 陈东 - 利用Rust重塑移动应用开发-230618第三届中国 Rust 开发者大会 利用 Rust 重塑移动应用开发 陈东 Aaron Chen CTO AccountLabs Rust China Conf 2023 2023 移动应用开发有那些选择? 1. Native 2. Flutter 3. React Native ? 利用 Rust 重塑移动应用开发 React Native is an open-source - Rendering Engine 利用 Rust 重塑移动应用开发 跨平台开发的优势和局限性 Pros: - Fast - Single Codebase - Third-party support (Javascript better than Dart) 利用 Rust 重塑移动应用开发 跨平台开发的优势和局 限性 Cons: - Performance - Native - Existing Codebase 跨平台开发到到底 应该跨什么? UI or Logic ? 利用 Rust 重塑移动应用开发 Rust 在移动端应 用的价值 Rust is the only advanced choice for cross platform development. 利用 Rust 重塑移动应用开发 Rust 的特点 Why Rust? - Cross0 码力 | 22 页 | 2.10 MB | 1 年前3 陈东 - 利用Rust重塑移动应用开发-230618第三届中国 Rust 开发者大会 利用 Rust 重塑移动应用开发 陈东 Aaron Chen CTO AccountLabs Rust China Conf 2023 2023 移动应用开发有那些选择? 1. Native 2. Flutter 3. React Native ? 利用 Rust 重塑移动应用开发 React Native is an open-source - Rendering Engine 利用 Rust 重塑移动应用开发 跨平台开发的优势和局限性 Pros: - Fast - Single Codebase - Third-party support (Javascript better than Dart) 利用 Rust 重塑移动应用开发 跨平台开发的优势和局 限性 Cons: - Performance - Native - Existing Codebase 跨平台开发到到底 应该跨什么? UI or Logic ? 利用 Rust 重塑移动应用开发 Rust 在移动端应 用的价值 Rust is the only advanced choice for cross platform development. 利用 Rust 重塑移动应用开发 Rust 的特点 Why Rust? - Cross0 码力 | 22 页 | 2.10 MB | 1 年前3
 Zadig 面向开发者的云原生 DevOps 平台面向开发者的云原生 DevOps 平台 角色: 产品 / 架构 开发 测试 运维 运维 / 开发 技术支持 事件 需求设计 架构设计 拆任务、写代码 代码集成 xN 单元测试验证 xN 代码扫描 xN 自测、联调 xN 集成验证 xN 写测试用例 系统验证 xN 自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN / 告警 xN 版本归档 xN 交付追踪 xN 数据度量 xN 服务、工单管理 事件、缺陷管理 想 法 用 户 运行阶段 需求阶段 研发阶段 现代软件交付挑战:开发 5 分钟,上线 2 小时 服务一:设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 服务二:设计 | 代码编写 | 测试 | 发布 特点: ● 重复流程自动化 ● 边开发、边验证 ● 服务全生命周期而非只关注代码 ● 每天多次提交提早验证 Zadig 采用「云原生产品级交付」设计理念 数字化产研协同 • 环境 - 统一开发者协作平面 • 工作流 - 统一交付变更通道 • 异构支持 - 统一产研运管理平面 重视开发者体验,工程师不再做脏活累活 传统 DevOps 体系 Zadig0 码力 | 59 页 | 81.43 MB | 1 年前3 Zadig 面向开发者的云原生 DevOps 平台面向开发者的云原生 DevOps 平台 角色: 产品 / 架构 开发 测试 运维 运维 / 开发 技术支持 事件 需求设计 架构设计 拆任务、写代码 代码集成 xN 单元测试验证 xN 代码扫描 xN 自测、联调 xN 集成验证 xN 写测试用例 系统验证 xN 自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN / 告警 xN 版本归档 xN 交付追踪 xN 数据度量 xN 服务、工单管理 事件、缺陷管理 想 法 用 户 运行阶段 需求阶段 研发阶段 现代软件交付挑战:开发 5 分钟,上线 2 小时 服务一:设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 服务二:设计 | 代码编写 | 测试 | 发布 特点: ● 重复流程自动化 ● 边开发、边验证 ● 服务全生命周期而非只关注代码 ● 每天多次提交提早验证 Zadig 采用「云原生产品级交付」设计理念 数字化产研协同 • 环境 - 统一开发者协作平面 • 工作流 - 统一交付变更通道 • 异构支持 - 统一产研运管理平面 重视开发者体验,工程师不再做脏活累活 传统 DevOps 体系 Zadig0 码力 | 59 页 | 81.43 MB | 1 年前3
