数据存储方式简单，使用 B+ Tree B+ Tree 进行索引 进行索引 • 使用三个文件定义一个表： 使用三个文件定义一个表： .MYI .MYD .frm .MYI .MYD .frm • 少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 • 二进制层次的文件可以移植 二进制层次的文件可以移植 (Linux (Linux   Windows) Windows) Windows) • 访问速度飞快，是所有 访问速度飞快，是所有 MySQL MySQL 文件引擎中速度最快的 文件引擎中速度最快的 • 不支持一些数据库特性，比如 事务、外键约束等 不支持一些数据库特性，比如 事务、外键约束等 • Table level lock Table level lock ，性能稍差，更适合读取多的操作 ，性能稍差，更适合读取多的操作 InnoDB InnoDB 每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每 张表分配这个大小的一个缓冲区，可以设置 为 2M 以上 table_cache 64 1024 为所有线程打开表的数量。增加该值能增加 mysqld 要求的文件描述符的数量。 MySQL 对每个唯一打开的表需要 2 个文件描述符。 服务优化 服务优化 MyISAM MyISAM 选项 选项 选项 缺省值 推荐值 说明 key_buffer_size 8M 512M 用来存放索引区块的缓存值

a.out 这个文件中，（称为可执行文件）。 • > ./a.out • 之后执行该命令，操作系统会读取刚刚生成的可执行文件，从而执行其中编译成机器码， 调用系统提供的 printf 函数，并在终端显示出 Hello, world 。 厂商 C C++ Fortran GNU gcc g++ gfortran LLVM clang clang++ flang 多文件编译与链接 • 单文件编译虽然方便，但也有如下缺点： 单文件编译虽然方便，但也有如下缺点： 1. 所有的代码都堆在一起，不利于模块化和理解。 2. 工程变大时，编译时间变得很长，改动一个地方就得全部重新编译。 • 因此，我们提出多文件编译的概念，文件之间通过符号声明相互引用。 • > g++ -c hello.cpp -o hello.o • > g++ -c main.cpp -o main.o • 其中使用 -c 选项指定生成临时的对象文件 选项指定生成临时的对象文件 main.o ，之后再根据一系列对象文件进行链接 ，得到最终的 a.out ： • > g++ hello.o main.o -o a.out 为什么需要构建系统（ Makefile ） • 文件越来越多时，一个个调用 g++ 编译链接会变得很麻烦。 • 于是，发明了 make 这个程序，你只需写出不同文件之间的依赖关系，和生成各文件的规则。 • > make a.out •

GitLab-CI 自动构建打包 Chart （写一堆复杂 的脚本 ） -> -> Rancher 上手动替换 Helm Chart 版本 -> 调试 （使用 kubectl/ 日志系统） 2. 测试流程 合并到 develop -> GitLab-CI 自动构建打包 Chart （还是那堆复杂的脚 本） -> -> Rancher 上手动替换 Helm 飞书场景二： Gerrit + Zadig 方案 工程师体验 现状 Zadig Helm 方案 管理员 1. 上线服务，每个环境都配置 一份服务 values 文件 2. 创建新环境，准备 所有服务 values 文件 1. 从模板创建服务 -> 修改少量配置更新到所有环境 2. 创建环境，维护与环境相关的少量配置 开发 1. Rancher 手动更新服务 2. 调试更新配置 需要打一个 Chart 包 3. 使用 kubectl 登入服务 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、

可，有完善的周边服务 训练服务 • 提供基于 kubeflow 的分布式训练方案 – 界面化操作，用户提供代码地址和执行命令即可 – 系统内建支持安装 pip 依赖 – 自制存储插件支持分布式文件系统存储用户数据 – 支持官方镜像，不需要 JDOS 提前协助制作镜像 – 提供 tensorboard 作为训练监控实时查看训练状态 – 用户训练完成后释放 GPU 资源，提高 GPU 利用率 填写代码地址，执行的命令等 – 可以选择是否监控训练，提供 tensorboard 任务列表 可以指定 git 的 commit-id 发起任务 任务详情 可以查看具体的容器列表，以及查看容器的日志和事件 Serving 服务 提供统一便捷的 Serving 服务，只需用户指定模型，即可提供 grpc 和 rest 服务，同时使用 GPU 复用 +HPA 提高 GPU 利用率 创建 Serving

