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  • ppt文档 Rust分布式账务系统 - 胡宇

    第三届中国 Rust 开发者大会 Rust 构建分布式账务系统 在 Fintech 公司落地 Rust 项目的经验分享 Airwalle x 胡宇 Airwallex 我们是一家跨境支付领域的 Fintech 独角兽 关于我们 E2 轮 Fintech 独角兽,业务遍布全球 关于我们: Airwallex 墨尔本 新加坡 伦敦 深圳 香港 北京 旧金山 上海 东京 提供高效,低成本的数字银行服务 关于我们: Airwallex 从设计架构到实现细节 项目介绍 分布式账务系统 Fintech 互联网 正确性 bug= 资损 bug 不可怕,快速迭代 可靠性 丢数据 = 资损 允许数据丢失 性能 超低延迟 + 高吞吐 超高吞吐 交易日志 审计,监管 调试使用 分布式账务系统 Fintech 领域中的软件与互联网软件的不同 需求分析 支付处理: ● 转账 高可用:在部分节点失效的情况下,依旧可以提供正确的 服务 超低延迟:实时交易,超低响应延迟 水平扩展性:利用分布式事务实现钱包集群的的水平扩 展,应对高达 100 万 TPS 的流量 可演化性:业务逻辑与底层 API 解耦,当业务发生改变 时,底层 API 不用改变 分布式账务系统 设计理念 - Rust 是我们可靠的基石 分布式账务系统 存算分离 API 解耦 读写分离 层级账号 Rust ● 事务层与账户层分
    0 码力 | 27 页 | 12.60 MB | 1 年前
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  • ppt文档 新一代分布式高性能图数据库的构建 - 沈游人

    新一代分布式高性能图数据库的构建 北京海致星图科技有限公司 2023-06-18 沈游人 数据库与大数据专场 海致简介—企业级知识图谱开创者 专业顶尖技术团队支撑 超 700 人团队,其中 80% 为技术人员,创始团队在完成全球第一个中文知 识图谱网站研发后,探索知识图谱技术在企业领域的应用。 2021 年,海致院 士专家工作站成立,站内清华大学计算机博士生占比达 90% 以上。 授、中国计算机学会前理事长,中国计算机系统结构 的学科带头人,我国高性能计算和存储系统等方面的 泰斗和先行者。 2021 年 3 月 25 日,海致科技与清华大学计算机科学与技术系共同建设高性能图计算院士专家工作站 。 高性能图计算是高性能计算、图计算两项技术融合产生的新的技术方向,满足人们对更大规模、更复 杂数据的实时处理和存储需求,是计算机领域竞争新战略制高点。 产学结合、协同创新,打造全球领先的国产自研图数据库 通过图嵌入将客户关系表示为低维向量,可以结合其 他客户行为特征进行机器学习训练 图卷积神经网络 • 对图结构数据进行卷积计算 • 通过已有的企业数据,通过 GCN 进行半监督学习和分 类,预测企业的违约概率 传统的关系型数据库的存储方式丢失了事物之间的关系信息 Relational Table Real World Multi-Context is Preserved with Graph Analytics Source:
    0 码力 | 38 页 | 24.68 MB | 1 年前
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  • ppt文档 CeresDB Rust 生产实践 任春韶

    2018.10 2019.02 ~ 2020.11 2021.9  自研存储引擎  1.0.0 版本发布  查询性能优化  Prometheus 协议支持  基于 InfluxDB 单机引擎研发 分布式方案  OpenTSDB 协议  内存时序数据库  存储计算分离架构  分级存储  永久代  CeresDB 开源 2022.6 2023.3  开源版本 2023.6  1.2.2 版本发布  优化了写入性能  优化了分布式方案 CeresDB – 目标 解决时间线高基数问题 • 能高效处理好 APM 型时序数据 • 同时能高效处理好高基数时间线场景 提供原生分布式方案 • 大规模部署 • 提供高可用、高可靠的服务 • 支持水平扩容 • 支持高效的分布式查询 - Tokio Preemption - Future Cancellation
    0 码力 | 22 页 | 6.95 MB | 1 年前
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  • ppt文档 GPU Resource Management On JDOS

