化 核 心 资 产 是 软 件 和 数 据 ： 传 统 软 件 / 配 置 / 数 据 迭 代 方 式 已 经 无 法 适 应 ， 软 件 工 程 化 时 代 已 然 到 来 。 Z a d i g 软 件 工 程 平 台 是 国 内 落 地 程 度 最 深 、 使 用 范 围 最 广 （ 近 千 家 企 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 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 手动更新服务、手动打包、交付 付效率低下、占据大量研发时间 、研发利用率极低 环境不透明、测试效率低下、测 试有效性低、大量手工、价值难 以体现 上下游烟囱式、协作效率低、团 队花大量时间在碎片化沟通和流 程制定上、各方能力受限、无法 快速响应市场需求 层级越高、对产研状态越模糊 管理低效、延误战机 少量配置、快速拉起环境、稳定 性有保障、减少 90% 手工操作、 赋能开发、员工成就感高 碎片化：手工协作

异步编程的共同优势 • async/await 关键字 • 用户态调度 • Async Rust 的独特优势 • Ownership 与 Lifetime • 无栈协程 Async Rust 回顾 Rust 的无栈协程抽象 — Future Async Rust 回顾 • 通过 poll 驱动的状态机 • 组合嵌套为调度单元： Task • async fn 语法糖 Async Backtrace 不够直观 ( 调用栈 -> 调用树 ) • Tracing 无法追踪调用关系的变化 Async Rust 观测与调试的痛点 Async Rust 回顾 • 特性：用户态调度的无栈协程 • Pending Task 不存在栈空间 • 痛点：观测与调试工具无法还原 Pending Task 的执行状态 • 难以得知 Task 阻塞的位置和原因 • 难以调试 Async Stuck

无需打包镜像，即可一键热部署到自测 环境 • 与 Zadig 基准环境交互，完成自测、 联调验证 云原生 IDE 插件（ vscode ） 执 行 企 业 合 规 S O P 流 程 ， 灰 度 蓝 绿 部 署 策 略 ， 完 成 生 产 环 境 发 布 最 后 一 公 里 特色模块（一） – 发布管理 多服务编排升级 配置变更 生产观测 数据变更 灰度发布 流程自动化 人降低为 1 人） 3. 整体生产力提升一倍以上 4. 大幅降低发布事故和错误率 自动化测试场景：上千测试用例为发布保驾护航 — — 字 节 跳 动 - 飞 书 S R E 工 程 师 “ Z a d i g 解 决 方 案 面 向 开 源 ， 可 用 性 极 高 ， 通 用 性 场 景 适 配 性 强 ， 重 复 利 用 度 高 。 市 面 上 的 其 他 产 品 基 本 化 & 增强 DevOps 工具链的建 设 典型客户：路特斯、七牛、非 码、连尚、锅圈、埋堆堆、九州 通 研发效能提升（开发、测试、发布工程） 优化加速产研流程，工程师团队级规模化协 作，消除工具孤岛，系统性的提升人效 典型客户：字节飞书、云器、驭势、小鹏、 易快报、 MioTech 、星云有客、药师帮 大规模微服务环境治理 支持多分支、多业务间协作，消除环境不稳

支持超参数自动调优，解放算 法科学家生产力，避免繁杂的 手动调参 海致图神经网络平台特点 Rust 语言特性助力构建高性能图数据库 01 利用 Rust Stream 进行数据流式 处理 02 03 协程和严格的内存安全性，编译 时捕获数据竞争和并发问题 异步物理算子实现，异步 IO 数 据获取 01 可静态分发的 Trait 在不带来性 能损失的同时也提高代码组织性 02 03 强大的跨平台能力，在不同架构 编译期间对生命周期检查确保内 存安全，无 GC 和运行时损耗 01 完善的测试类型支持，包括单元 测试、集成测试、基准测试等 02 03 和文档系统以及 CI/CD 工具的良 好集成 完整的断言系统 异步协程 零成本抽象 强大的测试框架 REPL 命令行客户端 WebUI 面向分析师，提供图模型定义、数据管理、图查询分析、服务状态监控、用户管理能力 免代码，可视化定义实体、 边，设计图模型。

intensive 结构化并发 Structured Concurrency 核心在于通过一种父子结构化的方法实现并发程序，用具有明确入口点和出口 点的控制流结构来封装并发任务（可以是线程也可以是协程）的执行，确保所有派生任务在出口之前完 成。 Structured concurrency 结构化并发带来的好处：  更高的易用性，用户不再需要显示调用 await  提高程序的可读性和可维护性

