、⼀一定量级下服务稳定 、性能满⾜足 需要 ⼀一定量级下服务稳定： 50+内部产品，万款开发平台app 实时⻓长连接数亿量级，⽇日独数⼗十亿量级 1分钟内亿量级⼲⼴广播,⽇日下发峰值百亿量级 400台物理机，9个独⽴立集群，国内外近10个IDC 运维管理的go语⾔言编写的常驻service服务实例接近3000个。 业务场景多样： ⽀支持聊天场景业务，稳定⽀支持多款聊天业务app 30GHz 64G内存 ） qps在2~5w（取决于协议版本，业务逻辑，接⼊入端⺴⽹网络状况） 测试环境，可以通过300w⻓长连接压测（⺴⽹网络,连接稳定,⽆无带宽限制,实际可以更⾼高 ,决定于⼲⼴广播时候业务内存开销的cpu消耗带来的⼼心跳或者业务延时能否接受） 以360消息推送系统为例 ⾼高并发、通信交互复杂 Dispatcher Service Room Service 阻塞解除，超时出错 对于所有io操作建⽴立的fd映射到指定loop，同 时记录上下⽂文关系进⾏行回调设置，超时控制 使⽤用timefd 通过channel与其他⽤用户通信 使⽤用eventfd事件通知的⽅方式，根据epoll获取 的fd绑定的回调函数和参数进⾏行回调操作 对外的通信采取阻io或者也可以go出去，不 阻塞主循环 对外通信信全局消息list，在映射到的 eventloop上开连接池进⾏行消耗

10 | } 11 | ... 一个*sync.WaitGroup值的Wait方法可以在多个协程中调用。 当对应的 sync.WaitGroup值维护的计数降为0，这些协程都将得到一个（广播）通知而 结束阻塞状态。 1| func main() { 2| rand.Seed(time.Now().UnixNano()) // Go 1.20之前需要 3| 4| const for i := 0; i < N; i++ { 12 | i := i 13 | go func() { 14 | wgB.Wait() // 等待广播通知 15 | log.Printf("values[%v]=%v \n", i, values[i]) 16 | wgA.Done() 17 | i < N; i++ { 23 | values[i] = 50 + rand.Int31n(50) 24 | } 25 | wgB.Done() // 发出一个广播通知 26 | wgA.Wait() 27 | } 一个WaitGroup可以在它的一个Wait方法返回之后被重用。 但是请注意，当一 个WaitGroup值维护的基数为零时，它的带有正整数实参的Add方法调用不能和

一 个 *sync.WaitGroup 值 的 Wait 方 法 可 以 在 多 个 协 程 中 调 用 。 当 对 应 的 sync.WaitGroup值维护的计数降为0，这些协程都将得到一个（广播）通知而结 束阻塞状态。 func main() { rand.Seed(time.Now().UnixNano()) // Go 1.20之前需要 const N = 5 var wgB.Add(1) for i := 0; i < N; i++ { i := i go func() { wgB.Wait() // 等待广播通知 log.Printf("values[%v]=%v \n", i, values[i]) wgA.Done() }() } // Wait调用结束之前执行。 for i := 0; i < N; i++ { values[i] = 50 + rand.Int31n(50) } wgB.Done() // 发出一个广播通知 wgA.Wait() } 一个WaitGroup可以在它的一个Wait方法返回之后被重用。 但是请注意，当一个 WaitGroup值维护的基数为零时，它的带有正整数实参的Add方法调用不能和它

10| } 11| ... 一个*sync.WaitGroup值的Wait方法可以在多个协程中调用。 当对应的 sync.WaitGroup值维护的计数降为0，这些协程都将得到一个（广播）通知而结束 阻塞状态。 1| func main() { 2| rand.Seed(time.Now().UnixNano()) // Go 1.20之前需要 3| 4| for i := 0; i < N; i++ { 12| i := i 13| go func() { 14| wgB.Wait() // 等待广播通知 15| log.Printf("values[%v]=%v \n", i, values[i]) 16| wgA.Done() 17| := 0; i < N; i++ { 23| values[i] = 50 + rand.Int31n(50) 24| } 25| wgB.Done() // 发出一个广播通知 26| wgA.Wait() 27| } 第39章：sync标准库包中提供的并发同步技术 420 一个WaitGroup可以在它的一个Wait方法返回之后被重用。 但是请注意，当一个

缓存过期  定期同步  主动方式  监听数据变化 数据加载，更新 02. 全量数据加载，增量数据监听 • 每个应用服务分别消费数据变更消息 • 一个应用服务消费数据变更，应用服务集群内广播 Maxwell是一个能实时读取MySQL二进 制日志binlog，并生成JSON格式的消 息，作为生产者发送给Kafka、 RabbitMQ、Redis、文件或其它平台的 应用程序 数据管理

