## p2p缓存系统 ## 基于Golang的Aop设计模式 龚浩华 QQ 29185807 月牙寂 ## 背景 Web缓存（类似CDN技术） ☑ 网页、图片 普通下载 ■ 普通视频 P2P缓存 下载（bt等） ■ 视频（qvod、百度影音等） ## 背景 P2P缓存好处 ■ 一次获取，多次利用 ■ 减少局域网出网流量 ■ 提升用户体验 ## 背景 P2P缓存服务器（基于c++开发） 潜在bug多 重构 or 重新推倒? ## 背景 现实世界是怎么样的 分布式、并发 职能化、松散化 自组织、智能化 程序框架是否也可以这样？ ## OOP ## C++对象代码运行 ■ 有属性（成员变量）、有行为（成员函数） 没有可以独立执行的机制 ■ 有属性（成员变量）、有行为（成员函数） 还有独立执行的活动（有自己独立的线程） ■ 有属性（成员变量）、有行为（成员函数） 借助其他线程运行 （agent-oriented programming） Agent: 智能体、职能代理。源于分布式人工智能（DAI） 1、自主的、智能的 2、具有社会性（与环境通信） 3、反应能力，理解环境并对环境刺激做出适应的反应 4、主动性，不是简单的反应，而是有目的的反应 5、一般agent处在分布式网络中，行为具有局部效应和全局效应 ## golang 1、对象：类 2、属性：成员变量 3、行为：成员函数

## Node 的设计错误 Ryan Dahl JS Conf 柏林 2018.06 ## 背景: 1. 基于最初的开发，我创建了并管理 Node。 2. 我的主要关注目标是事件驱动的 HTTP server。 3. 这一主要目标对当时服务器端的 JavaScript 起着关键作用。即使在当时这一点不那么明显，但是服务器端 JS 的成功需要事件循环的助力。 ## 背景: 2012 年我离开 Node（或多或少）实现了我的预定目标：创建一个用户友好的非阻塞框架，具体内容如下 1 核心支持许多协议：HTTP，SSL... 2. 在 Windows（使用 IOCP）Linux（EPOLL）和MAC（KQuey）上跨平台工作。 3. 一个比较稳定的相对较小的核心API。 4. 通过 NPM 增加外部模块的生态系统。 但我错了...因为还有许多问题仍待解决..... ## 使得 Node 保持增长的几项关键工作 1. NPM（Isaac 开发）将核心 Node 库解耦并允许生态系统的分布。 2. N-API 是设计精美的绑定API。 3. Ben Noordhuis 和 Bert Belder 构建了 libuv。 4. Mikeal Rogers 组织了管理活动和社区。 5. Fedor Indutny 在代码基础上产生了巨大的影响，尤其是在加密中。 6. 还有许多为 Node 增长作出贡献的人:

Golang主动式内存缓存的优化探索之路 安晏伯 学而思网校 技术专家  问题引入 01 难点攻克 02 主动式内存缓存框架 03 总结 04 ## 第一部分 ## 问题引入 ## 为什么能有极致的性能？ 主动式内存缓存 如何优化？ 如何优化？ 极致的性能 ## 复杂的查询怎么办？ 支持多种维度的查询 - 提供类似SQL的查询模式 - 支持灵活的信息过滤条件  ## 内存不够用怎么办？ 存储扩展，冷热数据交换  同样的性能，需要更少的硬件资源，降低成本 02 核心数据在本地，依赖少，更稳定 ## “ 通过本次分享，可以带来哪些收获？ • 千万级内存对象，GC严重耗时，如何解决？ - 复杂的查询场景，内存数据如何高效组织？ • 主动式内存缓存，如何保证数据实时性？ - 数据太多，内存不够用，如何进行存储扩展？ ## 第二部分

Curve支持S3 数据缓存方案 |版本|时间|修改者|修改内容| |---|---|---|---| |1.0|2021/8/18|胡遥|初稿| ||||| 背景 · 整体设计 - 元数据采用2层索引 - 对象名设计 - 读写缓存分离 • 缓存层级 • 对外接口 • 后台刷数据线程 • 本地磁盘缓存 - 关键数据结构 - 详细设计 - Write流程 - Read流程 - ReleaseCache流程 - Flush流程 - FsSync流程 - 后台流程 • poc测试验证 ## 背景 基于s3的daemon版本基于基本的性能测试发现性能非常差。具体数据如下： nuyao@pubbetal-nostest2:~/mnt$ fio -bs=4k -direct=1 --fallocate=none -size=10M get，在内存中合并完后再put的方式，对s3操作过多 2. 对于4k 小io每次都要和s3交互，导致性能非常差。 因此需要通过Cache模块解决以上2个问题。 ## 整体设计 整个dataCache的设计思路，在写场景下能将数据尽可能的合并后flush到s3上，在读场景上，能够预读1个block大小，减少顺序读对于底层s3的访问频次。从这个思路上该缓存方案主要针对的场景是顺序写和顺序读，而对于

