARE ， EXECUTE 以及 DEALLOCATE PREPARE 这三个语句也可以实现 Prepared 语句，这种方式不如 第一种方式效率高，但是不需要写程序即可使用。 1. PREPARE stmt_name FROM preparable_stmt PREPARE 语句对 preparable_stmt 做预处理（语法解析、语义检查、查询优化）并将其处理结果命名为 PREPARE 语句删除 PREPARE 产生的预处理语句结果。 更多信息请参考 MySQL Prepared Statement Syntax。 Prepared SQL 语句语法 通过应用程序 通过 SQL 语句 PREPARE 语句 EXECUTE 语句 DEALLOCATE PREPARE 语句 Prepared SQL 语句语法 - 157 - 本文档使用 书栈(BookStack

Spanner?蚂蚁七层网络接入代理 Spanner蚂蚁七层网络接入代理 AGNA （Ant Global Network Accelarator) 网商 信用 保险 财富 支付 国际支付 小程序 微贷 科技开放 物联网 Spanner LVS(四层负载) DNS 网络控制面 LDC1 Spanner Spanner APP APP APP APP Keycenter HTTP1 实现多芯片卡的负载均衡协议实现的改造-MTLS MTLS：1) 轻量级TLS库，小于50k；2) 优化的TLS协议 0-RTT • 减少握手延迟 • 代价：握手前发送的数据不能 保证防重放攻击，因此要求应 用程序自己保证防重放攻击 Small Ticket • 自定义Session Ticket编码格式 • 160 byte -> 76 byte • Session Ticket扩展 用于会话复用，加速握手过程 MQTT协议的IOT设备接入 § 就近就优海外接入，智能调度 § 蚂蚁全球加速节点，全协议支持 § 支持UDPA § QUIC/HTTP3 § 接入层容器化，混部 § 支持QUIC协议的LB建设 § Web Assembly模块扩展东西流量的服务发现与路由 F5（ipvs） APP APP APP APP 配置中心 APP APP APP APP Proxy APP APP APP

Service Mesh发展趋势 - Service Mesh与云原生 今天的内容可以视为是上次演讲部分内容的深度展开，如社区 关心的Mixer v2，以及我个人看到的一些业界新的技术方向， 如web assembly技术，还有产品形态上的创新，如google traffic director对servicemesh的虚拟机形态的创新支持。 在ServiceMesh出道四年之际，也希望和大家一起带 ● Stats sink 扩展方式： ● C++ ● Lua(目前仅限于HTTP Traffic) ● Go extensions (beta, for Cilium)Envoy最新的扩展方式：Web Assembly Part 2：ServiceMesh灵魂拷问二：性能有了，架构怎么办？ - Support WebAssembly (WASM) in Envoy - https://github com/envoyproxy/envoy-wasm +Web Assembly介绍 Part 2：ServiceMesh灵魂拷问二：性能有了，架构怎么办？ Mozilla官方定义： WebAssembly是一种新的编码方式，可以在现代的网络浏览器中运行 － 它是一种低级的类汇编语言，具有 紧凑的二进制格式，可以接近原生的性能运行，并为诸如C / C ++等语言提供一个编译目标，以便它们可以 在Web上运行。它也被设计为可以

02 03 04 Curve质量控制 Curve监控体系 Curve运维体系 19/33Curve监控架构 Docker-compose Prometheus Grafana Web UI Curve_ops_tool MDS MDS MDS MDS MDS ChunkServer MDS MDS Client Daily reporter MDS 并发送邮件 获取集群拓扑信息 Curve利用brpc内置的bvar组件生成监控指标，并 使用部署在docker的三个组件进行监控指标的处 理与展示：  Prometheus——面向云原生应用程序的开源 的监控&报警工具，curve利用它进行监控指标 的采集与存储。  Daily reporter——python脚本，定时从 Grafana获取指定集群的图表，生成集群监控 日报，并通过邮件发送。 Curve使用brpc内置的bvar计数器类库，来生成监控指标，其特点是:  thread local存储，减少了cache bouncing，性能开销极小；  支持在 brpc server 服务的端口上以web portal的方式导出和查询监控指标： 常用的bvar数据类型:  bvar::Adder : 计数器，默认0， varname << N相当于varname += N  bvar::LatencyRecorder

