关键特性 云原生 Cloud-Native Graph Database 支持弹性伸缩，有 效利用硬件资源，高可用，高 可靠，故障自愈，低成本运维 HTAP Hybrid Transactional/Analytical Processing ，高性能图计算引 擎，预置 20 余种图计算算法 ，可扩展的分析引擎支持更复 杂的数据挖掘和机器学习场景 MPP Massively Parallel 迈进 实时大图 支持万亿节点存储及流式计算 引擎的结合，最新数据实时入 库构图，为在线业务决策分析 提供有力支撑 AtlasGraph 架构及实现 新一代图技术应用特征简介 Takeaway AtlasGraph 架构概览 存储层 副本管理 CRAQ 图原生存储 索引 LSM-Tree 容灾保障 （ BR ） 元数据层 事务管理 MVOCC 分布式架构性能可线性扩展 - 针对大规模图优化的存算引擎 - 配合 Atlas 图平台，实现无代码图分析 - Query 性能分析模块，启发式提示优化 - 内置多种分析函数，面向分析师友好 -MVOCC 保证事务一致性 - 多副本管理保证数据服务高可用 - 在线备份提供容灾保障 高速 易用 可靠 Why Rust ？ Performance • Blazingly fast and memory-efficient

少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 • 二进制层次的文件可以移植 二进制层次的文件可以移植 (Linux (Linux   Windows) Windows) • 访问速度飞快，是所有 访问速度飞快，是所有 MySQL MySQL 文件引擎中速度最快的 文件引擎中速度最快的 • 不支持一些数据库特性，比如 事务、外键约束等 不支持一些数据库特性，比如 不支持一些数据库特性，比如 事务、外键约束等 • Table level lock Table level lock ，性能稍差，更适合读取多的操作 ，性能稍差，更适合读取多的操作 InnoDB InnoDB 特点 特点 •使用 使用 Table Space Table Space 的方式来进行数据存储 的方式来进行数据存储 (ibdata1, ib_logfile0) (ibdata1, ib_logfile0) ib_logfile0) • 支持 事务、外键约束等数据库特性 支持 事务、外键约束等数据库特性 • Rows level lock , Rows level lock , 读写性能都非常优秀 读写性能都非常优秀 • 能够承载大数据量的存储和访问 能够承载大数据量的存储和访问 • 拥有自己独立的缓冲池，能够缓存数据和索引 拥有自己独立的缓冲池，能够缓存数据和索引 MySQL 架构设计—应用架构

需求分析 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 API 解耦，当业务发生改变 时，底层 API 不用改变 分布式账务系统 设计理念 - Rust 是我们可靠的基石 分布式账务系统 存算分离 API 解耦 读写分离 层级账号 Rust ● 事务层与账户层分 离 ● 独立水平扩展 ● CQRS ● Event Sourcing ● 针对读场景，写场 景分别优化 ● 稳定的底层 API ● 灵活的顶层 API ● 树状结构 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 ● Auticuro 账户层 ○ 使用账户 id 进行分区 ○ 执行账户变动请求 ○ 更新账户余额 分布式账务系统

面向开发者的云原生 DevOps 平台 角色： 产品 / 架构 开发 测试 运维 运维 / 开发 技术支持 事件 需求设计 架构设计 拆任务、写代码 代码集成 xN 单元测试验证 xN 代码扫描 xN 自测、联调 xN 集成验证 xN 写测试用例 系统验证 xN 自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN 服务全生命周期而非只关注代码 ● 每天多次提交提早验证 Zadig 采用「云原生产品级交付」设计理念 数字化产研协同 • 环境 - 统一开发者协作平面 • 工作流 - 统一交付变更通道 • 异构支持 - 统一产研运管理平面 重视开发者体验，工程师不再做脏活累活 传统 DevOps 体系 Zadig 云原生 DevOps 平台 高人效 低人效 低人效 / 低质量 / 低效率 / 开 源 基 本 能 力 开 源 1.5 个月核心重构 65% 功能实现开源 支撑开源社区开发者环境 易 用 性 增 强 接入：安装 10 分钟以内，成功率达 90% 集成环境：支持开发者 Remote debug 工作流：效率和性能、开发者体验提升 贡献者流程建立 开 放 社 区 搭 建 2021 年 5 月 2021 年 7 月 2021 年 9 月 2021

