银行证券保险 企业、公安部、上海市公安局、武汉市公安局等 100+ 公安机构，国家电网、 国信通产业集团等电力能源行业提供数据智能产品解决方案及长期服务。 海致专注为政府、金融、能源等客户提供大数据处理、分析、挖掘服务，在互 联网技术基础上，打造专业、易用的企业级大数据实战应用产品及解决方案。 北京中关村总部 武汉运维中心 深圳研发中心 上海应用中心 专注于数据智能技术赋能中国数字经济发展 3 月 25 日，海致科技与清华大学计算机科学与技术系共同建设高性能图计算院士专家工作站 。 高性能图计算是高性能计算、图计算两项技术融合产生的新的技术方向，满足人们对更大规模、更复 杂数据的实时处理和存储需求，是计算机领域竞争新战略制高点。 产学结合、协同创新，打造全球领先的国产自研图数据库 AtlasGraph ，培育世界级的图计算软硬件 生态体系，保持对全球科技竞争的战略均衡。 海致高性能图计算院士专家工作站 AtlasGraph 大规模图数据分析平 台”荣获中国计算机学会（ CCF ： China Computer Federation ）“ 2021 年 CCF 科 学技术奖科技进步卓越奖”。 伴随市场对于知识图谱应用的不断深入，图数据规模和应用性能之间的矛盾愈 加凸显，海致针对以上背景展开了系统性的技术攻关，解决了图数据的高效存 储、索引及复制难题，提出了基于图缩减的高效分析方法，并孵化出了一个大

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 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 都可以放到 M2 上面。比如月统计报表，比如首页推荐商品 业务实时性要求不是很高，完全可以采用这种弱一致性的设 计架构模式。 中间一致性 如果既不是很强的一致性又不是很弱的一致性，那 么我们就采取中间的策略，就是在同机房再部署一个 S1(R) ，作为备库，提供读取服务，减少 M1(WR) 的 压力，而另外一个 idc 机房的 语句中字段，应建立索引。  唯一性约束，系统将默认为改字段建立索引。 唯一性约束，系统将默认为改字段建立索引。  对于只是做查询用的数据库索引越多越好，但对于在线实时 对于只是做查询用的数据库索引越多越好，但对于在线实时 系统建议控制在 系统建议控制在 55 个以内。 个以内。  索引不仅能提高查询 索引不仅能提高查询 SQL SQL 性能，同时也可以提高带 性能，同时也可以提高带

建立产品发展委员会 贡献者流程优化 2022 年 9 月 场 景 深 化 能 力 增 强 Helm/K8s YAML/ 托管场景接入流程优化 UX/UI 升级，工程师一线体验优化 推出效能看板，实时客观度量工程数据指标 效 率 优 化 、 开 发 者 体 验 增 强 2023 年 面向生态伙伴开放场景 面向开发者提供 IDE 插件 / 自测环境 通用工作流广泛链接生态赋能开发者 Zadig 优势、使用场景、解决问题域 Zadig 解决问题域 Zadig 云原生开放性：极简、 0 负担接入 Zadig 业务架构 Zadig 系统架构 1 Zadig 行业方案 对比分析 职能 传统 DevOps 方案 ZadigX 云原生 DevOps 方案 降本提效 组织能力提升 业务负责人 研发不透明，规划凭感觉： • 发版时间靠运气 • 团队熬夜冲进度 研发 / 高效率 / 低成本 • 人在系统之上 / 高效交互 • 复杂性下沉到单一平台 整体人效提升 1-5 倍 解除组织 / 流程 / 系统 孤岛，打造成长型组织 企业收益分析 现存方案 典型代表 方案特点分析 Zadig 方案优势 传统 Jenkins 方案 GitLab + Jenkins + 脚本化 运行效率低，管理维护成本高 方案局限性大，安全性风险高 无法支持敏捷交付模式；手工维护成本

Await Tree 的设计原理与实现 • 追踪关键 Future 的生命周期和控制流 • Init, First Poll, Pending, Next Poll, Ready, Cancel • 实时将 Task 的执行状态维护为一棵树 • 显示目前正在阻塞 / 执行的 Await Point • 得名 Await-Tree 基本用例 Await Tree 的设计原理与实现 基本用例 RisingWave 中的应用 • 云原生 SQL 流式数据库 • risingwave.com • GitHub 4.5k Stars • “Materialized View” • 计算：分布式流计算任务，实时增量维护 • 存储： S3 上的 Shared-storage 存储状态和数据 Await Tree 在 RisingWave 中的应用 • 技术挑战 • 计算任务需长期执行，稳定性要求高 • 连接复用 & 反压 Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 总结 • Async 生态下的 Stack Tree Backtrace 工具 • 实时观测各个 Task 的执行状态 • 直观分析 Task/Future 间的依赖阻塞关系 • 将 Await-Tree 集成在自己的 Async Rust 系统中！ • github.com/risingwavelabs/await-tree

