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  • ppt文档 Rust分布式账务系统 - 胡宇

    第三届中国 Rust 开发者大会 Rust 构建分布式账务系统 在 Fintech 公司落地 Rust 项目的经验分享 Airwalle x 胡宇 Airwallex 我们是一家跨境支付领域的 Fintech 独角兽 关于我们 E2 轮 Fintech 独角兽,业务遍布全球 关于我们: Airwallex 墨尔本 新加坡 伦敦 深圳 香港 北京 旧金山 上海 东京 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 交易日志 审计,监管 调试使用 分布式账务系统 Fintech 领域中的软件与互联网软件的不同 需求分析 支付处理: ● 转账 ● 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 ● 针对读场景,写场
    0 码力 | 27 页 | 12.60 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 10 从稀疏数据结构到量化数据类型

    从稀疏数据结构到量化数据类型 by 彭于斌( @archibate ) 往期录播: https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码: https://github.com/parallel101/course 本课涵盖:稀疏矩阵、 unordered_map 、空间稀 疏网格、位运算、浮点的二进制格式、内存带宽优 化 面向人群:图形学、 >> 3 。 >> 2 = 位运算 >> 对负数的处理 signed 类型的 >> n 会把最高位复制 n 次。 因为补码的特性,这导致负数 >> 的结果仍是负 数。 这样就实现了和 Python 一样的始终向下取整除 法。 >> 2 = unsigned 类型的位运算 >> 不一样 而 unsigned 类型的 >> n 会不会复制最高位, 只是单纯的位移,这会导致负数的符号位单独被位 只是单纯的位移,这会导致负数的符号位单独被位 移,补码失效,造成结果不对。 unsigned 类型的 >> 会生成 shr 指令, signed 类型的 >> 会生成 sar 指令。 我们需要负方向无限延伸的稀疏数据结果,那就只 要 signed 那个就行。 >> 2 = 没有重合时可以用高效的加法:位运算 | • 如果可以保证 a 和 b 满足 a & b = 0 , 如: • 1011000 和 0000110
    0 码力 | 102 页 | 9.50 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 11 现代 CMake 进阶指南

    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 提供了更方便的 -B 和 --build 指令,不同平台,统一命 令! • cmake -B build • --build 命令。 // 在源码目录用 -B 直接创建 build 目录并生成 build/Makefile // 自动调用本地的构建系统在 build 里构建,即: make -C build -j4 // 调用本地的构建系统执行 install 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: 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 ),这时才实际调用编译器来编译代码 • 在配置阶段可以通过 -D 设置缓存变量。第二次配置时,之前的
    0 码力 | 166 页 | 6.54 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - Zeno 中的现代 C++ 最佳实践

    com/archibate ) Zeno 节点系统 1.0 Zeno 节点系统 2.0 • Zeno 2.0 所在的分支: https://github.com/zenustech/zeno/tree/zeno2 • Zeno 1.0 所在的分支: https://github.com/zenustech/zeno/ Zeno 中的基本类型 • IObject 一切对象的公共基类。 • IObject * 存储的指针在 delete 时只 会释放 IObject 里的成员,而不会释放 CatObject 里的成员 string m_catFood 。所以 这里的解构函数也是多态的,他根据类型的不同 调用不同派生类的解构函数。 多态用于设计模式之“模板模式” • 这样之后如果有一个任务是要基于 eatFood 做文章,比如要重复 eatFood 两遍。 • 就可以封装到一个函数 eatTwice IOBJECT_DEFINE_CLONE ,其内容是 clone 的实现。这里我们用 std::decay_t 快速获取了 this 指针所指向的类型,也就是当前所在类的类型 。 • 宏的缺点是他不遵守命名空间的规则,宏的名 字是全局可见的,不符合 C++ 的高大尚封装思 想。 • 宏: IOBJECT_DEFINE_CLONE • 高大尚 C++
    0 码力 | 54 页 | 3.94 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 01 学 C++ 从 CMake 学起

