. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294 13.4. 性能比较：循环对迭代器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 这个表现形式看起来并不像图 4-3 中的那样，如果 Rust 也拷贝了堆上的数据，那么内存看起 来就是这样的。如果 Rust 这么做了，那么操作 s2 = s1 在堆上数据比较大的时候会对运行时 性能造成非常大的影响。 73/562Rust 程序设计语言 简体中文版 s2 name value ptr len 5 capacity 5 indexvalue 0 h 1 e 2 l 这样就解决了我们的问题！因为只有 s2 是有效的，当其离开作用域，它就释放自己的内存， 完毕。 另外，这里还隐含了一个设计选择：Rust 永远也不会自动创建数据的 “深拷贝”。因此，任何 自动的复制都可以被认为是对运行时性能影响较小的。 作用域与赋值 作用域、所有权和通过 drop 函数释放内存之间的关系反过来也同样成立。当你给一个已有的 变量赋一个全新的值时，Rust 将会立即调用 drop 并释放原始值的内存。例如，考虑如下代

生成自签名证书 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 性能调优 备份与迁移 备份与恢复 数据迁移 数据迁移概述 数据迁移 故障诊断 TiDB 周边工具 Syncer Loader TiDB-Binlog PD Control TiKV Control TiDB 0 RC1 1.1 Beta 1.1 Alpha 1.0 Pre-GA RC4 RC3 RC2 RC1 TiDB 路线图 性能测试 TiDB Sysbench 性能测试报告 - v1.0.0 TiDB TPC-H 50G 性能测试报告 - v2.0 TiDB Sysbench 性能对比测试报告 - v2.0.0 对比 v1.0.0 - 5 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 致谢 生成自签名证书 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 性能调优 备份与迁移 备份与恢复 数据迁移 数据迁移概述 全量导入 增量导入 故障诊断 TiDB 周边工具 Syncer Loader TiDB-Binlog PD Control TiKV Control

小区保安： 轻松一刻：最近流行的梗，各种灵魂拷问Part 1：ServiceMesh灵魂拷问一：要架构还是要性能？ 要架构，还是要性能？ 让我们来对ServiceMesh做一次灵魂拷问，首先：Istio的回答：架构优先，性能暂放一边 Part 1：ServiceMesh灵魂拷问一：要架构还是要性能？ Istio 0.1 - 1.0 Mixer 0.1 - 1.0 In- process AdapterIstio AdapterIstio Control Plan 为什么Istio选择Mixer和Proxy分离的架构？ Part 1：ServiceMesh灵魂拷问一：要架构还是要性能？ Proxy Mixer In- Process Adapter Infrastructure Backend Proxy 优点： • 架构优雅，职责分明，边界清晰 • Mixer的变动不影响Proxy • Istio的新回答：架构继续优先，性能继续放一边 Part 1：ServiceMesh灵魂拷问一：要架构还是要性能？ Istio 1.1 – 1.2 Mixer 1.1 - 1.2Istio Control Plan 为什么Istio选择Out-of-Process Adapter? Part 1：ServiceMesh灵魂拷问一：要架构还是要性能？ Proxy Mixer Bypass

117 117 118 118 118 118 118 性能数据 性能数据 测试⼀ 同可⽤区实例 同可⽤区类型- 限制TiKV内存60G 同可⽤区类型- 限制TiKV内存30G 测试⼆ 跨可⽤区类型 同可⽤区类型 FAQ Q1:TiDB当前覆盖多少地域？ Q2：每个⼩时业务要创建⼀些中间表，完成计算，然后删除掉，频繁创建和删除表对TiDB 性能影响⼤吗？ Q3: slow log ⾥⾯的时间是什么时区？ ⽤⼾ 备份恢复 Dashboard/监控访问 TiDB Serverless 实例 ⽤⼾ Binlog同步 TiFlash管理 备份恢复 参数配置调整 告警通知 证书管理 数据库审计 安全组 数据迁移 性能数据 概览 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 9/120 FAQ 概览 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 基于PingCAP的TiDB，实现TiDB在公有云的产品化，给⽤⼾提供两种形态产品。TiDB：按⽤⼾指定节点规格⼀键部署，灵活集群管理，接⼊⽅便的⾼性能数据；TiDB Serverless： ⽆需关⼼底层资源池、按需使⽤、接⼊⽅便的 Serverless ⾼性能数据库服务。 什么是TiDB 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 11/120

来阻止攻击，属于一种主动的态势感知和风险隔离技术手段 可以自动化的对非预计风险进行识别和风险隔离 对系统性能有一定影响 可信计算 核心目标是保证系统和应用的完整性，从而保证系统按照设计预期所规 定的安全状态。尤其是像边缘计算BOX这种安全防护，根据唯一Hash值验 证，可以实现极为简单的边云接入操作，运行态并不会影响性能。 可信根一般是一个硬件，比如CPU或者TPM，将从 它开始构建系统所有组件启动的可信启动链，比 Check&Report机制影响通信性能，并只涉及到服务 通信级别的安全，对node没有防护 Calico零信任 主要针对Node层的访问控制，可以让攻击者难以横向移动，隔离了风险 应用透明，全局管理视角，细粒度安全策略，针 对Node层面构建安全 采用IpTables，有一定的性能消耗 Cilium零信任 采用eBPF,为Mesh打造具备API感知和安全高效的网络层安全解决方案， 克服了Calico SDN安全和性能方面的不足 数据一体机 存储架构 存算一体: 调整困难、只能满 足一定的吞吐量要 求 存算分离: 自动调整、拓展能 力强，满足更大吞 吐量 存储自动扩缩容 手工填加机器， 手工同步 完全自动化 高性能 存在性能瓶颈 类似日志方式的顺 序写，性能高 易用程度 封闭体系，集成各 类优秀能力较差 集成能力强，多模 态接口，兼容各类 协议 可用性、稳定性 需要强大的旁路运 维能力 简化运维、自动化 容量和故障转移 云原生数据库其特点，使得应用场