• github.com/zenustech/zeno ZENO 中的流体仿真，就是基于 OpenVDB 的稀疏体积 • github.com/zenustech/zeno Taichi 也支持稀疏数据结构 • https://yuanming.taichi.graphics/publication/2019-taichi/taichi-lang-slides.pdf 第 4 章：并行与随机访问 是线程局部的，因此对他的访问不需要加锁， 更快。 应用在刚刚的 SNode 系统中 std::unordered_map 不支持 omp parallel for 遍历…… tbb::concurrent_unordered_map 可以 tbb::parallel_for 为了支持 std::unordered_map 先把要遍历的坐标和块 指针放到一个数组里，然后再对这个平坦的数组遍历。 指针数组的话，本来就是平坦的二维数组，直接 指针数组的话，本来就是平坦的二维数组，直接 用 omp parallel for collapse(2) 遍历二维区间。 把 func 捕获为 firstprivate ，从而支持用 lambda 捕获的访问者模式。 实现访问者模式 • 额，总之就是每一层都有一个缓存。 第 5 章：量化整型 使用 int ：每个占据 4 字节 • 记得我第七课说过，一个简单的循环体往 往会导致内存成为瓶颈（

T> • 可以声明类型 T 作为模板尖括号里的参数。除了 类型，任意整数也可以作为模板参数： • template • 来声明一个整数 N 作为模板参数。 • 不过模板参数只支持整数类型（包括 enum ）。 • 浮点类型、指针类型，不能声明为模板参数。自 定义类型也不可以，比如： • template // 错误！ 模板参数：多个模板参数 vector 类型的参数。 • 这里用了 const & 避免不必要的的拷贝。 • 不过，这种部分特化也不支持隐式转换。 为什么要支持整数作为模板参数：因为是编译期常量 • 你可能会想，模板只需要支持 class T 不就行了？反正 int N 可以作为函数的 参数传入，模板还不支持浮点。 • template void func(); • 和 • void func(int ...] = tup; • 利用一个方括号，里面是变量名列表，即 可解包一个 tuple 。里面的数据会按顺序 赋值给每个变量，非常方便。 tuple ：结构化绑定为引用 • 结构化绑定也支持绑定为引用： • auto &[x, y, ...] = tup; • 这样相当于解包出来的 x, y, ... 都是 auto & 推 导出来的引用类型。对引用的修改可以影响到原 tuple

用户找到并了解该包的具体信息。 • /usr/lib/cmake 这个位置是 CMake 和第三方库作者约定俗成的，由第三方库的安装程序 负责把包配置文件放到这里。如果第三方库的作者比较懒，没提供 CMake 支持（由安装 程序提供 XXXConfig.cmake ），那么得用另外的一套方法（ FindXXX.cmake ），稍后细 谈。 Windows 系统下的搜索路径 • / • /cmake/ =/usr/local 则会拷贝到 /usr/local/lib/libtest.so 如果第三方库发懒，没有提供 Config 文件怎么办？ • 绝大多数常用 C++ 库都提供了 CMake 支持（即使他们本身不一定是用 CMake 构建 的）： • /usr/lib/cmake/Boost-1.80.0/BoostConfig.cmake • /usr/lib/cmake/opencv4/OpenCVConfig 但是，也有少数不听话的库，官方不提供 CMake 支持，即安装时不自带 Config 文件。 • 恼人的是，这些不听话的库有些竟然是非常热门的库！例如 Python ， CUDA ， Jemalloc 。 • 为了不影响 CMake 用户体验， CMake 发明了 Find 文件（ FindXXX.cmake ），你不 支持我是吧？我支持你！ Find 文件会在 CMake 安装时负责安装到