    中的字符串(称为源码),并根据 C+ + 标准生成相应的机器指令码,输出到 a.out 这个文件中,(称为可执行文件)。 • > ./a.out • 之后执行该命令,操作系统会读取刚刚生成的可执行文件,从而执行其中编译成机器码, 调用系统提供的 printf 函数,并在终端显示出 Hello, world 。 厂商 C C++ Fortran GNU gcc g++ gfortran LLVM clang -c 选项指定生成临时的对象文件 main.o ,之后再根据一系列对象文件进行链接 ,得到最终的 a.out : • > g++ hello.o main.o -o a.out 为什么需要构建系统( Makefile ) • 文件越来越多时,一个个调用 g++ 编译链接会变得很麻烦。 • 于是,发明了 make 这个程序,你只需写出不同文件之间的依赖关系,和生成各文件的规则。 • > make 但坏处也很明显: 1. make 在 Unix 类系统上是通用的,但在 Windows 则不然。 2. 需要准确地指明每个项目之间的依赖关系,有头文件时特别头疼。 3. make 的语法非常简单,不像 shell 或 python 可以做很多判断等。 4. 不同的编译器有不同的 flag 规则,为 g++ 准备的参数可能对 MSVC 不适用。 构建系统的构建系统( CMake ) • 为了解决 make
    0 码力 | 32 页 | 11.40 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 07 深入浅出访存优化

    频率 * 宽度 * 数量 2667*16*2=42672 MB/s • 那么,频率相同的情况下,可以考虑插两块 8GB 的内存, 比插一块 16GB 的内存更快,不过价格可能还是翻倍的。 • 系统会自动在两者之间均匀分配内存,保证读写均匀分配 到两个内存上,实现内存的并行读写,这和磁盘 RAID 有 一定相似之处。 验证一下刚刚的 parallel_add 是不是用足了全部带宽 • 刚刚 字节,之 后又没用到剩下的 60 字节,导致浪费了 94% 的带宽。 • 虽说连续、顺序访问是最理想的,然而在使用哈希表等数据结构中,不 可避免的会通过哈希函数得到随机的地址来访问,且 Value 类型可能小 于 64 字节,浪费部分带宽。怎么办? 解决:按 64 字节分块地随机访问 • 解决方法就是,把数据按 64 字节大小分块。随 机访问时,只随机块的位置,而块的内部仍然按 顺序访问。 个缓存行,而不是一个。 • 这样一次随机访问之后会伴随着 64 次顺序访问, 能被 CPU 检测到,从而启动缓存行预取,避免了 等待数据抵达前空转浪费时间。 页对齐的重要性 • 为什么要 4KB ?原来现在操作系统管理内存是用分页 ( page ),程序的内存是一页一页贴在地址空间中的, 有些地方可能不可访问,或者还没有分配,则把这个页设 为不可用状态,访问他就会出错,进入内核模式。 • 因此硬件出于安全,预取不能跨越页边界,否则可能会触
    0 码力 | 147 页 | 18.88 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 15 C++ 系列课:字符与字符串

    cat 。 • 试试按 Ctrl+R , Ctrl+E , Ctrl+C 等一系列 组合键,看到出现了什么? • 可以看到显示的字符变成了 ^R ^E ^C 等… … • 这是 Unix 类系统显示控制字符的一种方式 。 • 众所周知,我们常用 Ctrl+C 来发送中断信号 ( SIGINT )强制终止程序,这时常常会看到 一个 ^C 的字样,就是这样出现的。这里我 们的 cat 程序收到 后一次性显示出来的,并不是真的说 Ctrl 就是 ‘ ^’ 这 个字符。 C 语言字符串 第 2 章 C 语言中的字符类型 char • char c = ‘a’; • assert(c == 97); • c = c + 1; • assert(c == ‘b’); • C 语言中规定字符类型为 char 类型,是个 8 位整数。 • 这是因为 ASCII 码只有 0~127 这些整数,而 8 位整数的表示范围是 返回。 帮手函数大全 http://c.biancheng.net/ref/ctype_h/ 关于 char 类型的一个冷知识 • C 语言其实只规定了 unsigned char 是无符号 8 位整数, signed char 是有 符号 8 位整数,而 char 类型只需是 8 位整数即可,可以是有符号也可以 是无符号,任凭编译器决定( C 标准委员会传统异能, khronos 直呼内行)
    0 码力 | 162 页 | 40.20 MB | 1 年前
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  • ppt文档 谈谈MYSQL那点事

