平台 华为云 DevCloud 阿里云效 腾讯 CODING 云厂商引流为主，锁定风险高 对多云跨地域支持不够 实施负担较重难以推广 面向多云友好，厂商中立，全球多地跨云跨域 安全可靠自动化部署 云原生 CI/CD 工具 Tekton Argo 使用门槛高、学习成本高 需要额外建设全流程能力 接入和使用都极其简单，内置模板库 和最佳实践，基于平台工程打造，可以轻松连 接一切工具链 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、 产品视角开发交付、团队高效协 同、稳定迭代 产研数字化过程数据透明、关键 务 • 安 全 服 务 Zadig 产研协同方案： 自动化一切可以自动化的，让工程师专注创造 2 、 用户核心场景 使用介绍 视频 Demo 演示 ? • 准备环境 • 准备工作流 运维（管理员） • IDE 热部署 • 更新镜像 • 更新配置 • 更新数据 • 日常调试 开发工程师 • 日常测试验证 • 自动化测试 测试工程师 • 升级预发环境 • 升级生产环境

__device__ 这样的双重修 饰符，可以把函数同时定义在 CPU 和 GPU 上，这样 CPU 和 GPU 都可以调 用。 让 constexpr 函数自动变成 CPU 和 GPU 都可以调用 • 这样相当于把 constexpr 函数自动变成修饰 __host__ __device__ ，从而两边都可以调用。 • 因为 constexpr 通常都是一些可以内联的函数，数学计 算表达式 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 一样！所以一定 要注意调对你的版本号。否则就会这样 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

事件 需求设计 架构设计 拆任务、写代码 代码集成 xN 单元测试验证 xN 代码扫描 xN 自测、联调 xN 集成验证 xN 写测试用例 系统验证 xN 自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN 代码变更 xN 配置变更 xN 部署测试环境 xN 部署预发环境 xN 部署生产环境 xN 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 部署 | 测试 | 发布 代码三： 代码编写 | 构建 | 部署 | 测试 | 发布 特点： ● 重复流程自动化 ● 边开发、边验证 ● 服务全生命周期而非只关注代码 ● 每天多次提交提早验证 Zadig 采用「云原生产品级交付」设计理念 数字化产研协同 • 环境 - 统一开发者协作平面 • 工作流

存储 图片解释稀疏的好处 传统稠密二维数组 无边界稀疏分块哈希表 有了无边界的稀疏网格，再也不用担心二维数组要分配多大了。 坐标可以无限延伸，甚至可以是负数！比如 (-1,2) 等…… 他会自动在写入时分配 16x16 的子网格，称之为叶节点 (leaf node) ，而这里的 unordered_map 就是充当根节点 (root node) 。 图片解释稀疏的好处 传统稠密二维数组 这些被写入的部分被称为激活元素 (active element) ，反之则是未激活 (inactive) 。 这就是稀疏的好处，按需分配，自动扩容。 分块则是利用了我们存储的数据常常有着空间局域性的特点，减轻哈希表的压 力，同时在每个块内部也可以快乐地 SIMD 矢量化， CPU 自动预取之类的。 第 2 章：位运算 稀疏的好处：坐标可以是负数 这样即使坐标为负数，或者可以是任意大的坐标，都不会产生越界错误。 32 等 。 • 则： a % b = a & (b - 1) • 比如 a % 8 可以改成 a & 7 。 & = 位运算 & 对负数的处理 • 使用位运算不仅更高效，还能够自动解决刚刚 % 会返回负数的问题： • （因为负数用补码表示，会直接把负号去掉） & = C 语言 / 的特色：负数 • 7 / 4 = 1 • -7 / 4 = -1 • 也就是说

mkdir build • cd build • cmake .. • make -j4 • sudo make install • cd .. • 需要先创建 build 目录 • 切换到 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 cmake --build build -j4 • sudo cmake --build build --target install • cmake -B build 免去了先创建 build 目录再切换进去再指定源码目录的麻烦。 • cmake --build build 统一了不同平台（ Linux 上会调用 make ， Windows 上调用 devenv.exe ） • 结论：从现在开始，如果在命令行操作 结论：从现在开始，如果在命令行操作 cmake ，请使用更方便的 -B 和 --build 命令。 // 在源码目录用 -B 直接创建 build 目录并生成 build/Makefile // 自动调用本地的构建系统在 build 里构建，即： make -C build -j4 // 调用本地的构建系统执行 install 这个目标，即安 装 -D

