Go 读书会第二期 白明 《 Go 语言精进之路》作者 tonybai.com 博主 目 录 写书的历程 0 1 Go 语言精进之路导读 0 2 我是怎么读书的 0 3 写书的历程 第一部分 程序员的“小目标”与写书三要素 写书三要素 写书 <- 能力 +意愿 + 机会 过程 写书不易，写高质量的书更难 2018 年下 旬开始动笔 2020 年 11 月下旬 初稿交付 初稿交付 2021 年 12 月出版 《 Go 语言精进之路》导读 第二部分 整体写作思路 异曲同工 精进之路，思维先行 – part1 践行哲学，遵循惯例，认清本质，理解原理 - (part2- part10) 精进之路，思维先行 异曲同工 “ 语言决定思维方式” - 萨丕尔假说 “ 我的语言之局限，即我的世界之局限” - 路德维 希 · 维特根斯坦（语言哲学奠基人） “

Rust 开发者大会 安全高效的二进制序列化 Daniel Wang @ NEAR Borsh • 运行、编码效率 • 确定性 • 跨平台兼容性 二进制序列化的问题 Binary Object Representation Serializer for Hashing • 字节级别确定性 • 执行速度快 Borsh • 轻量级 • 每一个对象与其二进制表示之间都存在一个双射映射 • 不同的对象的二进制表示一定不同 • 便于基于二进制表示进行 Hash 字节级别确定性 • 在 Rust 中， borsh 并没有使用 serde • 全部逻辑原生实现 • 序列化、反序列化速度大幅领先其他解决方案 执行速度 执行速度 benchmark 执行速度 benchmark 执行速度 benchmark 执行速度 benchmark • 编译后的体积更小 • • borsh 序列化后的二进制更精简 轻量级 序列化结果体积对比 Borsh 基本用法 Case Study NEAR 智能合约 Case Study Solana 智能合约 Case Study • non self-describing • 保证序列化后的二进制唯一性和确定性 • 主要序列化规则 Borsh 规范 • 整数采用低字节序（ little endian) 存储

com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.com/parallel101/course 本课涵盖：稀疏矩阵、 unordered_map 、空间稀 疏网格、位运算、浮点的二进制格式、内存带宽优 化 面向人群：图形学、 CFD 仿真、深度学习编程人 员 第 0 章：稀疏矩阵 稠密数组存储矩阵 用 foreach 包装一下枚举的过程 改用 map 来存储 分离 read/write/create 图片解释稀疏的好处 传统稠密二维数组 无边界稀疏分块哈希表 有了无边界的稀疏网格，再也不用担心二维数组要分配多大了。 坐标可以无限延伸，甚至可以是负数！比如 (-1,2) 等…… 他会自动在写入时分配 16x16 的子网格，称之为叶节点 (leaf node) ，而这里的 unordered_map 就是充当根节点 (root node) 。 图片解释稀疏的好处 传统稠密二维数组 无边界稀疏分块哈希表 这些被写入的部分被称为激活元素 (active element) ，反之则是未激活 (inactive) 。 这就是稀疏的好处，按需分配，自动扩容。 分块则是利用了我们存储的数据常常有着空间局域性的特点，减轻哈希表的压 力，同时在每个块内部也可以快乐地 SIMD 矢量化， CPU 自动预取之类的。 第 2 章：位运算 稀疏的好处：坐标可以是负数 这样即使坐标为负数，或者可以是任意大的坐标，都不会产生越界错误。

add 表示执行加法操作。 2. 第一个 s 表示标量 (scalar) ，只对 xmm 的最低位进行运算；也可以是 p 表示矢量 (packed) ，一次对 xmm 中所有位进行运算。 3. 第二个 s 表示单精度浮点数 (single) ，即 float 类型；也可以是 d 表示双精度浮点数 (double) ，即 double 类型。 • addss ：一个 float 加法。 • addsd 编译器，可以用 #pragma GCC unroll 4 表示把循环体展开为 4 个 相当于： 对小的循环体进行 unroll 可能是 划算的，但最好不要 unroll 大的 循环体，否则会造成指令缓存的压 力反而变慢！ 重复了四次 不建议手动这样写 ，会妨碍编译器的 SIMD 矢量化。 第 6 章：结构体 两个 float ：对齐到 8 字节 成功 SIMD 矢量化！ 三个 float ：对齐到

Cache Single-Flight Async Stuck ：环形资源依赖 Await Tree 在 RisingWave 中的应用 • gRPC Streaming 连接复用 & 反压 Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 总结 • Async 生态下的 Stack Tree Backtrace 工具 • 实时观测各个 Task 的执行状态 • 直观分析

KB 。 • 二级缓存有 256 KB ， 6 个物理核心每个都有一个， 总共 1.5 MB 。 • 三级缓存由各个物理核心共享，总共 12 MB 。 通过图形界面查看拓扑结构： lstopo 根据我们缓存的大小分析刚刚的图表 • 也可以看到刚刚两个出现转折的点，也是在 二级缓存和三级缓存的大小附近。 • 因此，数据小到装的进二级缓存，则最大带 宽就取决于二级缓存的带宽。稍微大一点则 invalid ）。 如果那个条目是被标记为脏的，则说明是当时打算写入的 数据，那就需要向主内存发送写入请求，等他写入成功， 才能安全移除这个条目。 • 如有多级缓存，则一级缓存失效后会丢给二级缓存。 连续访问与跨步访问 • 如果访问数组时，按一定的间距跨步访问，则效率如何？ • 从 1 到 16 都是一样快的， 32 开始才按 2 的倍率变慢，为什么？ • 因为 CPU 和内存之 对于不得不随机访问很小一块的情况，还可以通过 _mm_prefetch 指令手动预取一个缓存行。 • 这里第一个参数是要预取的地址（最好对齐到缓存 行），第二个参数 _MM_HINT_T0 代表预取数据 到一级缓存， _MM_HINT_T1 代表只取到二级缓 存， _MM_HINT_T2 代表三级缓存； _MM_HINT_NTA 则是预取到非临时缓冲结构中， 可以最小化对缓存的污染，但是必须很快被用上。

