第三届中国 Rust 开发者大会 应用 waPC (rust) 做软件测试工具 Alan poon 潘泳权 大家好！ @rustropy_gaming ruito_89 PhoTto / image / chart Webassembly Procedures Call waPC 协议标准化了本机代码调用 WebAssembly 和 WebAssembly 调用本机代码的通信 (messaging) to modified request • 模拟数据规则 • 自动化测试 • https://github.com/wasmmock/ wasm_mock_server • 用 rust 打包所有测试需求 Wasm mock server Why use rust ？ Software testing tool • 模拟数据规则 • 自动化测试 • Company's own protocol Microservices • Multiple backend product line with complex upstream • Common testing platform 大公司抓包工具的需求 软件测试工具 • 模拟数据规则 • 自动化测试 • Supports http/https/tcp/websocket(MITM) • Can use rust to construct own

Flight 的物联网和时序数据传输及 转换工具 霍琳贺 涛思数据 Rust China Conf 2023 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 Rust • OOXML - Excel 解析库 • xlsx2csv - Excel 转 CSV 工具 • Unqlite - 单文件非关系型数据库 Multi-address DSN(Data Source Name) parser. TDengine 应用开发组 • Python/Rust/Go 连接器 • 数据可视化 • 数据库运维工具 • 第三方数据源接入 • BI 系统接入 https://taosdata.com/ https://github.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 Why Rust ? • 安全性 • 高性能 • 跨平台兼容 • 强大的类型系统和抽象表达能力 • 优秀的 Rust 生态和开发工具链 • C FFI 互操作能力 • async/await 异步编程 Rust - Crates Used in taosX • Async runtime: https://crates.io/crates/tokio

2021 年 7 月 2021 年 9 月 2021 年 11 月 2021 年 12 月 1 个月功能改造 90% 功能实现开源 技术社区雏形搭建 2022 年 3 月 生态伙伴工具 + Zadig Zadig 企业交付案例场景深化 开 发 者 场 景 挖 掘 3-5 个领域敏感型场景 建立产品发展委员会 贡献者流程优化 2022 年 9 月 场 景 深 化 进度管理：根据团队客观数据，预测和确定项目规划 迭代进度一目了然 项目从无到有可核算 管理有数据科学依据 解放管理，更多时间花在 业务创新 平台运维 业务压力大，能力建设缓慢： • 大量工作花在工具链维护 • 项目间依赖复杂，环境管理难 • 交付版本依赖工单，发布风险高 • 公共资源 / 业务资源利用率低 赋能多业务：一个平台解决了多异构项目的管理和规范 团队高效协作：定义团队角色工作流模板，随时可用云上环境 支撑云原生构建 / 运行环境，多云异构支持及企业 级登录权限支持 传统运维管理类平台 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，涵盖全流程需求到 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 阿里云效

架构设计—高可用架构  系统优化：硬件、架构 系统优化：硬件、架构  服务优化 服务优化  应用优化 应用优化 MySQL MySQL 优化方式 优化方式 影响性能的因素 影响性能的因素 应用程序 应用程序 查询 查询 事务管理 事务管理 数据库设计 数据库设计 数据分布 数据分布 网络 网络 操作系统 操作系统 硬件 硬件  使用好的硬件，更快的硬盘、大内存、多核 MySQL Slow Log 分析工具 分析工具  mysqldumpslow - mysql mysqldumpslow - mysql 官方提供的慢查询日志分析 官方提供的慢查询日志分析 工具 工具  mysqlsla - hackmysql.com mysqlsla - hackmysql.com 推出的一款日志分析工具 推出的一款日志分析工具 ，功能 ，功能 非常强大

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 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 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。 与现存 DevOps 方案对比： 现存方案 典型代表 方案特点分析 Zadig 优势 传统 Jenkins 方案 GitLab + Jenkins + 脚本化 运行效率低，管理维护成本高 方案局限性大，安全性风险高 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 阿里云效

sleep_for ，还有 接受一个时间点的 sleep_until ，表示让当 前线程休眠直到某个时间点。 第 1 章：线程 进程与线程 • 进程是一个应用程序被操作系统拉起来加载到内存之后从开始执行到执行结束的这样一个 过程。简单来说，进程是程序（应用程序，可执行文件）的一次执行。比如双击打开一个 桌面应用软件就是开启了一个进程。 • 线程是进程中的一个实体，是被系统独立分配和调度的基本单位。也有说，线程是 对于高性能并行计算，更好的是多线程。 为什么需要多线程：无阻塞多任务 • 我们的程序常常需要同时处理多个任务。 • 例如：后台在执行一个很耗时的任务，比 如下载一个文件，同时还要和用户交互。 • 这在 GUI 应用程序中很常见，比如浏览 器在后台下载文件的同时，用户仍然可以 用鼠标操作其 UI 界面。 没有多线程：程序未响应 • 没有多线程的话，就必须等文件下载完了 才能继续和用户交互。 • 下载完成前，整个界面都会处于“未响应”状 std::lock_guard ：符合 RAII 思想的上锁和解锁 • 根据 RAII 思想，可将锁的持有视为资源 ，上锁视为锁的获取，解锁视为锁的释放 。 • std::lock_guard 就是这样一个工具类，他 的构造函数里会调用 mtx.lock() ，解构函 数会调用 mtx.unlock() 。从而退出函数作 用域时能够自动解锁，避免程序员粗心不 小心忘记解锁。 std::unique_lock