## 物联网平台的反应式设计 唐成 DDCHINA ## CONTENTS 01 什么是物联网平台 02 为什么需要反应式架构 03 我们做了什么 ## 什么是物联网平台 ## 什么是物联网平台 Application  Actuator  ## 物联网平台的构成  Devices Message ## 单体的逻辑架构  ## 为什么需要反应式架构 ## 设备影子业务说明 1. 设备上报状态 6. 期望状态和上报状态的差异 (delta) 同步至设备 3. 应用查询上报的状态 4. 应用设置期望的状态 7. 设备上报新的状态

改善既有代码的设计 翁阳（酒仙） ## 有时候相似 不是巧合 Refactoring Improving the Design of Existing Code  [美] Martin Fowler 著 熊节 译 软件开发的不朽经典 生动阐述重构原理和具体做法 普通程序员进阶到编程高手必须修炼的秘笈 ## 重构与Swift有啥关系 ## ?  ## 你必须面对既有代码！ 无论是不是由你编写 ## 这些既有代码你无法逃避 ① 遗留的老项目 ② Cocoa Touch ③ Cocoa 00c1cf989fd20e3c9e0afd0906ebbbf1/p8_1.jpg) ## 这是我们的例子 一个已知，却一直未被很好 解决的问题 |Carrier|11:06 AM| |---|---| |同步数据|点击进行同步| |我的好友我的群|| ||| ||| ## 非常常见的 - (IBAction)syncButtonTouched:(UIButton *)sender {

Curvefs-S3 本地写缓存盘方案 背景 方案设计 主要数据结构定义 方案设计思考 POC验证 ## 背景 当前，s3客户端在写底层存储的时候是直接写入远端对象存储，由于写远端时延相对会较高，所以为了提升性能，引入了写本地缓存盘方案。也即要写底层存储时，先把数据写到本地缓存硬盘，然后再把本地缓存硬盘中的数据异步上传到远端对象存储。 ## 方案设计 ![Image](/u S3模块接收到写入后先写入写内存缓存页，如果满足持久化的条件后，那么则准备持久化。 做一个硬链接链接到该文件。 本次io在本地硬盘写入好之后，异步上传模块会适时把本地硬盘写缓存目录中的文件上传到远端对象存储集群，上传成功后，删除本地写缓存目录中的对应文件。 同时，缓存清理模块会定时检查本地硬盘缓存目录容量情况，如果容量已经达到阈值了，则进行文件的清理工作。 另外，异常管理模块处理客户端挂掉后的文件重新上传问题。 CacheReadDir_; ## 方案设计思考 本地硬盘如何管理 借用linux本地文件系统进行管理，存储进本地硬盘的内容以文件的形式来表现。 配置一个目录用于本地硬盘的文件管理，对作为缓存盘的本地硬盘进行格式化并挂载到该目录（如果没有缓存盘，那一般而言就是系统盘本身了）。 • 本地缓存盘的文件内容表示 本地缓存盘存放的文件即是存储到对象存储中的对象。 • 写缓存如何作为读缓存利用 除了写缓存目录，另外引入

## DDD的为与不为 滕云@ThoughtWorks DDCHINA ## 关于我 01 ThoughtWorks架构师&编码者 02 Java/TechOps/DDD 03 《实现领域驱动设计》/《人件》译者 ## 实现 区域驱动设计 IMPLEMENTING DOMAIN-DRIVEN DESIGN ## 我眼中的DDD 道 原则 弱约束 最佳实践 编码强相关 不是架构师专属标榜 对软件匠艺的执着追求 套路化之后的有条理的多 关于软件结构的新思维方式 分离技术复杂度和业务复杂度 ## 我眼中的DDD 道 原则 弱约束 最佳实践 编码强相关 面向对象进阶 数据驱动之反面 优先处理业务逻辑 不是架构师专属标榜 对软件匠艺的执着追求 套路化之后的有条理的多 关于软件结构的新思维方式 分离技术复杂度和业务复杂度 [Image](/uploads/documents/9/3/d/3/93d3a6c71b68211ff5b41379afc2926e/p7_2.jpg) ## DDD为何？ ## 为了简单 ## 套路化之后的有条理的多 V S ## 如何做战略设计？  ## 事件风暴？

## TiDB 可观测性 的设计与实现 ## - 陈霜 ## 精彩继续! 更多一线大厂前沿技术案例 广州站 QCon 全球软件开发大会 时间：2022年7月31–8月1日 地点：广州·万富希尔顿酒店 北京站 GITC 全球大前端技术大会 时间：2022年8月 地点：北京·国际会议中心 北京站 QCon 全球软件开发大会 时间：2022年9月 地点：北京·国际会议中心 g13672fc9a52_0_156 ☑ Externally Shared ▲ Not in a shared drive 我的云端硬盘 / ☐ ArchSummit-TiDB 可观测性的设计与实现 ☆ ☐ 文件 编辑 查看 插入 格式 幻灯片 排列 工具 插件 帮助 上次修改是在 34 分钟前进行的 ## CPU Profiling By SQL Request go-demo • rust-demo ## GetGoroutineStats() executeSQL() end := GetGoroutineStats() queryCost := end.Sub(begin) // 获取执行 SQL 消耗的 cpu stats 信息 ## Trace - Use Go trace to collect runtime information. curl http://localhost:10080/debug/pprof/trace\