顺序3 非 预 期 状 态 goroutine 1 goroutine 2 Happens Before Happens Before关系是一种保证，如果a事件Happens Before b事件，那么b事件一定能观察到a事件的结果； In computer science, the happened-before is a relation between the result of two in reality executed out of order. a b b c a c 传递性： 对于任意的事件a,b,c，如果a → b, 同时，b → c，则有： a → c. （后续用→ 代表happens before） • 观察意味着b事件对a事件的结果存在依赖； • Happens Before关系不代表代码真实执行的时间； • 真实执行的时间不影响Happens https://golang.org/ref/mem https://go101.org/article/memory-model.html 消除数据竞争的原理 消除数据竞争，实质就是利用go提供的保证和传递性来建立事件之间的happens before关系。 a b c d go1 go2 data race a b c d go1 go2 no data race 利用通道的happens

版本 工作负载 负载均衡 标签 流量 组件 日志 指标 容量 服务 依赖 路由规则 持久卷 部署策略 健康检查 … 灰度 发布 定时弹性 事件 指标弹性 分批发布 重启 回滚 日志管理 事件中心 指标监控 存储挂载 服务绑定 手动弹性 回退历史 负载均衡 报警 诊断 组件管理 服务治理 … 权限 K8s Istio Envoy Tekton Type: return dc.rolloutRolling(d, rsList) } ... } • 使用声明式K8s资源 作为期望终态 • 循环控制器 • Label是一等公民 • 事件触发闭环反馈 • 多控制器组合 基于控制论原理 EDAS-阿里云云原生PaaS平台 ApiServer Kube Controller manager Cloud controller Static • Measurable • Relevant • Attainable • Timebound • 控制器设计（做什么） • 基于“可重构”状态机，开放的世界 • 不要修改资源声明 • 事件驱动+主动轮询 • 重试 + 幂等 • 自愈 • e2e测试 • Ginkgo BDD • Kind本地K8s集群 新的复杂度-最终一致性 status: … phase: succeed

com/cloudwego/shmipc-go 方案诞生的背景 方案诞生的背景 IPC 的性能瓶颈有哪些: 1. 系统特权级切换； 2. 异步线程唤醒/休眠（事件通知）； 3. 数据拷贝（序列化/反序列化）； 方案诞生的背景 能不能把库函数调用的高性能优势做到 IPC 里面，降低进程间的事件通知和数据拷贝开销？ 以go-go微服务 RPC 通信场景为例，该问题可以抽象为，如何高效地在两个 go runtime 间进行函数调用？ RPAL（Run Process As Library） 方案，基于跨进程虚拟地址 共享，复用 epoll 网络模型，实现了纯用户态的事件轮询和无拷贝的指针读写接口。 从性能瓶颈的两点分析： 1. 异步线程唤醒： 关键在于如何最低限度降低线程唤醒的开销，非必要不通知事件。 2. 数据序列化/反序列化 需要做到跨进程的虚拟地址空间共享，通过传递指针来传递一切数据。 全进程地址空间共享与保护 第二部分

8/36 订阅 通过 SUBSCRIBE 消息, 开启一个长链接来订阅事件 (Event), 常用事件类型： 2017/8/3 基于 mesos 的容器调度框架 http://go-talks.appspot.com/github.com/huangnauh/slides/upone.slide#3 9/36 OFFERS 事件处理 ACCEPT 消息： 接受此 o�er， 包括启动任务，预留资源等调度操作 mesos 的容器调度框架 http://go-talks.appspot.com/github.com/huangnauh/slides/upone.slide#3 10/36 UPDATE 事件处理 Image generated by Mesos web interface 状态更新与 upone 的联动, 例如: - Running 状态, upone 更新负载均衡 - Lost

战中陪伴助手介绍——和平精英最佳第五人 • 游戏战斗中指导 / 建议 • 闲聊、鼓励、攻略 • 取得战绩，赞赏一波 毫不留情！ 三杀收下！ 早期探索 第二部分 需求思考 • 我们的输入是什么？ • 游戏对局事件 • Snapshot • Diffs • 玩家位置 • 安全区 • 航线 • …… • 掉血10点 • 开枪3发 • 敌人方位 • …… • 我们要怎么做？ • 我们的输出是什么？ 扩展 - 没有考虑扩展 功能 - 难以实现战略推荐 - 早期：先考虑有无 - 引入推荐系统 系统思考——如何评判方案的好坏？ 需要定义几个维度来评判一个方案的好坏 - 响应性能： 获取事件到输出策略的延迟 - 服务器成本： 每服务千人成本越低越好 - 运营简易度： 设计新运营策略的难度 - 开发迭代： 如需开发介入，那么功能迭代的速度 - 可解释性： 理由是否能否说服玩家遵从建议 项目各角色成员密切配合，深度参与 - Token / 策略的设计开发可并行 - 运营可闭环策略设计，开发无需介入 方案详述——完整架构 先对整个架构有一个大概的认识 - 消息队列消费：解耦 MQ - Token 清洗：事件翻译和 token 计算 - 推荐系统：策略召回和推荐 - 数据分析：离线策略挖掘和模型训练 - 管理平台：开发、运营、运维辅助 实现方案——Token 清洗 Token 清洗服务完整流程