倍 验证有效性提升 100% 解放测试，全面自动化 提升效率，建设质量体系 安全 安全建设被动： • 安全建设缺乏时机和抓手 • 出现问题，影响业务进度 前置安全服务：全流程嵌入安全检测，避免流入业务环节。 全流程安全门禁：关键环节设置安全门禁，快速反馈研发改进 故障拦截率提升 1-3 倍 业务响应效率提升 3-5 倍 全流程安全建设 更多价值体现 组织 靠流程和个人，效率越来越低 Jenkins 流水线设计的， Jenkins 的部署与数据中心一一对应。由于路特斯使用的是混合云，且数据中心遍布海外，导 致 Jenkins 数量庞大，随着业务扩张，早期架构难以适应快速变化，大量重复的事务性工作使得运维的人力捉襟见肘。 Zadig 的引入助力解决了这些挑战，推动了研发交付的数字化转型。 选择 Zadig 实现出海跨团队协作、跨云 / 跨地域自动化部署 背景需求 路特斯迎来了技术选型的决 数千微服务已经上了 K8s ，没有业务边界，环 境不稳定出了问题，所有人吃大锅饭 “ 开发无法本地联调自测，集成测试环境 脏， ” 乱，差 极不稳定，总被其他人干扰 测试同时验证多个分支，集成合并冲突不断，自 动化测试遥遥无期，测试全靠人工验证 运维无脑排障、重启、删节点，沦为工具人…… “ “ ” ” 一系列问题（来自社区的声音）： 1. 业务边界清晰 2. 权限得到控制 3

Graph Technology Landscape 2020 • 图数据库 • 图数据建模 • 图计算引擎 • 图数据集成 • 可视化分析 • 知识图谱解决方案 • 图查询语言 • 欺诈检测 • 网络安全分析 • 社交网络分析 • BI 工具 • 图分析工具集 • 图咨询服务 Source ： Graph Aware 图数据库发展趋势 AtlasGraph 研发背景 • Takeaway AtlasGraph 架构概览 存储层 副本管理 CRAQ 图原生存储 索引 LSM-Tree 容灾保障 （ BR ） 元数据层 事务管理 MVOCC 计算层 Cypher AST 优化器 图计算 内存加速引 擎 服务接口 HTTP/RPC Spark 连接器 Python UDF 执行器 索引管理 分布式架构性能可线性扩展 - 针对大规模图优化的存算引擎 - 配合 Atlas 图平台，实现无代码图分析 - Query 性能分析模块，启发式提示优化 - 内置多种分析函数，面向分析师友好 -MVOCC 保证事务一致性 - 多副本管理保证数据服务高可用 - 在线备份提供容灾保障 高速 易用 可靠 Why Rust ？ Performance • Blazingly fast and memory-efficient

这个目标，即安 装 -D 选项：指定配置变量（又称缓存变量） • 可见 CMake 项目的构建分为两步： • 第一步是 cmake -B build ，称为配置阶段（ configure ），这时只检测环境并生成构建规则 • 会在 build 目录下生成本地构建系统能识别的项目文件（ Makefile 或是 .sln ） • 第二步是 cmake --build build ，称为构建阶段（ build 则是专为性能优化的构建系统，他和 CMake 结合都是行业标准了。 Ninja 和 Makefile 简单的对比 性能上： Ninja > Makefile > MSBuild Makefile 启动时会把每个文件都检测一遍， 浪费很多时间。特别是有很多文件，但是实 际需要构建的只有一小部分，从而是 I/O Bound 的时候， Ninja 的速度提升就很明 显。 然而某些专利公司的 CUDA toolkit 在 CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED 是 BOOL 类型，可以为 ON 或 OFF ，默认 OFF 。 • 他表示是否一定要支持你指定的 C++ 标准：如果为 OFF 则 CMake 检测到编译器不支 持 C++17 时不报错，而是默默调低到 C++14 给你用；为 ON 则发现不支持报错，更安 全。 https://crascit.com/2015/03/28/enabling-cxx11-in-cmake/