，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 cpu 缓存机制 • 因此可以利用谷歌提供的这个框架。 • 只需将你要测试的代码放在他的 • for (auto _: bm) • 里面即可。他会自动决定要重复多少次， 保证结果是准确的，同时不浪费太多时间 。 运行结果 刚才的 BENCHMARK_MAIN 自动生成了一个 main 函数 ，从而生成一个可执行文件供你运行。运行后会得到测试 的结果打印在终端上。 命令行参数 他还接受一些命令行参数来控制测试的输出格式为 作量大小均匀等分。然而工作量大小我们没办法提前 知道……怎么办？ • 最简单的办法：只需要让线程数量超过 CPU 核心数量 ，这时操作系统会自动启用时间片轮换调度，轮流执 行每个线程。 • 比如这里分配了 16 个线程，但是只有 4 个处理器核心。 那么就会先执行 1,2,3,4 号线程，一段时间后自动切换 到 5,6,7,8 线程。当一个线程退出时候，系统就不会再 调度到他上去了，从而保证每个核心始终有事可做。

string 可以通过 s.c_str() 重新转换回古板的 const char * 。 • string 在离开作用域时自动释放内存 (RAII) ，不用手动 free 。 C++ 字符串和 C 字符串的不同 • C 语言字符串是单独一个 char *ptr ，自动以 ‘ \0’ 结尾。 • C++ 字符串是 string 类，其成员有两个： char *ptr; size_t len; 而且即使搞错了也能正常编译通过（一些高级的编译器会 给出警告），但是运行结果不对，或者还有可能崩溃。 泛型的 iostream 应运而生 • 得益于 C++ 的重载技术， cout 不用你手动指定类型，他 会自动识别参数的类型，帮你调用相应的格式化函数。 c_str 和 data 的区别 • s.c_str() 保证返回的是以 0 结尾的字符串首地址指针，总长度为 s.size() + 1 。 • ，因为 cpp 字符串没要求一定是 ‘ \0’ 结尾，字符串里是可以包含 ‘ \0’ 的。 C++14 新特性：自定义字面量后缀 • 如果你 using namespace std; 其实标准库已经自动帮你定义好了 “” s 后缀。 • 这里 “ hello”s 就等价于原本繁琐的 string(“hello”) 了。 C++14 新特性：自定义字面量后缀 • 如果你觉得 using namespace

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 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

比如，订单处理流程，那么对读需要强一致性，实时写实 时读，类似种涉及交易的或者动态实时报表统计的都要采 用这种架构模式 弱一致性 如果是弱一致性的话，可以通过在 M2 上面分担一些读压力 和流量，比如一些报表的读取以及静态配置数据的读取模块 都可以放到 M2 上面。比如月统计报表，比如首页推荐商品 业务实时性要求不是很高，完全可以采用这种弱一致性的设 计架构模式。 中间一致性

，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 cpu 缓存机制 template • 是完全等价的，只是个人喜好不同。 模板函数：自动推导参数类型 • 那这样需要手动写 ， 用起 来还不如重载方便了？ • 别担心， C++ 规定： • 当模板类型参数 T 作为函数参数时，则可 以省略该模板参数。自动根据调用者的参 数判断。 模板函数：特化的重载 • 有时候，一个统一的实现（比如 t * 2 t 来替代，怎么办呢？ • 没关系，只需添加一个 twice(std::string) 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

0 码力 | 82 页 | 12.15 MB | 1 年前

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