使用门槛极低 现存做法大多以「单点工具 + 写脚本」或运管类平台为主， Zadig 则是面向开发者视角，中立，云原生一体化价值链平台。 与现存 DevOps 方案对比： 现存方案 典型代表 方案特点分析 Zadig 优势 传统 Jenkins 方案 GitLab + Jenkins + 脚本化 运行效率低，管理维护成本高 方案局限性大，安全性风险高 无法支持敏捷交付模式 支持从需求到发布全流程敏捷交付。尤其面向 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 服务的调试——查看环境和服务状态 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 服务的调试——查看服务实时日志 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 服务的调试——进入容器调试 Sprint 发布 测试验证 变更发布 产品规划 需求开发 服务的调试——临时替换镜像 工作流更新环境进行集成验证 包括步骤：构建 -> 部署 sit 环境 -> 接口测试 -> IM 通知 Sprint 发布 需求开发 变更发布 产品规划 测试验证 自动化测试——测试结果分析 Sprint 发布 需求开发 变更发布 产品规划 测试验证 uat 发布——执行 uat 工作流做预发布验证 步骤包含：质量门禁 -> 构建 ->nacos 变更 -> 部署 uat

• OOXML - Excel 解析库 • xlsx2csv - Excel 转 CSV 工具 • Unqlite - 单文件非关系型数据库 • Wisecondor - 生物信息 CNV 分析 • mdsn - A Multi-address DSN(Data Source Name) parser. TDengine 应用开发组 • Python/Rust/Go 连接器 • 数据可视化 • 模块之间关联性不高但模块组成复杂，可维护性差 • 大量设备大量数据归集存储，存储压力大 • 数据总线 / 消息队列消息接入，定制化程度要求高 • 数据业务逻辑自定义需求强 • 一定的实时数据分析能力 taosX - 功能路线图 集群运维 数据接入 流式处理 流式处理 数据分享 开放平台 • Backup/Restore • Replication • Migration

分布式账务系统 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

实验很容易，可总 有所谓的“老师”就不肯动动手敲几行命令（写 doc 文件倒挺勤的），在那里传播假知识。 • 在线做编译器实验推荐这个网站： https://godbolt.org/ • 可以实时看源代码编译的结果，还能选不同的编译器版本和 flag 。 • 不要脑内模拟！你误以为某更改对性能有帮助，然而实际测一下时间有一定可能反而变慢 。 第 3 章：指针 编译器傻了吗？ 为什么编译器不优化掉 放到别人不支持 AVX 的电脑上没法运行。 数组清零：自动调用标准库的 memset memcpy 同理，不必为了高效，手动改 写成对 memcpy/memset 的调用，影响 可读性。编译器会自动分析你是在做拷贝 或是清零，并优化成对标准库这俩的调用 。 从 0 到 1024 填充： SIMD 加速 paddd ：四个 int 的加法 movdqa ：加载四个 int 从 0 到 1024

e 等于 equal ne 不等于 not equal http://unixwiz.net/techtips/x86-jumps.html 手动进行无分支优化的方法 无分支优化：从汇编角度分析 • 发生了什么？让我们把源码和汇编逐个对应。 • x 是第一个参数（通过 edi 传入，被存入 rbp 指向的堆 栈） • 比较 x 和 0 的大小（ cmp 命令把刚存入堆栈的 x 和 0 3 字节 填充零） • 返回类型 int 占据 4 字节（ eax 寄存器就是 4 字节的） • 返回值都放 eax 寄存器（刚刚算得的就在 eax ，直接返 回） 无分支优化：从语法角度分析 • 刚刚其实是利用了 C 语言把 bool 类型的 true 当做 1 ， false 当做 0 的特性。 • (int)true == 1 (int)false == 0 • 例如： • ifelse 的。 “ 摆大烂”的效果和 ifelse 几乎一样，也就是说根本没用，三目运算符还是生成了 低效的跳转指令，自己不上进，还指望编译器来救你？你还不如坐等天上掉馅饼。 从汇编角度分析（ -O0 ） 从汇编角度分析（ -O3 ） 因为 clamp 用了两次分支， if-else-if-else ，刚才 -O0 时是需要连续两次条件跳转指令的。 但是在 -O3 的淫威下，编译器把其中一个条件跳转自动优化掉了（

二级缓存有 256 KB ， 6 个物理核心每个都有一个， 总共 1.5 MB 。 • 三级缓存由各个物理核心共享，总共 12 MB 。 通过图形界面查看拓扑结构： lstopo 根据我们缓存的大小分析刚刚的图表 • 也可以看到刚刚两个出现转折的点，也是在 二级缓存和三级缓存的大小附近。 • 因此，数据小到装的进二级缓存，则最大带 宽就取决于二级缓存的带宽。稍微大一点则 只能装到三级缓存，就取决于三级缓存的带 实战案例：矩阵乘法 • 分析访存规律： • a(i, j) 始终在一个地址不动（一般）。 • b(i, t) 每次跳跃 n 间隔的访问（坏）。 • c(t, j) 连续的顺序访问（好）。 • 因为存在不连续的 b 和一直不动的 a ， 导致矢量化失败，一次只能处理一个标量 ， CPU 也无法启动指令级并行（ ILP ）。 解决：寄存器分块（类似于循环分块） • 分析访存规律： • a(i