基于Go的⼤大数据平台 七⽜牛云—党合萱 什什么是Pandora 简单 · 可信赖 Pandora架构图 Export Service API / Portal / 消息 消息 计算 计算 消息 导出任务 导出任务 导出任务 导出任务 导出任务 计算 消息 对象存储服务 HTTP MongoDB 时序数据库 ⽇日志检索服务 XSpark Report Studio 简单 · 可信赖 内容提要 • 系统设计分析与架构 • 多种上下游适配 • ⾼高吞吐/低延迟问题探究 • ⾼高可⽤用与⽔水平扩展 • ⾃自动化运维 • Go的应⽤用 简单 · 可信赖 系统设计分析与架构 构建系统的挑战 export service系统全貌 简单 · 可信赖 数据预取 • export server在向下游推数据的时候预先从上游拉数据回来，保证⽹网络最⼤大的利利⽤用率，同时也减⼩小了了等待时间，提升导出效率。 • 预取时如果⽆无数据可取，则休眠1s再取数据，既然没有数据则休眠时间加倍……⼀一直到32s为⽌止，过程中如果取到数据，则休眠时间重置为 1s，有效减少对底层存储的请求数量量。 简单 · 可信赖 数据推送协议优化 • 优化export

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 • 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 proxy proxy mysqld(M) mysqld(S) mysqld(S) mysql-group mysql-group 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 •

如何消除程序中的数据竞争 周光远 华为 从一些问题说起 1 2 3 什么是数据竞争 Go语言中的数据竞争（data race）： data race occurs when two goroutines access the same variable concurrently and at least one of the accesses is a write. 数据竞争（data 且至少其中一次访问是写操作。 data Thread1 Thread2 data goroutine1 goroutine2 从微观看数据竞争 时间上：多个并发的读写操作被观察到的顺序无法预知。 空间上：并发读写时观察到非预期的数据。 a:1 b:2 a:2 b:1 a:1 b:2 a:2 b:1 a:1 b:1 a:2 b:2 Thread 1 Thread 2 接收完成（同一个数据）; • 对于无缓冲channel：开始接收 → 发送完成（同一个数据）; 开始发送 接收完成 其他的对于init函数，锁，协程，原子操作，sync包里的功能，还有许多保证，更详细可以看： 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

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

每秒百万数据点 Go 应用监控系统演进 张平 AfterShip 高级 SRE 关于 AfterShip 拥抱云原生和开源系统 目 录 监控架构概览 01 如何监控 Go 应用？ 02 Metrics 系统架构演进 03 Why VictoriaMetrics so good？ 04 总结与展望 05 监控架构概览 第一部分 监控系统架构概览 -- 数据源 监控系统架构概览 2K+ 40K 1Mil+ 2020 年指标数据 业务指标数量 每秒写入数据点 Active Time Series 2018-2020 年架构 2020 年底面临的问题 ● 无法查询超过 30 天的数据 ● 查询慢，平均时间超过 2 分钟 ● 跨集群指标无法聚合 ● Prometheus 集群经常崩溃 ● 维护时 Prometheus 会丢数据 ● 成本高，需要大容量 SSD 磁盘 S3 2022 年中指标数据 14K+ 0.6Mil 30Mil+ 业务指标数量 每秒写入数据点 Active Time Series Thanos 架构优化 Querier Query-Frontend Store Gateway S3 Store Gateway Store Gateway Redis 2022 年底面临的问题 ● 超 100+ 倍数据点增长导致查询缓慢 ●

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 Metadata / Timestamp request Stateless SQL Layer Distributed Storage Layer gRPC gRPC gRPC 数据分片 ● Hash Based Partition ○ Redis ○ 不利于范围 Scan ● Range Based Partition ○ Hbase ○ Range 需要足够大且足够小

