Using the Microsoft Graph API to get Office 365 data in your mobile apps Alex Ziskind Technical Director @digitalix www.nuvious.com Hi, I’m Alex From + 750 Million 50 Million per month Problems

研发时间被大量占用： • 本地开发环境难模拟 • 多业务联调艰难，诊断耗时多 • 出现问题诊断耗时多 • 流程割裂协作痛苦，响应慢 调试自测免打扰：本地 / 子环境免打扰，独立完成验证工作 自助验证更高效：自动化工作流 + 云上环境，高效验证调试 安全发布有信心： 一个平台完成日常 90% 工作，开发自助发布 需求研发总耗时降低 30% 需求迭代周期缩短 1-5 倍 解放开发，专注编码 服务编排 / 跨项目共享服务 • 开发者共享环境 - 自测子环境 扫码查看 TT 语音最佳实践 面向开发者的云原生环境 扫码查看飞书集成测试案例 • 无缝对接主流测试框架 / 平台 • API/E2E/UI 自动化测试管理 • 与开发协同自动化验收 • 自动化测试效益分析 高效协同的测试管理 • 一套 YAML/Chart 模板管理数百微服务 • 每个技术栈抽象一套构建模板 • Feature 分支 -> 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

组合嵌套为调度单元： Task • async fn 语法糖 Async Rust 观测与调试的痛点 Async Rust 回顾 • 特性： Future 灵活的可组合性 • 任意定制 Poll 的执行逻辑 (Join / Select / Timeout) • 动态的调用关系 • 痛点：观测与调试工具无法理解灵活的执行逻辑 • Backtrace 不够直观 ( 调用栈 -> 调用树 ) • Tracing 无法追踪调用关系的变化 Async Rust 观测与调试的痛点 Async Rust 回顾 • 特性：用户态调度的无栈协程 • Pending Task 不存在栈空间 • 痛点：观测与调试工具无法还原 Pending Task 的执行状态 • 难以得知 Task 阻塞的位置和原因 • 难以调试 Async Stuck • ? 如何解决？ Await-Tree Async 中无竞争维护 • 使用 Arena Tree 简化实现 • 无 Unsafe 代码 Await Tree 的实现 Await Tree 的设计原理与实现 • Future Adapter API 设计 • Adapter 内部维护状态机以操作 Await-Tree Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 Await-Tree 的 设计原理与实现 2 回顾 Async

分布式账务系统 Fintech 互联网 正确性 bug= 资损 bug 不可怕，快速迭代 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 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 层级账号 Rust ● 事务层与账户层分 离 ● 独立水平扩展 ● CQRS ● Event Sourcing ● 针对读场景，写场 景分别优化 ● 稳定的底层 API ● 灵活的顶层 API ● 树状结构 聚合查询 ● 正确性：内存安全，线程安全 ● 可靠性： Raft 共识算法 raft-rs ● 高性能：关键路径无锁单线程 顶层架构 ● Gateway 路由层 ○ 业务 API 到底层 API 的翻 译 ○ 产生转账计划 ● Marker 事务层 ○ 使用业务 id 进行路由 ○ 执行转账计划 ○ 分发账户变动请求 ● Auticuro 账户层 ○ 使用账户 id

Python 对比 • Python 中 val = m[“key”] 读取元素，找不到键值会出错，调试时更早发现错误。 • C++ 中 val = m[“key”] 读取元素，找不到键值不会出错而是默默创建，还初始化为 0 。 • C++ 中 val = m.at(“key”) 读取元素，找不到键值会出错，调试时更早发现错误。 • 所以 C++ 中读取元素，应该用 at() 才对， at() 在读取时和多数语言的 行为一致。 • 很多初学者都会错误使用 [] 读取元素，他以为找不到键值会报错，结果他不报错，默默创 建了个 0 返回给你，导致实际报错的地方滞后，没发现错误在 map 的读取这里，严重影 响他的调试效率（ javascript 的 undefined 直呼内行）。 写入 map 元素 • map m; • 写入 map 中指定键值的元素有两种方法。 • m[“key”] 小彭老师说“我在拉答辩。”那么同学认为这个答辩指的是答辩（物理），小彭老师在上厕所。 而不会认为小彭老师在制作三体动画。 • 所以这位同学是人类思维，相当于 Python 的精分 API 。而如果另一个同学是硬核的计算 机思维，相当于 C++ 的一视同仁 API ，他会以为小彭老师真的在吃答辩。 • 这是通常来说，不过万一小彭老师真的这么重口味在吃答辩呢？要怎么传达这个信息？ C++ 一视同仁的接口就能处理这种罕见的情况，不过

