拥有自己独立的缓冲池，能够缓存数据和索引 MySQL 架构设计—应用架构 强一致性 对读一致性的权衡，如果是对读写实时性要求非常高的话， 就将读写都放在 M1 上面， M2 只是作为 standby 。 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

install ninja （有趣的事实： CMake 也可以通过 pip install cmake 安装……） • 事实上， MSBuild 是单核心的构建系统， Makefile 虽然多核心但因历史兼容原因效率一 般。 • 而 Ninja 则是专为性能优化的构建系统，他和 CMake 结合都是行业标准了。 Ninja 和 Makefile 简单的对比 性能上： Ninja > Makefile vimrc 分享 github.com/archibate/vimrc 第 9 章：分支与判断 BOOL 类型的值 • 通常来说 BOOL 类型的变量只有 ON/OFF 两种取值。 • 但是由于历史原因， TRUE/FALSE 和 YES/NO 也可以表示 BOOL 类型。 • 个人建议同学们始终使用 ON/OFF 避免混淆。 • 当然 ON/NO 好像也挺顺口的 x • https://stackoverflow no-in-generator-expressions • https://cmake.org/cmake/help/v3.7/command/if.html if 的特点：不需要加 ${} ，会自动尝试作为变量名求值 由于历史原因， if 的括号中有着特殊的语法，如果是一个字符串，比如 MYVAR ，则他会先 看是否有 ${MYVAR} 这个变量。如果有这个变量则会被替换为变量的值来进行接下来的比较， 否则保持原来字符串不变。

。如果预判成功，的确走了分支 A ，那么只会浪费 10% 的算力； 如果预判失败，最后走了分支 B ，那就不得不把预先执行分支 A 的数据全部删了，浪费 90% 的算力。这就是 CPU 的分支预测，根据历史的分支记录总结经验，不断调整两个分 支预执行的比例。其实就像训练神经网络一样，一直喂给他正确的数据，他就越来越自信。 • 随着 CPU 预判分支 A 成功的次数越来越多， CPU 对自己的结果就越来越自信，并进一 得出的，或者说他存在内存中，随时可 能被改写， CPU 难以预判执行到 call [pointer] 的时候这个指针会指向哪里，无法预取。 • CPU 伺候函数指针的方法和条件跳转一样，也是根据历史记录总结经验，多次执行后 CPU 会根据之前每次跳转的地址推测下一次可能也是同样的地址，并试图预取这个地址。 • 例如：定义一个函数指针 void (*func)(int x); 则对他的调用

时，操作系统并不会实际分配那一块内存，而是将这一段内存标记 为“不可用”。当用户试图访问（写入）这一片内存时，硬件就会触发所谓的缺页中断 （ page fault ），进入操作系统内核，内核会查找当前进程的 malloc 历史记录。如果发 现用户写入的地址是他曾经 malloc 过的地址区间，则执行实际的内存分配，并标记该段 内存为“可用”，下次访问就不会再产生缺页中断了；而如果用户写入的地址根本不是他 malloc free 释放。 • 利用他们可以实现分配对齐到页面（ 4KB ） 的内存。 小彭老师的 AlignedAllocator ：指定对齐到任意字节 • 可惜 std::allocator 由于历史原因，没法 手动指定对齐……他只能自动采用 alignof(T) 的设置。 • 因此小彭老师从网上搜刮来一段代码的 AlignedAllocator 他可以指定任意

0) const; • size_t find(const char *s, size_t pos, size_t count) const; • 为什么最后两个重载没有标记 noexcept ？历史原因，实际上 find 函数都是不会抛出异常的，他找不到只会返回 -1 。 find 寻找子字符串 • find(‘c’) 会在字符串中查找字符 ‘ c’ ，如果找到，返回这个字符第 一次出现所在的位置。如果找不到，返回 的版本很奇怪，他们居然是反过来的： • 对于 str 是 string 类型时，会变成保留后半部分。 • 对于 str 是 const char * 类型时，会保留前半部分。 • 为什么是这样？小彭老师也无从得知，可能是历史原因。 • 猜想是因为 const char * 指针可以自身进行 += 操作来去除开头的 任意部分，所以要让 len 控制尾部的部分；而 string 类型可以自 身进行 resize 操作来去除尾部的任意部分，所以用

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 ● 冻资 / 解资 ● 账户限额 ● 批处理事务 正确性：无双花或少付 审计监管：交易日志不可篡改，交易历史可回溯 条件事务：根据一定的条件决定事务执行与否 高可用：在部分节点失效的情况下，依旧可以提供正确的 服务 超低延迟：实时交易，超低响应延迟 水平扩展性：利用分布式事务实现钱包集群的的水平扩

时，操作系统并不会实际分配那一块内存，而是将这一段内存标记为“不可 用”。当用户试图访问（写入）这一片内存时，硬件就会触发所谓的缺页中断（ page fault ），进入操作系统内核，内核会查找当前进程的 malloc 历史记录。如果发现用户写 入的地址是他曾经 malloc 过的地址区间，则执行实际的内存分配，并标记该段内存为“可 用”，下次访问就不会再产生缺页中断了；而如果用户写入的地址根本不是他 malloc 过的

的缺点：指针的自由度过高，允许多个 immutable reference 指向同一个对象，而 Rust 从语法层面禁止，从而让编译器放心大胆 优化。 为什么标准委员会不改进一下？因为一旦放弃 兼容，就等于抛弃所有历史遗产的全新语言， 就和 Rust 无异，从而没有任何理由再学习 C++ 。 std::vector ：也能实现 SOA ！ 优化前 (AOS) 优化后 (SOA) 不过，请保证 x, y, z

y, ...] = tup; • 常引用虽然不能修改，但是可以避免一次不必要拷贝。 tuple ：结构化绑定为万能推导 • 不过要注意一下万能推导的 decltype(auto) ， 由于历史原因，他对应的结构化绑定是 auto && ： • auto &&[x, y, ...] = tup; // 正确！ • decltype(auto) [x, y,

tbb::static_partitioner 用于循环体不均匀的情况效果不好 tbb::simple_partitioner 用于循环体不均匀的情况效果很好 tbb::affinity_partitioner 记录历史，下次根据经验自动负载均衡 tbb::simple_partitioner 粒度为 1 太细了，效果不好 tbb::static_partitioner 粒度自动变成 n / 4 ，效果好 t