掌游天下 崔英杰 ## Go的持续集成 实践分享 ## 什么是持续集成 持续集成 是一种软件开发实践。在持续集成中，团队成员频繁集成他们的工作成果，一般每人每天至少集成一次，也可以多次。每次集成会经过自动构建（包括自动测试）的检验，以尽快发现集成错误。 ## — Martin Fowler ## 持续集成的好处 1. 快速发现修复错误 2. 降低风险 3. 持续发布 4. 减少代码审核时间 uments/3/8/9/4/3894e5dd4516ea856c0648981478e041/p11_1.jpg) ## 持续 1. 持续集成 Continuous Integration(CI) 2. 持续发布 Continuous Delivery 3. 持续部署 Continuous Deployment ## Continuous Integration (CI)  简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 ## 推行持续集成中遇到的问题  简单 激情 速度快

## 华为云 技术 私享会 ## 华为云技术 私享会 ## Kubernetes全栈容器技术剖析 陈弘 华为云PaaS解决方案架构师 ## 华为云应用服务：让企业应用上云更简单，运行更高效 应用 开发测试 PaaS 统一编排 IaaS 云性能测试CPTS 软件开发服务 DevCloud 微服务引擎 CSE 应用编排引擎 AOS App/PaaS/IaaS 资源一键式创建 56/p15_2.jpg) • 应用可以基于容器镜像一站式自动化“构建→发布→上线” • 应用快速上线、扩容、升级，秒级弹性扩缩容 • 基于容器更细粒度共享，提升资源利用率 ## 收益 持续发布： 小时级->分钟级 弹性伸缩： 分钟级->秒级 应用交互性能提升1~2倍 资源利用率提升50% ## 容器镜像服务SWR：支持镜像自动化构建，实现源码到镜像的自动化流程 ·其他厂商的容器服务成熟度低，达不到商用要求 ## 华为方案价值： ·企业级容器服务经过2+年商用实践，SLA有保障 ·提供一站式网络、存储、数据库、监控告警和健康检查解决方案，降低系统集成风险，持续保障业务稳定运行 ·支持原生 kubernetes API，原有容器化业务无缝迁移上 docker ## 案例：打通线下开发、测试和线上部署、运维自动化流程，助力成都某互联网公司提升业务发放速度和运维效率

GOPHER CHINA 2020 中国 上海 / 2020-11.21-22 GORM剖析与最佳实践 张金柱 @ 字节跳动 ’ alt=‘OCR图片’/> Jinzhu/张金柱 Github: @jinzhu 字节跳动：@zhangjinzhu GORM 官网：https://gorm.io https://gorm.cn （国内CDN） 2020.gorm.cn GORM 五分钟快速入门 Transaction) db, err := gorm.Open(sqlite.Open(“gorm.db”), &gorm.Config{ SkipDefaultTransaction: true, }) } // 持续会话模式 tx := db.Session(&Session{SkipDefaultTransaction: true}) tx.Create(&User{Name: “jinzhu”}) tx.Model(&user)

HELLO WORLD ## Python Profiling 大纲 ## ●背景概述 ## ●Python Profiling的场景与技术原理 ➢场景：即时 VS 持续 ➢技术原理 确定剖析 VS 采样剖析 函数粒度VS 行粒度 物理时间VS CPU 时间 技术全景概览 技术细节探索 ## ●Python Profiling的工具链和解决方案 ➢CPU: cProfil 即时（Ad hoc） 开发者 开发者 持续集成 Time 生产环境 Continuous Profiling Profiling 持续部署 集成 部署 生产环境 ## 持续（Continuous） ➢ 故障前后Profiling对比，快速定位问题代码 能有效定位内存泄露/膨胀问题 ➢ 版本发布前后性能对比，防止性能退化 ➢ 持续经验+机器学习： ➢ 专家诊断系统：自动找到代码隐患、给出优化建议 Pyinstrument 通过Sampling的方式一定程度解决overhead和noise的问题 - 统计信息太多，更多的是noise - 更适合即时 profiling，而非在生产环境中持续 profiling - 只到function 粒度，函数内部未知 line_profiler 通过 setTrace 的方式可以 Profile 每一行 ## Python Profiling工具链

 链滴 # Java 源码剖析——彻底搞懂 Reference 和 ReferenceQueue 作者：jesministrator 原文链接：https://ld246.com/article/1513083921948 来源网站：链滴

Pivotal ## Greenplum 6新特性: 在线扩容工具GPexpand剖析 杜佳伦 (jdu@pivotal.io) ## 大纲 • Greenplum 集群部署 • GPExpand简介与具体用法 • Greenplum 6中GPExpand的改进与实现 ## Greenplum 集群部署 ![Image](/uploads/documents/3/4/f/6/34f6b

## MeterSphere 一站式开源持续测试平台 2023 年 9 月 持续测试的兴起与现状 MeterSphere 加速企业持续测试落地 MeterSphere 企业版及专业服务 ## 持续测试是持续交付发展的必然需求 ## 持续交付能力是企业核心竞争力 保证业务足够稳 ## 持续测试能力保障业务足够可靠 ## 催生 保证交付足够快  持续交付可以降低发布风险，提高可靠性，使软件能够根据用户反馈、市场变化和企业战略变更不断进行调整。 持续测试是执行自动化测试的过程，作为软件交付流水线的重要一环，持续测试帮助企业尽快获得软件发布后业务风险的反馈。  ## 为什么测试环节会成为持续交付中的瓶颈？  因为下游处理能力不足导致的阻塞 图片来源：《持续交付 2.0》 ## 造成测试阻塞的三个方面 ### 01. 测试速度 • 非探索性手工执行用例比重过多；

## Service Mesh Meetup #5 广州站 # SOFAMOSN 持续演进路径及实践案例 陈逸凡 wugou.cyf@antfin.com 2019.1.6 ## Agenda ➢ 背景 & 概览 ➢ 持续演进路径 & 技术案例 ➢ 实践案例 ➢ 规划 & 展望 ➢ QA ## 背景 & 概览 ## 数据平面概览 ## SOFAMOSN数据流  ## 持续演进路径 & 技术案例 ## 能力 TCP代理/7层通用代理 简单匹配路由 集群管理 & 基本负载均衡(RR、RANDOM) SofaRpc及HTTP/1.1、HTTP/2.0支持 |原生IO模式|1000|3.3|60|200028| |Raw Epoll模式|1000|2.5|18|28| ## 持续演进实践总结 ✓ 架构上，从一开始就遵循分层设计，模块解耦，统一编程模型接口，保证足够的架构扩展性。 ✓ 性能上，针对IO、协议、内存、协程进行持续优化。相比最初版本，SOFARPC协议上对0.1.0版本QPS提升了50%，内存使用减少了40%；HTTP/2.0相比官方

中国 PostgreSQL 数据库生态大会 # 云原生数据库 PieCloudDB：Unbreakable 安全特性剖析 王淏舟 PieCloudDB 资深技术专家 OpenPie | 拓数派 ## OpenPie $ ^{™} $ Data Computing for New Discoveries 数据计算，只为新发现 ## 打造立足于国内 基础数据计算领域的世界级高科技创新驱动机构