 Zadig 产品使用手册使用门槛极低 现存做法大多以「单点工具 + 写脚本」或运管类平台为主, Zadig 则是面向开发者视角,中立,云原生一体化价值链平台。 与现存 DevOps 方案对比: 现存方案 典型代表 方案特点分析 Zadig 优势 传统 Jenkins 方案 GitLab + Jenkins + 脚本化 运行效率低,管理维护成本高 方案局限性大,安全性风险高 无法支持敏捷交付模式 支持从需求到发布全流程敏捷交付。尤其面向 环境,基础设施对接及企业级 SSO/ 权限管理 等 运维管理类平台 蓝鲸 Rainbond KubeSphere KubeVela 面向资源管理的运维工具集 面向开发者,需结合 CI/CD 工具额外 搭建全流程能力 专门面向开发者的生产力平台,涵盖需求到开 发,测试,运维的云原生一体化技术底座支撑 云厂商 DevOps 平台 华为云 DevCloud 阿里云效 腾讯 CODING 云厂商引流为主,锁定风险高 灵活安全接入多个代码仓及周边工具链 开发 Zadig 核心特性: 运维 真正意义的持续交付:以工程师体验为核心,价值交付为理念,完成需求到发布的全路径。 测试 发布 洞察 一堆复杂脚本、维护成本极高 员工手工操作费时费力易出错 手动更新服务、手动打包、交付 付效率低下、占据大量研发时间 、研发利用率极低 环境不透明、测试效率低下、测 试有效性低、大量手工、价值难 以体现 上下游烟囱式、协作效率低、团 队花大量时间在碎片化沟通和流0 码力 | 52 页 | 22.95 MB | 1 年前3 Zadig 产品使用手册使用门槛极低 现存做法大多以「单点工具 + 写脚本」或运管类平台为主, Zadig 则是面向开发者视角,中立,云原生一体化价值链平台。 与现存 DevOps 方案对比: 现存方案 典型代表 方案特点分析 Zadig 优势 传统 Jenkins 方案 GitLab + Jenkins + 脚本化 运行效率低,管理维护成本高 方案局限性大,安全性风险高 无法支持敏捷交付模式 支持从需求到发布全流程敏捷交付。尤其面向 环境,基础设施对接及企业级 SSO/ 权限管理 等 运维管理类平台 蓝鲸 Rainbond KubeSphere KubeVela 面向资源管理的运维工具集 面向开发者,需结合 CI/CD 工具额外 搭建全流程能力 专门面向开发者的生产力平台,涵盖需求到开 发,测试,运维的云原生一体化技术底座支撑 云厂商 DevOps 平台 华为云 DevCloud 阿里云效 腾讯 CODING 云厂商引流为主,锁定风险高 灵活安全接入多个代码仓及周边工具链 开发 Zadig 核心特性: 运维 真正意义的持续交付:以工程师体验为核心,价值交付为理念,完成需求到发布的全路径。 测试 发布 洞察 一堆复杂脚本、维护成本极高 员工手工操作费时费力易出错 手动更新服务、手动打包、交付 付效率低下、占据大量研发时间 、研发利用率极低 环境不透明、测试效率低下、测 试有效性低、大量手工、价值难 以体现 上下游烟囱式、协作效率低、团 队花大量时间在碎片化沟通和流0 码力 | 52 页 | 22.95 MB | 1 年前3
 谈谈MYSQL那点事表结构设计原则 选择字段的一般原则是保小不保大,能用占用字节 少的字段就不用大字段。比如,主键,强烈建议用 int 整型 . 不用 bigint ,为什么 ? 省空间啊。空间是什么 ? 空间就是效率!按 4 个字节和按 32 个字节定位一条记 录,谁快谁慢太明显了。涉及几个表做 join 时, 效果 就更明显了。更小的字段类型占用的内存就更少,占用 的磁盘空间和磁盘 I/O 也会更少,而且还会占用更少的 DISTINCT DISTINCT 、 、 OR OR 、 、 IN IN 等语句的使用 等语句的使用 , , 避免使用联表查询和子查询,因为将使执行效率大大下降 避免使用联表查询和子查询,因为将使执行效率大大下降  能够使用索引的字段尽量进行有效的合理排列,如果使用了 能够使用索引的字段尽量进行有效的合理排列,如果使用了 联合索引,请注意提取字段的前后顺序 SELECT COUNT(*) FROM Tbl 在 在 InnoDB InnoDB 中将会扫描全 中将会扫描全 表 表 MyISAM MyISAM 中则效率很高 中则效率很高 MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享 Explain Explain 使用 使用  语法: 语法: EXPLAIN SELECT EXPLAIN SELECT select_options0 码力 | 38 页 | 2.04 MB | 1 年前3 谈谈MYSQL那点事表结构设计原则 选择字段的一般原则是保小不保大,能用占用字节 少的字段就不用大字段。比如,主键,强烈建议用 int 整型 . 不用 bigint ,为什么 ? 省空间啊。空间是什么 ? 空间就是效率!按 4 个字节和按 32 个字节定位一条记 录,谁快谁慢太明显了。涉及几个表做 join 时, 效果 就更明显了。更小的字段类型占用的内存就更少,占用 的磁盘空间和磁盘 I/O 也会更少,而且还会占用更少的 DISTINCT DISTINCT 、 、 OR OR 、 、 IN IN 等语句的使用 等语句的使用 , , 避免使用联表查询和子查询,因为将使执行效率大大下降 避免使用联表查询和子查询,因为将使执行效率大大下降  能够使用索引的字段尽量进行有效的合理排列,如果使用了 能够使用索引的字段尽量进行有效的合理排列,如果使用了 联合索引,请注意提取字段的前后顺序 SELECT COUNT(*) FROM Tbl 在 在 InnoDB InnoDB 中将会扫描全 中将会扫描全 表 表 MyISAM MyISAM 中则效率很高 中则效率很高 MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享 Explain Explain 使用 使用  语法: 语法: EXPLAIN SELECT EXPLAIN SELECT select_options0 码力 | 38 页 | 2.04 MB | 1 年前3