    常规的容器服务 ,使用 gpu 的 zone , 自行设定相应的镜像即 可,有完善的周边服务 训练服务 • 提供基于 kubeflow 的分布式训练方案 – 界面化操作,用户提供代码地址和执行命令即可 – 系统内建支持安装 pip 依赖 – 自制存储插件支持分布式文件系统存储用户数据 – 支持官方镜像,不需要 JDOS 提前协助制作镜像 – 提供 tensorboard 作为训练监控实时查看训练状态 限制 + 优先级) • 创建训练 – 用户选择集群提供代码地址和执行命令即可 – 选择所用框架(镜像):支持官方,亦可自制 (提供 dockerfile 生成镜像服务) – 选择存储来源:对接了内部的存储 – 填写代码地址,执行的命令等 – 可以选择是否监控训练,提供 tensorboard 任务列表 可以指定 git 的 commit-id 发起任务 任务详情 可以查看具体的容器列表,以及查看容器的日志和事件
    0 码力 | 11 页 | 13.40 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 04 从汇编角度看编译器优化

    TBB 7.被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题: wrap 调度,共享内存, barrier 9.并行算法实战: reduce , scan ,矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键:稀疏数据结构 11.物理仿真实战:邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践:从 primitive 说起 13.结业典礼:总结所学知识与优秀作业点评 了单独一个指令。这里尽管不 是地址,但同样可以利用 lea 指令简化生成的代码大小。 eax = rdi + rsi * 8 指针访问对象:线性访问地址 rsi = (int64_t)esi eax = *(int *)(rdi + rsi * 4) 为什么乘以 4 ?因为访问的 对象, int 的大小是 4 。 指针的索引:尽量用 size_t eax = *(int *)(rdi + rsi * 4) 什么是 xmm 系列寄存器? • xmm 寄存器有 128 位宽。 • 可以容纳 4 个 float ,或 2 个 double 。 • 刚才的案例中只用到了 xmm 的低 32 位 用于存储 1 个 float 。 addss 是什么意思? • 可以拆分成三个部分: add , s , s 1. add 表示执行加法操作。 2. 第一个 s 表示标量 (scalar) ,只对 xmm
    0 码力 | 108 页 | 9.47 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 03 现代 C++ 进阶:模板元编程

    TBB 7.被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题: wrap 调度,共享内存, barrier 9.并行算法实战: reduce , scan ,矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键:稀疏数据结构 11.物理仿真实战:邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践:从 primitive 说起 13.结业典礼:总结所学知识与优秀作业点评 GPU 专题) 为什么需要模板函数( template ) • 避免重复写代码。 • 比如,利用重载实现“将一个数乘以 2” 这个 功能,需要: 为什么面向对象在 HPC 不如函数式和元编程香了? 这个例子要是按传统的面向对象思想,可能是这样: 令 Int, Float, Double 继承 Numeric 接口类并实现 ,其中 multiply(int) 作为虚函数。然后定义: Numeric 特性:引用( int & ) • 众所周知, C++ 中有一种特殊的类型,叫做引用。只需要在原类型后面加一个 & 即可。 • 引用的本质无非是指针,当我们试图修改一个引用时,实际上是修改了原来的对象: 等价于 : 可见,和 C 语言的 int * 相比 无非是减少了 & 和 * 的麻烦 而已。 C++ 特性:常引用( int const & ) • 如果说 int & 相当于 int *
    0 码力 | 82 页 | 12.15 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 15 C++ 系列课:字符与字符串

