保持对现有功能的支持，以防止影响已部署的应用程序或客户端。 1.3 API 变更面临的挑战 挑战二、新功能缺少调试环境 What Part 2/4 1. 本质 2. 实现效果 2.1 本质 我们以为的 API Versioning v1, v2, v3 就是版本化.. 2.1 本质 向后兼容 - API 的稳定性要求避免破坏性的更改。在进行更新或修改时，应保 持对现有功能的支持，以防止影响已部署的应用程序或客户端。 3. Webhook Version 4. 公开文档 5. 系统架构 6. 版本维护 3.1 Support Policy 每新增一个版本都会带来额外的维护成本，所以版本发布频率高的企 业，版本支持时间较短；版本发布频率低的企业，版本支持时间较长。 企业应根据自身的业务特性选择合适的 Support Policy。 3.2 API version v1/v2/v3 这种数值类型的版本号，没有生命周期，无法约束废弃时间。以

数据状态发生变化的 一次操作请求，如一 笔转账交易 将一段时间内发生的 所有交易和状态打包 成为一个区块 区块以时间顺序前后相 连，组成一种块链式数 据结构，即“区块链” 一词的由来 多参与方各自部署，互 联互通，每个区块链节 点均会保存相同的链式 数据，通过冗余存储的 方式使数据难以被篡改 区块链技术定义 9 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 9 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 �可�架构 大规模高性能区块链架构设计介绍 15 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 ⼤�模⾼性能区��架构⾯�的�� 大规模高性能 区块链架构设计 网络连通问题 数据孤岛问题 异构部署问题 性能扩展问题 之困局 ？ n 机构间数据难打通，不愿打通 n 公网内网、网关网闸情况复杂 n 业务组织形式不同，异构链/系统难适配 n 数据量、网络复杂度指数上升，架构难扩展 16 趣链科技 Gateway Layer 核⼼技术 多类型节点分层部署模式 1 3 动态⾃发现⽹络转发模型 2 ⼤规模组⽹⾼效共识算法 1.提⾼数据处理效率 2.提升终端异构性能⼒ 3.提供实时计算与验证服务 4.解决数据真实性“第⼀公⾥” 问题 ⾯向海量节点⼤规模应⽤场景， ⽀持1000+节点的⽣产级联盟链⽹络， 可以实现数⼗万个多类型区块链⽹络节点分层部署 技术简介 技 术 特 性 区块链平台关键技术-大规模组网模型

压测时关注哪些服务指标 因为我们是 Go 的服务，还可以额外看看： • Goroutine 数，线程数 • 如果 Goroutine 数很多，那这些 Goroutine 在⼲什么？ • GC 频率，gctrace 的内容(线上保存 gctrace 的话，注意硬盘类型)，GC 的 stw 时间 • Memstats 中的其它指标： https://github.com/promethe 减少堆上对象分配 • sync.Pool 进⾏堆对象重⽤ • Map -> slice • 指针 -> ⾮指针对象 • 多个⼩对象 -> 合并为⼀个⼤对象 • offheap • 降低 GC 频率 • 修改 GOGC • Make 全局⼤ slice • CPU 使⽤太⾼ • 调度相关的函数使⽤ CPU 过⾼ • 注意 automaxprocs • 尝试使⽤ goroutine pool 压测是⼀个蹲点⼉⾏为 真实场景没我们想的那么美好： • 我们会遇到吃饭时间的 CPU 使⽤尖刺 • 我们会遇到半夜四点发⽣的系统 OOM • 我们会遇到刚睡着时候的 goroutine 数量爆炸 • 当我们的产品被部署到客户那⾥时，想登陆客户的环境并没有那么⽅便 压测难以发现偶发的问题 ⽐如这个，如果总是半夜发⽣，我们半夜爬起来去定位问题，那离猝死就不远了 Continuous Profiling 到底是个啥

