本： 人在系统之外 / 上，复杂性下沉到单一平台 希望 工程师不再花时间在开发写代码之外的脏活累活，比如服务部署、找环境，服务编排等 Infra 的事情。 1 0 0 % 开 源 基 本 能 力 开 源 1.5 个月核心重构 65% 功能实现开源 支撑开源社区开发者环境 易 用 性 增 强 接入：安装 10 分钟以内，成功率达 90% 集成环境：支持开发者 Remote 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 企业解决方案和最佳实践内置 发布 AI 增强解决方案 企 业 开 放 性 、 A I 能 力 增 强 产品发展历程 高频极速迭代： Zadig 开源 29 个月共迭代 21 个版本 “ ” 开发者常处于 今天发版、明早升级 嗷嗷待哺状态 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

自定义构造函数：单个参数 自定义构造函数：单个参数（陷阱） 自定义构造函数：单个参数（避免陷阱） 避免陷阱体现在哪里？ • 加了 explicit 表示必须用 () 强制转换。 • 否则 show(80) 也能编译通过！ • 所以，如果你不希望这种隐式转换， • 请给单参数的构造函数加上 explicit 。 • 比如 std::vector 的构造函数 vector(size_t n) 也是 explicit 会有马虎犯错的问题。 • 这里 make_unique(...) 可以理解为和 之前的 new C(...) 等价，括号里也可以有 其他构造函数的参数。 unique_ptr ：封装的智慧 • 在旧时代 C++ 里，常常听到这样的说法： • “ 释放一个指针后，必须把这个指针设为 NULL ， 防止空悬指针！” • delete p; • p = nullptr; • unique_ptr false ，且 lock() 也会返回 nullptr 。 可以把 C * 理解为 unique_ptr 的弱引用 。 weak_ptr 理解为 shared_ptr 的弱引用。 但 weak_ptr 能提供失效检测，更安全。 智能指针：作为类的成员变量 • 可以在类中使用智能指针作为成员变量。需要根据实际情况 （主要是看所有权），判断要用哪一种智能指针： 1. unique_ptr ：当该对象仅仅属于我时。比如：父窗口中指向子

Zadig 设计思路：通过「平台工程」解决流程挑战，通过「技术升级」提升组织效能 01 04 02 03 工程化协同：“人、技术、流 程、工具” 四维协同基线，沉 淀全流程数据，从感知到赋 能，服务于工程师 释放云基建能力：链接任何云 及自建资源（容器、主机、车 机、端等），释放云原生价值 和企业创新力 生态开放：广泛开放系统 模块和 OpenAPI ，链接 一切流程、服务、工具和 少量配置、快速拉起环境、稳定 性有保障、减少 90% 手工操作、 赋能开发、员工成就感高 碎片化：手工协作 + 复杂工具链 工程化：一个平台 一键发布 工作流、环境配置自动更新、高 效调试、消除手工操作、精准快 速迭代、研发生产力 / 幸福感提 升 自助运行、系统化管理、自动化 程度高、测试有效性提升、质量 有保障、横向赋能、技能提升 随时调用工程基线提供的能力、 产品视角开发交付、团队高效协 软件研发核心工程实践：交付工程 CI/CD 开发者实践 软件研发核心工程实践：全流程质量工程实践 - 持续测试 CT/ 持续安全 CS 协 同 特 点 ： • 流 程 可 定 义 • 工 具 可 扩 展 • 能 力 可 编 排 • 价 值 可 感 知 面 向 角 色 ： • P O / T O • 开 发 • 测 试 • 运 维 服 务 编 排 ： • 测 试 服 务 • I T 服 务

std::thread 的解构函数会销毁线程 • 作为一个 C++ 类， std::thread 同样遵循 RAII 思想和三五法则：因为管理着资源， 他自定义了解构函数，删除了拷贝构造 / 赋 值函数，但是提供了移动构造 / 赋值函数。 • 因此，当 t1 所在的函数退出时，就会调用 std::thread 的解构函数，这会销毁 t1 线程 。 • 所以， download 函数才会出师未捷身先死 std::thread 不同在于：他的解构函数里会 自动调用 join() 函数，从而保证 pool 解 构时会自动等待全部线程执行完毕。 小彭老师快乐吐槽时间 • 多线程、异步、无阻塞、并发，能提升程序响应速度，对现实世界中的软件工程至关重要 。 • 反面教材： blender 在运行物理解算的时候，界面会卡住，算完一帧后窗口才能刷新一遍 ，导致解算过程中基本别想做事，这一定程度上归功于 get_future() 获取其 std::future 对象，进一步 get() 可 以等待并获取线程返回值。 std::future 小贴士 • future 为了三五法则，删除了拷贝构造 / 赋 值函数。如果需要浅拷贝，实现共享同一个 future 对象，可以用 std::shared_future 。 • 如果不需要返回值， std::async 里 lambda 的返回类型可以为