用一个 debug 参数控制是否输出调试信 息。 • 但是这样 debug 是运行时判断，这样即 使是 debug 为 false 也会浪费 CPU 时 间。 模板的应用：编译期优化案例（续） • 因此可以把 debug 改成模板参数，这样 就是编译期常量。编译器会生成两份函数 sumto 和 sumto 。前者保 留了调试用的打印语句，后者则完全为性 能优化而可以去掉打印语句。 或者 int(*)(int) 即可。 • 函数指针效率更高一些，但是 [] 就没办法 捕获局部变量了（全局变量还是可以的） 。 • 最大的好处是可以伺候一些只接受函数指 针的 C 语言的 API 比如 pthread 和 atexit 。 lambda + 模板：双倍快乐 • 可以将 lambda 表达式的参数声明为 auto ，声明为 auto 的参数会自动根据调 用者给的参数推导类型，基本上和

>= a.size() 则会抛出异常 std::out_of_range 让程序提前终止（或者被 try-catch 捕获），配合任意一款调试器，就可 以很快速地定位到出错点。 • 不过 at 需要额外检测下标是否越界，虽然更安 全方便调试，但和 [] 相比有一定性能损失。 • int &at(size_t i); • int const &at(size_t i) const; 返回的数组长度一起使用（见上一课《 C 语言指针》中提到，连续的动态数组只需要 知道首地址和数组长度即可完全确定）。 • 用他来获取一个 C 语言原始指针 int * ， 很方便用于调用 C 语言的函数和 API 等 ，同时还能享受到 vector 容器 RAII 的安 全性。 • ~vector() noexcept; vector 容器： RAII 避免内存泄露 • 如果用 new/delete

放到 src 目录下 。 第 2 章：项目配置变量 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 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 • 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 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。另一方面，由于代码优化后不与源代码一致，此模式下 一般会丢失大量的调试信息。 1. Debug: `-O0 -g` 2. Release: `-O3 -DNDEBUG` 3. MinSizeRel: `-Os -DNDEBUG` 4. RelWithDebInfo: `-O2 -g -DNDEBUG` • 此外，注意定义了

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、 产品视角开发交付、团队高效协 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 • 变更数据库 发布工程师 核心场景介绍：不同角色工程师基于统一协作平面，操作使用自动化工作流和云原生环境 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 Sprint 发布 测试验证

个字符。 • 区别在于 at 如果遇到 i 越界的情况，也就是检测到 i ≥ s.size() 时，会抛出 std::out_of_range 异常终止程序。使用 gdb 等调试 器就可以在出这个异常的时候暂停，帮你调试错误 （ BV1kP4y1K7Eo ）。也可以从外部函数 catch 住这个异常（以 后再讲）。 • 而 [] 则不会抛出异常，他只是简单地给字符串的首地址指针和 i 做个 + 和 += 比 append 更直观，而且只要配合 string_view ，性能上就没有区别了，为什么不用呢？ • 先把程序写出来，结果跑对了，再来考虑什么优化的问题。 • 直观的程序更容易调试，而 + 是非常直观的。——沃兹基硕德 • 小彭老师锐评：跑之前先学会走，反对心理作用优化、性能强迫症 。 • 围棋术语说：本手，妙手，俗手。 • 可能你以为自己这一步是妙手，其实是擦粑粑的手。 string_view 源码大赏 标准库 string 源码解析 第 8 章 string 的本质是 basic_string string 的本质是 basic_string • 所以在调试的时候经常会看到 string 被 c++filt 解析为 basic_string, allocator> 。 • 因为 std::string