产物：Cargo 只会使用你指定的依赖版本，除非你明确指定其他版本。例如，如果下周 rand crate 的 0.8.6 版本出来了，该版本包含了一个重要的 bug 修复，但同时也引入了一个会破坏 你代码的回归问题。为了解决这个问题，Rust 在你第一次运行 cargo build 时创建了 Cargo.lock 文件，我们现在可以在 guessing_game 目录找到它。 当第一次构建项目时，Cargo 的实现遵循了零开销原则：不使用的功能无需为其付出代价；而已经 使用的功能，也不可能通过手写代码做得更好。 作为另一个例子，以下代码取自一个音频解码器。解码算法使用线性预测数学运算（linear prediction mathematical operation）来根据之前样本的线性函数预测将来的值。这些代码 使用迭代器链对作用域中的三个变量进行某种数学计算：一个叫 buffer 的数据 slice、一个有 12 个元素的数组 让我们开始理解为何消息在全部延迟后立刻一起到达，而不是逐个在延迟后到达。在一个给定 的异步代码块，await 关键字在代码中出现的顺序也就是程序执行时其发生的顺序。 示例 17-10 中只有一个异步代码块，所以所有的代码线性地执行。这里仍然没有并发。所有 tx.send 调用与 trpl::sleep 调用及其相关的 await point 是依次进行的。只有在此之后 while let 循环才开始执行 recv 调用上的

面对齐内存分配代码10/17/22 11 pfs_pwrite_zero ●在初始化curvebs时，需要创建chunk pool, 每一个chunk都要填零 ●chunk不再被卷使用时，需要回归chunk pool，为了安全也需要填0。 ●使用nvme的时候，可以直接使用nvme write zero命令，不需要传递 大块数据（全是0），减少了nvme传输带宽，而且nvme在垃圾回收上 可以优化，例如只是标记某块为0

稳定性测试，在正常压力下运行足够长的时间；  异常测试，在正常流程中注入一种软硬件异常；  混沌测试，大压力多级故障（随机组合软硬件异常）。 在系统测试过程中，我们尽可能将所有用例自动化，其优点是：  大幅降低了测试回归成本，加快了测试进度；  可以对代码进行足够频繁的测试，有利于提高代码质量；  容易发现隐藏的问题，手工测试无法做到频繁触发  测试用例可以持续积累，成为代码质量的。 目前Curve的

clup-server 数据中心1 CLup管理节点2 高可用机制自动切换  数据一致性保证 数据可用性  提供读写VIP  读写高可用 读写分离  多个读库之间负载均衡 负载均衡  读线性扩展  支持分库分表 高扩展性 写 VIP 读 VIP PG (Primary) PG (Standby1) PG (Standby2) PG (Standby3) 数据同步复制

测试环境：6台服务器*20块SATA SSD，E5-2660 v4，256G，3副本场景 高性能高性能 • quorum机制：raft • 轻量级快照 • io路径上的优化 • filepool落盘零放大 • 轻量级线性一致性读 • io路径上用户空间零拷贝 10卷4K随机读写IOPS 294k 185k 330k 565k 4K随机写 4K随机读 Ceph（L/N） Curve 58.92% 71

，个人偏见被有意、无意引入， 或者因训练数据集质量问题，导致算法设计目的、输出结果存在偏见或歧视， 甚至输出存在民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。 （c）鲁棒性弱风险。由于深度神经网络存在非线性、大规模等特点，人 工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响，可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 （d）被窃取、篡改的风险。参数、结构、功能等算法核心信息，面临被