传统 DevOps 方案 ZadigX 云原生 DevOps 方案 降本提效 组织能力提升 业务负责人 研发不透明，规划凭感觉： • 发版时间靠运气 • 团队熬夜冲进度 研发透明化：不同项目清晰可见的效率、质量、进度 进度管理：根据团队客观数据，预测和确定项目规划 迭代进度一目了然 项目从无到有可核算 管理有数据科学依据 解放管理，更多时间花在 业务创新 平台运维 业务压力大，能力建设缓慢： + Gerrit + Zadig + 内部发布平台 技术栈： Go +git （ yml ） + 多集群 K8s 分支策略： 单分支 master 开发 环境策略： 4 套同构环境动态分配 测试管理： 500 API+E2E cases 字节跳动 - 飞书场景二： Gerrit + Zadig 方案 工程师体验 现状 Zadig Helm 方案 管理员 1. 上线服务，每个环境都配置

以此环境作为发布生产环境前的用户验收环节 发布 / 运维工程师 用于生产查看 prod 生产环境管理，变更过程需经过严格审批 管理员 ( 运维 ) 准备——环境 管理员 ( 运维 ) 准备——环境 产品规划 需求开发 Sprint 发布 本地自测—— IDE 热部署 1. 查看服务和环境 2. 本地代码热部署到远端 测试验证 变更发布 需求开发 提交代码及 CI 过程 1. 本地编写代码推送到远端分支 检查、代码扫描 。 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 单个工程师自测——手工 / 自动触发 dev 工作流执行 步骤包含： dev 环境构建 -> 部署 -> 冒烟测试 ->IM 通知 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 多人做集成联调——更新不同服务 启动 dev 工作流，选择多个服务和对应的 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 更新业务配置（以 Nacos 为例） 执行对应环境的工作流，选择配置并按需修改，更新 Nacos 配置 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 更新项目管理任务状态 执行对应环境的工作流，选择对应任务 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 更新数据库 执行对应环境的工作流，输入

33554432 了。 实验：把 char 数组的首地址，强制转换为 int 指针来访问会怎样？ • 大端序的电脑会得到 0x01020304 。 • 小端序的电脑会得到 0x04030201 。 动态数组的分配与释放 如果不是固定长度为 4 的数组呢？ • 刚才的 char a[4] ，数组的长度是一个编译期常 量。如果不是常量呢？ • 比如 char a[n] ，在 gcc 上居然是可以编译通 是 gcc 特有的函数，微软比较笨，所以不支持。 • 因此栈上动态数组不是标准的 C 语言特 性，是无法跨平台使用的。 • 所以一般认为栈上的东西都是固定长度的 。 • DIDU_KNOW_THAT_MICROPIG_BUYS_GITHUB 使用 malloc 函数：在堆上分配内存，实现动态数组 • 栈上不能动态分配内存，堆上就可以！ • char a[4] 可以在编译期确定一片栈上的连 堆上的内存不会，需要手动 free(a) 释放 。 动态数组作为函数参数？不仅要传首地址，还要传数组长度！ • 刚才说定长数组（长度是编译期常量，在栈上分 配的）只需一个起始地址就能确定。 • 而动态长度的数组（通过 malloc 在堆上分配 的）就需要起始地址和数组长度两个，才能确定 下来，也就是 char * 和 int 两个。 • 所以要把动态数组的引用传给函数，需要有两个 参数，一个指针加一个长度。

CMakeLists.txt 模板 第 3 章：链接库文件 main.cpp 调用 mylib.cpp 里的 say_hello 函数 改进： mylib 作为一个静态库 改进： mylib 作为一个动态库 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 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器的不统一：保证不会自动剔除没引用到的对象文件 虽然动态库也可以避免剔除没引用的对象文件，但引入了运行时链接的麻烦 add_library 无参数时，是静态库还是动态库 ? 会根据 BUILD_SHARED_LIBS 这个变量的值决定是动态库还是静态库。 ON 则相当于 SHARED ， OFF 则相当于 STATIC 。 如果未指定 BUILD_SHARED_LIBS STATIC 。 因此，如果发现一个项目里的 add_library 都是无参数的，意味着你可以用 ： cmake -B build -DBUILD_SHARED_LIBS:BOOL=ON 来让他全部生成为动态库。稍后会详解命令行传递变量的规则。 小技巧：设定一个变量的默认值 要让 BUILD_SHARED_LIBS 默认为 ON ，可以用下图这个方法： 如果该变量没有定义，则设为 ON ，否则保持用户指定的值不变。

库文件又分为静态库文件和动态库文件。 • 其中静态库相当于直接把代码插入到生成的可执行文件中，会导致体积变大，但是只需要 一个文件即可运行。 • 而动态库则只在生成的可执行文件中生成“插桩”函数，当可执行文件被加载时会读取指定目 录中的 .dll 文件，加载到内存中空闲的位置，并且替换相应的“插桩”指向的地址为加载后的 地址，这个过程称为重定向。这样以后函数被调用就会跳转到动态加载的地址去。 • ，其次是 /usr/lib 等 运行时查找 编译时插入 CMake 中的静态库与动态库 • CMake 除了 add_executable 可以生成可执行文件外，还可以通过 add_library 生成库 文件。 • add_library 的语法与 add_executable 大致相同，除了他需要指定是动态库还是静态库： • add_library(test STATIC source1 libtest.a • add_library(test SHARED source1.cpp source2.cpp) # 生成动态库 libtest.so • 动态库有很多坑，特别是 Windows 环境下，初学者自己创建库时，建议使用静态库。 • 但是他人提供的库，大多是作为动态库的，我们之后会讨论如何使用他人的库。 • 创建库以后，要在某个可执行文件中使用该库，只需要： • target_l