4 防止多次递交表单 4.5 处理文件上传 4.6 小结 5.访问数据库 5.1 database/sql接口 5.2 使用MySQL数据库 5.3 使用SQLite数据库 5.4 使用PostgreSQL数据库 5.5 使用beedb库进行ORM开发 5.6 NOSQL数据库操作 5.7 小结 6.session和数据存储 6.1 session和cookie 6.2 Go如何使用session 7.2 JSON处理 7.3 正则处理 7.4 模板处理 7.5 文件操作 7.6 字符串处理 7.7 小结 8.Web服务 8.1 Socket编程 8.2 WebSocket 8.3 REST 8.4 RPC 8.5 小结 9.安全与加密 9.1 预防CSRF攻击 9.2 确保输入过滤 9.3 避免XSS攻击 9.4 避免SQL注入 9.5 存储密码 9.6 加密和解密数据 9.7 后记得重启Sublime生效，Ctrl+Shift+p打开Package Controll 输入pcip（即“Package Control: Install Package”的缩写）。 这个时候看左下角显示正在读取包数据，完成之后出现如下界面 图1.8 sublime安装插件界面 这个时候输入GoSublime，按确定就开始安装了。同理应用于SidebarEnhancements和Go Build。

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 是一个轻量级的单元测试框架（第 13 章）。 3.8 Go 性能说明 根据 Go 开发团队和基本的算法测试，Go 语言与 C 语言的性能差距大概在 10%~20% 之间（ 译者注： 由于出版时间限制，该数据应为 2013 年 3 月 28 日之前产生 ）。虽然没有官方的性能标准，但是与其它 各个语言相比已经拥有非常出色的表现。 如果说 Go 语言的执行效率大约比 C++ 慢 20% 也许更有实际意义。保守估计在相同的环境和执行目标的 第二部分：语言的核心结构与技术 第4章：基本结构和基本数据类型 第5章：控制结构 第6章：函数（function） 第7章：数组与切片 第8章：Map 第9章：包（package） 第10章：结构（struct）与方法（method） 第11章：接口（interface）与反射（reflection） 第4章：基本结构和基本数据类型 4.1 文件名、关键字与标识符 Go 的源文件以

3.3 调试器 3.4 构建并运行 Go 程序 3.5 格式化代码 3.6 生成代码文档 3.7 其它工具 3.8 Go 性能说明 3.9 与其它语言进行交互 第4章：基本结构和基本数据类型 4.1 文件名、关键字与标识符 4.2 Go 程序的基本结构和要素 4.3 常量 4.4 变量 4.5 基本类型和运算符 4.6 字符串 4.7 strings 和 strconv 第12章：读写数据 12.1 读取用户的输入 12.2 文件读写 12.3 文件拷贝 12.4 从命令行读取参数 12.5 用 buffer 读取文件 - 4 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 12.6 用切片读写文件 12.7 用 defer 关闭文件 12.8 使用接口的实际例子：fmt.Fprintf 12.9 格式化 JSON 数据 12.10 XML XML 数据格式 12.11 用 Gob 传输数据 12.12 Go 中的密码学 第13章：错误处理与测试 13.1 错误处理 13.2 运行时异常和 panic 13.3 从 panic 中恢复（Recover） 13.4 自定义包中的错误处理和 panicking 13.5 一种用闭包处理错误的模式 13.6 启动外部命令和程序 13.7 Go 中的单元测试和基准测试 13

器、云服务器，利用分布式乃至分布式协同方式实现人工智能的技术 数据在边缘产生 边侧逐步具备AI能力 分布式协同AI 核心驱动力 分布式协同AI核心驱动力 • 随着边侧算力逐步强化，边缘AI持续演变至分布式协同AI 分布式协同AI技术挑战 1. 边缘资源碎片化 2. 边缘数据孤岛 3. 边缘样本少 4. 边缘数据异构 分布式协同AI 技术挑战 边云协同AI框架 第二部分 用无缝下沉到边缘 为分布式协同机器学习服务 ✓ 降低构建与部署成本 ✓ 提升模型性能 ✓ 保护数据隐私 SIG成员近年发表分 布式协同AI顶会论文 10+ SIG成员在AI顶会IJCAI 上分享分布式协同AI论文 Sedna斩获中国信通院云边协 同应用创新大赛最佳创新奖 ✓ 数据集管理 ✓ 模型管理 ✓ …… 基础框架 ✓ 协同推理 ✓ 增量学习 ✓ 联邦学习 ✓ 终身学习 GlobalCoordinator ⚫ 统一边云协同AI任务管理 ⚫ 跨边云协同管理与协同 ⚫ 中心配置管理 2. LocalController ⚫ 特性本地流程控制 ⚫ 本地通用管理: 模型, 数据集等 3. Worker ⚫ 执行训练或推理任务, 训练/推理程序, 基于现有AI框 架开 ⚫ 按需启动, docker容器或function ⚫ 不同特性对应不同的worker组, 可部署在边上或云