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 拥抱开源 github: https://github.com/airwallex/Auticuro

auto func(); // 错误 C++ 特性：引用（ int & ） • 众所周知， C++ 中有一种特殊的类型，叫做引用。只需要在原类型后面加一个 & 即可。 • 引用的本质无非是指针，当我们试图修改一个引用时，实际上是修改了原来的对象： 等价于 ： 可见，和 C 语言的 int * 相比 无非是减少了 & 和 * 的麻烦 而已。 C++ 特性：常引用（ int const & ） • 表达式：捕获 main 中的变量 • lambda 函数体中，还可以使用定义他的 main 函数中的变量，只需要把方括号 [] 改成 [&] 即可： • 函数可以引用定义位置所有的变量，这个 特性在函数式编程中称为闭包 (closure) 。 lambda 表达式：修改 main 中的变量 • [&] 不仅可以读取 main 中的变量，还可 以写入 main 中的变量，比如可以通过 性。 C++20 前瞻：函数也可以 auto ， lambda 也可以 • 如右图，两者的用法可以互换，更方便了 。 • 老师也欢迎同学们在作业中尝试 C++20 新特性，如果你们有相应的编译环境的话 。 • auto wrap(auto f) { • return [=] (auto ...args) { • return f(f, args.

DevOps 方案 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 项目负责人——分析项目各个环境的变化过程及效能短板 3 、 更多产品特性 Zadig 产品特性：开源 Zadig 的一切 云原生 CI/CD 、产研高效工程化协作、快速应对业务迭代 Zadig 产品特性：发布中心 编排组织、流程、内外部系统，管理代码、配置、数据变更流程，支持灰度组合策略 Zadig 产品特性：客户交付 面向大客户全天候响应、全地域升级部署，提供自运维和专用服务通道，实现稳定高效交付和服务保障

验积累（接近客户需求） • 现有开源产品无法满足要求（受限于基础架构设计，优化性能有限） 新一代分布式图数据库需具备的特性 特性 信 雅 达 • 高可用 • 一致性（事 务） • 高性能 • 低资源消耗 • 易用 • 功能丰富 AtlasGraph 关键特性 云原生 Cloud-Native Graph Database 支持弹性伸缩，有 效利用硬件资源，高可用，高 可靠，故障自愈，低成本运维 Library • 集成 Jupyter Notebook 超参数自动优化 • 支持超参数自动调优，解放算 法科学家生产力，避免繁杂的 手动调参 海致图神经网络平台特点 Rust 语言特性助力构建高性能图数据库 01 利用 Rust Stream 进行数据流式 处理 02 03 协程和严格的内存安全性，编译 时捕获数据竞争和并发问题 异步物理算子实现，异步 IO 数 据获取 树、层次、分组等多种布 局方式 • 基于 D3 自研的万级别实 体展现 可视化图探索分析 AtlasGraph 架构及实现 图技术简介 Takeway AtlasGraph 图数据库关键特性 - 基于 RUST 语言保证性能优势 - 分布式架构性能可线性扩展 - 针对大规模图的优化的存算引擎 - 配合 Atlas 图平台，实现无代码图分析 - Query 性能分析模块，启发式提示优化

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 译出来。 • 这是 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 constexpr 通常都是一些可以内联的函数，数学计 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 cudaDeviceSynchronize() 等价！ 因此前面的 cudaDeviceSynchronize() 实 际上可以删掉了。 统一内存地址技术（ Unified Memory ） • 还有一种在比较新的显卡上支持的特性， 那就是统一内存 (managed) ，只需把 cudaMalloc 换成 cudaMallocManaged 即可，释放时也是通过 cudaFree 。这样 分配出来的地址，不论在 CPU

字符串的连接（ + 运算符） • 错误： • 正确： C++14 新特性：自定义字面量后缀 • 不少同学就觉得这样好麻烦，其他语言都是直接 “ hello” 就是字符串类 型， C++ 还得套一层壳 string(“hello”) 才能变成安全封装的类型，才能用他 的成员函数。 • 因此， C++14 引入了一项缓解“键盘压力”的新特性： • 写 “ hello”_s 就相当于写 operator“”_s(“hello” 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 std; 太危险了不想用他。 这种预先规定好一些后缀，就只能是他们标准库的那 个 int32 ，不能自己定义了。 • 所以 cpp 之父曾经说，他设计 cpp11 的时候，是考虑“如何在对语言本身改动最小的情况下 ，尽量只在标准库里做手脚，尽可能只利用现有的语言特性，实现 cpp 的现代化。” • 例如 shared_ptr 可以通过利用语言本身的“拷贝构造函数”实现引用计数，没必要在编译器里 开洞。但“移动语义”这个概念在旧 cpp 里没有，所以这个是真正必要的语言本身的改动。

