## go语言并发编程实践 以360消息推送系统为例 周洋 部门：360手机助手 Weibo: @johntech-o Date: 2015.04.25 ## 目录 go语言在基础服务开发领域的优势？ 我遭遇了哪些挑战？ 如何应对的？ 具有go特色的运维 在高并发，通信交互复杂，重业务逻辑的分布式系统中，Go语言优势体现在：开发体验好、一定量级下服务稳定、性能满足需要 ## 以360消息推送系统为例 带来的便利性又做适当集中化处理 套路：任务池集中数据合并请求、连接池+pipeline 利用全双工特性 ## 性能优化：io集中处理 性能优化 ## RPC版本1 通信库  ## 性能优化：io集中处理 ## RPC框架第三版与第二版通信模型对比 p21_2.jpg) ## 性能优化：数据集中处理 RPC Frame  B B B RPC Frame RPC Frame B B B A A A ## 性能优化：数据集中处理 ![Image](/uploads/docu

## 从高并发到极端并发： 百度Feed与春晚红包的高可用实践 吴永巍 百度 主任架构师 # TGO鲲鹏会 # 汇聚全球科技领导者的高端社群 全球12大城市 850+高端科技领导者 使命 Mission 为社会输送更多优秀的 科技领导者 ## 愿景 Vision 构建全球领先的有技术背景 优秀人才的学习成长平台  ## 目录 • 春晚项目，技术挑战 - 整体拆解，架构设计 - 各子系统高可用设计 • Feed信息流：常规到极端 全方位工程实践 ## 春晚，极端并发，技术实力最高级别的检验 • 春晚的力量 • 业界技术难题 现场直播，没有重来的机会 - 不仅仅是摇一摇红包 ✓信息流 + 视频 ✓语音 + 搜索 jpg) ## 春晚项目的技术挑战 • 从 “高并发” 到 “极端并发” • 万一出问题，负面影响不可挽回，需要“万无一失” • 只有短短一个月的准备时间 • 结合AI、推荐、搜索、视频等多项技术，复杂度高 每秒千万级并发 数亿用户参与 208亿次互动 ## 极端并发下的架构设计理念 • 从数万QPS的“高并发”到数千万QPS的“极端并发” √大量的技术沉淀和积累 √针对性的专项设计

## 可视化学习 Go 并发编程 2017.8.5 黄庆兵 - 网易 bingohuang.com ## 并发 简单来说，并发是一种构造程序的方式  ## Concurrency is not Parallelism Slide (http://talks ents/9/d/7/e/9d7ec6880e87f715ac8d1b4b792dd0b8/p3_1.jpg) 1. 并发很强大 2．并发帮助实现并行，使并行(扩展等)变得容易 3. 并发不是并行，并发重点是架构，并行重点是执行，两者不同，但相关。 ## 可视化 并发(Concurrency) & 并行(Parallelism) 一图胜千言! • 并行(PARALLELISM) html) • 并发(CONCURRENCY) 这是并发 (/2017/go-concurrency-visualize/pingpong36.html) 为什么要关注并发？当今是多核的时代，并发的世界 ## 多核的时代  并发编程并不容易，但

Go并发编程实践 晁岳攀 @colobu 微博 http://colobu.com 探探 Gopher China 2019 Agenda 基本同步原语 扩展同步原语 原子操作 Channel 内存模型 ’ alt=‘OCR图片’/> 基本同步原语 ’ alt=‘OCR图片’/> 基本同步原语 Mutex 互斥锁 Mutual exclusion, 任何 } ’ alt=‘OCR图片’/> 基本同步原语 RWMutex 可以被一堆的reader持有，或者被一个writer持有 适合大并发read的场景 零值是未加锁的状态 writer的Lock相对后续的reader的RLock优先级高 禁止递归读锁 ’ alt=‘OCR图片’/> 基本同步原语 RWMutex - 数据结构 type RWMutex struct //多了一次Done wg.Wait() fmt.Println(atomic.LoadInt64(&count)) ’ alt=‘OCR图片’/> 基本同步原语 Waitgroup - Add和Wait并发调用 for i := 0; i < 100; i++ { go func() { for { wg.Add(1)

# Java 应用与开发 异常处理 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 October 30, 2018  ![Image](/uploads/documents/7/b/6/e/7b6e89c6 异常的概念和分类 2. 深入理解 Java 异常处理机制 异常的概念及分类 ## 大纲 异常的概念及分类 Java 异常处理机制 ## C++ 中的异常处理 ## 《The C++ Programming Language》 一个库的作者可以检测出发生了运行时错误，但一般不知道怎样去处理它们（因为和用户具体的应用有关）； 另一方面，库的用户知道怎样处理这些错误，但却无法检查它们何时发生（如果能 检测，就可以再用户的代码里处理了，不用留给库去发现）。 ## 提供异常处理机制的基本思想 让一个函数在发现了自己无法处理的错误时抛出（throw）一个异常，然后它的（直接或者间接）调用者能够处理这个问题。 ## 《C++ primer》 将问题检测和问题处理相分离。 (Exceptions let us separate problem detection from problem resolution