尽管垃圾回收并不容易实现，但考虑这将是未来并发应用程序发展的一个重要组成部分，Go 语言的设计 者们还是完成了这项艰难的任务。 Go 语言还能够在运行时进行反射相关的操作。 使用 go install 能够很轻松地对第三方包进行部署。 此外，Go 语言还支持调用由 C 语言编写的海量库文件（第 3.9 节），从而能够将过去开发的软件进行快 速迁移。 1.2.4 指导设计原则 Go语言通过减少关键字的数量（25 个）来简 简化问题，易于学习 Go入门指南 - 11 - 本文档使用 看云 构建 内存管理，简洁语法，易于使用 快速编译，高效开发 高效执行 并发支持，轻松驾驭 静态类型 标准类库，规范统一 易于部署 文档全面 免费开源 第2章：安装与运行环境 2.1 平台与架构 Go 语言开发团队开发了适用于以下操作系统的编译器： Linux FreeBSD Mac OS X（也称为 Darwin） 本文档使用 看云 构建 Go 的可执行文件都比相对应的源代码文件要大很多，这恰恰说明了 Go 的 runtime 嵌入到了每一个可执 行文件当中。当然，在部署到数量巨大的集群时，较大的文件体积也是比较头疼的问题。但总得来说，Go 的部署工作还是要比 Java 和 Python 轻松得多。因为 Go 不需要依赖任何其它文件，它只需要一个单独的 静态文件，这样你也不会像使用其它语言一样在各种不同版本的依赖文件之间混淆。

并发应用程序发展的一个重要组成部分，Go 语言的设计者们还是完成 了这项艰难的任务。 Go 语言还能够在运行时进行反射相关的操作。 使用 go install 能够很轻松地对第三方包进行部署。 此外，Go 语言还支持调用由 C 语言编写的海量库文件（第 3.9 节），从而能够将过去开发的软件进行快速迁移。 Go语言通过减少关键字的数量（25 个）来简化编码过程中的混乱和复杂度。干净、整齐和简洁的语法也能够提高程 CN) 构建 这里列举一些 Go 语言的必杀技： 简化问题，易于学习 内存管理，简洁语法，易于使用 快速编译，高效开发 高效执行 并发支持，轻松驾驭 静态类型 标准类库，规范统一 易于部署 文档全面 免费开源 1.2.9 小结 1.2 语言的主要特性与发展的环境和影响因素 - 23 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 第2章：安装与运行环境 2.1 平台与架构 CPU 资源的 一种行为。 Go 的可执行文件都比相对应的源代码文件要大很多，这恰恰说明了 Go 的 runtime 嵌入到了每一个可执行文件当 中。当然，在部署到数量巨大的集群时，较大的文件体积也是比较头疼的问题。但总得来说，Go 的部署工作还是要比 Java 和 Python 轻松得多。因为 Go 不需要依赖任何其它文件，它只需要一个单独的静态文件，这样你也不会像 使用其它语言一样在各种不同版本的依赖文件之间混淆。

基于 mesos 的容器调度框架 http://go-talks.appspot.com/github.com/huangnauh/slides/upone.slide#3 18/36 预处理 以频率限制为例, 可以在访问 app 前载入 limit 相关脚本完成处理 "modules": [ { "time": "2017-08-04 13:09:40", com/github.com/huangnauh/slides/upone.slide#3 19/36 命令行工具 同时, 我们还提供命令行工具, 以便 App 所有者通过 upone 手动操作上述负载均衡和更新部署 的相关功能 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

除了以上表格内容，搜索算法的选择还取决于数据体量、搜索性能要求、数据查询与更新频率等。 线性搜索 ‧ 通用性较好，无需任何数据预处理操作。假如我们仅需查询一次数据，那么其他三种方法的数据预处理 的时间比线性搜索的时间还要更长。 ‧ 适用于体量较小的数据，此情况下时间复杂度对效率影响较小。 ‧ 适用于数据更新频率较高的场景，因为该方法不需要对数据进行任何额外维护。 二分查找 ‧ 适用于 可在特定数据结构中快速定位目标元素。此类算法效 率高，时间复杂度可达 ?(log ?) 甚至 ?(1) ，但通常需要借助额外数据结构。 ‧ 实际中，我们需要对数据体量、搜索性能要求、数据查询和更新频率等因素进行具体分析，从而选择合 适的搜索方法。 ‧ 线性搜索适用于小型或频繁更新的数据；二分查找适用于大型、排序的数据；哈希查找适合对查询效率 要求较高且无需范围查询的数据；树查找适用于需要维护顺序和支持范围查询的大型动态数据。 Java）的内置排序函数都采用了插入排序，大致思路为：对于长数组，采用基 于分治的排序算法，例如快速排序；对于短数组，直接使用插入排序。 虽然冒泡排序、选择排序和插入排序的时间复杂度都为 ?(?2) ，但在实际情况中，插入排序的使用频率显 著高于冒泡排序和选择排序。这是因为： ‧ 冒泡排序基于元素交换实现，需要借助一个临时变量，共涉及 3 个单元操作；插入排序基于元素赋值实 现，仅需 1 个单元操作。因此，冒泡排序的计算开销通常比插入排序更高。

