第三届中国 Rust 开发者大会 Rust 构建分布式账务系统 在 Fintech 公司落地 Rust 项目的经验分享 Airwalle x 胡宇 Airwallex 我们是一家跨境支付领域的 Fintech 独角兽 关于我们 E2 轮 Fintech 独角兽，业务遍布全球 关于我们： Airwallex 墨尔本 新加坡 伦敦 深圳 香港 北京 旧金山 上海 东京 提供高效，低成本的数字银行服务 关于我们： Airwallex 从设计架构到实现细节 项目介绍 分布式账务系统 Fintech 互联网 正确性 bug= 资损 bug 不可怕，快速迭代 可靠性 丢数据 = 资损 允许数据丢失 性能 超低延迟 + 高吞吐 超高吞吐 交易日志 审计，监管 调试使用 分布式账务系统 Fintech 领域中的软件与互联网软件的不同 需求分析 支付处理： ● 转账 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

新一代分布式高性能图数据库的构建 北京海致星图科技有限公司 2023-06-18 沈游人 数据库与大数据专场 海致简介—企业级知识图谱开创者 专业顶尖技术团队支撑 超 700 人团队，其中 80% 为技术人员，创始团队在完成全球第一个中文知 识图谱网站研发后，探索知识图谱技术在企业领域的应用。 2021 年，海致院 士专家工作站成立，站内清华大学计算机博士生占比达 90% 以上。 实时风控对图库的性能挑战（ OLTP 毫秒级响应） • 海致图平台产品服务于金融、政府行业有大量业务经验积累（接近客户需求） • 现有开源产品无法满足要求（受限于基础架构设计，优化性能有限） 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 ，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 Processing 架构，大规模集群 分布式存储及并行计 算， Shared Nothing 模式支 持存储计算分离 高性能 基于 Rust 开发的分布式存储引 擎及图计算引擎，精细的内存 管理设计，内置索引系统，支 持毫秒级的并发查询响应速度 易用 AQL(Atlas Graph Query

256 KB ， 6 个物理核心每个都有一个， 总共 1.5 MB 。 • 三级缓存由各个物理核心共享，总共 12 MB 。 通过图形界面查看拓扑结构： lstopo 根据我们缓存的大小分析刚刚的图表 • 也可以看到刚刚两个出现转折的点，也是在 二级缓存和三级缓存的大小附近。 • 因此，数据小到装的进二级缓存，则最大带 宽就取决于二级缓存的带宽。稍微大一点则 只能装到三级缓存，就取决于三级缓存的带 a’[i] = (a[i - 1] + a[i + 1]) * 0.5 • 那么也应该有 a’’[i] = (a’[i - 1] + a’[i + 1]) * 0.5 • 不妨带入 (1) 式到 (2) 式，得到： • a’’[i] = (a[i - 2] + a[i + 2]) * 0.25 + a[i] * 0.5 • 我们得到了求出两次迭代后状态的公式。这样 就可以在一个循环体内实现两次迭代的效果！ 1/16 造成的，一部分是因为跳 跃的访存让 CPU 没有办法自动预取造成的 。 封装成 ndarray 类 ndarray.h ，同学们可以在作业或 是自己的项目里随意使用。 不要再用 Java 式的二层三层指针 了，用 ndarray<2, float> 声明一 个二维浮点数组， ndarray<3, int> 声明一个三维整型数组。 这里的 ndarray 通过 a(x, y) 来 索引，看起来像

Programming by 彭于斌（ @archibate ） 两种代码写法：分支 vs 三目运算符 两种使用方式：排序 vs 不排序 测试结果（均为 gcc -O3 ） 测试结果可视化 图表比较：分支 vs 无分支 分支 无分支 0 0.01 0.02 0.03 耗时（越低越好） 乱序 有序 • 传统的分支方法实现的 uppercase ，对于 排序过的数据明显比乱序时高效。

，后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建： cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化：内存带宽与 以上（ GPU 专题） 为什么需要模板函数（ template ） • 避免重复写代码。 • 比如，利用重载实现“将一个数乘以 2” 这个 功能，需要： 为什么面向对象在 HPC 不如函数式和元编程香了？ 这个例子要是按传统的面向对象思想，可能是这样： 令 Int, Float, Double 继承 Numeric 接口类并实现 ，其中 multiply(int) 作为虚函数。然后定义： 即可，他会自动和已有的模板 twice(T) 之间相互重载。 模板函数：特化的重载（续） • 但是这样也有一个问题，那就是如果我用 twice(“hello”) 这样去调用，他不会自动隐 式转换到 std::string 并调用那个特化函数 ，而是会去调用模板函数 twice(“hello”) ，从而出错。 • 可能的解决方案： SFINAE 。 模板函数：默认参数类型