 C++高性能并行编程与优化 -  课件 - 02 现代 C++ 入门:RAII 内存管理https://github.com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段,前半段主要介绍现代 C++ ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建: cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门:常用 STL 容器, RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶:模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化:从汇编角度看 ](https://github.com/jiayaozhang/OpenVDB_and_TBB) - [C++ 官方文档 ](https://en.cppreference.com/w/) - [C++ 核心开发规范 ](https://github.com/isocpp/CppCoreGuidelines/blob/master/CppCoreGuidelines.md) - [LearnCpp 中文版 针。比如右边这样: 更智能的指针: shared_ptr • 使用起来很困难的原因,在于 unique_ptr 解决重复释放 的方式是禁止拷贝,这样虽然有效率高的优势,但导致使 用困难,容易犯错等。 • 相比之下, 牺牲效率换来自由度的 shared_ptr 则允许 拷贝,他解决重复释放的方式是通过引用计数: 1. 当一个 shared_ptr 初始化时,将计数器设为 1 。 20 码力 | 96 页 | 16.28 MB | 1 年前3 C++高性能并行编程与优化 -  课件 - 02 现代 C++ 入门:RAII 内存管理https://github.com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段,前半段主要介绍现代 C++ ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建: cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门:常用 STL 容器, RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶:模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化:从汇编角度看 ](https://github.com/jiayaozhang/OpenVDB_and_TBB) - [C++ 官方文档 ](https://en.cppreference.com/w/) - [C++ 核心开发规范 ](https://github.com/isocpp/CppCoreGuidelines/blob/master/CppCoreGuidelines.md) - [LearnCpp 中文版 针。比如右边这样: 更智能的指针: shared_ptr • 使用起来很困难的原因,在于 unique_ptr 解决重复释放 的方式是禁止拷贝,这样虽然有效率高的优势,但导致使 用困难,容易犯错等。 • 相比之下, 牺牲效率换来自由度的 shared_ptr 则允许 拷贝,他解决重复释放的方式是通过引用计数: 1. 当一个 shared_ptr 初始化时,将计数器设为 1 。 20 码力 | 96 页 | 16.28 MB | 1 年前3
 基于 Rust Arrow Flight 的物联网和时序数据传输及转换工具 霍琳贺第三届中国 Rust 开发者大会 基于 Rust Arrow Flight 的物联网和时序数据传输及 转换工具 霍琳贺 涛思数据 Rust China Conf 2023 CONTENTS 自 我 介 绍 T D e n g i n e t a o s X R u s t 使 用 TDengine Rust • OOXML - Excel 解析库 • xlsx2csv - 单文件非关系型数据库 • Wisecondor - 生物信息 CNV 分析 • mdsn - A Multi-address DSN(Data Source Name) parser. TDengine 应用开发组 • Python/Rust/Go 连接器 • 数据可视化 • 数据库运维工具 • 第三方数据源接入 • BI 系统接入 https://taosdata.com/ https://github 流式计算、数据订阅等 系统功能,能大幅减少系统设计的复杂度,降低研发和运营成本,是一个极简的时序数据处理平台。 