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 / 灰度上线 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 服务一：设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 服务二：设计 | 代码编写 | 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：

MySQL 基本介绍 基本介绍  MySQL MySQL 优化方式 优化方式  MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享  Q Q & & AA MyISAM MyISAM 特点 特点 MyISAM vs MyISAM vs InnoDB InnoDB • 数据存储方式简单，使用 数据存储方式简单，使用 B+ Tree B+ Tree 进行索引 进行索引 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 特点 特点 •使用 使用 Table Space Table Space 的方式来进行数据存储 的方式来进行数据存储 (ibdata1, ib_logfile0) (ibdata1, ib_logfile0) • 支持 事务、外键约束等数据库特性 支持 事务、外键约束等数据库特性 • 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 如果既不是很强的一致性又不是很弱的一致性，那 么我们就采取中间的策略，就是在同机房再部署一个 S1(R) ，作为备库，提供读取服务，减少 M1(WR) 的 压力，而另外一个 idc 机房的 M2 只做 standby 容灾方 式的用途。 当然这里会用到 3 台数据库服务器，也许会增加采

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 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 CMake 中添加一个可执行文件作为构建目标 另一种方式：先创建目标，稍后再添加源文件 如果有多个源文件呢？ 逐个添加即可 使用变量来存储 建议把头文件也加上，这样在 VS 里可以出现在“ Header Files” 一栏 使用 GLOB 自动 自创的，绕开了编译器和操作系统的各种繁琐规则，保证了跨平台统一性 。 在自己的项目中，我推荐全部用对象库 (OBJECT) 替代静态库 (STATIC) 避免跨平台的麻烦 。 对象库仅仅作为组织代码的方式，而实际生成的可执行文件只有一个，减轻了部署的困难。 静态库的麻烦： GCC 编译器自作聪明，会自动剔除没有引用符号的那些对 象 对象库可以绕开编译器的不统一：保证不会自动剔除没引用到的对象文件 虽然动态库也可以避

Rust 在系统编程已经取得了巨大成功 培养更广泛的 Rust 开发 围绕 LLM 生态封装相应的 Rust 框 架，让开发者能够使用简单的 Rust 写 应用 如何用 Rust 实现的 构建和部署 AI 相关工作流的 serverless 平台 • 上传 Rust function ，平台负责将 Rust 编译成 Wasm ，并运行在 WasmEdge 安全容 器中 • 平台封装了一些常用 GitHub 、 Discord 、向量数据库比如 qdront 。 • 整个 serverless 平台是为 Rust 和 WebAssembly 设计的 视频演示如何使用 serverless 的方式部署 一个 PR review 机器人。 待插入视频，大概是 2 分钟的录屏 Talk is cheap, show me the code! • Telegram ChatGPT 机器 人 •

践行哲学，遵循惯例，认清本质，理解原理 - (part2- part10) 精进之路，思维先行 异曲同工 “ 语言决定思维方式” - 萨丕尔假说 “ 我的语言之局限，即我的世界之局限” - 路德维 希 · 维特根斯坦（语言哲学奠基人） “ 不能改变你思维方式的语言，不值得学习” - Alan Perlis ( 首届图灵奖得主 ) Part1 - 进入 Go 语言编程思维导引 站在语言设计者的高度理解 自带电池”，开箱即用 Part10 – 工程实践 践行哲学，遵循惯例，认清本质，理解原理 • Go module • 自定义 go 包导入路径 • Go 命令使用（包括代码生成） • 常见的“坑” 构建、部署、代码生成、 Go“ 坑”大检阅 示例代码与勘误 践行哲学，遵循惯例，认清本质，理解原理 • https://github.com/bigwhite/ GoProgrammingFromBeginnerToMaster

及自建资源（容器、主机、车 机、端等），释放云原生价值 和企业创新力 生态开放：广泛开放系统 模块和 OpenAPI ，链接 一切流程、服务、工具和 上下游伙伴 安全简单自主可控：私有化 部署，现有服务 0 迁移成本 、体验丝滑接入容易、学习 使用门槛极低 现存做法大多以「单点工具 + 写脚本」或运管类平台为主， Zadig 则是面向开发者视角，中立，云原生一体化价值链平台。 与现存 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 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

