i8 u8 43/562Rust 程序设计语言 简体中文版 16-bit i16 u16 32-bit i32 u32 64-bit i64 u64 128-bit i128 u128 架构相关 isize usize 每一个变体都可以是有符号或无符号的，并有一个明确的大小。有符号 和 无符号 代表数字能 否为负值，换句话说，这个数字是否有可能是负数（有符号数），或者永远为正而不需要符号 0 到 2ⁿ - 1 的数字，所以 u8 可以储存从 0 到 2⁸ - 1 的数字，也就是从 0 到 255。 另外，isize 和 usize 类型依赖运行程序的计算机架构：64 位架构上它们是 64 位的，32 位 架构上它们是 32 位的。 可以使用表格 3-2 中的任何一种形式编写数字字面值。请注意可以是多种数字类型的数字字面 值允许使用类型后缀，例如 57u8 来指定类型，同时也允许使用 用户没有你那么熟悉其结构，并且 如果模块层级过大他们可能会难以找到所需的部分。 第七章介绍了如何使用 pub 关键字将项变为公有，和如何使用 use 关键字将项引入作用域。 然而你开发时候使用的文件架构可能并不方便用户使用。你的结构可能是一个包含多个层级的 分层结构，不过这对于用户来说并不方便。这是因为想要使用被定义在很深层级中的类型的人 可能很难发现这些类型的存在。他们也可能会厌烦要使用 use

+ ?) 。 2. 并行计算优化 我们知道，分治生成的子问题是相互独立的，因此通常可以并行解决。也就是说，分治不仅可以降低算法的 时间复杂度，还有利于操作系统的并行优化。 并行优化在多核或多处理器的环境中尤其有效，因为系统可以同时处理多个子问题，更加充分地利用计算资 源，从而显著减少总体的运行时间。 比如在图 12‑3 所示的“桶排序”中，我们将海量的数据平均分配到各个桶中，则可所有桶的排序任务分散到

+ ?) 。 2. 并行计算优化 我们知道，分治生成的子问题是相互独立的，因此通常可以并行解决。也就是说，分治不仅可以降低算法的 时间复杂度，还有利于操作系统的并行优化。 并行优化在多核或多处理器的环境中尤其有效，因为系统可以同时处理多个子问题，更加充分地利用计算资 源，从而显著减少总体的运行时间。 比如在图 12‑3 所示的“桶排序”中，我们将海量的数据平均分配到各个桶中，则可将所有桶的排序任务分散

+ ?) 。 2. 并行计算优化 我们知道，分治生成的子问题是相互独立的，因此通常可以并行解决。也就是说，分治不仅可以降低算法的 时间复杂度，还有利于操作系统的并行优化。 并行优化在多核或多处理器的环境中尤其有效，因为系统可以同时处理多个子问题，更加充分地利用计算资 源，从而显著减少总体的运行时间。 比如在图 12‑3 所示的“桶排序”中，我们将海量的数据平均分配到各个桶中，则可所有桶的排序任务分散到

王⽂庭 基于边缘架构的可编程MQTT服务 CONTENTS 背景说明 O1 O2 O4 HPMQ简介 HPMQ开发说明 HPMQ未来规划 O3 1. 背景说明 物联⽹时代带来的变化 海量 连⽹ 设备 海量数据处理？ 设备安全性？ 共性：边缘 原来以数据中 ⼼为核⼼的云 端架构是否还 满⾜需求？ 01 02 03 边缘架构 ⼀种分布式计 算架构 构成边缘 计算架构 计算架构 的核⼼ 可在边缘直接对数据进⾏相 关的计算（处理/存储）并提 供相应的查询功能 边缘架构 物联⽹设备的纽带 2. HPMQ 简介 HPMQ是基于Rust语⾔开发的 下⼀代可编程边缘分布式 MQTT软件，主要有以下⼏个 核⼼特性： • Geo-Distributed • 可编程性 • 云边⼀体化 • 兼容异构设备 HPMQ （Hyperconverged Programmable 对WebAssembly⽣态⽀持友好 Why Rust? • 云端架构，我们⽆法根据设备地理位置实现就近通讯 • 只能做到在数据中⼼内相关的分布式扩展，⽆法直接进⾏ 全球节点的扩展 • 复杂的容灾⽅案 为什么需要geo-distributed 传统⽅案存在有问题 解决⽅案 geo-distributed架构 + 调度 如何管理分布式⽹络 我们主要基于eclipse-zenoh来做⼆次开

