TDengine 是一款开源、云原生的时序数据库（ Time Series Database ），专为物联网、工业互联网、金融、 IT 运维监控等场景设计并优化，具有极强的弹性伸缩能力。同时它还带有内建的缓存、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 全 部 开 源 www.github.com/taosdata/TDengine 全球 50 多个国家安装实例超 270k ｜ GitHub 全球趋势排行榜多次排名第一 TDengine - 数据模型 1. 设备 ID 及关联属性（ Tags ） 2. 时间戳 3. 结构化采集量 STable 超级表 Table 子表 CREATE STABLE `meters` ( `ts` TIMESTAMP

Async Rust 可观测性的灵丹妙药 Await-Tree 的 设计原理与实现 2 回顾 Async Rust 的设计与痛点 1 Await-Tree 的 应用与真实案例 3 Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 Await-Tree 的 设计原理与实现 2 回顾 Async Rust 的设计与痛点 1 Await-Tree 的 应用与真实案例 3 • ? 如何解决？ Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 Await-Tree 的 设计原理与实现 2 回顾 Async Rust 的设计与痛点 1 Await-Tree 的 应用与真实案例 3 设计目标 Await Tree 的设计原理与实现 • 追踪关键 Future 的生命周期和控制流 • Init, First Poll, Pending 基本用例 Await Tree 的设计原理与实现 基本用例 Await Tree 的设计原理与实现 设计细节 Await Tree 的设计原理与实现 • 充分理解 Future 生命周期中的控制流 Await Tree 的维护 Await Tree 的设计原理与实现 • 初始状态 Await Tree 的维护 Await Tree 的设计原理与实现 • Future 构造

读写性能都非常优秀 • 能够承载大数据量的存储和访问 能够承载大数据量的存储和访问 • 拥有自己独立的缓冲池，能够缓存数据和索引 拥有自己独立的缓冲池，能够缓存数据和索引 MySQL 架构设计—应用架构 强一致性 对读一致性的权衡，如果是对读写实时性要求非常高的话， 就将读写都放在 M1 上面， M2 只是作为 standby 。 比如，订单处理流程，那么对读需要强一致性，实时写实 力和 途径，实际中尽可能两者兼顾。 MySQL 架构设计—高可用架构  系统优化：硬件、架构 系统优化：硬件、架构  服务优化 服务优化  应用优化 应用优化 MySQL MySQL 优化方式 优化方式 影响性能的因素 影响性能的因素 应用程序 应用程序 查询 查询 事务管理 事务管理 数据库设计 数据库设计 数据分布 数据分布 网络 网络 操作系统 操作系统 使用好的硬件，更快的硬盘、大内存、多核 使用好的硬件，更快的硬盘、大内存、多核 CPU CPU ，专业的 ，专业的 存储服务器（ 存储服务器（ NAS NAS 、 、 SAN SAN ） ）  设计合理架构，如果 设计合理架构，如果 MySQL MySQL 访问频繁，考虑 访问频繁，考虑 Master/Slave Master/Slave 读写分离；数据库分表、数据库切片（分 读写分离；数据库分表、数据库切片（分

业务对大图分析的诉求（千亿点、万亿边） • 实时风控对图库的性能挑战（ OLTP 毫秒级响应） • 海致图平台产品服务于金融、政府行业有大量业务经验积累（接近客户需求） • 现有开源产品无法满足要求（受限于基础架构设计，优化性能有限） 新一代分布式图数据库需具备的特性 特性 信 雅 达 • 高可用 • 一致性（事 务） • 高性能 • 低资源消耗 • 易用 • 功能丰富 AtlasGraph Processing 架构，大规模集群 分布式存储及并行计 算， Shared Nothing 模式支 持存储计算分离 高性能 基于 Rust 开发的分布式存储引 擎及图计算引擎，精细的内存 管理设计，内置索引系统，支 持毫秒级的并发查询响应速度 易用 AQL(Atlas Graph Query Language) ，类 SQL 的图查询 语言，内置上百种分析函数， 面向分析师友好，拥抱标准， Storage backend （ Property Graph KV store ） Pushdown filter Cypher (a)-[:LIKES]->(b) 计算下推：面向图应用特征设计 分布式存储 Find Vertex Walk Vertex Scan Cartesian Product Projection Filter Stage Stage 物理执行计划

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 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 | 构建 | 测试 | 部署 | 发布 服务三：设计 | 代码编写 | 构建 | 测试 | 部署 | 部署 | 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

维特根斯坦（语言哲学奠基人） “ 不能改变你思维方式的语言，不值得学习” - Alan Perlis ( 首届图灵奖得主 ) Part1 - 进入 Go 语言编程思维导引 站在语言设计者的高度理解 Go 的与众不同 Go 诞生 与演进 Go 设计哲 学 Go 编程思 维举例 怎么学习 Go 思维？ 学习本质是一种模仿。要学习 Go 思维，就要 去模仿 go 团队、 go 社区的优秀项目和代 码，看看他们怎么做的 践行哲学，遵循惯例，认清本质，理解原理 • 接口的内部表示 • 接口设计 • 接口与组合 接口：一切皆组合 Part6 – 语法核心：并发编程 践行哲学，遵循惯例，认清本质，理解原理 • 并发设计 vs. 并行设计 • 并发原语的原理与应用模式 • 低级同步原语 (sync 和 atomic) 并发：优先考虑并发设计 Part7 – 错误处理 践行哲学，遵循惯例，认清本质，理解原理