），一位可以存储 0 或 1 两个可能的值。 • 现在的计算机都会把 8 个位打包成一个字节（ byte ），也就是说： 1 字节 = 8 位。 • 一字节可以表示 0 到 255 区间中所有的值，表示方式如下： • 00000000 表示 0 00000001 表示 1 00000010 表示 2 00000011 表示 3 • 00000100 表示 4 00000101 表示 5 00000110 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 0 到 255 ，而有符号可以表示 -127 到 127 。 • 但是有一个问题，那 00000000 就表示 0 float 会是一个很小的数 （ 2^-127 左右）。 abs 函数：取出绝对值 • 而刚刚的例子中我们的 abs 返回类型其实始 终是 int ，被送到 printf 里却以 “ %f” 的方式 去读出，所以出错了。 • 因此我们先把 abs 的返回值写入到一个 float 类型变量里试试看，果然有了变化。 • 但还是不对，按理说 abs(-3.14) 应该是 3.14 的，怎么会变成

m_weight 已默 认初始化为 0 ！ 编译器默认生成的构造函数：无参数（类成员初始化很方便） • 类成员的 {} 中还可以有多个参数，甚至能用 = 。 • 除了不能用 () 之外，和函数局部变量的定义方式 基本等价。 • 顺便一提： • int x{}; • void *p{}; • 与 • int x{0}; • void *p{nullptr}; • 等价，都会零初始化。但是你不写那个空括号就会 除了无参和初始化列表构造函数外，编译器默认还会生成这样一个特殊的构造函数： • Pig(Pig const &other); • 可见他的参数是一个 Pig 类型，他的功能就是拷贝 Pig 对象，故称为拷贝构造函数。 • 调用方式如下： 拷贝构造函数：用户自定义 • 除了编译器可以自动生成拷贝构造函数外，如果有需要，用户也可以自定义拷贝构造函数 。 • 比如： 不想要编译器自动生成拷贝构造函数怎么办： = delete 如果一个类定义了拷贝构造函数或拷贝赋值函数， 那么您必须最好同时定义移动构造函数或移动赋值 函数，否则低效。 三五法则是前人总结的，避免犯错的经验。 只告诉做什么，不告诉为什么，是不深入的。 让我们通过撞南墙的方式来深入理解一下。 更多这样的前人经验可以参考： https://github.com/isocpp/ CppCoreGuidelines 三五法则：拷贝构造函数 • 在 = 时，默认是会拷贝的。比如右边这样：

other.cpp 也需要用 hello 这个函数呢？也在里面声明一遍？ • 如果能够只写一遍，然后自动插入到需要用 hello 的那些 .cpp 里就好了…… 头文件 - 批量插入几行代码的硬核方式 • 没错， C 语言的前辈们也想到了，他们说，既然每个 .cpp 文件的这个部分是一模一样的 ，不如我把 hello() 的声明放到单独一个文件 hello.h 里，然后在需要用到 hello() hello(int) ，编译器能够发现 hello.h 声明的 hello() 和定 义的 hello(int) 不一样，避免“沉默的错误”。 编译前替换 编译前替换 头文件 - 批量插入几行代码的硬核方式 • 实际上 cstdio 也无非是提供了 printf 等一系列函数声明的头文件而已，实际的实现是在 libc.so 这个动态库里。其中 这种形式表示不要在当前目录下搜索，只在系统目 nothings/stb - 大名鼎鼎的 stb_image 系列，涵盖图像，声音，字体等，只需单头文件！ 2. Neargye/magic_enum - 枚举类型的反射，如枚举转字符串等（实现方式很巧妙） 3. g-truc/glm - 模仿 GLSL 语法的数学矢量 / 矩阵库（附带一些常用函数，随机数生成等） 4. Tencent/rapidjson - 单纯的 JSON 库，甚至没依赖

以及其他握手协议需要运行时间开销。在 今天，双核或者四核机器在多线程应用方面，其性能不见得的是单核机器的两倍或者四倍。 这一问题一直伴随 CPU 发展至今。 并发和并行的区别 • 运用多线程的方式和动机，一般分为两种。 • 并发：单核处理器，操作系统通过时间片调 度算法，轮换着执行着不同的线程，看起来 就好像是同时运行一样，其实每一时刻只有 一个线程在运行。目的：异步地处理多个不 同的任务，避免同步造成的阻塞。 4*1+1*3=7 度电 总用时： 1+3=4 秒 结论：并行缩并的时间复杂度为 O(n/c+c) ，工作复杂度为 O(n) ，其中 n 是元素个数 改进的并行缩并（ GPU ） • 刚才那种方式对 c 比较大的情况不友好， 最后一个串行的 for 还是会消耗很多时间 。 • 因此可以用递归的模式，每次只使数据缩 小一半，这样基本每次都可以看做并行的 for ，只需 log2(n) 的特点，通过索引访问，比通过迭代器访 问的效率低一些。 • 因此不推荐像 a[i] 这样通过索引随机访问 其中的元素， *(it + i) 这样需要迭代器跨步 访问的也不推荐。 推荐通过迭代器顺序访问 • 最好的方式是用 begin() 和 end() 的迭代 器区间，按顺序访问。 parallel_for 也支持迭代器 • 冷知识： tbb::blocked_range 的参数不一 定是 size_t