• cmake .. • make -j4 • sudo make install • cd .. • 需要先创建 build 目录 • 切换到 build 目录 • 在 build 目录运行 cmake < 源码目录 > 生成 Makefile • 执行本地的构建系统 make 真正开始构建（ 4 进程并 行） • 让本地的构建系统执行安装步骤 • 回到源码目录 现代 CMake 这个目标，即安 装 -D 选项：指定配置变量（又称缓存变量） • 可见 CMake 项目的构建分为两步： • 第一步是 cmake -B build ，称为配置阶段（ configure ），这时只检测环境并生成构建规则 • 会在 build 目录下生成本地构建系统能识别的项目文件（ Makefile 或是 .sln ） • 第二步是 cmake --build build ，称为构建阶段（ build CMAKE_BUILD_TYPE 为空字符串，这时相当于 Debug 。 各种构建模式在编译器选项上的区别 • 在 Release 模式下，追求的是程序的最佳性能表现，在此情况下，编译器会对程序做最大 的代码优化以达到最快运行速度。另一方面，由于代码优化后不与源代码一致，此模式下 一般会丢失大量的调试信息。 1. Debug: `-O0 -g` 2. Release: `-O3 -DNDEBUG` 3. MinSizeRel:

数据变更 xN 代码变更 xN 配置变更 xN 部署测试环境 xN 部署预发环境 xN 部署生产环境 xN 部署 / 灰度上线 xN 监控 / 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 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 Zadig 云原生 希望 工程师不再花时间在开发写代码之外的脏活累活，比如服务部署、找环境，服务编排等 Infra 的事情。 1 0 0 % 开 源 基 本 能 力 开 源 1.5 个月核心重构 65% 功能实现开源 支撑开源社区开发者环境 易 用 性 增 强 接入：安装 10 分钟以内，成功率达 90% 集成环境：支持开发者 Remote debug 工作流：效率和性能、开发者体验提升

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 多服务并行部署发布，云原生构建环境和运行 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 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 程制定上、各方能力受限、无法 快速响应市场需求 层级越高、对产研状态越模糊 管理低效、延误战机 少量配置、快速拉起环境、稳定 性有保障、减少 90% 手工操作、 赋能开发、员工成就感高 碎片化：手工协作 碎片化：手工协作 + 复杂工具链 工程化：一个平台 一键发布 工作流、环境配置自动更新、高 效调试、消除手工操作、精准快 速迭代、研发生产力 / 幸福感提 升 自助运行、系统化管理、自动化 程度高、测试有效性提升、质量 有保障、横向赋能、技能提升 随时调用工程基线提供的能力、 产品视角开发交付、团队高效协 同、稳定迭代 产研数字化过程数据透明、关键 指标易抽取、有能力合理调动资 源、随时决策响应客户需求

如果不加，在你创建新文件时， myvar 不会自动更新，还是旧的那几个文件，可能出现 undefined symbol ，需要重新运行 cmake -B build 才能更新。 • 加了，则每次 cmake --build 时自动检测目录是否更新，如果目录有新文件了， CMake 会自动帮你重新运行 cmake -B build 更新 myvar 变量。 六、头文件和源文件的一一对应关系 • 通常每个头文 cmake -B build -DQt5_DIR=”D:/Qt5.12.1/msvc2017/lib/cmake/Qt5” • (2) 全局启用。右键“我的电脑” ->“ 管理” ->“ 高级”添加一个环境变量 Qt5_DIR 值为 D:/Qt5.12.1/msvc2017/lib/cmake/Qt5 ，然后重启 Visual Studio 。这样以后你每次构建任 何项目， find_package 阶段，可以从命令行设置： • cmake -B build -DQt5_DIR=”/opt/Qt5.12.1/lib/cmake/Qt5” • (2) 全局启用。修改你的 ~/.bashrc 文件添加环境变量： • export Qt5_DIR=”/opt/Qt5.12.1/lib/cmake/Qt5” ，然后重启终端。这样以后你每次构建任何 项目， find_package 都能自动找到这个路径的

