源代码 抽象语法树 抽象语法树 （带语义信息） 静态单赋值 目标代码 Golang 编译流程简介 源代码 抽象语法树 抽象语法树 （带语义信息） 静态单赋值 目标代码 语法解析，生成抽象语法树（Abstract Syntax Tree，AST），涉及的包： • go/token 词法单元定义 • go/scanner 词法扫描 • go/ast 抽象语法树定义 源代码 抽象语法树 抽象语法树 （带语义信息） 静态单赋值 目标代码 1 + 2 * 3 *ast.BinaryExpr (+) *ast.BasicLit 1 : INT *ast.BinaryExpr (*) *ast.BasicLit 2 : INT * ast.BasicLit 3 : INT Golang 编译流程简介 01-AST 源代码 抽象语法树 抽象语法树 抽象语法树 （带语义信息） 静态单赋值 目标代码 package main import ( "go/ast" "go/parser" "go/token" ) const src = ` package main var answer = 40 + 2 func main() { println("Hello, GoCN!") println(answer) } `

发送⼦子算法任务id 等待ack 调⽤用⼦子算法任务 等待接收⼦子算法任务id 加⼊入⼦子算法任务 发送ack 趣链科技版权所有©2016 – 2021 16 隐私计算算法通⽤用流程抽象 1 发起⽅方 参与⽅方1 参与⽅方n 3 2 2 本质上是有向图（类似计算图），节点代表计算逻辑（不不同 节点逻辑可能相同，可能不不同），连线代表中间计算数据 （箭头指向被需要的计算逻辑） 中间计算逻辑可能依赖本⽅方的上⼀一步 逻辑产⽣生的中间数据，也可能同时依 赖其他⽅方某⼀一⽅方计算逻辑产⽣生数据 趣链科技版权所有©2016 – 2021 17 隐私计算算法流程抽象 计算逻辑抽象 • 将部分计算逻辑抽象成⼀一个 函数（元函数） • ⼊入参是该部分计算逻辑需要 的中间数据 • 返回值是返回到本⽅方给其他 元函数的⼊入参 • 需要发送给其他⽅方的数据， 通过context对象指定参与 框架在初始化扫描到时，会将该元函数进⾏行行标记 04 ⼀一些优化技巧 趣链科技版权所有©2016 – 2021 34 多⽣生产者单消费者协程池抽象 多⽣生产者协程并⾏行行处理理数据 单消费者协程接受处理理后的数据 趣链科技版权所有©2016 – 2021 35 多⽣生产者单消费者协程池抽象 ⽣生产者协程个数默认为cpu核⼼心数 ⽤用于接受处理理后的数据的管道 消费者协程不不断从管道中取出数据处理理 每

Sequencer 32 另一种视角 看待Runtime API 另一种视角看待 Runtime API 33 抽象的看： OS=治理软件 + 抽象硬件 (把不同硬件抽象成一样的 API，让编程更简单) 数据中心 OS OS K8S = 治理软件（容器） Runtime API = 抽象基础设施 Runtime API + K8S = 可能是下一代分布式 OS 另一种视角看待 Runtime cn/article/79f2f511e1493176c95be275b 43 Monolithic sidecar vs Micro sidecar Who is right? 44 Who cares! - 暴露出抽象API即可, 应用不关心有几个sidecar - 具体部署几个全看取舍 45 WebAssembly in sidecar: 让业务逻辑跑在sidecar里 WebAssembly（WASM）简介

int 约束的类型 for i := range elems { sum += elems[i] } return } 使用泛型的根本目的是： 类型安全的参数传递，以及对实现的类型进行抽象 具有类型参数 (Type Parameter) 的签名 4 func F[T C](v T) (T, error) 普通参数列表 返回值列表 类型参数 类型集（约束） type S[T Constraints) 接口的名称 方法参数 并集 (Union) 类型集本质上就是接口，类型集可以作为类型参数的约束，一个接口也可以具有 类型参数。 5 例1: 对实现的类型进行抽象 6 将 Map 和 Reduce 函数的类型进行抽象： func Map[T1, T2 interface{}](s []T1, f func(T1) T2) []T2 { r := make([]T2, len(s)) interface{}](s []T, cmp func(T, T) bool) { sort.Sort(wrapSort[T]{s, cmp}) } 更多例子 8 channel 的统一抽象 (golang.design/x/chann): type Chann[T any] struct type Opt func(*config) func New[T any](opts .