允许函数参数为自动推断（ auto ） 未来： C++20 引入协程（ coroutine ）和生成器（ generator ） 未来： C++20 标准库加入 format 支持 跑远了！ • 鉴于 C++20 还没有普遍落地（例如 CMake 不支持 C++20 modules ）因此我们的课程 基于 C++17 标准，有时会谈到 C++20 作为扩展阅读。 C++ 有哪些面向对象思想？ C++ 思想：封装 员一样的构造函数。 • 他会将 {} 内的内容，会按顺序赋值给对象的每 一个成员。 • 目的是为了方便程序员不必手写冗长的构造函 数一个个赋值给成员。 • 不过初始化列表的构造函数只支持通过 {} 或 = {} 来构造，不支持通过 () 构造。其实是为了向 下兼容 C++98 编译器默认生成的构造函数：初始化列表（初始化一部分，剩余的为默认 值） • 这个编译器自动生成的初始化列表构造函 数，除了可以指定全部成员来构造以外， 追求性能时推荐用拷贝构造，因为可以避免一次无参构造，拷贝赋值是出于需要临时修改 对象的灵活性需要。 • 这个函数同样可以由 = delete 和 = default 控制是否默认生成。 • 注： return *this 是为了支持连等号 a = b = c; 编译器自动生成的函数：全家桶 • 其实，除了拷贝构造和拷贝赋值，编译器会自动生成的特殊函数还有这些： • 这在其他面向对象语言中是看不到的。他们分别是什么作用？稍后揭晓。

vcxproj 的生成。 project 的初始化： LANGUAGES 字段 • project( 项目名 LANGUAGES 使用的语言列表 ...) 指定了该项目使用了哪些编程语言。 • 目前支持的语言包括： • C ： C 语言 • CXX ： C++ 语言 • ASM ：汇编语言 • Fortran ：老年人的编程语言 • CUDA ：英伟达的 CUDA （ 3.8 版本新增） CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED 是 BOOL 类型，可以为 ON 或 OFF ，默认 OFF 。 • 他表示是否一定要支持你指定的 C++ 标准：如果为 OFF 则 CMake 检测到编译器不支 持 C++17 时不报错，而是默默调低到 C++14 给你用；为 ON 则发现不支持报错，更安 全。 https://crascit.com/2015/03/28/enabling-cxx11-in-cmake/ 特性。 • 此外，最好是在 project 指令前设置 CMAKE_CXX_STANDARD 这一系列变量，这样 CMake 可以在 project 函数里对编译器进行一些检测，看看他能不能支持 C++17 的特 性。 https://crascit.com/2015/03/28/enabling-cxx11-in-cmake/ 常见误区：小彭老师，我手动添加 -std=c++17 行不行？

英伟达 GTX900 及以上显卡。 • CUDA 11 及以上。 • CMake 3.18 及以上。 我负责监督你学习 第 0 章： Hello, world! CMake 中启用 CUDA 支持 • 最新版的 CMake （ 3.18 以上），只需在 LANGUAGES 后面加上 CUDA 即可启用 。 • 然后在 add_executable 里直接加你 的 .cu 文件，和 图片解释板块和线程 • 如需总的线程数量： blockDim * gridDim • 如需总的线程编号： blockDim * blockIdx + threadIdx 三维的板块和线程编号 • CUDA 也支持三维的板块和线程区间。 • 只要在三重尖括号内指定的参数改成 dim3 类型即可。 dim3 的构造函数就是接受三 个无符号整数（ unsigned int ）非常简单 。 • dim3(x 函数，就会出错 。 分离 __device__ 函数的声明和定义：解决 • 开启 CMAKE_CUDA_SEPARABLE_COMPILATION 选 项（设为 ON ），即可启用分离声明和定义的支持。 • 不过我还是建议把要相互调用的 __device__ 函数放在 同一个文件，这样方便编译器自动内联优化（第四课讲 过）。 两种开启方式：全局有效 or 仅针对单个程序 只对 main