## V ue声明式编程 ## 摘要 • 声明式与图灵完备性 • 声明式与UI编程的演进 • 声明式与UI架构 • 声明式与交互 ## 声明式与图灵完备性 ## 声明式 • 我们对语言有很多划分的维度 • 声明式 vs 命令式 • 声明式语言：HTML XML CSS SQL • 命令式语言：C++ Java JavaScript ## 图灵完备性 · 图灵完备：“可计算性” 图灵完备：“可计算性” • 命令式的图灵完备性：if/for, if/goto • 声明式的图灵完备性：if/递归 ## V ue的Template的图灵完备性 • 实际上Vue的组件系统具有图灵完备性 • 使用Vue计算阶乘 • 使用Vue计算斐波那契数列 ## 声明式与UI编程 ## UI编程 • 70年代 MVC诞生 人们意识到视图应该被独立抽象 • 80年代 标记语言大热 最初更与文本相关 • “HTML5” ## 声明式优势 • 可视化的“可逆性” • 声明式与可再绑定性 • 听说近年某框架把html和css塞回JS了？ ## 可重复绑定性 • recycle-list ## 声明式与UI架构 ## MVVM • MVC => MVP => MVVM —脉相承的演化 • MVVM是为声明式/多语言量身定做的编程模型 ## MVVM的数据绑定 • 数据绑定是声明式的数据与UI通讯

## 声明式自愈系统——高可用分布式系统的设计之道 王昕 高级技术专家 全球技术领导力峰会 # 500+高端科技领导者与你一起探讨 技术、管理与商业那些事儿 2019年6月14–15日 上海圣诺亚皇冠假日酒店  ![Imag 10多年软件系统开发和架构经验，在分布式系统领域经验丰富，长期参与高可用中间件系统、云平台基础管理系统和云原生自动运维系统的构建。在国内外有10多项授权和在审软件技术发明专利，并多次受邀出席技术会议，做技术专题分享。 ## 目录 > 分布式系统面临的高可用问题 > 设计和验证高可用分布式系统的工具与方法 > 设计和验证高可用分布式系统的案例分享 > 高可用系统的最佳实践总结 高可用系统的最佳实践总结 ## 无状态分布式系统的高可用问题 处理消息的服务节点可以随机选择 不必处理数据复制和同步的问题 系统容量和高可用能力可以同步提升 服务节点可以随意迁移，不必固定 IP 和存储 ## 有状态分布式系统的高可用问题 处理请求需要特定节点 ➢ 必须要考虑数据备份和同步的问题 容量扩展和高可用需要不同解决方案 服务节点不能随便迁移 ![Image](/uploads/d

## Greenplum资源管理器 姚珂男/Pivotal kyao@pivotal.io ## Agenda • Greenplum数据库 • Resource Queue • Resource Group ## Greenplum数据库 • 基于PostgreSQL • 分布式 • OLAP • MPP(Massively Parallel Processing) ## Greenplum数据库 优化器不能被纳入资源管理器 ## Resource Queue ## • Priority is rough – 不能精确控制CPU - CHECK FOR INTERRUPTS – BackoffBackendTick – sweeper process (backoff.c) ## Resource Queue ## • Memory – Chaotic – 没有严格资源隔离 – 第三方库的malloc Resource Group • SQL语句并发控制 => 事务并发控制 ·基于cost的并发控制 • 基于优先级的CPU控制 => 精确CPU比例 • 内存控制 => 严格资源隔离 ## Running Example • CREATE RESOURCE Group rg WITH ( concurrency=1, cpu_rate_limit=.5,

## 阿里云 ## MongoDB 分布式架构演进 张友东（林青） 阿里云数据库技术团队 # MongoDB MongoDB as in "humongous". Used to describe something extremely large or important. ## MongoDB 核心优势 灵活 · 文档模型 高可用 • 复制集 可扩展 分片集群 ##

## 分布式任务系统 cronsun 苏创绩 ## 目录 01 任务系统 02 分布式任务系统 03 cron sun 04 心得体会   分布式crontab cmd1 cmd2 Mesos 之上的具有分布式容错特性的作业调度器 1. 可替代 cron 2. 有 UI 3. 支持ISO8601标准，允许更灵活地定义调度时间 4. 支持任务依赖 ## Dkron ## 分布式高可用的任务调度系统 1. 易用、有 UI 2. 高可用 3. 可扩展性高，支持大量任务和成千上万结点 ## 我眼里的“西施” 1. 可替代 cron 2. 分布式、高可用 3. 支持多种任务属性

