第三届中国 Rust 开发者大会 Rust 异步并发框架在移动端的应用 陈明煜 chenmingyu4@huawei.com 华为 公共开发部 嵌入式软件能力中心 本科就读加州大学圣地亚哥分校，毕业时长两年半， Rustacean 在 华为 目前正在使用 Rust 开发并行调度框架等模块。 Rust 异步并发框架在移动端的应用 陈明煜 chenmingyu4@huawei.com Runtime 并发框架 目录 Table of Contents #2 社区并发框架介绍以及与移动端的不适配性 Introduction to third party Runtime crates and their incompatibility with mobile environment Rust 异步机制 Asynchronous Rust 异步并发框架是许多大型应用、系统具备的底层能力。 任务调度颗粒度更小，充分利用线程资源  更可控的线程数  单个任务资源占用：几十 KB -> 几百 Byte  任务切换时间 : 10 微秒 -> 100 纳秒 Rust 语言并没有提供异步并发框架， 只提供异步所需的基本特性：  Future  async / await  Waker asyn c Future Waker poll Syntax sugar wake await

图数据中进行知识 发现的重要需求。最终获得国内外授权发明专利 43 项， CCF -A 类论文 51 篇，获得 2 次国际竞赛冠军，参与了 2 项图计算相关标准制定。 AtlasGraph 架构及实现 图技术简介 Takeway “ 世界是复杂关系的总和”—— 一张典型的知识图谱 电话 / 同通讯录 / 绑定同账户 /... Mac 地址 /IP 地址 /wifi... 亲属 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 ，高性能图计算引 擎，预置 20 余种图计算算法 ，可扩展的分析引擎支持更复 杂的数据挖掘和机器学习场景 MPP Massively Parallel 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

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 开发者常处于 今天发版、明早升级 嗷嗷待哺状态 Zadig 优势、使用场景、解决问题域 Zadig 解决问题域 Zadig 云原生开放性：极简、 0 负担接入 Zadig 业务架构 Zadig 系统架构 1 Zadig 行业方案 对比分析 职能 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： 自助验证更高效：自动化工作流 + 云上环境，高效验证调试 安全发布有信心： 一个平台完成日常 90% 工作，开发自助发布 需求研发总耗时降低 30% 需求迭代周期缩短 1-5 倍 解放开发，专注编码 更多的架构和技术提升 测试 效率和质量难以平衡： • 自动化测试难以开展 • 环境不稳定并行验证效率低 • 测试多苦劳，价值难以体现 测试效果提升：独立稳定环境用于测试验收、自动化建设 价值被团队感知：自动化测试从开发到发布被全团队感知

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 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 与 Intel 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 ， 章：汇编语言 x64 架构下的寄存器模型 通用寄存器： 32 位时代 • 32 位 x86 架构中的通用寄存器有： • eax, ecx, edx, ebx, esi, edi, esp, ebp • 其中 esp 是堆栈指针寄存器，和函数的调用与返回相关。 • 其中 eax 是用于保存返回值的寄存器。 通用寄存器： 64 位时代 • 64 位 x86 架构中的通用寄存器有： •

这就是，无分支优化。 • setle 指令是单独一条指令，不需要跳转。 比起需要跳转的 jle 指令，他避免了 CPU 预测分支和预测失败带来的额外开销。 条件跳转指令 vs 无分支指令 • x86 指令集架构中，条件跳转指令有 j 开头的一系列，无分支指令有 set 系列和 cmov 系列。 • jle .L1 上一次比较结果为小于等于时，程序跳转到 .L1 处，否则不跳转继续往下执行。 • setle https://zhuanlan.zhihu.com/p/53394807 • CMake 锐评家 https://www.coder.work/article/7298665 • 谷歌性能测试框架 https://github.com/google/benchmark