Curve核心组件之ChunkServer 查日苏CURVE CURVE是高性能、高可用、高可靠的分布式存储系统 • 高性能、低延迟存储底座 • 可扩展存储场景：块存储、对象存储、云原生数据库、EC等 • 当前实现了高性能块存储，对接 openstack 和 k8s 网易内部线上无故障稳定运行500+天 • 已开源 • github主页： https://opencurve.github https://github.com/opencurve/curveCURVE基本架构 01 02 03 04 ChunkServer架构 ChunkServer核心模块 新版本ChunkServer性能优化CURVE基本架构 • 元数据节点 MDS • 管理和存储元数据信息 • 感知集群状态，合理调度 • 数据节点 Chunkserver • 数据存储 • 副本一致性，raft • 客户端 对元数据增删改查 • 对数据增删改查 • 快照克隆服务器CURVE基本架构 01 02 03 04 ChunkServer架构 ChunkServer核心模块 新版本ChunkServer性能优化Curve ChunkServer是数据节点， 对外提供数据读写和节点管理功 能，底层基于ext4文件系统，操 作实际的磁盘。 ChunkServer架构ChunkServer通过RPC网络层与client，

运维难度高 3. 无法满足高的性能需求Curve的设计目标 1. Curve云原生软件定义存储 2. Curve块存储 3. Curve文件存储 4. 高性能，易运维，云原生Curve块存储 1. 高性能分布式共享数据库场景 2. Curve块存储提供底层分布式共享存储 3. Polardb for PostgreSQL提供上层高性能数 据库服务 4. 性能测试 1. benchmarkSQL iSCSI协议 4. 容器云块存储(CSI) 应用场景Curve块存储 1. 高可用性/高可靠性 (易运维) 2. RAFT一致性协议 3. CopySet分配算法 4. 拓扑结构 5. 高性能 6. chunkfilepool (降低写放大) 7. data stripe (增大并发) 8. zerocopy 9. 云原生 核心设计Curve块存储 1. physical pool用于实现对机 Chunkserver服务Curve块存储 性能设计Curve块存储 在线升级设计 1. 客户端分成NebdClient与 NebdServer两部分 2. NebdClient只做简单的转发 3. NebdServer实现大部分的客 户端逻辑Curve块存储 故障对I/O抖动延迟的影响 FAULTS CASE CURVE I/O 抖动Curve文件存储 1. 元数据服务 2. 高性能 3. 可扩展易运维

蚂蚁金服ServiceMesh数据平面 SOFAMosn深层揭秘 奕杉Agenda Ø背景 Ø构架 Ø能力 Ø性能 ØRoadMap背景为什么蚂蚁需要ServiceMesh Ø拥抱微服务，云原生 • SOFA 5规划落地 • 兼容K8S的智能调度体系 Ø运维体系的有力支撑 • LDC • 弹性伸缩 • 蓝绿/容灾/.. Ø金融级网络安全 • 金融级鉴权体系 • 云原生zero trust网络安全趋势 无法保证上下游应用同时升级到Mesh模式 ü 基于RPC内容的流量调度 ü 升级窗口有限，方案必须简单高效 Ø运维体系，容器化建设等方面适配 ü 蚂蚁运维架构建立在流量调度的基础上 ü 容器管理平台更替快速进行中 ØGolang 性能，成本评估符合蚂蚁实际需求2 构架SOFAMesh 1SOFAMosn 2SOFAMosn内数据流 3NET/IO 4 Ø屏蔽IO处理细节 Ø定义网络链接生命周期，事件机制 Ø定义可编程的网络模型，核心方法，监控指标 自定义filter • TCP层自定义私有协议 • 自定义Codec • 自定义Stream • 其他 • 路由 • 后端管理4 性能单核优化点 1 Ø绑核 ü 更好的 runtime G-P-M data locality亲和性 ü 整体性能提升约 30% Ø内存 ü SLAB-style buffer pool ü 内存优化 ØIO ü IO 优化 ü IO 均衡 Ø调度

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补充文件空间分配，讨论与确认 背景 调研 开源fs 性能对比 可行性分析 方案对比 对比结论 架构设计 卷和文件系统 元数据架构 文件系统快照 方案一：文件/目录级别快照 方案二：文件系统快照 关键点 元数据设计 数据结构 索引设计 文件空间管理 开发计划及安排 背景 为更好的支持云原生的场景，Curve需要支持高性能通用文件系统，其中高性能主要是适配云原生数据库的场景。当前Curve com/team/km_curve/article/27909 性能对比 并对以上文件系统在相同环境进行了元数据节点性能测试： 。测试结果c开发的moosefs和fastcfs元数据性能远优于go开发的chubaofs和c开发的cephfs，理论上分析这个结果是合理的，分布式的元数据设 调研测试 计会涉及到多次rpc的交互。这里需要确认的一点是：我们需要怎样的元数据节点的性能？ 可行性分析 方案对比 根据上述调 软/硬链接：目前是都不支持的。软链接可以通过标识文件类型解决；由于 prefix + parentid + filename 作为 key , filename 直接和 fileInfo 关联，硬链接无法支持 b. 性能 list：list在通用文件系统中是很常见的操作，目前 curve 的元数据缓存使用的 lru cache，因此 list 只能依赖 etcd 的 range 获取方式。如果需要对 list