xN 监控 / 告警 xN 版本归档 xN 交付追踪 xN 数据度量 xN 服务、工单管理 事件、缺陷管理 想 法 用 户 运行阶段 需求阶段 研发阶段 现代软件交付挑战：开发 5 分钟，上线 2 小时 服务一：设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 服务二：设计 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 服务三：设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 以前：面向代码片段的串行交付 现在：面向多个服务编排的产品级自动化并行交付 服务一： 服务定义 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 服务二： 服务定义 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 服务三： 服务定义 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 代码一： 代码编写 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 代码二： 代码编写 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 代码三： 代码编写

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 无法支持敏捷交付模式 支持从需求到发布全流程敏捷交付。尤其面向 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 Gitee 平台 GitLab 平台 局限性大、全流程安全性低 维护成本高 支持多个服务并行构建部署、产品级发布，可 灵活安全接入多个代码仓及周边工具链 开发 Zadig 核心特性： 运维 真正意义的持续交付：以工程师体验为核心，价值交付为理念，完成需求到发布的全路径。 测试 发布 洞察 一堆复杂脚本、维护成本极高 员工手工操作费时费力易出错 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 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 + 复杂工具链 工程化：一个平台 一键发布 工作流、环境配置自动更新、高 效调试、消除手工操作、精准快 速迭代、研发生产力 / 幸福感提 升 自助运行、系统化管理、自动化 程度高、测试有效性提升、质量 有保障、横向赋能、技能提升 随时调用工程基线提供的能力、

（会安装到 /opt/openvdb-8.0/lib/libopenvdb.so ） • cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release • ↑ 设置构建模式为发布模式（开启全部优化） • cmake -B build ← 第二次配置时没有 -D 参数，但是之前的 -D 设置的变量都会被保留 • （此时缓存里仍有你之前定义的 CMAKE_BUILD_TYPE CMAKE_BUILD_TYPE 构建的类型，调试模式还是发布模式 • CMAKE_BUILD_TYPE 是 CMake 中一个特殊的变量，用于控制构建类型，他的值可以 是： • Debug 调试模式，完全不优化，生成调试信息，方便调试程序 • Release 发布模式，优化程度最高，性能最佳，但是编译比 Debug 慢 • MinSizeRel 最小体积发布，生成的文件比 Release 更小，不完全优化，减少二进制体积 更小，不完全优化，减少二进制体积 • RelWithDebInfo 带调试信息发布，生成的文件比 Release 更大，因为带有调试的符号信 息 • 默认情况下 CMAKE_BUILD_TYPE 为空字符串，这时相当于 Debug 。 各种构建模式在编译器选项上的区别 • 在 Release 模式下，追求的是程序的最佳性能表现，在此情况下，编译器会对程序做最大 的代码优化以达到最快运行速度。另一方

分别在各自的目录下有自己的 CMakeLists.txt 。 二、根项目的 CMakeLists.txt 配置 • 在根项目的 CMakeLists.txt 中，设置了默 认的构建模式，设置了统一的 C++ 版本 等各种选项。然后通过 project 命令初始 化了根项目。 • 随后通过 add_subdirectory 把两个子项 目 pybmain 和 biology 添加进来（顺序 无关紧要），这会调用 Qt5.12.1 ，你设置了环 境变量 Qt5_DIR=/opt/Qt5.12.1 ，后来又搞了个 B 项目依赖 Qt5.10.3 ，但是你忘了你设置过全 局的环境变量指向 5.12.1 了，导致版本冲突。 • 单项目有效（写死在 CMakeLists.txt ）虽然方便了你，但是你的 CMakeLists.txt 拿到别人电脑 上（例如你通过 GitHub 开源的），可能你 set(Qt5_DIR D:/Qt5.12.1 。 • 则你会看到他下面有几个子目录： • D:/Qt5.12.1/msvc2017_64 （由 VS2017 编译 64 位版本） • D:/Qt5.12.1/mingw_64 （由 MinGW 编译 64 位版本） • 这几个目录里又分别包含： • D:/Qt5.12.1/msvc2017_64/include/qt/QtCore/qstring.h （实际的头文件，属于

1.0.0 版本发布  查询性能优化  Prometheus 协议支持  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

生成两份源码级不同的 代码。 __CUDA_ARCH__ 是个版本号 • 其实 __CUDA_ARCH__ 是一个整数，表 示当前编译所针对的 GPU 的架构版本号 是多少。这里是 520 表示版本号是 5.2.0 ，最后一位始终是 0 不用管，我们 通常简称他的版本号为 52 就行了。 • 这个版本号是编译时指定的版本，不是运 行时检测到的版本。编译器默认就是最老 的 52 ，能兼容所有 GTX900 CMake 设置架构版本号 • 可以用 CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 这个变量 ，设置要针对哪个架构生成 GPU 指令码。 • 小彭老师的显卡是 RTX2080 ，他的版本号是 75 ，因 此最适合他用的指令码版本是 75 。 • 如果不指定，编译器默认的版本号是 52 ，他是针对 GTX900 系列显卡的。 • 不过英伟达的架构版本都是向前兼容的，即版本号为 75 的 RTX2080 也可以运行版本号为 52 的指令码，虽然 不够优化，但是至少能用。也就是要求：编译期指定的 版本 ≤ 运行时显卡的版本。 CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 会自动转换成 --gpu-code 等编 译 flag 版本号不要太新了 • 比如这里设置了 RTX3000 系列的架构版 本号 86 ，在 RTX2080 上就运行不出结 果。 • 最坑的是他不会报错！也不输出任何东西