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 C++ CPU 实际上提供了 6GHz 的处理能力，是吗？ • 显然不是。甚至在两个处理器上同时运行两个线程也不见得可以获得两倍的性能。相似的 ，大多数多线程的应用不会比双核处理器的两倍快。他们应该比单核处理器运行的快，但 是性能毕竟不是线性增长。 • 为什么无法做到呢？首先，为了保证缓存一致性以及其他握手协议需要运行时间开销。在 今天，双核或者四核机器在多线程应用方面，其性能不见得的是单核机器的两倍或者四倍。 运用多线程的方式和动机，一般分为两种。 • 并发：单核处理器，操作系统通过时间片调 度算法，轮换着执行着不同的线程，看起来 就好像是同时运行一样，其实每一时刻只有 一个线程在运行。目的：异步地处理多个不 同的任务，避免同步造成的阻塞。 • 并行：多核处理器，每个处理器执行一个线 程，真正的同时运行。目的：将一个任务分 派到多个核上，从而更快完成任务。 举个例子 • 并发：某互联网公司购置了一台单核处理 器的服务器，他正同时处理

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 C++ template 传入的 N ，是一个编译期常量，每个不同的 N ，编译器都会单独生成一份代码，从而可以对他做单独的优化 。 • 而 func(int N) ，则变成运行期常量，编译器无法自动优化，只 能运行时根据被调用参数 N 的不同。 • 比如 show_times<0>() 编译器就可以自动优化为一个空函数。 因此模板元编程对高性能编程很重要。 • 通常来说，模板的内部实现需要被暴露出来，除非使用特殊的手 模板的应用：编译期优化案例 • 在右边这个案例中，我们声明了一个 sumto 函数，作用是求出从 1 到 n 所有 数字的和。 • 用一个 debug 参数控制是否输出调试信 息。 • 但是这样 debug 是运行时判断，这样即 使是 debug 为 false 也会浪费 CPU 时 间。 模板的应用：编译期优化案例（续） • 因此可以把 debug 改成模板参数，这样 就是编译期常量。编译器会生成两份函数

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 C++ pthread 的。 • 解决： CMakeLists.txt 里链接 Threads::Threads 即可： 有了多线程：异步处理请求 • 有了多线程的话，文件下载和用户交互分 别在两个线程，同时独立运行。从而下载 过程中也可以响应用户请求，提升了体验 。 • 可是发现一个问题：我输入完 pyb 以后， 他的确及时地和我交互了。但是用户交互 所在的主线程退出后，文件下载所在的子 线程，因为从属于这个主线程，也被迫退 。 • 反面教材： blender 在运行物理解算的时候，界面会卡住，算完一帧后窗口才能刷新一遍 ，导致解算过程中基本别想做事，这一定程度上归功于 opengl 原始的单线程设计。 • 正面教材： zeno 可以在解算过程中，随时拖动滑块看前几帧的结果，编辑场景图，修改 节点间的连接，为下一次解算做准备，同时当前已经启动的物理解算还能在后台继续正常 运行。虽然 zeno 也用了 opengl

CMake 学起 by 彭于斌（ @archibate ） 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 C++ 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。 • Windows ：可执行文件同目录，其次是环境变量 %PATH% • Linux ： ELF ELF 格式可执行文件的 RPATH ，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

的场景。具有非常强大的生 态。 tokio 第一个适配 Rust async/await 原语 的运行时库，与 tokio 类似支持异步 IO ，目前已经半废弃 async-std 更轻量化的调度框架，功能被拆分 到其他多个库中， IO 密集场景性 能不如 Tokio smol Rayon 并非异步运行时。它通过同步 多线程模型提供了并行迭代器功能， 适用于处理 CPU 密集型计算任务 rayon Scope 内的子线程任务完成  子线程执行的闭包中可以捕获 Scope 外的变 量 AsyncScope  将 std 库中 thread scope 的思想异步化  在同步环境阻塞等待子异步任务完成，在异步 环境异步等待子异步任务完成  优先级继承：子任务默认继承父任务优先级， 也可使用 detached 模式指定其他优先级  任务取消：取消父任务，也将取消所有子任务 性能 Performance