的基石;云上原生的安全能力让成本、效率、安全可以兼得，上云正在成为企业解决数字化转型后顾之忧的最优解…… 安全是为了预防资产损失，所以当安全投入 的成本大于能够避免的资产损失价值时，变 得毫无意义！ 而传统安全开发周期管理由于角色分离、流 程思路老旧、不关注运维安全等问题严重拖 慢了DevOps的效率！ 所以急需一种新型的基于云原生理念的安全 角色、流程以及技术的方案！ 传 统 安 全 工 作 传 统 由 独 立 安 全 工 程 高级能力-云原生数据库-应用的基石-1-价值和差别 先从一个广告词来看看云原生数据库和一般数据库的差别 项目 传统数据库 Oracle 云原生 数据一体机 存储架构 存算一体: 调整困难、只能满 足一定的吞吐量要 求 存算分离: 自动调整、拓展能 力强，满足更大吞 吐量 存储自动扩缩容 手工填加机器， 手工同步 完全自动化 高性能 存在性能瓶颈 类似日志方式的顺 序写，性能高 易用程度 封闭体系，集成各 计算层，与存储彻底剥离开来，实际是微服务化架构， 可以自由伸缩，并自动故障转移，采用读写分离，适应 高负荷的场景。另外也需要进一步将计算和内存分离出 来，使得计算层彻底变为无状态，可以做到灵活的拓展 能力和故障恢复能力。这样在计算层也实现了Serverless 模式。 • 通过RDMA，绕过CPU，直接和远端内存通信，在计算与 存储分离、计算与内存分离架构上，提升网络利用率和 性能，也能得到传统数据库网络和性能上一样的体验。

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 529 5.1.7 TiFlash 存算分离架构的软硬件要求 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 529 5 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2596 14.3.6 TiFlash 存算分离架构与 S3 支持 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 解决方案。TiDB 适合高可 用、强一致要求较高、数据规模较大等各种应用场景。 关于 TiDB 的关键技术创新，请观看以下视频。 2.1.1 五大核心特性 • 一键水平扩缩容 得益于 TiDB 存储计算分离的架构的设计，可按需对计算、存储分别进行在线扩容或者缩容，扩容或者 缩容过程中对应用运维人员透明。 • 金融级高可用 数据采用多副本存储，数据副本通过 Multi-Raft 协议同步事务日志，多数派写入成功事务才能提交，确

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 525 5.1.7 TiFlash 存算分离架构的软硬件要求 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 526 5 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2578 14.3.6 TiFlash 存算分离架构与 S3 支持 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 解决方案。TiDB 适合高可 用、强一致要求较高、数据规模较大等各种应用场景。 关于 TiDB 的关键技术创新，请观看以下视频。 2.1.1 五大核心特性 • 一键水平扩缩容 得益于 TiDB 存储计算分离的架构的设计，可按需对计算、存储分别进行在线扩容或者缩容，扩容或者 缩容过程中对应用运维人员透明。 • 金融级高可用 数据采用多副本存储，数据副本通过 Multi-Raft 协议同步事务日志，多数派写入成功事务才能提交，确

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 458 5.1.7 TiFlash 存算分离架构的软硬件要求 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 458 5 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2569 14.3.6 TiFlash 存算分离架构与 S3 支持 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 解决方案。TiDB 适合高可 用、强一致要求较高、数据规模较大等各种应用场景。 关于 TiDB 的关键技术创新，请观看以下视频。 2.1.1 五大核心特性 • 一键水平扩缩容 得益于 TiDB 存储计算分离的架构的设计，可按需对计算、存储分别进行在线扩容或者缩容，扩容或者 缩容过程中对应用运维人员透明。 • 金融级高可用 数据采用多副本存储，数据副本通过 Multi-Raft 协议同步事务日志，多数派写入成功事务才能提交，确

r a f t 在 C u r v e 存 储 中 的 工 程 实 践 陈威Curve介绍 01 02 raft和braft 03 raft在Curve中的应用 05 Q&A 04 Curve对raft的优化项目背景 Curve是一个 高性能、更稳定、易运维 的 云原生 分布式存储系统，支持 块存储 和 文件存储 2018~2021 Curve块存储 2021~2022 Curve文件存储 Curve文件存储 • 基于Openstack构建云计算平台 • 底层存储使用Ceph块存储 • 稳定性挑战 • 算力平台kubernetes的迅速发展 • AI/大数据业务的快速增长 • 存储使用Ceph文件存储/HDFS • 成本/性能挑战 Curve块存储和文件存储均采用raft协议整体架构 • 对接OpenStack平台为云主机提供高性能块 存储服务 • 对接Kubernetes为其提供RWO、RWX等类 对接Kubernetes为其提供RWO、RWX等类 型的持久化存储卷 • 对接PolarFS作为云原生数据库的高性能存储 底座，完美支持云原生数据库的存算分离架 构 • Curve作为云存储中间件使用S3兼容的对象 存储作为数据存储引擎，为公有云用户提供 高性价比的共享文件存储 • 支持在物理机上挂载使用块设备或FUSE文件 系统开源社区 社区运营 生态共建 开源共建 源码兜底 技术领先 目标

