Golang⼤规模云原⽣应⽤管理实践 刘洋（炎寻） 关于我 • 毕业于中国科学技术大学，定居杭州 • 就职于阿里云-云原生应用平台团队 • Problem Solver，聚焦中间件，容器，Kubernetes，PaaS平台… • OAM社区成员 开局一张图 规模化应用交付效率对比去年 每万笔峰值交易的IT成本对比4年前 提升1倍 下降80% 云原生 技术 稳定 成本 效率 策略与机制随着层次的变化而变化； 应用管理的策略与机制 应用 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 … 级以维持安全，高可用，高性能的状态； • … 能力复用 自动化 可观测 稳定 安全 开发者真正想要的是策略：大象无形的基础设施，坚如磐石的中间件，丰富高效的应用PaaS平台 基础设施 云原生PaaS平台提供应用管理策略 基础设施 K8s 云原生生态（CNCF） 云原生应用 4 6 7 2 3 5 1 1 Kubectl plugins 2 Apiserver extension 3 4 5

字节跳动在 Go 网络库上的实践 何晨 字节跳动 基础架构 – 研发 应用层 Netpoll – 面向 RPC 场景的网络库 Go net Netpoll 网络层 RPC 框架 HTTP 框架 KiteX Hertz Netpoll – 性能表现 Environment CPU: 4 cores Memory: 8GB Go: 1.15.4 Netpoll

Go在数据库中间件的应用 基础架构组/刘延允 liuyun827@foxmail.com 2017年9月 1 关于我 • 刘延允——酷狗音乐，基础架构组 • 数据库变更通知服务 • 酷狗消息队列 • 酷狗数据库中间件 • 主要工作：分布式存储、高可用、数据库 • 两年通信设备开发经验，四年互联网 • 五年C/C++使用经验，一年Golang 2 CONTENTS • 程序开发的需求 • 开发效率高；语言描述能力接近于脚本语言 • 性能高；接近于C/C++，充分利用资源 • 容易部署；可执行程序，编译时解决上线部署、运行时的依赖 • 强大的标准库、丰富的第三方库、go test、pprof • 自动内存管理；内存泄漏与野指针是C/C++语言开发者的噩梦 • Go routine + channel；简单的并发与简易的数据同步 5 系统整体方案 mysql-group 主备自动切换(主-主模式)。 • 分表设计——按照Hash分表 • 分表设计——按照范围分表(年、月、日、整形) • 数据库表在多个mysql实例间平滑扩容 • 大表拆分为多个子表情况下的平滑扩容 7 系统整体方案 • 现存问题 • 数据库访问基本采用直连方式 • 无法满足数据访问平台化要求 • 配置管理方式落后，运维压力大 • 为什么采用Go来实现 • go诸多优点，可用性高 • go处理mysql的binlog有知识积累

GPT 与数据库的生态整合 王琦智 PingCAP TiDB 开发者生态高级工程师 目 录 自然语言到 SQL 01 自然语言到图表 02 GPTs 调用数据库 API 03 总结 04 自然语言到SQL OSS Insight 自然语言到图表 Thoughts to insights made easy(with AI) GPTs 调用数据库 API Thank You

Go 搭建大型开源分布式数据库技术内幕 shenli@PingCAP 关于我 ● 申砾 (Shen Li) ● TiDB 技术负责人 ● 网易有道 / 360搜索 / PingCAP ● Infrastructure software engineer 为什么需要一个新的数据库？ 从单机数据库到 NewSQL ● 关系型数据库 ● NoSQL ● 中间件 ● NewSQL Processing) ● 24/7 availability, even in case of datacenter outages ● Open source, of course 如何构建分布式数据库？ 原则 ● 分层 ● Make it right and make it fast. ● 测试很重要 ● 简单易用 ● 和社区结合 架构 TiKV TiKV TiKV TiKV Raft 难以评判什么样的数据分布情况是最优解 ○ 机器配置不同 ○ CPU、内存、磁盘、网络多种因素相互制约 ○ 用户场景多变 ● 调度所依赖的集群状态不一定是最新的 ● 调度本身也会带来系统负担 多副本管理策略 ● 使用多副本保证数据安全（Data safety） ● 维持数据副本数 ○ 副本数不足：AddPeer ○ 副本数过多：RemovePeer ● 优化数据的地理位置分布 ○ tikv-server