，从而实现一个函数针对 GPU 和 CPU 生成两份源码级不同的 代码。 __CUDA_ARCH__ 是个版本号 • 其实 __CUDA_ARCH__ 是一个整数，表 示当前编译所针对的 GPU 的架构版本号 是多少。这里是 520 表示版本号是 5.2.0 ，最后一位始终是 0 不用管，我们 通常简称他的版本号为 52 就行了。 • 这个版本号是编译时指定的版本，不是运 行时检测到的版本。编译器默认就是最老 com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html#extended-notation 针对不同的架构，使用不同的代码 通过 CMake 设置架构版本号 • 可以用 CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 这个变量 ，设置要针对哪个架构生成 GPU 指令码。 • 小彭老师的显卡是 RTX2080 ，他的版本号是 75 ，因 此最适合他用的指令码版本是 75 • 不过英伟达的架构版本都是向前兼容的，即版本号为 75 的 RTX2080 也可以运行版本号为 52 的指令码，虽然 不够优化，但是至少能用。也就是要求：编译期指定的 版本 ≤ 运行时显卡的版本。 CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 会自动转换成 --gpu-code 等编 译 flag 版本号不要太新了 • 比如这里设置了 RTX3000 系列的架构版 本号 86

互联网常用数据库市场占有率 互联网通用架构体制 谈谈 MySQL 数据库那些事  MySQL MySQL 基本介绍 基本介绍  MySQL MySQL 优化方式 优化方式  MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享  Q Q & & AA MyISAM MyISAM 特点 特点 MyISAM vs MyISAM vs InnoDB InnoDB • 数据存储方式简单，使用 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 时读，类似种涉及交易的或者动态实时报表统计的都要采 用这种架构模式 弱一致性 如果是弱一致性的话，可以通过在 M2 上面分担一些读压力 上面分担一些读压力 和流量，比如一些报表的读取以及静态配置数据的读取模块 都可以放到 M2 上面。比如月统计报表，比如首页推荐商品 业务实时性要求不是很高，完全可以采用这种弱一致性的设 计架构模式。 中间一致性 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

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 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 与 Intel 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 ， 关于作者（续） • 我是 Taichi Blend 的作者（ https://github.com/taichi-dev/taichi_blend ） 关于作者（再续） • 主导 Zeno 节点仿真框架的开发（ https://github.com/zenustech/zeno ） 什么是编译器 • 编译器，是一个根据源代码生成机器码的程序。 • > g++ main.cpp -o a.out 旨在补充标准库没有的常用功能 6. bombela/backward-cpp - 实现了 C++ 的堆栈回溯便于调试 7. google/googletest - 谷歌单元测试框架 8. google/benchmark - 谷歌性能评估框架 9. glfw/glfw - OpenGL 窗口和上下文管理 10.libigl/libigl - 各种图形学算法大合集 fmt - 使用这个神奇的格式化库

64 位。 • 实际上地址的高 16 位始终和第 48 位一致（符号扩展），也就是虚拟地址空间只有 48 位。 • 而经过 MMU 映射后实际给内存的地址只有 39 位，因此如今的 x64 架构实际上只能访 问 512GB 内存，如果插了超过这个大小的内存条他也不会认出来。 • 此外， 16 位计算机实际上能通过额外的段寄存器访问到 20 位的内存地址（ 1MB ）。 • 32 位计算机还能通过 位 32 位 32 位 long long 64 位 64 位 64 位 64 位 注意到 Unix 和 Windows 关于 long 的定义有分歧： Unix 认为 long 的大小应该和系统架构位数一样， 32 位系统上就 32 位， 64 位系统上就 64 位。 Windows 认为 long 不论 32 位系统还是 64 位系统都一样应该为 32 位，认为这样安全。 因此我们在编写 C 证的。 • 为了解决不同操作系统上对类型定义混乱的问题， C 语言标准引入了 stdint.h 这个头文件 。 • 他里面包含一系列类型别名 (typedef) ，这些别名保证不论是什么操作系统什么架构，都是 固定的大小，例如： • typedef char int8_t; • typedef short int16_t; • typedef int int32_t; • typedef

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 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 与 Intel 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 ， ，需要做大量数学运算，因此瓶颈在 ALU 。 • 这里卖个关子，欲知后事如何，请待下集揭晓！ 更专业的性能测试框架： Google benchmark • 手动计算时间差有点太硬核了，而且只运 行一次的结果可能不准确，最好是多次运 行取平均值才行。 • 因此可以利用谷歌提供的这个框架。 • 只需将你要测试的代码放在他的 • for (auto _: bm) • 里面即可。他会自动决定要重复多少次，