有序 有序 无序 搜索算法的选择还取决于数据体量、搜索性能要求、数据查询与更新频率等。 线性搜索 ‧ 通用性较好，无须任何数据预处理操作。假如我们仅需查询一次数据，那么其他三种方法的数据预处理 的时间比线性搜索的时间还要更长。 ‧ 适用于体量较小的数据，此情况下时间复杂度对效率影响较小。 ‧ 适用于数据更新频率较高的场景，因为该方法不需要对数据进行任何额外维护。 第 10 章 搜索 hello‑algo 在特定数据结构中快速定位目标元素。此类算法效 率高，时间复杂度可达 ?(log ?) 甚至 ?(1) ，但通常需要借助额外数据结构。 ‧ 实际中，我们需要对数据体量、搜索性能要求、数据查询和更新频率等因素进行具体分析，从而选择合 适的搜索方法。 ‧ 线性搜索适用于小型或频繁更新的数据；二分查找适用于大型、排序的数据；哈希查找适用于对查询效 率要求较高且无须范围查询的数据；树查找适用于需要维护顺序和支持范围查询的大型动态数据。 大致思路为：对于长数组，采用基于 分治策略的排序算法，例如快速排序；对于短数组，直接使用插入排序。 虽然冒泡排序、选择排序和插入排序的时间复杂度都为 ?(?2) ，但在实际情况中，插入排序的使用频率显 著高于冒泡排序和选择排序，主要有以下原因。 ‧ 冒泡排序基于元素交换实现，需要借助一个临时变量，共涉及 3 个单元操作；插入排序基于元素赋值实 现，仅需 1 个单元操作。因此，冒泡排序的计算开销通常比插入排序更高。

有序 有序 无序 搜索算法的选择还取决于数据体量、搜索性能要求、数据查询与更新频率等。 线性搜索 ‧ 通用性较好，无须任何数据预处理操作。假如我们仅需查询一次数据，那么其他三种方法的数据预处理 的时间比线性搜索的时间还要更长。 ‧ 适用于体量较小的数据，此情况下时间复杂度对效率影响较小。 ‧ 适用于数据更新频率较高的场景，因为该方法不需要对数据进行任何额外维护。 第 10 章 搜索 hello‑algo 在特定数据结构中快速定位目标元素。此类算法效 率高，时间复杂度可达 ?(log ?) 甚至 ?(1) ，但通常需要借助额外数据结构。 ‧ 实际中，我们需要对数据体量、搜索性能要求、数据查询和更新频率等因素进行具体分析，从而选择合 适的搜索方法。 ‧ 线性搜索适用于小型或频繁更新的数据；二分查找适用于大型、排序的数据；哈希查找适用于对查询效 率要求较高且无须范围查询的数据；树查找适用于需要维护顺序和支持范围查询的大型动态数据。 大致思路为：对于长数组，采用基于 分治策略的排序算法，例如快速排序；对于短数组，直接使用插入排序。 虽然冒泡排序、选择排序和插入排序的时间复杂度都为 ?(?2) ，但在实际情况中，插入排序的使用频率显 著高于冒泡排序和选择排序，主要有以下原因。 ‧ 冒泡排序基于元素交换实现，需要借助一个临时变量，共涉及 3 个单元操作；插入排序基于元素赋值实 现，仅需 1 个单元操作。因此，冒泡排序的计算开销通常比插入排序更高。