## MYSQL 高可用方案探究 1 前言.....3 2 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入主主同步高可用方案.....3 2.1 方案简介.....3 2.2 方案架构图.....3 2.3 方案优缺点.....4 2.4 方案实战.....4 2.4.1 适用场景.....4 2.4.2 实战环境介绍.....4 2.4.3 Mysql 的安装和配置 backup 的 realserver 的配置.....7 2.4.9 Master 和 backup 的启动.....8 2.4.10 高可用方案测试.....9 3 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入读负载均衡主主同步高可用方案.....9 3.1 方案简介.....9 3.2 方案架构图.....9 3.3 方案优缺点.....9 3.4 适用场景 11 3.5.7 Master 和 backup 的 realserver 的配置.....15 3.5.8 Master 和 backup 的启动.....16 4 Heartbeat 高可用 Mysql 主主同步方案.....16 4.1 方案简介.....16 4.2 方案优缺点.....16 4.3 方案架构图.....17 4.4 适用场景.....17 4

Oracle 白皮书 2011年1月 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 ## 引言 许多垂直行业都在关注文件系统中庞大的数据。这些数据中通常包含大量无关的明细信息，以及部分可用于趋势分析或丰富其他数据的精华信息。尽管这些数据存储在数据库之外，但一些客户仍然希望将其与数据库中的数据整合在一起以提取对业务用户有价值的信息。 本文详细介绍了如何从 Oracle 数据库访问存储在 动直接访问 HDFS 文件。FUSE（File System in Userspace）项目针对这种情况提供了解决方法。有多种 FUSE 驱动程序支持用户挂载 HDFS 存储，并将其作为常规文件系统处理。通过使用一个此类驱动程序，并在数据库实例上挂载 HDFS（如果是 RAC 数据库，则在其所有实例上挂载 HDFS），即可使用外部表基础架构轻松访问 HDFS 文件。  图 2. 利用表函数进行并行处理 由于表函数可以并行运行，Hadoop 流作业也可以不同程度地并行运行，并且后者不受 Oracle 查询协调器的控制，这种情况下，队列能提供负载平衡。 ## 利用表函数的示例 下面我们将以一个实际示例展示图

Curve元数据节点高可用 • 1. 需求 • 2. 技术选型 • 3. etcd clientv3的concurrency介绍 • 3.1 etcd clientV3的concurrency模块构成 • 3.2 Campaign的流程 • 3.2.1 代码流程说明 • 3.2.2 举例说明Campagin流程 • 3.3 Observe的流程 4. MDS使用election模块的功能进行选主 2 图示说明选举流程 4.2.1 正常流程 4.2.2 异常情况1：MDS1退出，可以正常处理 4.2.3 异常情况2：Etcd集群的leader发生重新选举，MDS1未受影响，可以正常处理 4.2.4 异常情况3：Etcd的leader发生重新选举，MDS1受到影响退出，不一定可以正常处理。 • 4.2.4.1 LeaseTime < ElectionTime 的情况 异常 4.2.7 各情况汇总 ### 1. 需求 mds是元数据节点，负责空间分配，集群状态监控，集群节点间的资源均衡等，mds故障可能会导致client端无法写入。 因此，mds需要做高可用。满足多个mds，但同时只有一个mds节点提供服务，称该提供服务的mds节点为主，等待节点为备；主节点的服务挂掉之后，备节点能启动服务，尽量减小服务中断的时间。需要解决的问题就是：如何确定主备节点。

Golang在工程实践中的错误处理  彭友顺 石墨文档 产研负责人  为什么我们处理错误会这么慢 为什么我们处理错误会这么慢 01 如何完善错误信息 02 优雅处理错误信息 03 分布式错误处理 04 错误信息手册的必要性 05 第一部分 ## 为什么我们处理错误 会这么慢 ## 为什么我们处理错误会这么慢 why 出现错误 定位慢 恢复慢 效率低 ## 原因 错误信息不够完善 错误处理不够优雅 分布式错误难以串联 错误信息难以识别 ## 第二部分 ## 如何完善错误信息 ## GET./hello => "Hello client: main" • 没有调试信息和错误信息 • 对接起来会非常麻烦 ## 第三部分 ## 优雅处理错误信息 ## 为什么定位慢？-- 错误处理 ## 假设用户反馈了无法打开一个文件 ## 记录一次错误 不要透传错误 错误码唯一性 ## 我们的程序员非常认真 err := fmt.Errorf(format:

CHINA CONF 2023 第三届中国 Rust 开发者大会 6.17-6.18 @Shanghai # Rust 异步并发框架在移动端的应用 陈明煜 chenmingyu4@huawei.com 华为 公共开发部 嵌入式软件能力中心 ## 😍 ## Rust 异步并发框架在移动端的应用 Applications of Rust Runtime in Mobile ![Image]( #2 社区并发框架介绍以及与移动端的不适配性 Introduction to third party Runtime crates and their incompatibility with mobile environment #3 Ylong Runtime 并发框架 Ylong async runtime ## Rust 异步机制 Asynchronous Rust 异步并发框架是许多大型应用、系统具备的底层能力。 任务调度颗粒度更小，充分利用线程资源 ■ 更可控的线程数 ■ 单个任务资源占用：几十 KB -> 几百 Byte 任务切换时间：10 微秒 -> 100 纳秒 Rust 语言并没有提供异步并发框架， 只提供异步所需的基本特性： Future ■ async / await ☐ Waker ![Image](/uploads/documents/3/7/6/8/3768f1291