中则是基于定义者所在路径，优先访问定义者的作用域。这里需要 set(key val PARENT_SCOPE) 才能修改到外面的变量。 第二章：第三方库 / 依赖项配置 用 find_package 寻找系统中安装的第三方库并链接他们 find_package 命令 • 常用参数列表一览： • find_package( [version] [EXACT] [QUIET] [CONFIG] find_package(Qt5) 则是会去找名为 Qt5Config.cmake 的文件。 • 这些形如 包名 + Config.cmake 的文件，我称之为包配置文件。 • Qt5Config.cmake 是你安装 Qt5 时，随 libQt5Core.so 等实际的库文件，一起装到你的 系统中去的。以我的 Arch Linux 系统为例： • 包配置文件位于 /usr/lib/cmake/Qt5/Qt5Config 包配置文件由第三方库的作者（ Qt 的开发团队）提供，在这个库安装时（ Qt 的安装程序 或 apt install 等）会自动放到 /usr/lib/cmake/XXX/XXXConfig.cmake 这个路径（其中 XXX 是包名），供 CMake 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

vs 无符号整数 • 有时候我们是需要表示负数的。而刚刚那种二进制的做法，只能表示正数和零。 • 怎么办？可能有的同学会想，不妨这样来设计：让二进制的最高位表示符号位。 • 比如 00000011 表示 3 ， 10000011 表示 -3 ，这样不就区分开来了吗？这叫做原码表示 法。 • 的确可以，这种表示方式牺牲了一位作为符号位，剩下 7 位继续表示值。 • 这样的设计下无符号可以表示 实际上表示 -1 ， 11111111 则表示 -128 ，让负数部分整体“平 移”一位，这样就不会出现 -0 这种奇怪的东西了，而且表示范围也扩大了一位，虽然是扩 大在负数部分。 有符号整数 vs 无符号整数 • 刚刚说的让 10000000 表示 -1 ， 11111111 表示 -128 的方法就叫做反码表示法。 • 但是这样还有一个问题，那就是硬件电路上，需要完全重新设计，对符号位做一些特殊判 = 1 ，在计算机看来就是： • 11111111 + 00000010 = 100000001 • 正好和普通的二进制加法一样，只需要丢弃最前面的那一位进位就可以了。 • 这样就重用了现有的无符号加法器，从而节省了宝贵的电路板空间。 • 补码和反码一样，让有符号整数可以表示 -128 到 127 。 • 其中负数的范围反而比正数大是因为要回避 -0 。 字节的单位： KB ， MB ，

CMake 相比，使用 更方便，功能更强大。 为什么要学习现代 CMake ？ 现代 CMake ： 古代 CMake ： 第 0 章：命令行小技巧 传统的 CMake 软件构建 / 安装方式 • mkdir build • cd build • cmake .. • make -j4 • sudo make install • cd .. • 需要先创建 build 目录 build 目录 • 在 build 目录运行 cmake < 源码目录 > 生成 Makefile • 执行本地的构建系统 make 真正开始构建（ 4 进程并 行） • 让本地的构建系统执行安装步骤 • 回到源码目录 现代 CMake 提供了更方便的 -B 和 --build 指令，不同平台，统一命 令！ • cmake -B build • cmake --build build 设置缓存变量。第二次配置时，之前的 -D 添加仍然会被保留。 • cmake -B build -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/openvdb-8.0 • ↑ 设置安装路径为 /opt/openvdb-8.0 （会安装到 /opt/openvdb-8.0/lib/libopenvdb.so ） • cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release • ↑

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 cpu 缓存机制 8.GPU 专题： wrap 调度，共享内存， barrier 9.并行算法实战： 并发：某互联网公司购置了一台单核处理 器的服务器，他正同时处理 4 个 HTTP 请求，如果是单线程的 listen-accept 循环 ，则在处理完 A 的请求之前， B 的请求 就无法处理，造成“无响应”现象。 C 的请 求进来，则还得继续排队…… • 每个请求开启一个线程来处理，这样处理 A 用户的同时还可以继续监听 B 用户发 来的请求，及时响应，改善用户体验。 • 并行：某图形学爱好者购置了一台 使是单核，多线程对我也有用。 因特尔开源的并行编程库： TBB https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-1-4842-4398-5_2 安装 TBB • Ubuntu: • sudo apt-get install libtbb-dev • Arch Linux: • sudo pacman -S tbb • Windows:

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 cpu 缓存机制 8.GPU 专题： wrap 调度，共享内存， barrier 9.并行算法实战： libigl/libigl - 各种图形学算法大合集 fmt - 使用这个神奇的格式化库 • fmt::format 的用法和 Python 的 str.format 大致相似： CMake - 引用系统中预安装的第三方库 • 可以通过 find_package 命令寻找系统中的包 / 库： • find_package(fmt REQUIRED) • target_link_libraries(myexec 也会被自动引用。 • 其他包的引用格式和文档参考： https://cmake.org/cmake/help/latest/module/FindBLAS.html 安装第三方库 - 包管理器 • Linux 可以用系统自带的包管理器（如 apt ）安装 C++ 包。 • > pacman -S fmt • Windows 则没有自带的包管理器。因此可以用跨平台的 vcpkg ： https://github

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, y, z) • 这样在核函数里就可以通过 threadIdx.y 获取 y 方向的线程编号，以此类推。 那二维呢？ cudaErrorIllegalAddress 。意思是我们访问了非法的地 址，和 CPU 上的 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 在初始化的时候（或是之后 resize 的时候）会调用所 有元素的无参构造函数，对 int 类型来说就是零初始化。然而 这个初始化会是在 CPU 上做的，因此我们需要禁用他。 • 可以通过给 allocator 添加 construct 成员函数，来魔改 vector 对元素的构造。默认情况下他可以有任意多个参数，而 如果没有参数则说明是无参构造函数。 • 因此我们只需要判断是不是有参数，然后是不是传统的

: 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 全球 50 多个国家安装实例超 270k ｜ GitHub 全球趋势排行榜多次排名第一 TDengine - 数据模型 1. 设备 ID 及关联属性（ Tags ） 2. 时间戳 3. 结构化采集量 STable 超级表 TAGS ( `groupid` INT, `location` 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

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 cpu 缓存机制 8.GPU 专题： wrap 调度，共享内存， barrier 9.并行算法实战： 有要求就不能依靠 GC 。 比如 mutex 忘记 unlock 造成死锁等等…… RAII ：离不开构造函数 • 如题，那么如何定义构造函数呢？ BV1h64y197Fd 自定义构造函数：无参数 自定义构造函数：无参数（使用初始化表达式） 为什么需要初始化表达式？ 1. 假如类成员为 const 和引用 2. 假如类成员没有无参构造函数 3. 避免重复初始化，更高效 自定义构造函数：多个参数 。 • 虽然作者也经常会忍不住在 zeno 中用 编译器默认生成的构造函数：无参数（小心 POD 陷阱！） • 除了我们自定义的构造函数外，编译器还会自动生成一些构造函数。 • 当一个类没有定义任何构造函数，且所有成员都有无参构造函数时，编译器会自动生成一 个无参构造函数 Pig() ，他会调用每个成员的无参构造函数。 • 但是请注意，这些类型不会被初始化为 0 ： 1. int, float

• 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 的实现 Await Tree 的设计原理与实现 • 一棵树代表一个 Task 的执行状态 • Task 单线程执行 • 在 Task-Local Storage 中无竞争维护 • 使用 Arena Tree 简化实现 • 无 Unsafe 代码 Await Tree 的实现 Await Tree 的设计原理与实现 • Future Adapter API 设计 • Adapter 内部维护状态机以操作

景分别优化 ● 稳定的底层 API ● 灵活的顶层 API ● 树状结构 ● 聚合查询 ● 正确性：内存安全，线程安全 ● 可靠性： 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 ● 2. 将 events 送入 Raft 共识，等待 events 被多数节点保存 ● 3. 处理被共识的 events ，更新状态机 （账户表） ○ 去重 & 更新余额 ○ 关键路径采用无锁单线程 账户层： Auticuro 分布式账务系统 1 2 3 4 ● 1. 接受转账请求，转换成 events ● 2. 将 events 送入 Raft 共识，等待 events 账户层： Auticuro 分布式账务系统 1 2 3 4 事务层： Marker 分布式账务系统 A,B,C 在不同分区执行一个事务的 TCC 转账计划 ● 转账计划 ○ 有向无环图 ○ 节点是一个任务 ○ 边是依赖关系 ● 事务层 Marker 负责执行计划 ○ ACID 保证 ○ 依赖控制 ○ 条件执行 ○ 调度账户变动请求 跨分区转账 分布式账务系统