const &i); • func(3); • 而 int & 的参数： • void func(int &i); • func(3); • 就会报错。 小彭老师发明：一个方便查看类型名的小工具 获取变量的类型： decltype • 可以通过 decltype( 变量名 ) 获取变量定义时候的类型。 获取表达式的类型： decltype • 可以通过 decltype( 表达式 ) • 其实 lambda 还有更多语法，比如 mutable ， [p = std::move(p)] 等…… 常用容器： tuple • std::tuple<...> 可以将多个不同类型的 值打包成一个。尖括号里填各个元素 的类型。 • 之后可以用 std::get<0> 获取第 0 个 元素， std::get<1> 获取第 1 个元素， 以此类推（从 0 开始数数）。 tuple tup; // 错误！ • 对的，是两个与号 && 。 结构化绑定：还可以是任意自定义类！ • 其实，结构化绑定不仅可以解包 std::tuple ， 还可以解包任意用户自定义类： • 配合打包的 {} 初始化表达式，真是太便利了！ • 惊不惊喜？意不意外？ • 可惜 std::get 并不支持自定义类。 tuple ：用于函数多个返回值 • std::tuple 可以用于有多个返回值的函数。

对之下来不及从内存读写数据，从而越容 易 mem-bound 。 1 2 4 6 8 10 0 50 100 150 200 250 300 350 funcA funcB funcC 内存信息查看工具： dmidecode • 可以看到小彭老师电脑上插了 2 块内存，频率都是 2667 MHz ，数据的宽度是 64 位（ 8 字节）。 • 理论极限带宽 = 频率 * 宽度 * 数量 2667*16*2=42672 (morton code) ？有什么用？ • 如 x=x1x2x3, y=y1y2y3 • 则他们的莫顿码： m(x,y)=y1x1y2x2y3x3 • 二维莫顿编码可以把两个长度为 n 的二进制数，交错打包成一个长度 2*n 的二进制数。而莫顿编码的逆运算，就是莫顿解码： • mdec(m1m2m3m4)=(m2m4, m1m3) • 莫顿码的几何意义在于，以 (x,y)=mdec(t) 为参数方程，可以生成一

kernel 好像没有执行过一样，只有 CPU 上的代码被执行了。 指定多个版本号 • 可以指定多个版本号，之间用分号分割。 • 运行时可以自动选择最适合当前显卡的版 本号，通常用于打包发布的时候。 • 不过这样会导致 GPU 编译器重复编译很 多遍，每次针对不同的架构，所以编译会 变得非常慢，生成的可执行文件也会变大 。 • 通常在自己的电脑上用时，同学们只要根 据自己显卡的指定一个版本号即可。 Segmentation Fault 差不多。 封装好了： helper_cuda.h • 其实 CUDA toolkit 安装时，会默认附带一系列案例代码， 这些案例中提供了一些非常有用的头文件和工具类，比如这 个文件： • /opt/cuda/samples/common/inc/helper_cuda.h • 把他和 helper_string.h 一起拷到头文件目录里，然后改一 下

这种单个指令处理多个数据的技术称为 SIMD （ single-instruction multiple-data ）。 • 他可以大大增加计算密集型程序的吞吐量。 • 因为 SIMD 把 4 个 float 打包到一个 xmm 寄存器里同时运算，很像数学中矢量的逐元 素加法。因此 SIMD 又被称为矢量，而原始的一次只能处理 1 个 float 的方式，则称为 标量。 • 在一定条件下，编译器能够把一个处理标量 ：分离存储多个属性 SIMD 矢量化成功！ 不符合面向对象编程 (OOP) 的习惯，但常常有利于性能。 又称之为面向数据编程 (DOP) 。 AOSOA ：中间方案 SIMD 矢量化成功！ 4 个对象一组打包成 SOA ，再用一 个 n / 4 大小的数组存储为 AOS 。 优点： SOA 便于 SIMD 优化； AOS 便于存储在传统容器； AOSOA 两者得兼！是王鑫磊的最 爱。 缺点：需要两层