云服务版 核心功能开源 • SQL 支持 • 无模式写入 • 缓存 • 流计算 • 数据订阅 • 集群、高可用 高可靠、线性扩展 + 专业技术服务 • 边云数据复制 • 跨云 / 异地数据复制 • 增量备份 • 多级存储 • 工业数据接入 全托管时序数据 管理云服务平台 • 全托管服务 • VPC 对等连接 • 多云部署（ AWS/Azure/ GCP) CONTENTS 05 2023.09 Usability Functionality taosX - 集群运维 • 数据库复制 • 全量 / 增量备份 • 数据导入 / 导出 • 数据库迁移 • 异地容灾 taosX - 数据接入 Comming Soon taosX - 流式处理 taosX - Transformer • Parse {"parse": {"field1": { "cast":

AtlasGraph 架构及实现 新一代图技术应用特征简介 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 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 • No runtime or garbage 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 Photo / image / chart 团队成员来自清华、北大、人大、北邮等高校，对图技 术、存储技术充满热爱 Young 、 Passion 、 Techie

如果既不是很强的一致性又不是很弱的一致性，那 么我们就采取中间的策略，就是在同机房再部署一个 S1(R) ，作为备库，提供读取服务，减少 M1(WR) 的 压力，而另外一个 idc 机房的 M2 只做 standby 容灾方 式的用途。 当然这里会用到 3 台数据库服务器，也许会增加采 购压力，但是我们可以提供更好的对外数据服务的能力和 途径，实际中尽可能两者兼顾。 MySQL 架构设计—高可用架构

是不需要重 新分配内存的，也就不会移动元素导致指 针失效。 vector 容器： capacity 函数查询实际的最大容量 • 可以用 capacity() 函数查询已经分配内存的大小，即最大容 量。 • 而 size() 返回的其实是已经存储了数据的数组长度。 • 可以发现当 resize 指定的新长度一个超过原来的最大容量时 时，就会重新分配一段更大容量的内存来存储数组，只有这时 存的时候，我们就能轻松看到。 • 不过这个只能 Linux 系统可以用哦 。 vector 容器： push_back 的问题 • 由于不知道你究竟会推入多少个元素， vector 的初始容 量是零，而 push_back 和 resize 一样，每次遇到容量 不足时，都会扩容两倍，如图。 • 这也体现了实际容量 (capacity) 和数组大小 (size) 分离 的好处，如果死板地让分配的内存容量始终等于当前数 的值，重复的次数（长度）也是参数里指定。 • a.assign(n, val) 基本和 a = vector(n, val) 等价，唯 一的区别是后者会重新分配内存，而前者会保留原来的容 量。 • void assign(size_t n, int const &val); vector 容器： assign 函数 • assign 还可以直接接受一个初始化列表作为参数。 •

普通优先级线程 Set core-affinity IO & CPU 融合 北向接口融合：异步并行迭代器  将 Rayon 并行迭代器异步化  可以对 Rust 常规数据容器生成并行迭代器，对容 器内的数据进行异步并行的操作 Fusion of IO/CPU intensive IO & CPU 融合 Fusion of IO/CPU intensive IO & CPU 融合 Fusion 单个数据执行用户业务逻辑 IO & CPU 融合 南向调度融合  IO & CPU 通过设置不同优先级，进 入不同线程池调度  线程池根据负载监控（任务平均等待 时间等数据）进行线程池动态扩缩 容。  任务窃取 Fusion of IO/CPU intensive 结构化并发 Structured Concurrency 核心在于通过一种父子结构化的方法实现并发程序，用具有明确入口点和出口

C++ 标准库系列课 - 你所不知道的 set 容 器 by 小彭老师（ @archibate ） 课件 & 代码： https://github.com/parallel101/course 上期回顾： https://www.bilibili.com/video/BV1qF411T7sd 课程安排 1. vector 容器初体验 & 迭代器入门 (BV1qF411T7sd) 2. 你所不知道的 中 pair 的定义 • pair 类似于 python 里的元组，不过固定只能有两个元素，自从 C++11 引 入了能支持任意多元素的 tuple 以来，就没 pair 什么事了……但是为了兼 容 pair 还是继续存在着。 pair 是个模板类，根据尖括号里你给定的类型来 替换这里的 _T1 和 _T2 。例如 pair 就会变成： • struct pair

如何用 Rust 实现的 构建和部署 AI 相关工作流的 serverless 平台 • 上传 Rust function ，平台负责将 Rust 编译成 Wasm ，并运行在 WasmEdge 安全容 器中 • 平台封装了一些常用 LLM 和 SaaS 的 API ，并发布成了 crate ，比如 ChatGPT 、 telegram 、 GitHub 、 Discord 、向量数据库比如 qdront

这样 main 里面就可以仅通过函数名从 functab 访问到他们，从而 catFunc 和 dogFunc 甚至不需要在头文件里声明（只需 要他们的函数签名一样即可放入 function 容 器）。 静态初始化的顺序是符号定义的顺序决定的，若在不同文件则顺序可能打乱 • 你可能已经兴冲冲地把 dogFunc 和 catFunc 挪到另一个文件，然后把 functab 声明为

以利用这一点实现稀疏？ • 而当我们试图用 malloc 分配一段 4TB 的 内存，却出错了，明明说是惰性分配的？ • 这是因为 glibc 在操作系统上做了很多事， 他会判断申请的大小是否超过了现有内存容 量，目的是为了防止用户犯错。 • 因此，想要追求稀疏的我们，最好想办法绕 开 glibc ，直接和操作系统打交道。 解决：绕开 glibc ，直接调用操作系统的 mmap 分配 • 那么就要用到

不接受参数，仅仅作为同步用， 不传递任何实际的值。 第 3 章：互斥量 多线程打架案例 • 两个线程试图往同一个数组里推数据。 • 奔溃了！为什么？ • vector 不是多线程安全（ MT-safe ）的容 器。 • 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