以及所有的迭代器对象，都会失效。 vector 容器： resize 到更小尺寸不会导致 data 失效 • 当 resize 的目标长度小于原有的容量时， 不需要重新分配一段连续的内存也不会造 成元素的移动（这个设计是为了性能考 虑），所以指向元素的指针不会失效。他 只是会把数组的长度标记为新长度，后面 空闲出来那一段内存不会释放掉，继续留 在那里，直到 vector 对象被解构。 vector 容器：重新 const noexcept; vector 容器： resize 的优化策略 • 注意这里 resize(7) 之后容量实际上扩充到了 10 而不是刚好 7 ，为什么 ？ • 因为标准库的设计者非常聪明，他料想到了你 resize(7) 以后可能还会来 个 resize(8) 甚至 resize(9) 之类的。为了减少重复分配的次数，他有一 个策略：当 resize 后的新尺寸变化较小时，则自动扩容至原尺寸的两倍 1 才 是真正的末尾元素指针 a + a.size() - 1 。 • 为什么要这样设计？因为如果用 a + a.size() - 1 也就是 &a.back() 作为尾地址 指针，将无法表示数组长度为 0 的情况。 迭代器模式：为什么尾指针要往后移动一格？ • 而让尾地址指针往后移动一格的设计，使 得数组长度为 0 就是 begptr == endptr 的情况，非常容易判断。

东京 班加罗尔 阿姆斯特丹 西安 马来西亚 币种 50+ 国家 130+ 办公地点 19 1300+ 员工 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 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 离 ● 独立水平扩展 ● CQRS ● Event Sourcing 业界 共识 厉兵秣马 - 人才培养 Rust 的吸引力 ● 更加容易吸引对技术有追求的人才 Rust 学习曲线 ● Java 背景， C++ 背景的同事 ● 学习《 rust 程序设计》 ● 1-3 月可以熟练转型使用 Rust Rust 与原有技术栈的融合 ● Kotlin ： 偏业务，适合快速迭代 ● Rust ：偏基础架构，适合精心打磨 ● gRPC ：跨语言跨平台通讯

的。而是一会儿执行这个线程，一会儿执行那个线程。有可能一 个线程已经执行到 if (j < 32) 了，而另一个线程还没执行完 if (j < 64) ，从而出错。可是为什么 GPU 要这样设计？ • 因为其中某个线程有可能因为在等待内存数据的抵达，这时大可 以切换到另一个线程继续执行计算任务，等这个线程陷入内存等 待时，原来那个线程说不定就好了呢？（记得上节课说过内存延 迟是阻碍 分支，要么全部真要么全部假，否则实际消耗 了两倍时间！ 避免修改寄存器和访存相当于 CPU 的 SIMD 指令 _mm_blendv_ps 和 _mm_store_mask_ps ，不过 GPU 这种 SIMT 的设计能够自动处理分支和循环的分歧，这是 他门槛比 CPU 低的一点。 分支，要么全部真要么全部假，否则实际消耗 了两倍时间！ 避免修改寄存器和访存相当于 CPU 的 SIMD 指令 _mm_blendv_ps 和 _mm_store_mask_ps ，不过 GPU 这种 SIMT 的设计能够自动处理分支和循环的分歧，这是 他门槛比 CPU 低的一点。

具有成员函数，然后就可以快乐地 233_i32 .some_method() 了。而 rust 这种预先规定好一些后缀，就只能是他们标准库的那 个 int32 ，不能自己定义了。 • 所以 cpp 之父曾经说，他设计 cpp11 的时候，是考虑“如何在对语言本身改动最小的情况下 ，尽量只在标准库里做手脚，尽可能只利用现有的语言特性，实现 cpp 的现代化。” • 例如 shared_ptr 可以通过利用语言本 杂度……好吧，其实是 O(len) 复杂度， len 就是这里子字符串的长度 2 。 • 此外，要注意 replace 会就地修改原字符串，返回的是指向原对象的引 用，并不是一份新的拷贝！这是标准库的设计者为了性能考虑。 replace 替换一段子字符串 函数原型： string &replace(size_t pos, size_t len, string const &str); string 这期间涉及了字符串的拷贝，还需要分配额外的内存，有点小浪费 。 • 如果切下来的子字符串长度是 n ，则复杂度为 O(n) 。 string_view 的重要用途：高效地切片 • C++17 的设计者们就想：其实我没必要把整个子字符串都 拷贝出来，我们只需要保证原来的字符串存在于内存中， 让 substr 只是返回切片后的胖指针 [ptr, len] ，不就让新 字符串和原字符串共享一片内存，实现了零拷贝零分配嘛