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 今天发版、明早升级 嗷嗷待哺状态 Zadig 优势、使用场景、解决问题域 Zadig 解决问题域 Zadig 云原生开放性：极简、 0 负担接入 Zadig 业务架构 Zadig 系统架构 1 Zadig 行业方案 对比分析 职能 传统 DevOps 方案 ZadigX 云原生 DevOps 方案 降本提效 组织能力提升 业务负责人 研发不透明，规划凭感觉： • 发版时间靠运气

） 新一代分布式图数据库需具备的特性 特性 信 雅 达 • 高可用 • 一致性（事 务） • 高性能 • 低资源消耗 • 易用 • 功能丰富 AtlasGraph 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 团队成员来自清华、北大、人大、北邮等高校，对图技 术、存储技术充满热爱 Young 、 Passion 、 Techie About team 6 年 Rust 开发经验、用 Rust 写过操作系统 （ Occlum ）、编译器（ Rustc ），现在在用 Rust 写数 据库系统（ AtlasGraph ） About me About US shenyouren@stargraph

）不一定就是完美解决方案，要根据实际情况判断。 真正的解决： tbb::spin_mutex 其实主要的瓶颈在于 std::mutex 会切换到操作系统内核中去调度 ，非常低效。而 tbb::spin_mutex 则是基于硬件原子指令的，完全 用户态的实现。区别： std::mutex 的陷入等待会让操作系统挂起 该线程，以切换到另一个；而 tbb::spin_mutex 的陷入等待是通过 不断地 while (locked); antaichi.pdf ← ？？？ 第 7 章： SPGrid 操作系统管理内存的最小单位：页（ 4KB ） • 当调用 malloc 时，操作系统并不会实际分配那一块内存，而是将这一段内存标记为“不可 用”。当用户试图访问（写入）这一片内存时，硬件就会触发所谓的缺页中断（ page fault ），进入操作系统内核，内核会查找当前进程的 malloc 历史记录。如果发现用户写 入的地址是他曾经 户写入的地址根本不是他 malloc 过的 地址，那就说明他确实犯错了，就抛出段错误（ segmentation fault ）。 • 当一个尚且处于“不可用”的 malloc 过的区间被访问，操作系统不是把整个区间全部分配完 毕，而是只把当前写入地址所在的页面（ 4KB 大小）给分配上。也就是说用户访问 a[0] 以后只分配了 4KB 的内存。等到用户访问了 a[1024] ，也就是触及了下一个页面，他才

个缓存行，而不是一个。 • 这样一次随机访问之后会伴随着 64 次顺序访问， 能被 CPU 检测到，从而启动缓存行预取，避免了 等待数据抵达前空转浪费时间。 页对齐的重要性 • 为什么要 4KB ？原来现在操作系统管理内存是用分页 （ page ），程序的内存是一页一页贴在地址空间中的， 有些地方可能不可访问，或者还没有分配，则把这个页设 为不可用状态，访问他就会出错，进入内核模式。 • 因此硬件出 int[n]{} ：后面加个花括号，就和 vector 一样，两次一样快了 结论 • 原理，当调用 malloc 时，操作系统并不会实际分配那一块内存，而是将这一段内存标记 为“不可用”。当用户试图访问（写入）这一片内存时，硬件就会触发所谓的缺页中断 （ page fault ），进入操作系统内核，内核会查找当前进程的 malloc 历史记录。如果发 现用户写入的地址是他曾经 malloc 过的地址区间，则执行实际的内存分配，并标记该段 sizeof(int)) 、 new int[n] 不会初始化数组为 0 。 • 初始化数组时，内存被写入，所以操作系统这时候才开始实际分配内存。 • 刚才的案例里，不会初始化的 malloc ，第一次往里面赋值时，因为这时操作系统还没有给 这个数组分配内存，所以会触发缺页中断，进入操作系统内核给数组分配内存，是内核执 行内存分配的这个动作，花费了额外的时间。而第二次因为内存已经被分配上了，所以再