云原生的业务承载平台？ 什么是云原生->为云而生 • 落地的核心问题：业务微服务的划分和设计(DDD,咨询方案等）、部署困难、维持运行困难、云资源 管理与应用管理视角分离导致复杂性等 • 传统方案:仅仅考虑了一部分变化而引起的不稳定，如通过基于人工规则的服务治理保护链路、如时 延体验较差的部署策略等 • 云原生是告诉我们：能够适应业务变化的微服务+能够适应制品变化的DevOPS+能够适应技术环境变 向 2 0 1 5 年 P i v o t a l 提 出 云 原 生 概 念 P i v o t a l 、 C N C F 同 时 提 出 云 原 生 是 一 种 充 分 利 用 云 计 算 优 势 构 建 和 运 行 应 用 的 方 式 。 D o c k e r 被 认 为 是 能 够 适 应 于 云 原 生 理 念 的 技 术 ， 而 微 服 务 被 认 为 是 适 合 D o c 0 0 0 年 F r e e B S D 提 出 容 器 ， 而 资 源 隔 离 能 力 早 在 1 9 7 5 年 就 已 经 存 在 2003年Docker兴起，但云原生架构依然 没有出现，Docker公司还差点死了 1 9 9 6 年 戴 尔 提 出 云 计 算 理 念 2006年亚马逊率先推出 了弹性计算云（EC2） 分水岭 云原生 Docker： 抽象云资源，使 得更容易使用 微服务：

log(document.links[0].title); 23. console.log(document.links[0].style); 注意，如果 with 区块内部有变量的赋值操作，必须是当前对象已经存 在的属性，否则会创造一个当前作用域的全局变量。 1. var obj = {}; 2. with (obj) { 3. p1 = 4; 4. p2 = 5; 5. } 6. true // 2 上面代码中，第一行是两个布尔值相加，第二行是数值与布尔值相加。 这两种情况，布尔值都会自动转成数值，然后再相加。 比较特殊的是，如果是两个字符串相加，这时加法运算符会变成连接运 算符，返回一个新的字符串，将两个原字符串连接在一起。 1. 'a' + 'bc' // "abc" 如果一个运算子是字符串，另一个运算子是非字符串，这时非字符串会 转成字符串，再连接在一起。 1 书栈(BookStack.CN) 构建 1. var v1; 2. var v2; 3. v1 === v2 // true 严格相等运算符有一个对应的“严格不相等运算符”（ !== ），它的算 法就是先求严格相等运算符的结果，然后返回相反值。 1. 1 !== '1' // true 2. // 等同于 3. !(1 === '1') 上面代码中，感叹号 ! 是求出后面表达式的相反值。

start=0) 从 start 开始自左向右对 iterable 的项求和并返回总计值。iterable 的项通常为数字，而 start 值则不允许 为字符串。 对 某 些 用 例 来 说， 存 在sum() 的 更 好 替 代。 拼 接 字 符 串 序 列 的 更 好 更 快 方 式 是 调 用 ''. join(sequence)。要以扩展精度对浮点值求和，请参阅math.fsum()。要拼接一系列可迭代对 inf 和 sys.hash_info.nan 被用作正无穷、负 无穷和空值（所分别对应的）哈希值。（所有可哈希的空值都具有相同的哈希值。） • 对 于 一 个complex 值 z， 会 通 过 计 算 hash(z.real) + sys.hash_info.imag * hash(z. imag) 将实部和虚部的哈希值结合起来，并进行降模 2**sys.hash_info.width 以使其处于 进行索引，并返回具有正确类型的单个 元素。一维内存视图可以使用一个整数或由一个整数构成的元 组进行索引。多维内存视图可以使用由恰好 ndim 个整数构成的元素进行索引，ndim 即其维度。零维内 存视图可以使用空元组进行索引。 这里是一个使用非字节格式的例子: 4.8. 二进制序列类型 --- bytes, bytearray, memoryview 65 The Python Library

'f0f1f2' 如果你希望令十六进制数字符串更易读，你可以指定单个字符分隔符作为 sep 形参包含于输出 中。默认会放在每个字节之间。第二个可选的 bytes_per_sep 形参控制间距。正值会从右开始计 算分隔符的位置，负值则是从左开始。 4.8. 二进制序列类型 --- bytes, bytearray, memoryview 49 The Python Library Reference, 发布 her) set ^ other 返回一个新集合，其中的元素或属于原集合或属于 other 指定的其他集合，但不能同时属于两 者。 copy() 返回原集合的浅拷贝。 请 注 意， 非 运 算 符 版 本 的union(), intersection(), difference()， 以 及symmetric_difference(), issubset() 和issuperset() 方法会接受任意可迭代对象作 如果元素 elem 存在于集合中则将其移除。 pop() 从集合中移除并返回任意一个元素。如果集合为空则会引发KeyError。 clear() 从集合中移除所有元素。 请 注 意， 非 运 算 符 版 本 的update(), intersection_update(), difference_update() 和symmetric_difference_update() 方法将接受任意可迭代对象作为参数。

'f0f1f2' 如果你希望令十六进制数字符串更易读，你可以指定单个字符分隔符作为 sep 形参包含于输出 中。默认会放在每个字节之间。第二个可选的 bytes_per_sep 形参控制间距。正值会从右开始计 算分隔符的位置，负值则是从左开始。 4.8. 二进制序列类型 --- bytes, bytearray, memoryview 49 The Python Library Reference, 发布 her) set ^ other 返回一个新集合，其中的元素或属于原集合或属于 other 指定的其他集合，但不能同时属于两 者。 copy() 返回原集合的浅拷贝。 请 注 意， 非 运 算 符 版 本 的union(), intersection(), difference()， 以 及symmetric_difference(), issubset() 和issuperset() 方法会接受任意可迭代对象作 如果元素 elem 存在于集合中则将其移除。 pop() 从集合中移除并返回任意一个元素。如果集合为空则会引发KeyError。 clear() 从集合中移除所有元素。 请 注 意， 非 运 算 符 版 本 的update(), intersection_update(), difference_update() 和symmetric_difference_update() 方法将接受任意可迭代对象作为参数。