C++ 字符串类 第 3 章 C 语言字符串操作繁琐 封装的 std::string 应运而生 封装的 std::string 应运而生 • string 可以从 const char * 隐式构造： • string s = “hello”; • string 具有 + 、 += 、 == 等直观的运算符重载： • string(“hello”) + string(“world”) == performance_nerd(std::string_view name); // 超级追求性能的极客 c_str 和 data 的区别 • const char * 可以隐式转换为 string （为了方便） • string 不可以隐式转换为 const char * （安全起见） • 如果确实需要从 string 转换为 const char * ，请调用 .c_str() 这个成员函数 。 字符串的连接（ char * === 隐式 ==O(n)==> string_view • string === 隐式 ==O(1)==> string_view • const char * === 隐式 ==O(n)==> string • string_view === 显式 ==O(n)==> string • string ===c_str==O(1)==> const char * • 隐式： string

，后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建： cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化：内存带宽与 还包括了用于销毁的解构函数（ destructor ） 离开 {} 作用域自动释放 手动释放 RAII ：避免犯错误 与 Java ， Python 等垃圾回收语言不同， C++ 的 解构函数是显式的，离开作用域自动销毁，毫不含 糊（有好处也有坏处，对高性能计算而言利大于 弊） 如果没有解构函数，则每个带有返回的分 支都要手动释放所有之前的资源 : RAII ：异常安全（ exception-safe 自定义构造函数：单个参数（避免陷阱） 避免陷阱体现在哪里？ • 加了 explicit 表示必须用 () 强制转换。 • 否则 show(80) 也能编译通过！ • 所以，如果你不希望这种隐式转换， • 请给单参数的构造函数加上 explicit 。 • 比如 std::vector 的构造函数 vector(size_t n) 也是 explicit 的。 explicit 对多个参数也起作用！

过程，打造出提升研发效能的一站式研发协作平台。 价值亮点： • 人均需求交付数提升 50% 以上 ( 需求均衡 / 人员不变 ) • 每年节省研发损耗 4479 人天（约 500 万 / 年） • 全球需求如期交付率从 65% 提升到 95% • 工程师体验满意度 NPS 从 65% 提升到 90%+ • 开发工程师自助式进行版本发布 • 平台团队可支撑 联 调 的 问 题 … 大 家 一 般 进 入 统 一 的 环 境 里 自 测 ， 但 通 常 只 会 测 试 能 想 到 的 点 ， K o d e R o v e r 用 自 动 化 的 方 式 让 大 家 测 得 更 全 面 ， 把 事 情 做 的 质 量 提 高 ， 提 升 了 测 试 的 覆 盖 度 。 可 以 说 ， 没 有 Z a d i g , 集 成 测 试 完 全 没 1. Zadig 工作流自动更新服务 2. Zadig 集成环境更新服务配置 3. 在 Zadig 的图形界面上查看实时日志、调试 测试 1. 测试因为环境不稳定经常受影响 1. 测试套件的自助式运行，管理和执行分析测试结果 2. 关联到开发工作流中，为开发提供自动化验证保障 效能提升场景： 2K+ 微服务、多语言、 Helm 、 K8s 多集群 1. 维护成本高昂 2. 交付效率低下

vector a{4}; • 会得到长度为 1 只有一个元素 4 的数组。 • 如果需要长度为 4 ，元素全部为 0 的数组，必 须用圆括号 () 而不是花括号 {} ，这样才能保证 调用他的显式（ explicit ）构造函数： • vector a(4); • 会得到长度为 4 元素全为 0 的数组。 • vector(initializer_list list); 容器：构造函数 • 这在对于只能用花括号初始化的类成员来说，就 有很大问题： • vector a{4}; • 会得到长度为 1 只有一个元素 4 的数组。 • 但还是可以用这种写法强制调用显式构造函数： • vector a = vector(4); • 会得到长度为 4 元素全为 0 的数组。 • vector(initializer_list list); 容器：构造函数 • 这在对于只能用花括号初始化的类成员来说，就 有很大问题： • vector a{4}; • 会得到长度为 1 只有一个元素 4 的数组。 • 但还是可以用这种写法强制调用显式构造函数： • vector a = vector(4); • 会得到长度为 4 元素全为 0 的数组。 • vector(initializer_list list);

 基于 InfluxDB 单机引擎研发 分布式方案  OpenTSDB 协议  内存时序数据库  存储计算分离架构  分级存储  永久代  CeresDB 开源 2022.6 2023.3  开源版本 CeresDB 开始研 发 2023.6  1.2.2 版本发布  优化了写入性能  优化了分布式方案 CeresDB – 目标 解决时间线高基数问题 解决时间线高基数问题 • 能高效处理好 APM 型时序数据 • 同时能高效处理好高基数时间线场景 提供原生分布式方案 • 大规模部署 • 提供高可用、高可靠的服务 • 支持水平扩容 • 支持高效的分布式查询 - Tokio Preemption - Future Cancellation Rust 生产实践 生产实践 – Tokio 为什么使用 Tokio ？ 1. 业界使用最广泛，测试齐全。