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 海致高性能图计算院士专家工作站 郑纬民 - 海致科技首席科学家 中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教 授、中国计算机学会前理事长，中国计算机系统结构 的学科带头人，我国高性能计算和存储系统等方面的 实际执行时，执行器等待流数据，处 理后将数据推送到下一个执行器 切分执行计划，将执行计划划分成不 同的执行阶段 内存缓存结构：加速图数据查询 • 由于图数据的查询通常是 IO 密集型，且访问的数据随机又分散，拥有内存缓存能起到很 好的加速效果 • 要想让内存缓存发挥最大的作用，就要能在有限的内存中存下尽量多的图数据 • 例如，对于属性的存储，可以通过自行序列化 / 反序列化大幅节省内存 • 而自定义存储格式往往需要内存的精细操作，由于 Stream 进行数据流式 处理 02 03 协程和严格的内存安全性，编译 时捕获数据竞争和并发问题 异步物理算子实现，异步 IO 数 据获取 01 可静态分发的 Trait 在不带来性 能损失的同时也提高代码组织性 02 03 强大的跨平台能力，在不同架构 下可以准确的控制代码行为 编译期间对生命周期检查确保内 存安全，无 GC 和运行时损耗 01 完善的测试类型支持，包括单元

五、子项目的源文件 • 这里我们给 biology 批量添加了 src/*.cpp 下的全部源码文 件。 • 明明只有 *.cpp 需要编译，为什么还添加了 include/*.h ？ 为了头文件也能被纳入 VS 的项目资源浏览器，方便编辑。 • 因为子项目的 CMakeLists.txt 里指定的路径都是相对路径 ，所以这里指定 src 实际上是：根 /biology/src 。 复习： GLOB 呢？就冲突了。所以“单次有效”虽然劳驾您的高抬贵手每次命令行打一下 - DQt5_DIR=”D:/Qt5” ，但人家也打一下 -DQt5_DIR=”E:/Qt5” ，就没有冲突，各美其美，美美与 共，赋能多元化社会，下沉团队合作发力面。 • 实际上只要你不删 build ，不需要每次都 -DQt5_DIR 一下， CMake 具有“记忆”功能。 • cmake -B build -DQt5_DIR=D:/Qt5

字的长度决定了计算机中寄存器的大小，从而决定计算机一次能处理多大的整数。 • 例如 32 位计算机的寄存器都是 32 位，因此只能做 32 位整数的加减乘除，超过 32 位 整数的加减乘除就要用特殊的指令来模拟了。 整数的表示范围受位数限制 • 8 位长的整数能表示的范围是 0 到 2^8-1 ，也就是 0 到 255 。 • 16 位长的整数能表示的范围是 0 到 2^16-1 ，也就是 0 0 到 65535 。 • 32 位长的整数能表示的范围是 0 到 2^32-1 ，也就是 0 到 4294967295 。 • 64 位长的整数能表示的范围是 0 到 2^64-1 ，也就是 0 到 [ 数据删除 ] 。 • 这就是为什么现在的计算机都升级到 64 位了，因为能表示更大范围的 [ 数据删除 ] 嘛。 有符号整数 vs 无符号整数 • 有时候我们是需要表示负数的。而刚刚那种二进制的做法，只能表示正数和零。 盘等存储设备的时候，往往会出现容量减少的情况，这是因为生产厂家按照 的是 1000 倍的换算的，而我们的系统中一般都是按照 1024 倍去计算的。 字还被用于表示内存地址 • 字的长度除了决定一次处理的整数大小之外，还决定了能访问的内存地址的范围。 • 这是因为内存是一维排列的，假如内存容量是 65536 字节，那所谓的内存地址实际上就 是一个从 0 到 65535 范围的整数，也就是两个字节组成的字。 • 处理器去