实际的动态库文件位于 /usr/lib/libQt5Core.so 。 find_package 说是找“包 (package)” ，到底是在找什么？ • 因此 find_package 并不是直接去找具体的动态库文件和头文件（例如 libQt5Core.so ） 。 • 而是去找包配置文件（例如 Qt5Config.cmake ），这个配置文件里包含了包的具体信息， 包括动态库文件的 译选项等等。而且某些库都 具有多个子动态库，例如 Qt 就有 libQt5Core.so 、 libQt5Widgets.so 、 libQt5Network.so 。因此 CMake 要求所有第三方 库作者统一包装成一个 Qt5Config.cmake 文件包含所有相关信息（类似于 nodejs 的 package.json ），比你单独的一个个去找动态库文件要灵活的多。 • 包配置文件由第三方库的作者（ 1/msvc2017_64/include/qt/QtCore/qstring.h （实际的头文件，属于 Qt5::Core ） • D:/Qt5.12.1/msvc2017_64/bin/Qt5Core.dll （实际的动态库文件，对应 Qt5::Core ） • D:/Qt5.12.1/msvc2017_64/lib/Qt5Core.lib （实际的静态库文件，对应 Qt5::Core ） • D:/Qt5.12

，也就是说核函数 可以调用另一个核函数，且其三重尖括号 里的板块数和线程数可以动态指定，无需 先传回到 CPU 再进行调用，这是 CUDA 特有的能力。 常用于这种情况：需要从 GPU 端动态计算出 blockDim 和 gridDim ，而又不希望导回数据到 CPU 导致强制同步影响性能。 这种模式被称为动态并行（ dynamic parallelism ）， OpenGL 有一 个 kernel 内判断当前 i 是否超过 了 n ，如果超过就要提前退出，防止越界 。 网格跨步循环：应用于线程和板块一起上的情况 • 网格跨步循环实际上本来是这样，利用扁平 化的线程数量和线程编号实现动态大小。 • 同样，无论调用者指定每个板块多少线程 （ blockDim ），总共多少板块（ gridDim ）。 都能自动根据给定的 n 区间循环，不会越界 ，也不会漏掉几个元素。 • 这样一个 速度就和一级缓存 一样，相对而言低效了。若一级缓存还装不下，那会打翻到所有 SM 共用的二级缓存。 • 此外，如果在线程局部分配一个数组，并通过动态下标访问（例如遍历 BVH 时用到的模 拟栈），那无论如何都是会打翻到一级缓存的，因为寄存器不能动态寻址。 • 对于 Fermi 架构来说，每个线程最多可以有 63 个寄存器（每个有 4 字节）。 https://developer.download

• 如果预先知道 size 最后会是 n ，则可以 调用 reserve(n) 预分配一段大小为 n 的 内存，从而 capacity 一开始就等于 n 。 这样 push_back 就不需要动态扩容，从 而避免了元素被移动造成指针和迭代器失 效。 不连续的 tbb::concurrent_vector • std::vector 造成指针失效的根本原因在于他 必须保证内存是连续的，从而不得不在扩容 教学目的。 TBB 中其他并发容器 第 7 章：并行筛选 筛选（ filter ） 利用 vector 的 push_back 动态追加数据 筛选出所有大于 0 的 sin(i) 值 并行筛选 1 （张心欣犯过的错） 利用多线程安全的 concurrent_vector 动态追加数据 基本没有加速，我猜想 concurrent_vector 内部可能 用了简单粗暴的互斥量，只保证了安全，并不保证高 效 263032155 课件： https://github.com/parallel101/ course 作业： https://github.com/parallel101/ hw06 作业还在准备中，等做完了会在动态中放出！

char * 类型 传递给其他函数时，其数组的长度无法知晓。为了确切知 道数组在什么地方结束，规定用 ASCII 码中的“空字符”也 就是 0 来表示数组的结尾。这样只需要一个首地址指针就 能表示一个动态长度的数组，高，实在是高。 “0 结尾字符串”知识点应用举例 • 利用 C 语言字符串“以 0 结尾”这个特点，我们可以在一个 本来非 0 的字符处写入 0 ，来提前结束字符串。例如在第 n string 。 字符串胖指针 第 7 章 C 语言 0 结尾字符串 • C 语言为什么喜欢 0 结尾字符串（ null-terminated string ）呢？ • 众所周知，要描述一个动态长度的数组（此处为字符串），需要首地址指针和 数组长度两个参数。 • void cihou_array(char *ptr, size_t len); • 这样好麻烦，明明是一个字符串，却要传两个参数进去！能不能简化？ O(n) ，如果需要频繁的查询长度，势必会非常低效。 • 4. 若需要在尾部切片就得修改字符串本身（写入一个 ‘ \0’ ），影响其他弱引 用。 胖指针大法横空出世 • 刚刚说了，要描述一个动态长度的数组（此处为字符串），需要首地址指针和 数组长度两个参数。 • void cihou_array(char *ptr, size_t len); • 可以把这描述同一个东西的两个参数，打包进一个结构体（

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 size • vector 可以在构造时指定初始长度。 • explicit vector(size_t n); noexcept; vector 容器： data() 获取首地址指针 • data() 返回的首地址指针，通常配合 size() 返回的数组长度一起使用（见上一课《 C 语言指针》中提到，连续的动态数组只需要 知道首地址和数组长度即可完全确定）。 • 用他来获取一个 C 语言原始指针 int * ， 很方便用于调用 C 语言的函数和 API 等 ，同时还能享受到 vector 容器 RAII 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 有指向其中元素的指针，包括 data() 都会失效。 因此如果你是在语句块内获取的 data()