    allocator ,内存管理与对象生命周期 ASCII 码 第 1 章 计算机如何表达字符 https://zh.wikipedia.org/wiki/ASCII 计算机如何表达字符 • 众所周知,计算机只能处理二进制 整数,字符要怎么办呢? • 于是就有了 ASCII 码表,他规定, 每个英文字符(包括大小写字母、 数字、特殊符号)都对应着一个整 数。在计算机里只要存储这个的整 数,就能代表这个字符了。 器里 开洞。但“移动语义”这个概念在旧 cpp 里没有,所以这个是真正必要的语言本身的改动。 • 而 java 就是在语言层面,直接在 jvm 里引入了引用计数,宣称“一切皆对象”,虽然方便了 富连网业务中常见的面向对象编程范式,但也妨碍了 java 进军数据处理,高性能计算等领域 。 java 第八帝国 cpp 第十一共和国 chrono 和 complex 也定义了一些 literials 则不会抛出异常,他只是简单地给字符串的首地址指针和 i 做个加法运算,得到新的指针并解引用。如果你给的 i 超过了字符 串大小 i ≥ s.size() ,那程序的行为是未定义的,因为这个地方可能 有其他的对象,程序可能会奔溃,也可能行为异常。如果是富连网 程序,还可能会被黑客利用,窃取或篡改服务器上的数据。 • 那为什么还要 [] ?性能! at 做越界检测需要额外的开销, [] 不需 要。 • 所以
    0 码力 | 162 页 | 40.20 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 13 C++ STL 容器全解之 vector

    C++ 标准库五大件:分配器( allocator ) 侯捷 STL 侯捷 STL vector 容器 vector 容器:构造函数 • vector 的功能是长度可变的数组,他里面的数据 存储在堆上。 • vector 是一个模板类,第一个模板参数是数组里 元素的类型。 • 例如,声明一个元素是 int 类型的动态数组 a : • vector a; vector 容器:构造函数和 const noexcept; vector 容器: data() 获取首地址指针 • data() 会返回指向数组中首个元素的指针, 也就是等价于 &a[0] 。由于 vector 是连续 存储的数组,因此只要得到了首地址,下一 个元素的地址只需指针 +1 即可。 • 因为指针的 p[i] 相当于 *(p + i) ,因此可以 把 data() 返回的首地址指针当一个数组来 访问。 com/zenustech/zeno/blob/master/zenovis/src/Scene.cpp vector 容器:生命周期由主对象管理 • C++ 中哪个运算符是最强的?我觉得是 } • 因为 } 标志着一个语句块的结束,在这里,他 会调用所有身处其中的对象的解构函数。比如 这里的 vector ,他的解构函数会释放动态数组 的内存(即自动 delete )。 • vector 会在退出作用域时释放内存,这时候所
    0 码力 | 90 页 | 4.93 MB | 1 年前
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  • ppt文档 Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 - 赵梓淇

    5k Stars • “Materialized View” • 计算:分布式流计算任务,实时增量维护 • 存储: S3 上的 Shared-storage 存储状态和数据 Await Tree 在 RisingWave 中的应用 • 技术挑战 • 计算任务需长期执行,稳定性要求高 • 算子逻辑复杂,计算与存储读写穿插,强依赖 Async • Await-Tree 的应用 • 数次帮助解决棘手的
    0 码力 | 37 页 | 8.60 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 11 现代 CMake 进阶指南

    1 章:添加源文件 一个 .cpp 源文件用于测试 CMake 中添加一个可执行文件作为构建目标 另一种方式:先创建目标,稍后再添加源文件 如果有多个源文件呢? 逐个添加即可 使用变量来存储 建议把头文件也加上,这样在 VS 里可以出现在“ Header Files” 一栏 使用 GLOB 自动查找当前目录下指定扩展名的文件,实现批量添加源文件 启用 CONFIGURE_DEPENDS 改进: mylib 作为一个对象库 https://www.scivision.dev/cmake-object-libraries/ 对象库类似于静态库,但不生成 .a 文件,只由 CMake 记住该库生成了哪些对象文件 改进: mylib 作为一个对象库 https://www.scivision.dev/cmake-object-libraries/ 对象库类似于静态库,但不生成 .a 记住该库生成了哪些对象文件 对象库是 CMake 自创的,绕开了编译器和操作系统的各种繁琐规则,保证了跨平台统一性 。 在自己的项目中,我推荐全部用对象库 (OBJECT) 替代静态库 (STATIC) 避免跨平台的麻烦 。 对象库仅仅作为组织代码的方式,而实际生成的可执行文件只有一个,减轻了部署的困难。 静态库的麻烦: GCC 编译器自作聪明,会自动剔除没有引用符号的那些对 象 对象库可以绕开编译
    0 码力 | 166 页 | 6.54 MB | 1 年前
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