采用关系型数据库模型  需要建库、建表,  为提升写入和查询效率,要求一个数据采集点一张表  为实现多表聚合,引入超级表概念  子表通过超级表创建,带有标签,通过标签实现多表 高效聚合 高效写入  支持标准 SQL 写入,支持批量写入  支持0 码力 | 29 页 | 2.26 MB | 1 年前3 基于 Rust Arrow Flight 的物联网和时序数据传输及转换工具 霍琳贺第三届中国 Rust 开发者大会 基于 Rust Arrow Flight 的物联网和时序数据传输及 转换工具 霍琳贺 涛思数据 Rust China Conf 2023 CONTENTS 自 我 介 绍 T D e n g i n e t a o s X R u s t 使 用 TDengine Rust • OOXML - Excel 解析库 • xlsx2csv - 单文件非关系型数据库 • Wisecondor - 生物信息 CNV 分析 • mdsn - A Multi-address DSN(Data Source Name) parser. TDengine 应用开发组 • Python/Rust/Go 连接器 • 数据可视化 • 数据库运维工具 • 第三方数据源接入 • BI 系统接入 https://taosdata.com/ https://github 流式计算、数据订阅等 系统功能,能大幅减少系统设计的复杂度,降低研发和运营成本,是一个极简的时序数据处理平台。 采用关系型数据库模型  需要建库、建表,  为提升写入和查询效率,要求一个数据采集点一张表  为实现多表聚合,引入超级表概念  子表通过超级表创建,带有标签,通过标签实现多表 高效聚合 高效写入  支持标准 SQL 写入,支持批量写入  支持0 码力 | 29 页 | 2.26 MB | 1 年前3
 C++高性能并行编程与优化 -  课件 - 03 现代 C++ 进阶:模板元编程https://github.com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段,前半段主要介绍现代 C++ ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建: cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门:常用 STL 容器, RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶:模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化:从汇编角度看 没有捕获任何局 部变量,也就是 [] ,那么不需要用 std::function C++高性能并行编程与优化 -  课件 - 03 现代 C++ 进阶:模板元编程https://github.com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段,前半段主要介绍现代 C++ ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建: cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门:常用 STL 容器, RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶:模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化:从汇编角度看 没有捕获任何局 部变量,也就是 [] ,那么不需要用 std::function- ,直接用函数指针的 类型 int(int) 或者 int(*)(int) 即可。 • 函数指针效率更高一些,但是 [] 就没办法 捕获局部变量了(全局变量还是可以的) 。 • 最大的好处是可以伺候一些只接受函数指 针的 C 语言的 API 比如 pthread 和 atexit 。 全,且符合 RAII 思想,当设为 nullopt 时会自动释放内部的对象。 • 利用这一点可以实现 RAII 容器的提前 释放。和 unique_ptr 的区别在于他的 对象存储在栈上,效率更高。 variant :安全的 union ,存储多个不同类型的值 • 有时候需要一个类型“要么存储 int ,要么存储 float” ,这时候就可以用 std::variant 0 码力 | 82 页 | 12.15 MB | 1 年前3 C++高性能并行编程与优化 -  课件 - 06  TBB 开启的并行编程之旅https://github.com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段,前半段主要介绍现代 C++ ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建: cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门:常用 STL 容器, RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶:模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化:从汇编角度看 push_back 等一起用,否则需要用读写锁 保护。 不建议通过索引随机访问 • 因为 tbb::concurrent_vector 内存不连续 的特点,通过索引访问,比通过迭代器访 问的效率低一些。 • 因此不推荐像 a[i] 这样通过索引随机访问 其中的元素, *(it + i) 这样需要迭代器跨步 访问的也不推荐。 推荐通过迭代器顺序访问 • 最好的方式是用 begin() ? TBB 改名 OneTBB ? 方便割投资人韭菜? 沙雕因特尔,开源的 TBB 大家都在 用,本来算是你一手好牌,现在被你 one 啊 one 什么 api 给打烂了!快进 到 OpenVDB 开发者自己重新发明 TBB 。 