表示启用 GCC 特有的一些扩展功能； OFF 则关闭 GCC 的扩展功能，只使用标准的 C++ 。 • 要兼容其他编译器（如 MSVC ）的项目，都会设为 OFF 防止不小心用了 GCC 才有的 特性。 • 此外，最好是在 project 指令前设置 CMAKE_CXX_STANDARD 这一系列变量，这样 CMake 可以在 project 函数里对编译器进行一些检测，看看他能不能支持 C++17 进一步求值的结果也就是刚刚指定的 0.2.3 了。 cmake_minimum_required 指定最低所需的 CMake 版本 假如你写的 CMakeLists.txt 包含了 3.15 版本才有的特性， 如果用户在老版本上使用，就会出现各种奇怪的错误。 因此最好在第一行加个 cmake_minimum_required(VERSION 3.15) 表示本 CMakeLists.txt 至少需要 CMake CMake 版本小于 3.15 ，会出现“ CMake 版本不足”的提示。 假设我现在构建一个需要版本 3.99 的 CMake 项目 会正常报错提示版本过低，而不是等到某处用到 3.99 版本才有的特性时才出错。 可以通过 cmake --version 查看当前版本 也可以通过 CMAKE_VERSION 这个变量来获得当前 CMake 版本号。 CMAKE_MINIMUM_REQUIRED_VERSION

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 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 • Rows level lock , Rows level lock , 读写性能都非常优秀 读写性能都非常优秀 • 能够承载大数据量的存储和访问 能够承载大数据量的存储和访问

系列指令有 jle ， jge ， jl ， je 等等。 set 系列指令有 setle ， setge ， setl 等等。 • 冷知识： 32 位时代 cmov 系列曾经是 x86 的一个拓展特性（像 sse 一样），使用前需 要先用 cpuid 指令检测是否支持，如果在不支持 cmov 的 CPU 上使用会产生 SIGILL 错误。不过现在 64 位的 x86 CPU 都保证自带了 cmov 返回值都放 eax 寄存器（刚刚算得的就在 eax ，直接返 回） 无分支优化：从语法角度分析 • 刚刚其实是利用了 C 语言把 bool 类型的 true 当做 1 ， false 当做 0 的特性。 • (int)true == 1 (int)false == 0 • 例如： • if (x > 0) return 1; else return 0; 优化成 return (x > 0); 时不会得到 0 而是会 得到 NaN ，和原来预期的结果不同。 • 且 sqrt 遇到 x 为负数时会设置 errno 为 EDOM ，产生副作用。而原先的三目运算 符 ?: 由于具有“短路”特性，当 x < 0 时第一个分支 sqrt(x) 不会执行，没有副作用。不一 样了！ • 总之，对于这种有副作用的函数，或是有可能返回 NaN 的函数，无法“妙用加减乘”优化 。 冷静分析，学会变通

at(“key”) = val; // 写入键值为 “ key” 的元素，如果不存在，抛出异常 • 毕竟 [] 和 at() 只是返回引用，不管你是读取还是写入这个引用，函数本身的特性是不变的。 • 唯一的区别是等号在他后面，是往 K 对应的 V 里赋值。 • [] 创建在先， = 写入在后。成功写入了新建的元素。 • at 报错在先， = 写入在后。结果是报错了，没有写入。 • 所以 C++ 中写入元素，又得用 [] 才对， [] 在写入时又和多数语言的 [] 行为一致了。 • 这时 [] 自动默默创建的特性反而是个优点了，如果用了 at() 反而会在插入新键值时莫名 其妙报错。此外 [] 默默创建以后把值初始化为 0 的特性，由于调用者是 = val 赋值，所 以初始化也没用了，反正马上会写入 val 。 浅谈这种精分设计的原因 • 总结，要符合你熟悉的 Python