以运行的多快，也是指编写 Rust 程序的速度。Rust 编译器的检查确保了增加功能和重构代码 时的稳定性，这与那些缺乏这些检查的语言中脆弱的祖传代码形成了鲜明对比，开发者往往不 敢去修改这些代码。通过追求零成本抽象（zero-cost abstractions）—— 将高级语言特性编 译成底层代码，并且与手写的代码运行速度同样快。Rust 努力确保代码又安全又快速。 这里提到的只是几个较大的受益群体，Rust 过启用这些优化也需要消耗更长的编译时间。这也就是为什么会有两种不同的配置：一种是为 了开发，你需要快速且频繁地重新构建；另一种是为用户构建最终程序，它们不会经常重新构 建，并且希望程序运行得越快越好。如果你在基准测试代码的运行时间，请确保运行 cargo build --release 并使用 target/release 下的可执行文件进行测试。 把 Cargo 当作习惯 对于简单项目，Cargo 并不比 rustc 解，现在无需关心这些细节，记住总是标注类型即可。 常量可以在任何作用域中声明，包括全局作用域，这在一个值需要被很多部分的代码用到时很 有用。 最后一个区别是，常量只能被设置为常量表达式，而不可以是其他任何只能在运行时计算出的 值。 下面是一个声明常量的例子： const THREE_HOURS_IN_SECONDS: u32 = 60 * 60 * 3; 常量的名称是 THREE_HOURS_IN_SECONDS，它的值被设置为

硬件与虚拟化厂商提供，如果是HCI架构， 作为总体集成方，会降低安全集成成本 可信计算环境：OS安全、TPM加密、TEE可信环境 云原生安全：镜像安全、镜像仓库安全、容器加固隔离、通信零信任 (Istio零信任、Calico零信任、Cilium零信任、WorkLoad鉴权、WorkLoad 间授权等)、DevSecOps（安全左右移等等，比如代码或者镜像扫描）、 RASP应用安全、数据安全、态势感知与风险隔离 前沿的数字化技术也让产业安全有了更多内涵。5G、AI、隐私计算等技术在构筑数字大楼的同时，不仅带来了全新的安全场景，也成为网络安全攻防 当中的利器;2020年井喷的远程办公，拷问传统安全边界防线，让“零信任”这一有着十年历史的理念再次受到关注，成为企业构建后疫情时代安全体系 的基石;云上原生的安全能力让成本、效率、安全可以兼得，上云正在成为企业解决数字化转型后顾之忧的最优解…… 安全是为了预防资产损失，所以当安全投入 难以覆盖复杂的交互场景，测试过程对业务造成 较大的干扰，会产生大量的报错和脏数据，所以 建议在业务低峰时进行。 IAST(交互式应用程序 安全测试) 结合了上面两种的优点并克服其缺点，将SAST和DAST相结合，通过插桩 等手段在运行时进行污点跟踪，进而精准的发现问题。是DevSecOps的一 种推荐方式。 如果在被动模式下运行IAST，那么开发测试过程 中就可以完成安全扫描，不会像DAST一样导致业 务报警进而干扰测试，同时由于污点跟踪测试模

用户案例 北京银行 海航 今日头条 转转 Mobike 饿了么（一） 饿了么（二） 易果生鲜 同程旅游 去哪儿 G7 一面数据 凤凰网 猿辅导 Mobikok 二维火 客如云 Ping++ 乐视云 零氪科技 威锐达测控 盖娅互娱 游族网络 西山居 FUNYOURS JAPAN 万达网络 佐助金融 360金融 中国电信翼支付 某电信运营商 更多资源 常用工具 PingCAP 团队技术博客 知乎专栏 Weekly TiDB 兼容 MySQL 的系统变量，同时定义了一些特有的系统变量用于调整数据库行为，具体信息参考 TiDB 专用系 统变量和语法 文档。 和 MySQL 类似，TiDB 中也有系统表，用于存放数据库运行时所需信息。具体信息参考 TiDB 系统数据库文档。 TiDB 数据存放在存储引擎中，数据目录取决于使用的存储引擎，存储引擎的选择参见 TiDB 启动参数文档。 对于使用本地存储引擎的情况，数据存储在本机硬盘上，目录位置通过 行客户端证书验证。 TiDB 进程启动参数 - 31 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 TiDB 系统数据库 TiDB 的系统数据库跟 MySQL 类似，里面包含一些服务器运行时需要的信息。 这些系统表里面包含了用户账户以及相应的授权信息： user 用户账户，全局权限，以及其它一些非权限的列 db 数据库级别的权限 tables_priv 表级的权限 columns_priv

容器多样化 应用规模的剧增，成 本诉求越来越成为主 体，基于AI的自动化 将精益化资源管理， 带来更好的成本控制 高度自动化 应用上云，安全问题 凸现，在云原生新架 构下，需要打造端到 端的容器安全网 零信任 企业数字化转型急需高度自动化 的、面向应用的极简云体验 边缘计算场景正在极速拓展云 端的业务领域 将云能力延展到客户 业务现场，逐渐成为 云计算下半场主要价 值体现，将进一步催 发云计算的交付形态 云原生底座=控制器+调度器的组合+Docker=根据环境的变化而动+基于封装 一致性的大规模分发 服务编排基本原理： • 以度量为基础，以NodeSelector算法来 决定在哪儿部署容器服务 • 运行时以期望与实际的差别进行动态调 整到期望的状态 标准化能力-分布式操作系统核心-容器服务-基本技术原理 事实标准的K8S容器服务设计 成应用与物理资源（IaaS，虚 拟机、物理，多云）的中间抽 象层，因为应用很复杂，很容 使得配置非 常形象易懂，并且彻底将左侧需要了解的细节进行了屏蔽和简化， 只需要学习规则，而不需要了解下面很多种实现，大大降低了使 用者的难度，并实现了版本化能力 ServiceMesh-3-新发展-多运行时Mesh架构(机甲) Bilgin Ibryam 分析并总结了分布式应用的四大需求 总体而言就是下面这几个方面的事情： • 生命周期（Lifecycle） • 网络（Networking） • 状态（State）