4) size_t 在 64 位系统上相当于 uint64_t size_t 在 32 位系统上相当于 uint32_t 从而不需要用 movslq 从 32 位符号扩展 到 64 位，更高效。而且也能处理数组大 小超过 INT_MAX 的情况，推荐始终用 size_t 表示数组大小和索引。 浮点作为参数和返回： xmm 系列寄存器 xmm0 = xmm0 + xmm1 参数分别通过 xmm0 让访问内存更有规律，节约了指 令解码和指令缓存的压力等原因，出现加速超过 4 倍的情况。 第 1 章：化简 编译器优化：代数化简 编译器优化：常量折叠 编译器优化：举个例子 编译器优化：我毕竟不是万能的 结论：尽量避免代码复杂化，避免使用会造 成 new/delete 的容器。 简单的代码，比什么优化手段都强。 造成 new/delete 的容器：我是说，内存分配在堆上的容器 • 存储在堆上（妨碍优化）： 要性能的，定义在头文件声明为 static 即可，没必要加 inline 的 static 纯粹是为了避免多个 .cpp 引用同一个头文件造成冲突，并不是必须 static 才内 联 如果你不确定某修改是否能提升性能，那你最好实际测一下，不要脑内模拟 inline 在现代 C++ 中有其他含义，但和内联没有关系，他是一个迷惑性的名字 “ 大厂面试官”笑话 • 同样沦为笑柄的还有 register 关键

N> 传入的 N ，是一个编译期常量，每个不同的 N ，编译器都会单独生成一份代码，从而可以对他做单独的优化 。 • 而 func(int N) ，则变成运行期常量，编译器无法自动优化，只 能运行时根据被调用参数 N 的不同。 • 比如 show_times<0>() 编译器就可以自动优化为一个空函数。 因此模板元编程对高性能编程很重要。 • 通常来说，模板的内部实现需要被暴露出来，除非使用特殊的手 • 因此可以把 debug 改成模板参数，这样 就是编译期常量。编译器会生成两份函数 sumto 和 sumto 。前者保 留了调试用的打印语句，后者则完全为性 能优化而可以去掉打印语句。 • 后者其实在编译器看来就是 • if (false) std::cout << ... • 这样显然是会被他自动优化掉的。 模板的应用：编译期分支 • 更进一步，可以用 constexpr 来解决： • 但这样 debug = 右边的值也必须为编译期常量，否则出错： 模板的难题：编译期常函数 • 编译期 constexpr 的表达式，一般是无法调用其他函数的。 • 解决：如果能保证 isnegative 里都可以在编译期求值，将他前面也标上 constexpr 即可 。 • 注意： constexpr 函数不能调用 non-constexpr 函数。而且 constexpr

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 宽。三级缓存也装不下，那就取决于主内存 的带宽了。 • 结论：要避免 mem-bound ，数据量尽量足 够小，如果能装的进缓存就高效了。 L2: 256 KB L3: 12 MB 缓存的工作机制：读 • 缓存中存储的数据结构： • struct CacheEntry { • bool valid; 而如果把这三条赛道合并成一条（ mc ），这样同样的经费（缓存容量）能铺出的赛道（预 取）就更长，从而 CPU 有更长的周转时间来隐藏他内部计算的延迟。所以本案例中 AOS 比 SOA 好。 AOS 、 SOA 、 AOSOA 哪家强：结论 • 如果几个属性几乎总是同时一起用的，比如位置矢量 pos 的 xyz 分量，可 能都是同时读取同时修改的，这时用 AOS ，减轻预取压力。 • 如果 字节分块的效果拔群，但还是比顺 序访问慢一些，为什么？明明没有浪费带宽了？ 缓存行预取技术：吃着一碗饭的同时，先喊妈妈烧下一碗饭 • 其实，当程序顺序访问 a[0], a[1] 时， CPU 会智能地预测到你接下来可 能会读取 a[2] ，于是会提前给缓存发送一个读取指令，让他读取 a[2] 、 a[3] 。缓存在后台默默读取数据的同时， CPU 自己在继续处理 a[0] 的数据。这样等 a[0], a[1]