GoFrame框架介绍及设计 郭强 成都医联科技 架构师 目 录 框架介绍 01 模块化设计 02 统一框架设计 03 代码分层设计 04 对象封装设计 05 DAO封装设计 06 未来发展规划 07 框架介绍 第一部分 • 框架介绍 • 框架架构 • 项目初心 框架介绍 GoFrame是一款模块化、高性能、企业级的Go基础开发框架。 • 模块化、松耦合 • 模块丰富、开箱即用 框架介绍-框架架构 • 发布方式：Docker、二级制、源码模块 • 模块管理： • 核心模块、社区模块、三方模块 • Go Modules管理方式 • 开发工具链 • 设计模式：MVC、三层架构、工具集 • 应用接口：HTTP/TCP/UDP/RPC Server、终端应用、源码接口 • 数据库类型：通过标准库驱动接口支持多种数据库类型 • 跨平台性：基于Golang开发语言强大跨平台特性 框架介绍-项目初心 • 单仓包设计 • 模块聚合设计 • 常见问题 模块化设计 什么是模块？ 模块化的目标？ 模块也称作组件，是软件系统中可复用的功能逻辑封装单位。 在不同的软件架构层次，模块的概念会有些不太一样。 在开发框架层面，模块是某一类功能逻辑的最小封装单位。 在Golang代码层面中，我们也可以将package称作模块。 软件进行模块化设计的目的， 是为了使得软件功能逻辑尽可能的解耦和复用，

编程语言的爱好者来说，这本书无疑是最适合你的一本书籍，这里包含了当前最全面的学习 资源。本书通过对官方的在线文档、名人博客、书籍、相关文章以及演讲的资料收集和整理，并结合我自 身在软件工程、编程语言和数据库开发的授课经验，将这些零碎的知识点组织成系统化的概念和技术分类 来进行讲解。 随着软件规模的不断扩大，诸多的学者和谷歌的开发者们在公司内部的软件开发过程中开始经历大量的挫 折，在诸多问题上都不能给出令人满意的解决方案，尤其是在使用 态投入到这个项目的编译器 和运行实现上。Ian Lance Taylor 也加入到了开发团队中，并于 2008 年 5 月创建了一个 gcc 前端。 Russ Cox 加入开发团队后着手语言和类库方面的开发，也就是 Go 语言的标准包。在 2009 年 10 月 30 日，Rob Pike 以 Google Techtalk 的形式第一次向人们宣告了 Go 语言的存在。 直到 2009 年 月：谷歌投入使用 2011 年 5 月 5 日：Google App Engine 支持 Go 语言 从 2010 年 5 月起，谷歌开始将 Go 语言投入到后端基础设施的实际开发中，例如开发用于管理后端复杂 环境的项目。有句话叫 “吃你自己的狗食”，这也体现了谷歌确实想要投资这门语言，并认为它是有生产 价值的。 Go 语言的官方网站是 golang.org，这个站点采用 Python 作为前端，并且使用

测试键值对是否存在及删除元素 8.3 for-range 的配套用法 8.4 map 类型的切片 8.5 map 的排序 8.6 将 map 的键值对调 第9章：包（package） 9.1 标准库概述 9.2 regexp 包 9.3 锁和 sync 包 - 3 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 9.4 精密计算和 big 包 9.5 自定义包和可见性 9.6 install 安装自定义包 9.8 自定义包的目录结构、go install 和 go test 9.9 通过 Git 打包和安装 9.10 Go 的外部包和项目 9.11 在 Go 程序中使用外部库 第10章：结构（struct）与方法（method） 10.1 结构体定义 10.2 使用工厂方法创建结构体实例 10.3 使用自定义包中的结构体 10.4 带标签的结构体 10.5 匿名字段和内嵌结构体 编程语言的爱好者来说，这本书无疑是最适合你的一本书籍，这里包含了当前最全面的学习资源。本书 通过对官方的在线文档、名人博客、书籍、相关文章以及演讲的资料收集和整理，并结合我自身在软件工程、编程语 言和数据库开发的授课经验，将这些零碎的知识点组织成系统化的概念和技术分类来进行讲解。 随着软件规模的不断扩大，诸多的学者和谷歌的开发者们在公司内部的软件开发过程中开始经历大量的挫折，在诸多 问题上都不能给出令人满意的解决方案，尤其是在使用

–语言的描述效率：代码量 –语言的简洁、易用 –库支持 后台程序开发的需求(2) • 大型程序的组织 –数据封装能力 –Namespace • 可测试能力 –单测，覆盖度测量 • 错误检查能力 –编译 –程序异常的trouble shooting 后台程序开发的需求(3) • 上线和运维 –对运行环境的依赖 –对库（动态库）的依赖 后台程序编程的难点 • 内存的管理 –C程序中很大比例的Bug和内容有关 –C程序中很大比例的Bug和内容有关 • 分布式/高并发的处理 –10年前还是一个很hot的话题；目前也还没有普 遍掌握 –CPU资源的调度：Process/Thread/Event –数据的封装和互斥访问； –并行运算逻辑的同步 C vs Python (1) • 性能： – 相差10倍以上 – Python: 解释执行，动态类型 • 并发性能 – C：直接用系统的机制 – Python: 自己实现的thread 上线和运维 –C: 可编译为独立可执行程序(包括依赖的库) –Python: 需要python运行环境，及依赖的库 Golang (1) • 性能 –和C接近 • 并发性 –Go routine: 屏蔽底层的机制，充分利用cpu资源 –多线程模型：容易思考 • 开发效率 –描述能力和python接近 –较丰富的库（系统库，第三方库） Golang (2) • 大型程序的组织 –Package