异常处理机制的前世今生 我们都要认真鞋习哦 我们都要认真鞋习哦 第一章：读取与写入 我负责监督你鞋习 ! 我负责监督你鞋习 ! map 查找元素的两个接口 • map 提供了两个查找元素的接口，一曰 [] ，二曰 at 。 • 那么他们两个又有什么区别呢？很多新手都分不清他俩，可能只认识 [] 。 读取 map 元素 • map m; • 读取 map 中指定键值的元素有两种方法。 categories[key].push_back(str); } • 则 categories 最后为： • {‘h’: {“happy”, “hello”}, ‘w’: {“world”}}; 第二章：判断与删除 不鞋习的小彭友 就会进到这儿 ! 不鞋习的小彭友 就会进到这儿 ! 找不到时，自动采用默认值 • 要求：当 m 中有 “ key” 时返回 key 对应的值，否则返回指定的默认值 map 的元素类型是…… • pair 。 • 可是为什么要用 const K 呢？上节课说了， set 里面的 K 不能改变！一旦改变就会破坏 好不容易排好的顺序，以后再用二分法 find 就找不准了，所以 set 实际上只有 const_iterator 。 • 但是 map 只针对 K 进行排序， V 又不参与排序，完全可以随意改变。因此 C++ 之父 允许 map

这种奇怪的语法，这里面 的数字代表什么意思呢？ • 不妨把 <<<1, 1>>> 改成 <<<1, 3>>> 试试 看。你会看到 Hello, world! 打印了三遍！ • 原来，三重尖括号里的第二个参数决定着启动 kernel 时所用 GPU 的线程数量。 • GPU 是为并行而生的，可以开启很大数量的 线程，用于处理大吞吐量的数据。 获取线程编号 • 可以通过 threadIdx dim3(x, y, z) • 这样在核函数里就可以通过 threadIdx.y 获取 y 方向的线程编号，以此类推。 那二维呢？ • 需要二维的话，只需要把 dim3 最后一位 （ z 方向）的值设为 1 即可。这样就只有 xy 方向有大小，就相当于二维了，不会有 性能损失。实际上一维的 <<>> 不 过是 <<>> 的简写而已。 图片解释三维的板块和线程 • 之所以会把 blockDim 和 gridDim 分三维主要是因为 GPU 的业务常常涉及到三维图形学和二维图像，觉得 这样很方便，并不一定 GPU 硬件上是三维这样排列 的。 • 三维情况下同样可以获取总的线程编号（扁平化）。 • 如需总的线程数量： blockDim * gridDim • 如需总的线程编号： blockDim

*arr = (int *)malloc(size); • 如果你没看出来（哪怕是其中一个），那就要好好上小彭老师的课哦！ 字节（ byte ） 和位（ bit ）有什么区别 • 众所周知，计算机是二进制的，存储的实际上是一个个 0 和 1 。 • 每个存储 0 或 1 的空间称为一个位（ bit ），一位可以存储 0 或 1 两个可能的值。 • 现在的计算机都会把 8 个位打包成一个字节（ byte 这就是为什么现在的计算机都升级到 64 位了，因为能表示更大范围的 [ 数据删除 ] 嘛。 有符号整数 vs 无符号整数 • 有时候我们是需要表示负数的。而刚刚那种二进制的做法，只能表示正数和零。 • 怎么办？可能有的同学会想，不妨这样来设计：让二进制的最高位表示符号位。 • 比如 00000011 表示 3 ， 10000011 表示 -3 ，这样不就区分开来了吗？这叫做原码表示 法。 • 的确 ，也就是大名鼎鼎的补码表示法。 • 这样做的目的是，利用加法器的“溢出”机制，例如 -1 + 2 = 1 ，在计算机看来就是： • 11111111 + 00000010 = 100000001 • 正好和普通的二进制加法一样，只需要丢弃最前面的那一位进位就可以了。 • 这样就重用了现有的无符号加法器，从而节省了宝贵的电路板空间。 • 补码和反码一样，让有符号整数可以表示 -128 到 127 。 • 其中负数的范围反而比正数大是因为要回避

operator[] • 要访问 vector 里的元素，只需用 [] 运算符 ： • 例如 a[0] 访问第 0 个元素（人类的第一 个） • 例如 a[1] 访问第 1 个元素（人类的第二 个） • int &operator[](size_t i) noexcept; • int const &operator[](size_t i) const noexcept; vector string 会初始化为空字符串，指针类型会初始化为 nullptr ） • explicit vector(size_t n); vector 容器：构造函数 • 这个显式构造函数还可以指定第二个参数，这样 就可以用 0 以外的值初始化整个数组了。 • 比如要创建 4 个 233 组成的数组就可以写： • vector a(4, 233); • 等价于 • vector • vector a; • a.resize(4); • void resize(size_t n); vector 容器： resize • 当然， resize 也有一个接受第二参数的重载 ，他会用这个参数的值填充所有新建的元素。 • vector a(4, 233); • 等价于： • vector a; • a.resize(4, 233);