• 一个 .drone.yml 搞定（简单） • 原生 Docker 支持: 任何步骤都是在 Docker 内执行的（环境隔离） • Pipeline as code • 丰富的插件支持 • 极简的Web管理界面 • 其他： • Control PR build through comments(#2056) —> bradrydzewski removed this from To Do in com/jtattermusch/grpc-loadbalancing- kubernetes-examples什么是 ServiceMesh • 服务网格（Service Mesh）这个术语通常用于描述构成这些应用程序 的微服务网络以及应用之间的交互。随着规模和复杂性的增长，服 务网格越来越难以理解和管理。 • 它的需求包括服务发现、负载均衡、故障恢复、指标收集和监控以 及通常更加复杂的运维需求，例如 A/B

说明 优点 缺点 SAST(静态应用程序 安全测试) 白盒测试，通过污点跟踪对源代码或者二进制程序（也包括Docker镜像等） 进行静态扫描，尽可能前置，在IDE编写代码或者提交代码时进行，将极 大优化整体效率和成本 可以无视环境随时可以进行，覆盖漏洞类型全面， 可以精确定位到代码段 路径爆炸问题，并一定与实际相符合，误报率较 高。 DAST(动态安全应用 程序安全测试) 黑盒测试，通过模拟业务流量发起请求，进行模糊测试，比如故障注入 模糊测试，比如故障注入 或者混沌测试 语言无关性，很高的精确度。 难以覆盖复杂的交互场景，测试过程对业务造成 较大的干扰，会产生大量的报错和脏数据，所以 建议在业务低峰时进行。 IAST(交互式应用程序 安全测试) 结合了上面两种的优点并克服其缺点，将SAST和DAST相结合，通过插桩 等手段在运行时进行污点跟踪，进而精准的发现问题。是DevSecOps的一 种推荐方式。 如果在被动模式下运行IAST，那么开发测试过程 安全左移的一种，在上线前发现依赖组件的安全 问题，快速借助供应链资产库，帮助业务修复问 题。 需要进行大量的安全特征以及资产库的建设或者 三方集成。（涉及业务能力） RASP(运行时安全应 用程序自我保护) 可以看做是IAST的兄弟，RASP通过程序上下文和敏感函数检查行为方式 来阻止攻击，属于一种主动的态势感知和风险隔离技术手段 可以自动化的对非预计风险进行识别和风险隔离 对系统性能有一定影响 可信计算 核心目标是保

每次对字典执行添加、删除、查找或者更新操作时, 程序除了执行指定的操作以外, 还会顺带将 ht[0] 哈希表在 rehashidx 索引上的所有键值对 rehash 到 ht[1], 当 rehash 工作完成之后, 程序将 rehashidx 属性的值增一 (4) 随着字典操作的不断执行, 最终在某个时间点上, ht[0] 的所有键值对都会被 rehash 至 ht[1], 这时程序将 rehashidx 属性的值设为 ht[1] 两个哈希表, 所以在渐进式 rehash 进行期间, 字典的删除 (delete)、查找(find)、更新(update) 等操作会在两个哈希表上进行: 比如说，要在字典里面查找一个键的话，程序会先在 ht[0] 里面进行查找，如果没找到的话，就会继续到 ht[1] 里面进行查找，诸如此类 另外, 在渐进式 rehash 执行期间, 新添加到字典的键值对一律会被保存到 ht[1] 里面, 而

Server、Scheduler、 Controller-Manager、ETCD l 工作负载节点，最核心就是监控Pod容器和节点本 身，也要关注 kubelet 和 kube-proxy l 业务程序，即部署在容器中的业务程序的监控，这 个其实是最重要的 随着 Kubernetes 越来越流行，几乎所有云厂商都提供 了托管服务，这就意味着，服务端组件的可用性保障交 给云厂商来做了，客户主要关注工作负载节点的监控即 内的业务应用，有两种典型的埋点方案，statsd 和 prometheus sdk，当然，也可以用日志的方式，但是成 本比价高，处理起来比较麻烦，如果业务程序是自己研发团队写的，可控，尽量就别用日志来暴露监控指标 • statsd 出现的时间比较久了，各个语言都有 sdk，很完善，业务程序内嵌 statsd 的 sdk，截获请求之后通过 UDP 推送给兼容 statsd 协议的 agent（比如telegraf、datadog-agent），这些