图数据中进行知识 发现的重要需求。最终获得国内外授权发明专利 43 项， CCF -A 类论文 51 篇，获得 2 次国际竞赛冠军，参与了 2 项图计算相关标准制定。 AtlasGraph 架构及实现 图技术简介 Takeway “ 世界是复杂关系的总和”—— 一张典型的知识图谱 电话 / 同通讯录 / 绑定同账户 /... Mac 地址 /IP 地址 /wifi... 亲属 业务对大图分析的诉求（千亿点、万亿边） • 实时风控对图库的性能挑战（ OLTP 毫秒级响应） • 海致图平台产品服务于金融、政府行业有大量业务经验积累（接近客户需求） • 现有开源产品无法满足要求（受限于基础架构设计，优化性能有限） 新一代分布式图数据库需具备的特性 特性 信 雅 达 • 高可用 • 一致性（事 务） • 高性能 • 低资源消耗 • 易用 • 功能丰富 AtlasGraph Processing ，高性能图计算引 擎，预置 20 余种图计算算法 ，可扩展的分析引擎支持更复 杂的数据挖掘和机器学习场景 MPP Massively Parallel Processing 架构，大规模集群 分布式存储及并行计 算， Shared Nothing 模式支 持存储计算分离 高性能 基于 Rust 开发的分布式存储引 擎及图计算引擎，精细的内存 管理设计，内置索引系统，支 持毫秒级的并发查询响应速度

动作物理引擎等 静态表现力 动态表现力 渲染技术 动作物理技术 动作技术 Motion 物理技术 Physics 规则驱动 AI生成 数据驱动 AI加速 云原生架构和 AI 能力 架构特点 性能特点 功能特点 云原生架构 单机架构 动作物理分离 跨平台确定性 动作物理统一 算力动态调配 分布式计算 物理材质统一解算 算法优化 物理材质单独解算 工程优化 性能待优化 AI仿真加速 和并发安全 语言内建的 async/await，还有优秀的 crates rayon（计算密集型并发支持）和 tokio（IO 密集型并发支持） 为什么选择 Rust Motphys 物理引擎架构 Broad Phase Narrow Phase Candidate Collision Pairs Manifold Build Collision Pairs Collision Detection 0.02s内多次通信 苛刻的低延迟要求 高速内网环境下的线 性扩展 – 新增结点的 网络开销恒定 高可用和负载均衡 Message的RTT 可测量 Motphys 分布式物理 引擎网络架构 derive serde vs protobuf • 通信协议选型 • protobuf/msgpack/… • 跨语言协议 • 需要额外定义数据结构 • Pure Rust • 我们不需要跨语言

KCL 02 用 Rust 重写 KCL 03 Rust 重写后的收益 04 更多的探索 01 KusionStack 与 KCL KusionStack是什么？ KusionStack架构 KCL KusionStack 是什么？ KusionStack 是开源的云原生可编程技术栈! 1. 围绕现代应用程序交付以及使用 OCI 镜像对配置和策略进 行编码和统一 2. 组织应用 （平台服务即代码）理念，研发者 可以用统一的组织和操作界面定义应用交付生命周期，充分 利用Kubernetes和云的混合能力，通过端到端的交付工作 流程，真正实现集中定义、随处交付。 KusionStack 架构 • KCL：面向应用研发者的 配置策略专用高级编程语 言，及其协议组，工具链及 IDE 插件 • Kusion：运维引擎、工具 链、服务层，IDE 工作空间 及社区技术集成套件 • Konfig：应用配置及基础 Language Server KCL Compiler KCL Package Manager 02 用 Rust 重写 KCL Python 代码翻译 栈式虚拟机 Rust 编译器 KCL 编译器架构升级 Source Code AST LLVM IR Native/WASM Source Code AST Bit code VM Source Code Python code

Server 的全平台实践经验 王宜国 - 独⽴开源软件作者 RUST CHINA CONF 2023 • 项⽬背景介绍 • 产品功能演示 • 应⽤场景概览 项⽬介绍 • 概念 • 架构设计 • 技术实现 设计与实现 ⼤纲 Amphitheatre 云开发环境（Cloud Development Environment），在云端即时启动新 的、⾃动化的开发环境，并在⼏秒钟内开始开发。就像 Account Project Activity Tariq Share NS 3 Docker Container Kubernetes Pod 轻松创建⽆限量的隔离集成测试环境 ⽀持微服务架构体系和多⼈协作联调测试 Kayn Sona Riven Event Account Project Activity Tariq Share Redis ETCD 可让您完全跳过镜像构建，
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Conf 2023 CnosDB 是一款基于 Rust 开发的 开源的分布式时序数据库 1. CnosDB 架构与选型 2. 为何从 Go 切换到 Rust 3. 使用 Rust 经验分享 4. 反哺社区 1. CnosDB 架构与选型 特性 • 横/纵 向扩展 • 计算存储分离 • 平衡存储性能与成本 • 查询引擎支持矢量化查询 • • 兼容多种时序协议 • 可观测性 • 支持云原生 • 原生支持多租户 • 租户Quota可动态配置 • 云边端协同 • 云上生态融合 整体架构 1.2 存储引擎 version_set Vnode IndexEngine DataEngine cache imcache Vnode Vnode summary process task Forward Index