感谢观看! by 彭于斌( github@archibate ) 录播: https://space.bilibili.com/ 263032155 课件: https://github0 码力 | 116 页 | 15.85 MB | 1 年前3 C++高性能并行编程与优化 -  课件 - 06  TBB 开启的并行编程之旅https://github.com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段,前半段主要介绍现代 C++ ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建: cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门:常用 STL 容器, RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶:模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化:从汇编角度看 push_back 等一起用,否则需要用读写锁 保护。 不建议通过索引随机访问 • 因为 tbb::concurrent_vector 内存不连续 的特点,通过索引访问,比通过迭代器访 问的效率低一些。 • 因此不推荐像 a[i] 这样通过索引随机访问 其中的元素, *(it + i) 这样需要迭代器跨步 访问的也不推荐。 推荐通过迭代器顺序访问 • 最好的方式是用 begin() ? TBB 改名 OneTBB ? 方便割投资人韭菜? 沙雕因特尔,开源的 TBB 大家都在 用,本来算是你一手好牌,现在被你 one 啊 one 什么 api 给打烂了!快进 到 OpenVDB 开发者自己重新发明 TBB 。 感谢观看! by 彭于斌( github@archibate ) 录播: https://space.bilibili.com/ 263032155 课件: https://github0 码力 | 116 页 | 15.85 MB | 1 年前3 Borsh 安全高效的二进制序列化第三届中国 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0 码力 | 21 页 | 3.35 MB | 1 年前3 Borsh 安全高效的二进制序列化第三届中国 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0 码力 | 21 页 | 3.35 MB | 1 年前3 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https://github.com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段,前半段主要介绍现代 C++ ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建: cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门:常用 STL 容器, RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶:模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化:从汇编角度看 定义在同一个文件中,编 译器会直接调用,没有 @PLT 表示未定义 对象。减轻了链接器的负担。 编译器优化:内联化 只有定义在同一个文件的函数可以被内联 !否则编译器看不见函数体里的内容怎么 内联呢? 为了效率我们可以尽量把常用函数定义在 头文件里,然后声明为 static 。这样调用 他们的时候编译器看得到他们的函数体, 从而有机会内联。 内联:当编译器看得到被调用函数( other )实现的时候 ,会直接把函数实现贴到调用他的函数(0 码力 | 108 页 | 9.47 MB | 1 年前3 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https://github.com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段,前半段主要介绍现代 C++ ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建: cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门:常用 STL 容器, RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶:模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化:从汇编角度看 定义在同一个文件中,编 译器会直接调用,没有 @PLT 表示未定义 对象。减轻了链接器的负担。 编译器优化:内联化 只有定义在同一个文件的函数可以被内联 !否则编译器看不见函数体里的内容怎么 内联呢? 为了效率我们可以尽量把常用函数定义在 头文件里,然后声明为 static 。这样调用 他们的时候编译器看得到他们的函数体, 从而有机会内联。 内联:当编译器看得到被调用函数( other )实现的时候 ,会直接把函数实现贴到调用他的函数(0 码力 | 108 页 | 9.47 MB | 1 年前3
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