. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3. 常见编程概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 422 18. 面向对象编程特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 425 18.1. 面向对象语言的特征 . . . . . . . . . . . 426 18.2. 顾及不同类型值的 trait 对象 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 429 18.3. 面向对象设计模式的实现 . . . . . . . . . . . . . . .

后，阿里内部发展出众多的运维 平台，包括 AliSwarm，Zeus， Hippo 等，极大地降低了业务运 维的成本 2018 转型 kubernetes 从自研的 Sigma 调度转型到 k8s 体系，初步尝试面向终态的运维 体系，通过 k8s 的方式将 Sigma 调度能力提供给客户为什么 k8s 在阿里能成功 繁荣的社区和生态系统 Available to customers on/under cloud thousand applications •nearly one million containers 面向终态升级 通过面向终态的应用管理理 念提高应用运维的效率 自愈能力升级 统一容器与应用实例周期简化 应用启动流程 不可变基础设施 分离基础设施与应用容器简化 应用运维复杂性面向终态升级 • 过程式的运维有什么问题？ 例子：升级某服务的 3000 个实例 容 器 平 台 运 维 维 平 台 容 器 平 台 运 维 平 台 Kubernetes 200 最大不可用数面向终态的应用管理 • 支持终态副本数保持 • 支持容器原地升级 • 保持 IP、卷 • 支持并发更新、容错暂停 • 支持镜像预热、按需下载镜像格式面向终态的风险控制 • 运维决策分散 - controllers - operators - rescheduler - kubelet Admission

智能技术自身、人工智能应用两方面分析梳理安全风险，提出针对性防范应对 措施。关注安全风险发展变化，快速动态精准调整治理措施，持续优化治理机 制和方式，对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3 技管结合、协同应对。面向人工智能研发应用全过程，综合运用技术、 管理相结合的安全治理措施，防范应对不同类型安全风险。围绕人工智能研发 应用生态链，明确模型算法研发者、服务提供者、使用者等相关主体的安全责 任，有机发挥 形态安全和伦理安全。如果用户输入的提示词存在不良内容，在模型安全防护 机制不完善的情况下，有可能输出违法有害内容。 （b）混淆事实、误导用户、绕过鉴权的风险。人工智能系统及输出内容 等未经标识，导致用户难以识别交互对象及生成内容来源是否为人工智能系统， 难以鉴别生成内容的真实性，影响用户判断，导致误解。同时，人工智能生成 图片、音频、视频等高仿真内容，可能绕过现有人脸识别、语音识别等身份认 证机制，导致认证鉴权失效。 系统被滥用。对算力、推理能力达到一定阈值或应用在特定行业领域的人工智 能系统进行登记备案，要求其具备在设计、研发、测试、部署、使用、维护等 全生命周期的安全防护能力。 5.2 建立人工智能服务可追溯管理制度。对面向公众服务的人工智能 系统，通过数字证书技术对其进行标识管理。制定出台人工智能生成合成内容 标识标准规范，明确显式、隐式等标识要求，全面覆盖制作源头、传播路径、 分发渠道等关键环节，便于用户识别判断信息来源及真实性。-

Curve核心组件之 MDS 陈威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 • 可支撑储场景：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一年多 • 已开源 • github主页： https://opencurve.github.io/ • github代码仓库： https://github rver上的负载信息、 copyset信息等。 • Scheduler: 调度模块。用于自动容错和负载均衡。TOPOLOGY topology用于管理和组织机器，利用底层机器的放置、网络的规划以面向业务提供如下功能和非功能需求。 1. 故障域的隔离：比如副本的放置分布在不同机器，不同机架，或是不同的交换机下面。 2. 隔离和共享：不同用户的数据可以实现固定物理资源的隔离和共享。 • pool: curve在上物理pool之上又引入逻辑pool的概念，以实现统一存储系统的需求，即在单个存储系统中多副 本PageFile支持块设备、三副本AppendFile（待开发）支持在线对象存储、AppendECFile（待开发）支持 近线对象存储可以共存。 如上所示LogicalPool与pool为多对一的关系，一个物理pool可以存放各种类型的file。当然由于curve支持 多个pool，可以选择一个

从实现上，可以认为 Rook 是一个提供了 Ceph 集群管理能力的 Operator。其使用 CRD 方式来对 Ceph、Minio 等存储资源进 行部署和管理。 Ceph文件存储 MiniO对象存储 • Operator：实现自动启动存储集群，并监控存储守护进程，并确保存储 集群的健康； • Agent：在每个存储节点上运行，并部署一个 CSI / FlexVolume 插件， 和 Kubernetes 一个服务进行部署，MON、OSD、MGR 守 护进程会以 pod 的形式在 Kubernetes 进行 部署，而 rook 核心组件对 ceph 集群进行 运维管理操作。 Rook 通过 ceph 可以对外提供完备的存储 能力，支持对象、块、文件存储服务，让 你通过一套系统实现对多种存储服务的需 求。同时 rook 默认部署云原生存储接口 的实现，通过 CSI / Flexvolume 驱动将应 用服务与底层存储进行衔接，其设计之初 云原生消息服务是云原生的通信基础设施 消息中间件在云原生的应用场景，主要是为微服务和EDA架构提供核心的解耦、异步和削峰的能力，在云原生体系 架构中消息服务还发挥着数据通道、事件驱动、集成与被集成等重要作用。云原生倡导面向性能设计，基于消息队 列的异步调用能够显著降低前端业务的响应时间，提高吞吐量；基于消息队列还能实现削峰填谷，把慢服务分离到 后置链路，提升整个业务链路的性能。 高SLA 云原生应用将对消息这种云原