储、索引及复制难题，提出了基于图缩减的高效分析方法，并孵化出了一个大 规模图数据分析平台 AtlasGraph 。 5 获得 2022 年中国电子学会科学技术奖科技进步一等奖 中国电子学会发布的《 2022 中国电子学会科学技术奖公告》，海 致星图与北京邮电大学、蚂蚁科技集团有限公司、中移动信息技术 有限公司联合研发的“大规模复杂异质图数据智能分析技术与规模化 应用”项目，斩获“科 TS 服务采用主备架 构，基于 Raft 算法实现租约，进行 服务多活，保证图库不会出现单点 故障。 Raft 服务高可用方案 偏向分析型的分布式事务 【 MVOCC 事务提交】 基于多版本乐观并发控制技术的分布式事 务实现，在保障一致性的前提下，提供优 秀的分析性能 分布式事务技术方案 MVOCC 处理流程 全面的算法支持  覆盖全部常用算法 • 路径计算、社区检测、相似度计算

find_first_not_of 寻找不在集合内的字符 举一反三： find_last_of 、 find_last_not_of • find 的反向版本是 rfind 。 • find_first_of 的反向版本是 find_last_of 。 • find_first_not_of 的反向版本是 find_last_not_of 。 replace 替换一段子字符串 • replace(pos, len, “str”) &append(const char *s, size_t len); // 只保留前 len 个字符 append 追加一段字符串 • 前面两个是最常用的版本，和 += 也是等价的。 • 后面两个带 len 的版本很奇怪，他们居然是反过来的： • 对于 str 是 string 类型时，会变成保留后半部分。 • 对于 str 是 const char * 类型时，会保留前半部分。 size() - len 个字符 • string &insert(size_t pos, const char *s, size_t len); // 只保留前 len 个字符 • 后两个版本和 append 的情况一样诡异……通常我们只用前两个就行。 • 又是一个就地修改字符串，返回指向自身引用的函数…… insert 插入一段字符串 • 当然，更直观的做法，还是 substr 配合

• 对于传统分支的做法，为什么排序了的更 高效？既然无分支更高效，我要怎样优化 才能让我的程序变成无分支的呢？那就来 看本期性能优化专题课吧！ 分支预测成败对性能的影响 排序为什么对有分支的版本影响那么大 为什么需要流水线 • 为了高效， CPU 的内部其实是一个流水 线 (pipeline) 。流水线的目的是能把原本 串行的一系列指令并行化。为了理解为什 么需要流水线，我们先反过来，假设没有 10 = 42 。 • 对于 x 小于等于 0 的情况， (x > 0) 变成 0 ，相当于 32 + 0 * 10 = 32 + 10 = 32 。 • 这样一来就和原来带 if-else 的版本的效果完全一样，但是取缔了分支，更高效。 • 我称之为“妙用加减乘”优化法。 “ 妙用加减乘”进行无分支优化的通用公式 • 因此我们总结规律得出： • if (cond) return a; ? a : b) // 方法 3 • 三目运算符通常会变成和 if-else 一样的分 支，同样会生成条件跳转指令，理应一样 低效。但是有时候编译器会检测到，可以 帮你自动优化成无分支版本的。 “ 妙用加减乘”进行无分支优化的通用公式 • 我比较喜欢方法 2 ，因为他可以很直观地同样适用于多个分支的情况，例如： • if (x < 0) return 0; • else if

之外的其他类型则没有区别，可以放心使用。 无符号整数： unsigned 修饰 有符号版本 无符号版本 char unsigned char short unsigned short int unsigned int long unsigned long long long unsigned long long 无符号版本的类型不能表示负数，但是他在正数的表达范围更大。 此外，有的教材采用不同的写法，比如： long int 和 unsigned long 等价 unsigned long long int 和 unsigned long long 等价 有符号整数： signed 修饰 有符号版本 无符号版本 signed char unsigned char signed short unsigned short signed int unsigned int signed long unsigned 14f 才是 float 类 型的常量。 std::abs 函数：自动根据参数类型判断要使用的重载 • 在 C++ 中可以用 std::abs 替代 abs ，这个 在 std 命名空间中的版本是带有多种重载的。 • 建议别用全局的任何函数（ C 语言原始的）， 始终带上 std:: 前缀（ C++ 改良后的）。 • C++ 甚至还有 std::printf ， std::memcpy