引入模块（ module ） https://zhuanlan.zhihu.com/p/350136757 未来： C++20 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

C++11 开始的多线程编 程 by 彭于斌（ @archibate ） 往期录播： https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代 C++ ，后半段主要介绍并行编程与优化。 下载完成前，整个界面都会处于“未响应”状 态，用户想做别的事情就做不了。 现代 C++ 中的多线程： std::thread • C++11 开始，为多线程提供了语言级别的 支持。他用 std::thread 这个类来表示线 程。 • std::thread 构造函数的参数可以是任意 lambda 表达式。 • 当那个线程启动时，就会执行这个 lambda 里的内容。 • 这样就可以一边和用户交互，一边在另一 对象移动到一个全局变量去， 从而延长其生命周期到 myfunc 函数体外 。 • 这样就可以等下载完再退出了。 main 函数退出后自动 join 全部线程 • 但是需要在 main 里面手动 join 全部线 程还是有点麻烦，我们可以自定义一个类 ThreadPool ，并用他创建一个全局变量， 其解构函数会在 main 退出后自动调用。 std::jthread ：符合 RAII 思想，解构时自动 join()

访问他的第 i 个元素。 • 然后因为我们用的统一内存 (managed) ， 所以同步以后 CPU 也可以直接读取。 多个线程，并行地给数组赋值 • 刚刚的 for 循环是串行的，我们可以把线 程数量调为 n ，然后用 threadIdx.x 作为 i 索引。这样就实现了，每个线程负责给数 组中一个元素的赋值。 小技巧：网格跨步循环（ grid-stride loop ） • 无论调用者指定了多少个线程 cudaDeviceSynchronize() 以后才真正完 成执行，才能算出真的时间。 • 查看结果，发现 GPU 比 CPU 快了很多 ，这是当然的。 调整参数 • 适当调整板块数量 gridDim 和每板块的线 程数量 blockDim ，还可以更快一些。 • 顺便一提，这样的数学函数还有 sqrtf ， rsqrtf ， cbrtf ， rcbrtf ， powf ， si nf ， cosf ， sinpif —— 王鑫 磊 避免线程组产生分歧 • 解决：我们加 if 的初衷是为了节省不必要 的运算用的，然而对于 j < 32 以下那几个 并没有节省运算（因为分支是按 32 个线 程一组的），反而增加了分歧需要避免副 作用的开销。因此可以把 j < 32 以下的那 几个赋值合并为一个，这样反而快。 使用网格跨步循环一次读取多个 arr 元素 • 可见共享内存中做求和开销还是有点大，之后那么

SQL SQL 的执行情况 的执行情况  使用 使用 SHOW PROCESSLIST SHOW PROCESSLIST 来查看当前 来查看当前 MySQL MySQL 服务器线 服务器线 程 程 执行情况，是否锁表，查看相应的 执行情况，是否锁表，查看相应的 SQL SQL 语句 语句  设置 设置 my.cnf my.cnf 中的 中的 long-query-time

operator bool 的 std::_Bit_reference 对象，而且效率很低。 • 如果配合用 decltype 和 auto 的话，他们不会正确推导出 bool ，影响我们正常使用模板元编 程。 • 一般认为 vector 是 C++ 标准库设计上的一个败笔，是为了向前兼容才保持这样不变的 。 • 他们就不应该直接特化 vector 而是哪怕搞另一个名字，比如 被实际分配。比如这里我们分配了 16GB 内 存，但是只访问了他的前 4KB ，这样只有一个页被分配，所以非常快。 实验：那如果分配超过机器内存容量的空间会怎样 • 既然是操作系统的内存是惰性分配给用户程 序的，分块大小就是 4KB ，那么是不是可 以利用这一点实现稀疏？ • 而当我们试图用 malloc 分配一段 4TB 的 内存，却出错了，明明说是惰性分配的？ • 这是因为 glibc 在操作系统上做了很多事，