CeresDB Rust 生产实践 任春韶 CeresDB 核心开发者 蚂蚁集团技术专家  CeresDB 介绍  Rust 生产实践 - Tokio Preemption - Future Cancellation 目录 CeresDB – 历程 2018.02 2018.10 2019.02 ~ 2020.11 2021.9  自研存储引擎  1.0.0 版本发布 Preemption - Future Cancellation Rust 生产实践 生产实践 – Tokio 为什么使用 Tokio ？ 1. 业界使用最广泛，测试齐全。 2. Tokio 支持 async/await ，提供了高效的异步锁、异步队列等。 3. Tokio 社区支持好。 生产实践 – Tokio Rust future preemption https://docs running. 生产实践 – Future 循环 Run Return https://rust-lang.github.io/async-book/04_pinning/01_chapter.html#why-pinning https://doc.rust-lang.org/beta/unstable-book/language-features/generators.html 生产实践 –

Service Mesh 在蚂蚁金服生产级安全实践 彭泽文 蚂蚁金服高级开发工程师 2019.8.11 Service Mesh Meetup #6 广州站基于 Secret Discovery Service Sidecar 的证书管理方案 使用可信身份服务构建敏感数据下发通道 Service Mesh Sidecar 的 TLS 生产级落地实践 分享内容基于 Secret Discovery 通信的Grpc服务获取密钥等敏感信息Service Mesh Sidecar 的TLS 生产级落地实践 TLS 实践难点 证书管理 开关切换 灰度控制 SDS 证书管理方案 ISTIO Policy | Mesh Policy ScopeConfigService Mesh Sidecar 的TLS 生产级落地实践 开关切换 RPC 通信场景下，为保证平滑无损的TLS切换能力，需 要分别控制 关条件尚未具备，因此通过现有注册中心来控制 Client TLS 能力Service Mesh Sidecar 的TLS 生产级落地实践Service Mesh Sidecar 的TLS 生产级落地实践 灰度控制 新功能总是离不开灰度过程，社区已有的Policy CRD 实现 Namespace + Service 的灰度能力不能满足 蚂蚁金服生产落地的要求，需要具备单机灰度、回滚能力。 借鉴社区 SourceLabel 和 Sidecar

尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手 册） （作者：尚硅谷大数据研发部） 版本：V3.3 第 1 章 HDFS—核心参数 1.1 1 NameNode 内存生产配置 1）NameNode 内存计算 每个文件块大概占用 150byte，一台服务器 128G 内存为例，能存储多少文件块呢？ 128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte ≈ 9.1 亿 G MB KB Byte 2）Hadoop2.x 系列，配置 NameNode 内存 NameNode 内存默认 NodeManager 2611 NameNode 3271 JobHistoryServer 2744 DataNode 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 3579

0 Service Mesh 高可用在企业 级生产中的实践 罗广明 百度高级研发工程师1/总页数 讲师介绍 • 罗广明、百度高级工程师 • ServiceMesher 社区（servicemesher.com）治理委员会核心成员 • 云原生社区（cloudnative.to）联合创始成员 • 百度云智学院认证讲师 • 目前在「百度云云原生团队」负责微服务治理与相关中间件研发 • 对云

大规模生产环境下的 Faster-CPython 主讲人： 王文洋 老板思维 已知：公司有xx个计算集群 每个集群有xxxxx个core Python进程占比xx% 如果：提升 10% 那么：可以节省 xx * xxxxx * xx% * 10%个core 降本 xx * xxxxx * xx% * 10% * n >> 我的工资 结论：。。。 Why

分布式消息平台的设计原理，对线上疑难问题排查分析、性能调优与架构设计也大有帮助。 目录 开篇：我的另一种参与 RocketMQ 开源社区的方式 6 1.1 RocketMQ 核心概念扫盲篇 10 1.2 生产环境中，autoCreateTopicEnable 为什么不能设置为 true 18 1.3 实战：RocketMQ 学习环境搭建指南篇 28 1.4 RocketMQ HA 核心工作机制 39 1.9 RocketMQ 消息发送 system busy、broker busy 原因分析与解决方案坑 91 1.10 再谈 RocketMQ broker busy 104 1.11 从年末生产故障解锁 RocketMQ 集群部署的最佳实践 108 1.12 RocketMQ 一行代码造成大量消息丢失 115 1.13 RocketMQ DLedger 多副本即主从切换实战 121 1 RocketMQ 相关的文章，这些文章含金量极高，不仅及时跟进了 RocketMQ4.3.0 之后的新特性：消息轨迹、ACL、主从切换等机制，更是发表了数篇实战类文章，详细指 出在生产环境下一些使用误区，更是输出了几篇生产环境真实故障与解决方案。最终于 20 19 年 RocketMQ 官方社区授予我优秀布道师荣誉称号。 RocketMQ 成就了我，我也会继续努力，为传播 RocketMQ 尽一份力所能及的力量。

师的日常分析，由于外卖业务特点带来 的数据生产成本较高和查询效率偏低的问题，他们通过引入Apache Doris引擎优化生产方案，实 现了低成本生产与高效查询的平衡。并以此分析不同业务场景下，基于Kylin的MOLAP模式与基于 Doris引擎的ROLAP模式的适用性问题。希望能对大家有所启发或者帮助。 本文侧重于以Doris引擎为“发动机”的数仓生产架构的改进与思考。在开源的大环境下，各种数据 此希望通过我们的业务实践与思考为大家提供一些经验参考。美团外卖数仓技术团队致力于将数 据应用效率最大化，同时兼顾研发、生产与运维成本的最小化，建设持续进步的数仓能力，也欢 迎大家多给我们提出建议。 数仓交互层引擎的应用现状 目前，互联网业务规模变得越来越大，不论是业务生产系统还是日志系统，基本上都是基于Hado op/Spark分布式大数据技术生态来构建数据仓库，然后对数据进行适当的分层、加工、管理。而 Doris在美团外卖数仓中的应用实践 Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com 所得的应用场景，美团平台使用Kylin作为公司的主要MOLAP引擎。MOLAP是预计算生产，在增 量业务，预设维度分析场景下表现良好，但在变化维的场景下生产成本巨大。例如，如果使用最 新商家类型回溯商家近三个月的表现，需要重新计算三个月的Cube，需花费几个小时，来计算近 TB的历史数据。另外，应对非预设维度分析，MOL

运维管理类平台 蓝鲸 Rainbond KubeSphere KubeVela 面向资源管理的运维工具集 面向开发者，需结合 CI/CD 工具额外 搭建全流程能力 专门面向开发者的生产力平台，涵盖需求到开 发，测试，运维的云原生一体化技术底座支撑 云厂商 DevOps 平台 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 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 同、稳定迭代 产研数字化过程数据透明、关键 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 面向角色 功能描述 工作流名称样例 具体配置 开发工程师 CI 过程 project-unit-test