产物：Cargo 只会使用你指定的依赖版本，除非你明确指定其他版本。例如，如果下周 rand crate 的 0.8.6 版本出来了，该版本包含了一个重要的 bug 修复，但同时也引入了一个会破坏 你代码的回归问题。为了解决这个问题，Rust 在你第一次运行 cargo build 时创建了 Cargo.lock 文件，我们现在可以在 guessing_game 目录找到它。 当第一次构建项目时，Cargo 的实现遵循了零开销原则：不使用的功能无需为其付出代价；而已经 使用的功能，也不可能通过手写代码做得更好。 作为另一个例子，以下代码取自一个音频解码器。解码算法使用线性预测数学运算（linear prediction mathematical operation）来根据之前样本的线性函数预测将来的值。这些代码 使用迭代器链对作用域中的三个变量进行某种数学计算：一个叫 buffer 的数据 slice、一个有 12 个元素的数组 让我们开始理解为何消息在全部延迟后立刻一起到达，而不是逐个在延迟后到达。在一个给定 的异步代码块，await 关键字在代码中出现的顺序也就是程序执行时其发生的顺序。 示例 17-10 中只有一个异步代码块，所以所有的代码线性地执行。这里仍然没有并发。所有 tx.send 调用与 trpl::sleep 调用及其相关的 await point 是依次进行的。只有在此之后 while let 循环才开始执行 recv 调用上的

面对齐内存分配代码10/17/22 11 pfs_pwrite_zero ●在初始化curvebs时，需要创建chunk pool, 每一个chunk都要填零 ●chunk不再被卷使用时，需要回归chunk pool，为了安全也需要填0。 ●使用nvme的时候，可以直接使用nvme write zero命令，不需要传递 大块数据（全是0），减少了nvme传输带宽，而且nvme在垃圾回收上 可以优化，例如只是标记某块为0

质量保障体系 • CICD • 单元测试 • 性能基准自动测试 • 监控报警 • 版本升级机制 • Envoy 热更新机制 • 灰度发布机制：业务灰度+流量灰度 • 演练测试 • 业务回归验证20/24 一些坑 • Envoy 目前编译版本存在 Bug • 在 Istio pilot 升级到加入 accesslog 相关配置下发功能版本后，Envoy 在一定压力访问或 有客户

• 路线2能快速拿到短期红利，但是偏离长期目标 • 路线4的折衷方式 - 在k8s还没有铺开前，先吃下非k8s下Sidecar模式快速落地的红利（路线2） - 然后避开非k8s下继续演进的大坑，回归长期目标（路线1） ü 好处（和路线2一样） • 在k8s未铺开前，先向前迈进一步，避免卡壳 ü 缺点 • 存在少量的投资浪费（不过和拿到的红利相比是值得的） ü 存在变数 • 是Sidecar模式的Service

稳定性测试，在正常压力下运行足够长的时间；  异常测试，在正常流程中注入一种软硬件异常；  混沌测试，大压力多级故障（随机组合软硬件异常）。 在系统测试过程中，我们尽可能将所有用例自动化，其优点是：  大幅降低了测试回归成本，加快了测试进度；  可以对代码进行足够频繁的测试，有利于提高代码质量；  容易发现隐藏的问题，手工测试无法做到频繁触发  测试用例可以持续积累，成为代码质量的。 目前Curve的

统行业复杂业务逻辑场景中，以 Oracle 为代表 • 挑战：成本高，随着数据量增加， 只能通过购买更贵更好的服务器 ；无法线性扩容，海量数据下处 理能力大幅下降 单机关系型（SQL） 分布式非关系型（NoSQL） 分布式关系型（NewSQL） • 背景：随着搜索 / 社交的发展，数 据量爆发增长，传统数据库高成 本，无法线性扩容问题日益突显 ；分布式及 NoSQL 开始快速发 展，如 MongoDB • 挑战：擅长简单读写，无法处理 （TiDB + TiKV） ● 基于 2013 年 Google Spanner / F1 论文 ● 基于 2014 年 Stanford 工业级分布式一致性协议实现 Raft 论文 概括： 无限水平线性扩展、高并发高吞吐、跨数据中心多活、MySQL 兼容的真正意义上的分布式数据库 ● 我们是全球仅有的在该领域进行技术创新的两家公司之一（对标美国 CockroachDB） ● 完全从头打造，并非基于 ● 无限线性水平扩展（Scale Out） 无论多大的数据量，都可以轻松通过增加节点来解决，写入和读取时延固定（毫 秒级别），无需分库分表或者搭建复杂的 Hadoop 集群，完整的 MySQL 兼容接 口轻松处理高并发实时写入、实时查询和分析，极大的简化程序设计、应用维护 ，轻松应对大数据存储问题。 ● 高并发、高吞吐、完整的跨行事务支持、强一致性 通过简单的增加节点，提供无上限的、线性扩展的的高并发、高吞吐的处理能力

clup-server 数据中心1 CLup管理节点2 高可用机制自动切换  数据一致性保证 数据可用性  提供读写VIP  读写高可用 读写分离  多个读库之间负载均衡 负载均衡  读线性扩展  支持分库分表 高扩展性 写 VIP 读 VIP PG (Primary) PG (Standby1) PG (Standby2) PG (Standby3) 数据同步复制

测试环境：6台服务器*20块SATA SSD，E5-2660 v4，256G，3副本场景 高性能高性能 • quorum机制：raft • 轻量级快照 • io路径上的优化 • filepool落盘零放大 • 轻量级线性一致性读 • io路径上用户空间零拷贝 10卷4K随机读写IOPS 294k 185k 330k 565k 4K随机写 4K随机读 Ceph（L/N） Curve 58.92% 71

Apache APISIX 的技术优势 • Apache APISIX 的路由复杂度是 O(k)，只和 uri 的长度有关，和路由数量无关；kong 的路由时间复杂 度是 O(n)，随着路由数量线性增长。 • Apache APISIX 的 IP 匹配时间复杂度是 O(1)，不会随着大量 IP 判断而导致 cpu 资源跑满；kong 的最 新版本也换用了 Apache APISIX 的 IP 匹配库；

，个人偏见被有意、无意引入， 或者因训练数据集质量问题，导致算法设计目的、输出结果存在偏见或歧视， 甚至输出存在民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。 （c）鲁棒性弱风险。由于深度神经网络存在非线性、大规模等特点，人 工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响，可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 （d）被窃取、篡改的风险。参数、结构、功能等算法核心信息，面临被