BRPC Socket对象 ●brpc最终的网络通讯都集中在socket对象里面 ●读socket通过EventDispatcher触发 ●上层发送网络数据通过写socket完成，不能立刻完成的，则去启动后台bthread去完成。11 BRPC SocketMap ●根据EndPoint作为一个map的Key，Value是Socket对象 ●Socket对象引用计数，多个Channel可以共享一个Socket对象 l可以共享一个Socket对象 ●往SocketMap里调用Insert，要么返回已经存在的Socket对象（引用计数加一)，要么创建一 个新的12 BRPC EventDispatcher ●是socket事件分发的中心 ●使用epoll和边沿触发 ●提供监视一个fd是否可读写，并调用对应socket对象的成员函数1314 Socket 输入事件处理15 Socket options ocket*) ●可读事件的回调函数16 Server创建Socket Listener 把系统调用创建的listen socket fd传给Socket::Create，获得一个Socket对象17 Socket Listener::OnNewConnections Listener 获得一个socket fd后，创建通讯Socket。 SocketOptions关键字段: fd,

u r v e 质 量 、 监 控 与 运 维 秦 亦 1/33背景 01 02 03 04 Curve质量控制 Curve监控体系 Curve运维体系Curve 是网易针对块存储、对象存储、云原生数据库、EC等 多种场景自研的分布式存储系统：  高性能、低延迟  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近两年  已完整开源 定时获取图表 并发送邮件 获取集群拓扑信息 Curve利用brpc内置的bvar组件生成监控指标，并 使用部署在docker的三个组件进行监控指标的处 理与展示：  Prometheus——面向云原生应用程序的开源 的监控&报警工具，curve利用它进行监控指标 的采集与存储。  Daily reporter——python脚本，定时从 Grafana获取指定集群的图表，生成集群监控

继续读取数据技术案例 – HTTP/2.0优化 官方HTTP/2.0实现问题： 1. syscall read较多，效率低下 2. 每个stream分配单独的goroutine处理， 调度开销高 3. 临时对象多，GC占比高 4. 基本实现了RFC中MUST部分，部分功 能需求上不匹配，如GRPC trailer实现技术案例 – HTTP/2.0优化 优化思路：适配MOSN框架，复用官方实现核心结构体和解析流程 MOSN<-> Service p Client模拟方式:通过蚂蚁内部压测平台建立10w条SOFARPC链接 p 压测内容: 1K 请求/响应持续演进实践总结 ü 架构上，从一开始就遵循分层设计，模块解耦，统一编程模型接口，保证足够的架 构扩展性。 ü 性能上，针对IO、协议、内存、协程进行持续优化。相比最初版本，SOFARPC 协 议上对 0.1.0 版本 QPS 提升了 50%，内存使用减少了 40%；HTTP/2

C++编写，和蚂蚁的技术栈差异大 • 蚂蚁有大量的扩展和定制化需求 • 我们非常认可envoy在数据平面上的表现开源方案选择之第二代Service Mesh Istio • 第一选择，重点关注对象 • 奈何迟迟不能发布生产可用版本 • 性能和稳定性远远不能满足蚂蚁的 要求 • 但我们非常认可Istio的理念和方向 Conduit • 只支持k8s，而蚂蚁尚未普及k8s • 数据平面由Rust编写，过于小众，难于 也是使用Golang编写 • 全新实现（原有类库是基于Java） 老成持重的稳健思路：以proxy为切入口，第 一时间获取跨语言和技术栈下沉的红利，立足 之后再缓缓图之。 这个产品思路唯一的麻烦在于编程语言的选择国内公司的选择之二：开源方案定制 腾讯：Tencent Service Mesh • 数据平面选择Envoy：成熟产品，符合 腾讯语言体系，内部广泛使用 • 控制平面据传“挣扎了一下”，最终还

客户端应该尽可能的轻薄通用: 实现简单，方便跨语言，减少升级可能 最简单，最通用，支持最广 泛的寻址方式方式是什么？ 基于服务 发现的寻 址方式ü DNS寻址 • 支持度最好，使用最普遍 • 所有编程语言/平台都支持的 ü 产品的长期方向 • SOFAMesh和SOFAMosn中已经基于x-protocol实现了DNS通用寻址方式 • 为了兼容RPC应用和k8s（微服务）的服务注册模型，需要为每个RPC接口提供DNS支持 htmlCoreDNS 的记录更新CoreDNS 的记录更新CoreDNS 的记录更新CoreDNS 的Plugins https://coredns.io/pluginsCoreDNS 的性能 序号 对象 并发 QPS 总数 命中率/超时数 1 同机房 10 43899 2001674 (100%）|0 2 同机房 50 44369 2001674 (100%)|0 3 同机房 100 40815