法也 能够提高程序的编译速度，因为这些关键字在编译过程中少到甚至不需要符号表来协助解析。 这些方面的工作都是为了减少编码的工作量，甚至可以与 Java 的简化程度相比较。 Go 语言有一种极简抽象艺术家的感觉，因为它只提供了一到两种方法来解决某个问题，这使得开发者们 的代码都非常容易阅读和理解。众所周知，代码的可读性是软件工程里最重要的一部分（ 译者注：代码是 写给人看的，不是写给机器看的）。 拥有断点、检查变量值、单步执行、逐过程执行标识库中代码的能力。 16. 能够方便的存取最近使用过的文件或项目。 17. 拥有对包、类型、变量、函数和方法的智能代码补全的功能。 18. 能够对项目或包中的代码建立抽象语法树视图（AST-view）。 19. 内置 Go 的相关工具。 20. 能够方便完整地查阅 Go 文档。 21. 能够方便地在不同的 Go 环境之间切换。 22. 能够导出不同格式的代码文件，如：PDF，HTML IDEA 的插件，具有很好的操作体验和代码补全功能。 LiteIDE 这是一款专门针对 Go 开发的集成开发环境，在编辑、编译和运行 Go 程序和项目方面都有非常好 的支持。同时还包括了对源代码的抽象语法树视图和一些内置工具（此开发环境由国人 vfc 大叔开发）。 GoClipse 是一款 Eclipse IDE 的插件，拥有非常多的特性以及通过 GoCode 来实现代码补全功能。 如果你对集成开发环境都不是很熟悉，那就使用

Java 的简化程度相比较。 1.2.4 指导设计原则 1.2 语言的主要特性与发展的环境和影响因素 - 20 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 Go 语言有一种极简抽象艺术家的感觉，因为它只提供了一到两种方法来解决某个问题，这使得开发者们的代码都非常 容易阅读和理解。众所周知，代码的可读性是软件工程里最重要的一部分（ 译者注：代码是写给人看的，不是写给机 器看的 语言无疑比大多数其它语言有着更高的开发效率。它提供了海量并行的支持，这对于游戏服 务端的开发而言是再好不过了。 Go 语言一个非常好的目标就是实现所谓的复杂事件处理（CEP），这项技术要求海量并行支持，高度的抽象化和高性 能。当我们进入到物联网时代，CEP 必然会成为人们关注的焦点。 1.2.5 语言的特性 1.2.6 语言的用途 1.2 语言的主要特性与发展的环境和影响因素 - 21 - 本文档使用 拥有断点、检查变量值、单步执行、逐过程执行标识库中代码的能力。 16. 能够方便的存取最近使用过的文件或项目。 17. 拥有对包、类型、变量、函数和方法的智能代码补全的功能。 18. 能够对项目或包中的代码建立抽象语法树视图（AST-view）。 19. 内置 Go 的相关工具。 20. 能够方便完整地查阅 Go 文档。 21. 能够方便地在不同的 Go 环境之间切换。 22. 能够导出不同格式的代码文件，如：PDF，HTML

计算机的演化历史 • 冯诺伊曼架构 草稿纸 在计算 的你 算盘 计算机的演化历史 • 小结 • 所有发明都是有基础的 • 任何的方便都是有代价的：抽象层概念 • 抽象意味着更慢 • 为啥现在程序员好像更弱了？ • 因为我们处在最好也是最坏的时代 • 抽象多且环环嵌套 • 硬件过于复杂 • 软件基于操作系统等复杂概念 • 真的快且便宜 Go模拟CPU • 如何用Go实现冯诺伊曼架构CPU？ •