## Curve 分布式存储设计 程义 — Curve Maintainer   nts/1/3/b/6/13b6145ac1674f4b66b9481848c048a7/p4_1.jpg) ## Curve块存储 ## 研究现状 1. 高性能分布式共享数据库场景 2. Curve块存储提供底层分布式共享存储 3. Polardb for PostgreSQL提供上层高性能数据库服务 4. 性能测试 1. benchmarkSQL 每分钟事务数提升39% 2. pgbench - 成本：共享一份数据，存储成本低 - 易用性：具备分布式的优势和单机体感 - 可靠性：三副本、秒级备份  计算-存储分离 ## Curve块存储 应用场景 1. 分布式块存储服务 2. KVM块存储服务 3. iSCSI协议

plugins Storage plugins 云原生是以容器技术为基础围绕着Kubernetes进行的一场技术标准化演进。通过标准可扩展的调度，网络存储，容器运行时接口来提供基础设施；通过标准可扩展的声明式资源和控制器来提供运维能力。两层标准化推进了细化的社会分工，各领域进一步提升规模化和专业化，全面达到成本，效率，稳定性的优化。 GOPHER CHINA 2020 ## Golang与云原生生态（CNCF） 机制是获取结果的过程， 方法和系统，关注如何做事 “how” • 员工进入公司需要验证是一个策略，人脸识别是机制； 从杭州到上海是策略，坐火车是机制； · 接口是策略，实现是机制； • 声明是策略，过程是机制； • 策略面向外部交互，机制面向内部实现； • 策略追求开放标准，机制追求稳定可复用； • 策略与机制要分离； • 策略与机制随着层次的变化而变化； GOPHER CHINA 开发者直接使用K8s的失败故事 - 认知成本高：K8s功能强大却没有统一的使用方式，不得不学习复杂的声明字段和各种奇怪的Annotation； • 稳定性不足：没有设置Pod的QoS等级，导致频繁被驱逐，没有设置反亲和性策略，导致节点流量不均； • 扩展效率低：需要负责安装，升级丰富的云原生插件，无法解决插件的依赖，冲突和资源浪费问题； - 运维成本高：Apiserver, etcd, Controller-Manager

## GCN ## Go 语言的抢占式调度  曹春晖 资深 Gopher  preempt = true gp.stackguard0 = stackPreempt return true } 这之后的流程需要正在运行的 goroutine 来配合 ## 协作式抢占的“协作”过程 ## 检查当前栈空间是否足够，不够的话，需要申请新的栈空间 ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ package main //go:noinline func add(x, y int) morestack_noctxt(SB) 00101 (add.go:6) JMP 0 只要当 framesize > 0 时才会有栈空间检查 framesize 一般是由 locals 决定的 ## 协作式抢占的“协作”过程 ### 保存当前 goroutine 的运行现场，切换到 m.g0，执行 newstack morestack_noctxt ## ↓ morestack ↓ newstack

DataEase 嵌入式版介绍 2024 年 2 月 ## 人人可用的 开源数据可视化分析工具 DataEase 可以帮助用户快速分析业务数据并洞察其趋势，从而实现业务的改进与优化。DataEase 支持丰富的数据源连接，能够通过拖拉拽的方式快速制作图表，并且可以方便地与他人进行分享。 嵌入式 BI 可以给 ISV 带来哪些价值？ 嵌入式 BI 的应用场景 DataEase 嵌入式 BI 的优势 的优势 DataEase 嵌入式版嵌入流程 ## 什么是嵌入式 BI？ 嵌入式 BI 是可以嵌入在商业应用程序中，为应用软件提供或者增强分析功能的专业 BI 软件。 ## “ Embedding analytics and data science functionalities within websites or business applications via APIs reduces increases analytics adoption." ## “ 通过 API 将分析和数据科学功能嵌入到网站或者商业应用中，能够有效减少变更管理并提高数据分析的采纳率。” ## 嵌入式 BI 的业务价值 Which technical features have contributed to an increase in usage and adoption of BI/analytics