5 10 5 15 30 20 为什么需要流水线 • 更高效的办法是，观察每个任务都占用哪些 资源，所占用资源不冲突的可以同时进行， 节省时间。 • 例如洗脸需要眼睛嘴巴手，刷牙需要嘴巴手 ，那么洗脸和刷牙不能同时进行。但是烧开 水只需要占用煤气灶，和洗脸刷牙不冲突， 所以可以一边烧开水一边洗脸刷牙。 • 所以让小彭老师来优化的话，可以只需要 5 + 5 + 10 + 20 = set 系列指令有 setle ， setge ， setl 等等。 • 冷知识： 32 位时代 cmov 系列曾经是 x86 的一个拓展特性（像 sse 一样），使用前需 要先用 cpuid 指令检测是否支持，如果在不支持 cmov 的 CPU 上使用会产生 SIGILL 错误。不过现在 64 位的 x86 CPU 都保证自带了 cmov 和 sse 拓展，所以不需要手动 开启什么开关编译器就会自动生成利用 还有一种“摆烂”的做法： • (cond ? a : b) // 方法 3 • 三目运算符通常会变成和 if-else 一样的分 支，同样会生成条件跳转指令，理应一样 低效。但是有时候编译器会检测到，可以 帮你自动优化成无分支版本的。 “ 妙用加减乘”进行无分支优化的通用公式 • 我比较喜欢方法 2 ，因为他可以很直观地同样适用于多个分支的情况，例如： • if (x < 0) return

则不然。 • 只需要写一份 CMakeLists.txt ，他就能够在调用时生成当前系统所支持的构建系统。 • 需要准确地指明每个项目之间的依赖关系，有头文件时特别头疼。 • CMake 可以自动检测源文件和头文件之间的依赖关系，导出到 Makefile 里。 • make 的语法非常简单，不像 shell 或 python 可以做很多判断等。 • CMake 具有相对高级的语法，内置的函数能够处理 具有相对高级的语法，内置的函数能够处理 configure ， install 等常见需求。 • 不同的编译器有不同的 flag 规则，为 g++ 准备的参数可能对 MSVC 不适用。 • CMake 可以自动检测当前的编译器，需要添加哪些 flag 。比如 OpenMP ，只需要在 CMakeLists.txt 中指明 target_link_libraries(a.out OpenMP::OpenMP_CXX) 即可。 fmtlib/fmt - 格式化库，提供 std::format 的替代品（需要 -DFMT_HEADER_ONLY ） 7. gabime/spdlog - 能适配控制台，安卓等多后端的日志库（和 fmt 冲突！） • 只需要把他们的 include 目录或头文件下载下来，然后 include_directories(spdlog/include) 即 可。 • 缺点：函数直接实现在头文件里，没有提前

多个线程同时访问同一个 vector 会出现 数据竞争（ data-race ）现象。 std::mutex ：上锁，防止多个线程同时进入某一代码段 • 调用 std::mutex 的 lock() 时，会检测 mutex 是否已经上锁。 • 如果没有锁定，则对 mutex 进行上锁。 • 如果已经锁定，则陷入等待，直到 mutex 被 另一个线程解锁后，才再次上锁。 • 而调用 unlock() 严格在解构时 unlock() ，但是 有时候我们会希望提前 unlock() 。这时可以用 std::unique_lock ，他额外存储了一个 flag 表 示是否已经被释放。他会在解构检测这个 flag ，如果没有释放，则调用 unlock() ，否则 不调用。 • 然后可以直接调用 unique_lock 的 unlock() 函 数来提前解锁，但是即使忘记解锁也没关系， • 还用了一个 {} 包住 std::lock_guard ，限 制其变量的作用域，从而可以让他在 } 之 前解构并调用 unlock() ，也避免了和下面 一个 lock_guard 变量名冲突。 如果上锁失败，不要等待： try_lock() • 我们说过 lock() 如果发现 mutex 已经上锁 的话，会等待他直到他解锁。 • 也可以用无阻塞的 try_lock() ，他在上锁失败

myvar 不会自动更新，还是旧的那几个文件，可能出现 undefined symbol ，需要重新运行 cmake -B build 才能更新。 • 加了，则每次 cmake --build 时自动检测目录是否更新，如果目录有新文件了， CMake 会自动帮你重新运行 cmake -B build 更新 myvar 变量。 六、头文件和源文件的一一对应关系 • 通常每个头文件都有一个对应的源文件，两个文件名字应当相同 文件。 • 注意不论是项目自己的头文件还是外部的系统的头文件，请全部统一采用 < 项目名 / 模块名 .h> 的格式。不要用 “模块名 .h” 这种相对路径的格式，避 免模块名和系统已有头文件名冲突。 十、依赖其他模块但不解引用，则可以只前向声明不导入头文件 • 如果模块 Carer 的头文件 Carer.h 虽然引用了其他模块中的 Animal 类，但 是他里面并没有解引用 Animal 好处：加快编译速度，防止循环引用。 十一、以项目名为名字空间（ namsepace ），避免符号冲突 • 在声明和定义外面都套一层名字空间，例如此处我的子项目名是 biology ，那 我就 biology::Animal 。避免暴露全局的 Animal 。这是因为万一有个“不拘一 格”的第三方库也暴露个全局的 Animal ，两个符号就会发生冲突，由于类符号 都具有 weak 属性，链接器会随机选择一个覆盖掉，非常危险！