3. 复杂度分析重要性 复杂度分析给出一把评价算法效率的“标尺”，告诉我们执行某个算法需要多少时间和空间资源，也让我们可 以开展不同算法之间的效率对比。 复杂度是个数学概念，对于初学者可能比较抽象，学习难度相对较高。从这个角度出发，其并不适合作为第一 章内容。但是，当我们讨论某个数据结构或者算法的特点时，难以避免需要分析它的运行速度和空间使用情 况。因此，在展开学习数据结构与算法之前，建 来了极大的难度。 2.2.2. 统计时间增长趋势 「时间复杂度分析」采取了不同的做法，其统计的不是算法运行时间，而是 算法运行时间随着数据量变大时的 增长趋势。 “时间增长趋势”这个概念比较抽象，我们借助一个例子来理解。设输入数据大小为 ? ，给定三个算法 A , B , C 。 ‧ 算法 A 只有 1 个打印操作，算法运行时间不随着 ? 增大而增长。我们称此算法的时间复杂度为「常数阶」。 例如，给定一个包含 ? 个学生的数据库，每个学生有“姓名 name ”和“学号 id ”两项数据，希望实现一个查 询功能：输入一个学号，返回对应的姓名，则可以使用哈希表实现。 Figure 6‑1. 哈希表的抽象表示 6.1.1. 哈希表效率 除了哈希表之外，还可以使用以下数据结构来实现上述查询功能： 1. 无序数组：每个元素为 [学号, 姓名] ； 2. 有序数组：将 1. 中的数组按照学号从小到大排序；

3. 复杂度分析重要性 复杂度分析给出一把评价算法效率的“标尺”，告诉我们执行某个算法需要多少时间和空间资源，也让我们可 以开展不同算法之间的效率对比。 复杂度是个数学概念，对于初学者可能比较抽象，学习难度相对较高。从这个角度出发，其并不适合作为第一 章内容。但是，当我们讨论某个数据结构或者算法的特点时，难以避免需要分析它的运行速度和空间使用情 况。因此，在展开学习数据结构与算法之前，建 来了极大的难度。 2.2.2. 统计时间增长趋势 「时间复杂度分析」采取了不同的做法，其统计的不是算法运行时间，而是 算法运行时间随着数据量变大时的 增长趋势。 “时间增长趋势”这个概念比较抽象，我们借助一个例子来理解。设输入数据大小为 ? ，给定三个算法 A , B , C 。 ‧ 算法 A 只有 1 个打印操作，算法运行时间不随着 ? 增大而增长。我们称此算法的时间复杂度为「常数阶」。 例如，给定一个包含 ? 个学生的数据库，每个学生有“姓名 name ”和“学号 id ”两项数据，希望实现一个查 询功能：输入一个学号，返回对应的姓名，则可以使用哈希表实现。 Figure 6‑1. 哈希表的抽象表示 6.1.1. 哈希表效率 除了哈希表之外，还可以使用以下数据结构来实现上述查询功能： 1. 无序数组：每个元素为 [学号, 姓名] ； 2. 有序数组：将 1. 中的数组按照学号从小到大排序；

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？ 方案诞生的背景 基于以上问题，我们最终引入了 RPAL（Run Process As Library） 方案，基于跨进程虚拟地址 共享，复用 Event Poller 思考： 1. 为什么要异步唤醒 M 处理？ 2. 是否有同步的 Go 函数调用方案？ RPC 框架 Kitex 集成 第五部分 RPC 框架 Kitex 集成 指针读写抽象接口： 对象指针ACK RPC 框架 Kitex 集成 新增 Transport：绕过 Kernel 传递指针 重写 Codec：绕过序列化/反序列化 RPC 框架 Kitex 集成 传统