下一代微服务体系 下一代网络接入系统 运维/流量调拨/监控/… 零信任 安全体 系 基于可靠沙箱的云原生运行时 异构硬件蚂蚁金服内部大规模落地 Ø覆盖核心链路应用 Ø 支撑第五代运维架构， 第五代微服务体系，新一代网络接入体 系，融合接入层、网关层、中间件技术体系，提供高性能、跨语 言的服务化通信能力 Ø 支撑零信任、微隔离的新一代安全防护体系 Ø 覆盖接入层场景，统一东西向、南北向流量代理Q

项目 说明 全托管K8S 全托管K8S服务带来了发布和扩容效率的提升、更稳定的容器运行时、节点自愈能力，结合发 布自动化、资源管理自动化等能力可以实现应用与基础设施层的全面解耦 统一化ServiceMesh 将应用的分布式复杂性问题托付给Mesh层的数据面和控制面组件，实现全链路精准流量控制、 资源动态隔离以及零信任的安全能力，保证应用架构的稳定性目标的实现。 Serverless化 极大地降低 步较晚，跟美国的发展阶段可能差5~8年。国内的云原生市场才刚 刚开始，从产业的整合，到商业模式、合作方向等都处于摸索阶段。客户、供应商、运营商等（转嫁风险、各取利益）之间存在博弈 关系（避免负和或者零和博弈，争取靠近正和博弈），云原生也与传统云模式存在博弈关系(天然的正和博弈) 对客户、运营商来说，有利因素主要体现在解决资金紧张问题、降低投资风险，将一部分风险转嫁给厂商，通过与设备商绑定的利益

complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 业界动向 —— 云监控扛把子 Datadog 零侵入 == 全覆盖 == 监控入口 Datadog Universal Service Monitoring 要点： 1、Alerts and SLOs for every service 2、No code 流量可零侵入实现应用可观测 è 云原生应用可观测“原力”，流量监控能力是机遇、基石 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 混合云全栈可观测架构 〔分布式〕 流量分析 解析 聚合 关联 压缩 零侵入的流量采集与分析 发送 零侵入的云原生应用可观测性 应用日志（Logging） 应用链路 TraceID 私 有 云 物 理 公 有 云 企业混合云 控制器 10W采集器 20+云平台 采集器 1% CPU 0.01% 带宽开销 ︹ 零 侵 入 ︺ 流 量 采 集 云平台API 容器编排API TKE ACK 知识图谱 变更事件 资源信息 全 景 图 基于应用代码和日志的可观测性 企业混合云 100x ES/InfluxDB性能

int iovcnt, off_t offset); ●直接DMA读写，要求的内存必须是DPDK的hugetlb内存 ●必须符合NVME 内存读写地址对齐要求 ●offset 512对齐 ●为零copy提供接口10/17/22 10 BRPC IOBuf DMA ●修改BRPC，允许使用dpdk内存作为IOBuf的内存分配器 ●BRPC接收到的数据在IOBuf中，IOBuf直接使用于NVME ●使用IOBuf内存读nvme，避免自己写PRP页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 ●IOBuf直接通过rdma发送出去 ●以上过程在读chunk的代码路径上实现了零copy。10/17/22 15 写入nvme的零copy实现 ●当前只支持到SGL，对于PRP的实现不支持。 ●对于只支持PRP的nvme，可以开启读数据零copy功能 ●对于支持SGL的nvme，可以同时开启读、写零copy功能 ●RDMA模块当前还未完成修改，需要修改ucx内存分配，使用dpdk内

OLAP：saas服务下实时数仓的⽀支撑 - HTAP：基于TiDB Docker的聚合⽀支付私有化部署⽅方案 • 关于TiDB的线上运维 - TiDB体系 - 业务零感知运维 Ping++原数据架构及瓶颈 实时数仓数据源挑战： • 数⼗十亿交易易量量 • 多维度联合分析 • 实时分析+报表下载 场景⼀一：实时数仓数据源⽀支撑 数仓数据源选型过程： Docker的HTAP⼀一站式⽅方案 • 兼容mysql，应⽤用零改动迁移 • 节点⾼高可⽤用 • ⾃自动Region分⽚片、分布式事务 • Online DDL • SQL优先级策略略，安全的oltp+olap • Grafana监控 • Docker简易易运维，⽔水平扩展 TiDB线上运维 • TiDB体系 TiDB线上运维 TiDB的业务零感知运维 • ⾃自动运维：TiDB升级、节点扩展/下线

Mesh的延伸 之论道Database Mesh 分享人：张亮 日期：2018年07月25日Service Mesh风头正劲Service Mesh产品多样化Service Mesh的优势 云原生 零入侵 可观察性 面向运维服务化之后，数据库怎么办？ 服务 • 无状态 • 根据规则路由 • 业务方处理事务 数据库 • 有状态 • 根据SQL路由 • 数据库自动处理事务数据库的进化趋势 分布式事务 数据库治理 弹性伸缩 管控界面 实现方案 Sharding-JDBC Sharding-Proxy Sharding-Sidecar Sharding -Sphere 云原生 无中心 零侵入Sharding-Sphere：数据分片Sharding-Sphere：分布式事务Sharding-Sphere：治理中心 核心功能 •配置集中化 &动态化 •数据库熔断 & 禁用 支持的注册中心