GPU 的架构版本号 是多少。这里是 520 表示版本号是 5.2.0 ，最后一位始终是 0 不用管，我们 通常简称他的版本号为 52 就行了。 • 这个版本号是编译时指定的版本，不是运 行时检测到的版本。编译器默认就是最老 的 52 ，能兼容所有 GTX900 以上显卡。 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index int arr[1024]; • 那么 arr[0] 是存储在 bank 0 ， arr[1] 是 bank 1……arr[32] 又是 bank 0 ， arr[33] 又是 bank 1 。 区块冲突（ bank conflict ） • 然而这种设计有一个问题，那就是如果多个线程同时访问到 了同一个 bank 的话，就需要排队。比如右图，线程 0-3 同 时访问了 bank 0 ，但是同一个 arr[0] 和 arr[32] 就会出现 bank conflict 导致必须排队影响 性能！ 没有冲突，并行访问↓ 出现冲突，串行访问↓ 回到矩阵转置的案例：如何解决区块冲突？ • 而刚刚那个矩阵转置的例子，这里的 blockSize 是 32 。可以看到第一个对 tmp 的访问是没冲突的。 • 而分析一下第二个对 tmp 的访问： threadIdx=(0,0) 的线程 0 会访问 tmp[0]

4096 字节）随机访问 • 解决方案就是，把分块的大小调的更大一些，比 如 4KB 那么大，即 64 个缓存行，而不是一个。 • 这样一次随机访问之后会伴随着 64 次顺序访问， 能被 CPU 检测到，从而启动缓存行预取，避免了 等待数据抵达前空转浪费时间。 页对齐的重要性 • 为什么要 4KB ？原来现在操作系统管理内存是用分页 （ page ），程序的内存是一页一页贴在地址空间中的， ，这个一样沙雕，甚至更烂—— vector 本身是 24 字节。 • 但是 float [n][m] 和 array, m> 就没问题，因为他们是静态大小，编译器可 以检测到并自动扁平化，转换成乘法和加法来计算地址。 今日乳 Ja (1/1) 有一种病 ~ 叫 JavaBean~ 为什么二级指针是低效的存储和索引方式 随机访问性能测试 内存分配性能测试 二维数组：行主序与列主序 写入的地址尽可能分散开了就行了。比如这里 ，我们把每个核心访问的地方跨越了 16KB ， 这样 CPU 就知道每个核心之间不会发生冲突 ，从而可以放心地放在一级缓存里，不用担心 会不会和其他核心共用了一个缓存行了。 • 不过错误共享只会发生在写入的情况，如果多 个核心同时读取两个很靠近的变量，是不会产 生冲突的，也没有性能损失。

inline 没关系，内联与否只取决于是否在同文件，且函数体够小 要性能的，定义在头文件声明为 static 即可，没必要加 inline 的 static 纯粹是为了避免多个 .cpp 引用同一个头文件造成冲突，并不是必须 static 才内 联 如果你不确定某修改是否能提升性能，那你最好实际测一下，不要脑内模拟 inline 在现代 C++ 中有其他含义，但和内联没有关系，他是一个迷惑性的名字 “ 大厂面试官”笑话 因为他不敢保证运行这个程序的电脑支持 AVX 指令集…… 两个 int32 可以合并为一个 int64 四个 int32 可以合并为一个 __m128 八个 int32 可以合并为一个 __m256 让编译器自动检测当前硬件支持的指令集 -march=native 让编译器自动判断当前硬件支 持的指令。老师的电脑支持 AVX 指令集，所 以他用了。不过注意这样编译出的程序，可能 放到别人不支持 AVX 的电脑上没法运行。 指向的数组是否有重合。 考虑 func(a, a + 1) 的情况，那样会产生数据依赖链，没法 SIMD 化 。 为了优化而不失正确性，他索性生成两份代码： 一份是 SIMD 的，一份是传统标量的 他在运行时检测 a, b 指针的差是否超过 1024 来判断是否有重叠现 象。 1. 如果没有重叠，则跳转到 SIMD 版本高效运行。 2. 如果重叠，则跳转到标量版本低效运行，但至少不会错。 SIMD 版 标量版