表示不下，则自动选择较大的类型 标准化的类型： stdint.h • 而实际上，尽管主流操作系统上 int 都是 32 位的， C 语言标准并没有规定 int 就是 32 位 的。 • int 甚至可以是 16 位的！只不过主流操作系统一致认为是 32 位的而已，并不是标准所保 证的。 • 为了解决不同操作系统上对类型定义混乱的问题， C 语言标准引入了 stdint.h 这个头文件 。 • 他里面包含一系列类型别名 (typedef) ，这些别名保证不论是什么操作系统什么架构，都是 固定的大小，例如： • typedef char int8_t; • typedef short int16_t; • typedef int int32_t; • typedef long long int64_t; • 这样不论操作系统对类型的定义如何混乱，这些标准化的类型都是确定的大小。 • 这个直观的名字，他和 uintptr_t 等价 。 • size_t 是标准库大量使用的用于表示大小的类型，例如 vector::size() 返回类型就是 size_t 。 • 在主流操作系统上， size_t 和 uintptr_t 完全等价，虽然标准并没有强制要求这一点。 • 此外还有有符号的 ssize_t 和 intptr_t 等价，不过他是 Unix/Linux 系统特有的，

过去的软件（例如 TBB ）要跨平台，只好 Makefile 的构建规则写一份， MSBuild 也写一份 。 • 现在只需要写一次 CMakeLists.txt ，他会视不同的操作系统，生成不同构建系统的规则文件。 • 那个和操作系统绑定的构建系统（ make 、 MSBuild ）称为本地构建系统（ native buildsystem ）。 • 负责从 CMakeLists.txt 生成本地构建系统构建规则文件的，称为生成器（ scivision.dev/cmake-object-libraries/ 对象库类似于静态库，但不生成 .a 文件，只由 CMake 记住该库生成了哪些对象文件 对象库是 CMake 自创的，绕开了编译器和操作系统的各种繁琐规则，保证了跨平台统一性 。 在自己的项目中，我推荐全部用对象库 (OBJECT) 替代静态库 (STATIC) 避免跨平台的麻烦 。 对象库仅仅作为组织代码的方式，而实际生成的可执行文件只有一个，减轻了部署的困难。 ，这是出于跨平台的考虑。请放心， CMake 会自 动在调用 MSVC 的时候转换成 \ ，你可以放心的用 ${x}/bin 来实现和 Python 的 os.path.join(x, ‘bin’) 一样的效果。 毕竟大多数操作系统都是 Unix-like 嘛……就 Windows 喜欢搞特殊 。 cd /d C:\\Program\ Files\ \(x86\)\\Microsoft\ Visual\ Studio\\2019\\

今天，双核或者四核机器在多线程应用方面，其性能不见得的是单核机器的两倍或者四倍。 这一问题一直伴随 CPU 发展至今。 并发和并行的区别 • 运用多线程的方式和动机，一般分为两种。 • 并发：单核处理器，操作系统通过时间片调 度算法，轮换着执行着不同的线程，看起来 就好像是同时运行一样，其实每一时刻只有 一个线程在运行。目的：异步地处理多个不 同的任务，避免同步造成的阻塞。 • 并行：多核处理器，每个处理器执行一个线 核心数量，让系统调度保证各个核心始终饱和 • 因此，最好不是按照图像大小均匀等分，而是按照工 作量大小均匀等分。然而工作量大小我们没办法提前 知道……怎么办？ • 最简单的办法：只需要让线程数量超过 CPU 核心数量 ，这时操作系统会自动启用时间片轮换调度，轮流执 行每个线程。 • 比如这里分配了 16 个线程，但是只有 4 个处理器核心。 那么就会先执行 1,2,3,4 号线程，一段时间后自动切换 到 5,6,7,8 5.98 倍 并行筛选 6 使用 tbb::spin_mutex 替代 std::mutex 。 spin_mutex （基 于硬件原子指令）会让 CPU 陷入循环等待，而不像 mutex （操作系统提供调度）会让线程进入休眠状态的等待 。 若上锁的区域较小，可以用轻量级的 spin_mutex 。若上锁 的区域很大，则循环等待只会浪费 CPU 时间。这里锁的区 域是 std::copy ，比较大，所以