    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 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 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 硬件 硬件  使用好的硬件,更快的硬盘、大内存、多核 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 布式),也考虑使用相应缓存服务帮助 布式),也考虑使用相应缓存服务帮助 MySQL MySQL 缓解访问 缓解访问 压力 压力 系统优化 系统优化  配置合理的 配置合理的 MySQL MySQL 服务器,尽量在应用本身达到一 服务器,尽量在应用本身达到一 个 个 MySQL MySQL 最合理的使用 最合理的使用  针对
    0 码力 | 38 页 | 2.04 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 12 从计算机组成原理看 C 语言指针

    • 11111100 表示 252 11111101 表示 253 11111110 表示 254 11111111 表示 255 • 字节实际上就是 C 语言中的 unsigned char 类型。 表示更大范围的整数:字( word ) • 但是单单一个字节表示的范围还是太有限了,只能表示 0 到 255 的值。 • 如何扩大表示范围?简单,用两个字节合在一起即可,例如: • 00000000-00000000 11111111-11111110 表示 65534 11111111-11111111 表示 65535 • 这就是两个字节合成了一个字( word ),实际上就是 C 语言里的 unsigned short 类型 。 不同位数的计算机,字( word )的大小也不一样 • 刚刚说把 2 个字节( byte )拼成一个字( word ),实际上是 16 位计算机的做法。 • 16 位计算机得名就是因为他的字由 也有人说 1 KiB 才是 1024 B 的,但是很少有人采用这种写法…… • 在买硬盘和 u 盘等存储设备的时候,往往会出现容量减少的情况,这是因为生产厂家按照 的是 1000 倍的换算的,而我们的系统中一般都是按照 1024 倍去计算的。 字还被用于表示内存地址 • 字的长度除了决定一次处理的整数大小之外,还决定了能访问的内存地址的范围。 • 这是因为内存是一维排列的,假如内存容量是 65536
    0 码力 | 128 页 | 2.95 MB | 1 年前
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  • ppt文档 新一代分布式高性能图数据库的构建 - 沈游人

    专注于数据智能技术赋能中国数字经济发展 海致高性能图计算院士专家工作站 郑纬民 - 海致科技首席科学家 中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教 授、中国计算机学会前理事长,中国计算机系统结构 的学科带头人,我国高性能计算和存储系统等方面的 泰斗和先行者。 2021 年 3 月 25 日,海致科技与清华大学计算机科学与技术系共同建设高性能图计算院士专家工作站 。 高性能图计算是高性能计算、图计算两项 Computer Federation )“ 2021 年 CCF 科 学技术奖科技进步卓越奖”。 伴随市场对于知识图谱应用的不断深入,图数据规模和应用性能之间的矛盾愈 加凸显,海致针对以上背景展开了系统性的技术攻关,解决了图数据的高效存 储、索引及复制难题,提出了基于图缩减的高效分析方法,并孵化出了一个大 规模图数据分析平台 AtlasGraph 。 5 获得 2022 年中国电子学会科学技术奖科技进步一等奖 其中异质图建模与表示学习技术和超大规模图学习系统处于国际领 先水平。” 以终为始,以行为知,这一项目从图计算所面临的挑战出发,解决了大规模图数据所产生 的建模能力不足、结构知识难用、巨量数据难算等技术挑战,实现了大规模复杂异质图数 据的表示学习模型、语义推荐和风险管理关键技术,构建了完整的兼具理论指导与应用检 验的大规模图数据智能分析系统与平台,满足了大数据时代从复杂异质图数据中进行知识
    0 码力 | 38 页 | 24.68 MB | 1 年前
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