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 ● 冻资 / 解资 ● 账户限额 ● 批处理事务 正确性：无双花或少付 审计监管：交易日志不可篡改，交易历史可回溯 条件事务：根据一定的条件决定事务执行与否 高可用：在部分节点失效的情况下，依旧可以提供正确的

com/263032155 找不到头文 件怎么办呀 CMake Cookbook 小彭老师建议 : ~~-·~·~-·~ -~·-·~·- 第一章：文件 / 目录组织规范 基于 CMake 的 C/C++ 项目，如何优雅地、模块化地组织大量源文件 ？ 推荐的目录组织方式 • 目录组织格式： • 项目名 /include/ 项目名 / 模块名 .h • 项目名 /src/ 模块名 .cpp ries( 项目名 PUBLIC include) • 源码文件中写： • #include < 项目名 / 模块名 .h> • 项目名 :: 函数名 (); 完整案例请看源码仓库： https://github.com/parallel101/course/tree/master/16/00 推荐的目录组织方式 • 头文件（项目名 /include/ 项目名 / 模块名 .h ）中写： ）中写： • #pragma once • namespace 项目名 { • void 函数名 (); • } • 实现文件（项目名 /src/ 模块名 .cpp ）中写： • #include < 项目名 / 模块名 .h> • namespace 项目名 { • void 函数名 () { 函数实现 } • } 完整案例请看源码仓库： https://github.com/pa

项目的构建分为两步： • 第一步是 cmake -B build ，称为配置阶段（ configure ），这时只检测环境并生成构建规则 • 会在 build 目录下生成本地构建系统能识别的项目文件（ Makefile 或是 .sln ） • 第二步是 cmake --build build ，称为构建阶段（ build ），这时才实际调用编译器来编译代码 • 在配置阶段可以通过 -D 设置缓存变量。第二次配置时，之前的 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（ generator ）。 -G 选项：指定要用的生成器 • Linux 启动时会把每个文件都检测一遍， 浪费很多时间。特别是有很多文件，但是实 际需要构建的只有一小部分，从而是 I/O Bound 的时候， Ninja 的速度提升就很明 显。 然而某些专利公司的 CUDA toolkit 在 Windows 上只允许用 MSBuild 构建，不能 用 Ninja （怕不是和 Bill Gates 有什么交 易） 第 1 章：添加源文件 一个 .cpp 源文件用于测试

写，即函数链接表。链接器会查找其他 .o 文件中是否定义了 _Z5otheri 这个符号， 如果定义了则把这个 @PLT 替换为他的地 址。 对 PLT 感兴趣？看 https://www.cnblogs.com/pannengzhi/p/2018-04-09-about-got-plt.html 编译器优化： call 变 jmp 多个函数定义在同一个文件中 如果 _Z5otheri 定义在同一个文件中，编 译器会直接调用，没有 译器会直接调用，没有 @PLT 表示未定义 对象。减轻了链接器的负担。 编译器优化：内联化 只有定义在同一个文件的函数可以被内联 ！否则编译器看不见函数体里的内容怎么 内联呢？ 为了效率我们可以尽量把常用函数定义在 头文件里，然后声明为 static 。这样调用 他们的时候编译器看得到他们的函数体， 从而有机会内联。 内联：当编译器看得到被调用函数（ other ）实现的时候 ，会直接把函数实现贴到调用他的函数（ 给其 他文件，而且 func 也已经内联了 other ， 所以编译器干脆不定义 other 了。 inline 关键字？不需要！ 编译的结果完全一致？ 结论：在现代编译器的高强度优化下，加不加 inline 无所谓 编译器不是傻子，只要他看得见 other 的函数体定义，就会自动内联 内联与否和 inline 没关系，内联与否只取决于是否在同文件，且函数体够小 要性能的，定义在头文件声明为 static

里直接加你 的 .cu 文件，和 .cpp 一样。 https://www.nvidia.cn/docs/IO/51635/NVIDIA_CUDA_Programming_Guide_1.1_chs.pdf CUDA 编译器兼容 C++17 • CUDA 的语法，基本完全兼容 C++ 。包括 C+ +17 新特性，都可以用。甚至可以把任何一个 C++ 项目的文件后缀名全部改成 .cu ，都能编 CUDA 的一大好处， CUDA 和 C++ 的关 系就像 C++ 和 C 的关系一样，大部分都兼容 ，因此能很方便地重用 C++ 现有的任何代码库 ，引用 C++ 头文件等。 • host 代码和 device 代码写在同一个文件内，这 是 OpenCL 做不到的。 编写一段在 GPU 上运行的代码 • 定义函数 kernel ，前面加上 __global__ 修 饰符，即可让他在 GPU 算表达式之类的，一个个加上太累了，所以产生了这个 需求。 • 不过必须指定 --expt-relaxed-constexpr 这个选项才能 用这个特性，我们可以用 CMake 的生成器表达式来实 现只对 .cu 文件开启此选项（不然给到 gcc 就出错 了）。 • 当然， constexpr 里没办法调用 printf ，也不能用 __syncthreads 之类的 GPU 特有的函数，因此也不能 完全替代

Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 服务的调试——查看环境和服务状态 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 服务的调试——查看服务实时日志 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 服务的调试——进入容器调试 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 服务的调试——临时替换镜像