业 ） 的 云 原 生 D e v O p s 平 台 。 领先企业抢先实践 Zadig Zadig 研发数字化转型方案正成为产业数字化战略的核心环节 Zadig 设计思路：通过「平台工程」解决流程挑战，通过「技术升级」提升组织效能 01 04 02 03 工程化协同：“人、技术、流 程、工具” 四维协同基线，沉 淀全流程数据，从感知到赋 能，服务于工程师 释放云基建能力：链接任何云 释放云基建能力：链接任何云 及自建资源（容器、主机、车 机、端等），释放云原生价值 和企业创新力 生态开放：广泛开放系统 模块和 OpenAPI ，链接 一切流程、服务、工具和 上下游伙伴 安全简单自主可控：私有化 部署，现有服务 0 迁移成本 、体验丝滑接入容易、学习 使用门槛极低 现存做法大多以「单点工具 + 写脚本」或运管类平台为主， Zadig 则是面向开发者视角，中立，云原生一体化价值链平台。 多服务并行部署发布，云原生构建环境和运行 环境，基础设施对接及企业级 SSO/ 权限管理 等 运维管理类平台 蓝鲸 Rainbond KubeSphere KubeVela 面向资源管理的运维工具集 面向开发者，需结合 CI/CD 工具额外 搭建全流程能力 专门面向开发者的生产力平台，涵盖需求到开 发，测试，运维的云原生一体化技术底座支撑 云厂商 DevOps 平台 华为云 DevCloud

内部都有三个成员变量： ptr, len, capacity 。 • 前两个 [ptr, len] 其实就是表示实际有效范围（存储了字符的）的胖指针。 • 而 [ptr, capacity] 就是表示实际已分配内存（操作系统认为的）的胖指针。 • struct vector { • char *ptr; • size_t len; • size_t capacity; • }; • 在 GCC 的实现中，被换成了三个指针 存储其他 对象，不慎写入这个弱引用，就写入到其他对象里了）。 3. 星巴克把厕所这块地腾空后，从彼岸花丛中的死之结界里跳出一个外星人（操作系统）把这 块“时空”给拆掉了，那么这时候张心欣来这里一拉，他就掉进“时空裂隙”里再也出不来了（释 放后，这块内存被操作系统收回，不慎写入这个弱引用，就会触发 segfault ）。 • 其实 2 就是黑客破解一些 C 语言程序的思路，利用张心欣蒙眼的特性，利用他的粑粑，来

com/zitsen CONTENTS 自 我 介 绍 T D e n g i n e t a o s X R u s t 使 用 TDengine: 时序数据库 TDengine 是一款开源、云原生的时序数据库（ Time Series Database ），专为物联网、工业互联网、金融、 IT 运维监控等场景设计并优化，具有极强的弹性伸缩能力。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等 Tool Grafana Web Based Management Tool 21,400+ 4,600+ 18,500+ 社区版开源 2019.07.12 集群版开源 2020.08.03 云原生版开源 2022.08.13 注 : GitHub 为截止 2023 年 5 月数据 TDengine 的 核 心 代 码 全 部 开 源 www.github.com/taosdata/TDengine VARCHAR(24)) TDengine - 业务模式 开源版 企业版 云服务版 核心功能开源 • SQL 支持 • 无模式写入 • 缓存 • 流计算 • 数据订阅 • 集群、高可用 高可靠、线性扩展 + 专业技术服务 • 边云数据复制 • 跨云 / 异地数据复制 • 增量备份 • 多级存储 • 工业数据接入 全托管时序数据 管理云服务平台 • 全托管服务 • VPC 对等连接 •