Zadig 核心特性： 运维 真正意义的持续交付：以工程师体验为核心，价值交付为理念，完成需求到发布的全路径。 测试 发布 洞察 一堆复杂脚本、维护成本极高 员工手工操作费时费力易出错 手动更新服务、手动打包、交付 付效率低下、占据大量研发时间 、研发利用率极低 环境不透明、测试效率低下、测 试有效性低、大量手工、价值难 以体现 上下游烟囱式、协作效率低、团 队花大量时间在碎片化沟通和流 管理低效、延误战机 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 自动化一切可以自动化的，让工程师专注创造 2 、 用户核心场景 使用介绍 视频 Demo 演示 ? • 准备环境 • 准备工作流 运维（管理员） • IDE 热部署 • 更新镜像 • 更新配置 • 更新数据 • 日常调试 开发工程师 • 日常测试验证 • 自动化测试 测试工程师 • 升级预发环境 • 升级生产环境 • 变更数据库 发布工程师 核心场景介绍：不同角

VS 里可以出现在“ Header Files” 一栏 使用 GLOB 自动查找当前目录下指定扩展名的文件，实现批量添加源文件 启用 CONFIGURE_DEPENDS 选项，当添加新文件时，自动更新变量 如果源码放在子文件夹里怎么办？ 必须把路径名和后缀名的排列组合全部写出来吗？感觉好麻烦 大可不必！用 aux_source_directory ，自动搜集需要的文件后缀名 进一步： GLOB_RECURSE 特性等比较耗时，检测完会把结果存储到缓存中，这样第二遍运行 cmake -B build 时就可以直接用缓存的值，就不需要再检测一遍了。 如何清除缓存？删 build 大法了解一下 然而有时候外部的情况有所更新，这时候 CMake 里缓存的却是旧的值，会导致一系列问题。 这时我们需要清除缓存，最简单的办法就是删除 build 文件夹，然后重新运行 cmake -B build 。缓存是很多 CMake 里 set 的值，却没有更新？ 为了更新缓存变量，有的同学偷懒直接修改 CMakeLists.txt 里的值，这是没用的。 因为 set(... CACHE ...) 在缓存变量已经存在时，不会更新缓存的值！ CMakeLists.txt 里 set 的被认为是“默认值”因此不会在第二次 set 的时候更新。 缓存变量到底该如何更新？标准解法：通过命令行 -D 参数 更新缓存变量的正确方法，是通过命令行参数：

values 文件 1. 从模板创建服务 -> 修改少量配置更新到所有环境 2. 创建环境，维护与环境相关的少量配置 开发 1. Rancher 手动更新服务 2. 调试更新配置 需要打一个 Chart 包 3. 使用 kubectl 登入服务 1. Zadig 工作流自动更新服务 2. Zadig 集成环境更新服务配置 3. 在 Zadig 的图形界面上查看实时日志、调试 动化测试遥遥无期，测试全靠人工验证 运维无脑排障、重启、删节点，沦为工具人…… “ “ ” ” 一系列问题（来自社区的声音）： 1. 业务边界清晰 2. 权限得到控制 3. 环境公开透明 4. 更新过程可追溯 Zadig — 托管项目方案 演示 -> 环境治理场景：数千开发者、 5 条业务线、多分支多环境协作 IoT 端云混合场景：打通云和端混合部署，实现一致性交付流程 v 接入，把交付端实现统一管理起来，来满足研发所有业务的日常迭代需 求。 理想使用 K8s CRD 来实现对设备状态的定义和管理，同时设备端使用 Agent 来和云端做交互，利用 Zadig 能力完成车端和云端服务的迭代更新 过程： 主机方式接入资源设备 • 支持系统主机管理的同时支持了项目级别的主机管理，项目成员可 以自己上下线资源设备 • 主机管理支持强大的探活机制 (TCP/HTTP 协议 ) ，精准检测资源设

像性别、状态值等等建立索引没有意义 像性别、状态值等等建立索引没有意义  字段唯一，最少，不可为 字段唯一，最少，不可为 null null  对大数据量表建立聚集索引，避免更新操作带来的碎片。 对大数据量表建立聚集索引，避免更新操作带来的碎片。  尽量使用短索引，一般对 尽量使用短索引，一般对 int int 、 、 char/varchar char/varchar 、 、 date/tim 类型的索引（唯一索引）  大文本字段不建立为索引，如果要对大文本字段进行检索， 大文本字段不建立为索引，如果要对大文本字段进行检索， 可以考虑全文索引 可以考虑全文索引  频繁更新的列不适合建立过多索引 频繁更新的列不适合建立过多索引 应用优化 应用优化 索引建立原则（二） 索引建立原则（二）  order by order by 字句中的字段， 字句中的字段， where where  尽量不用触发器，特别是在大数据表上 尽量不用触发器，特别是在大数据表上 应用优化 应用优化 编写高效的 编写高效的 SQL SQL （三） （三）  更新触发器如果不是所有情况下都需要触发，应根据业务需要加 更新触发器如果不是所有情况下都需要触发，应根据业务需要加 上必要判断条件 上必要判断条件  使用 使用 union all

● Marker 事务层 ○ 使用业务 id 进行路由 ○ 执行转账计划 ○ 分发账户变动请求 ● Auticuro 账户层 ○ 使用账户 id 进行分区 ○ 执行账户变动请求 ○ 更新账户余额 分布式账务系统 性能展示 8 vCPUs * 5 节点 SSD 磁盘 当 TPS = 10K 时， 延迟 P99 < 20ms 分布式账务系统 高吞吐，超低延迟 账户层： 处理被共识的 events ，更新状态机 （账户表） ○ 去重 & 更新余额 ○ 关键路径采用无锁单线程 账户层： Auticuro 分布式账务系统 1 2 3 4 ● 1. 接受转账请求，转换成 events ● 2. 将 events 送入 Raft 共识，等待 events 被多数节点保存 ● 3. 处理被共识的 events ，更新状态机 （账户表） ● 4.

• 如果不加，在你创建新文件时， myvar 不会自动更新，还是旧的那几个文件，可能出现 undefined symbol ，需要重新运行 cmake -B build 才能更新。 • 加了，则每次 cmake --build 时自动检测目录是否更新，如果目录有新文件了， CMake 会自动帮你重新运行 cmake -B build 更新 myvar 变量。 六、头文件和源文件的一一对应关系

map.begin() 代表从最左节点开始出发。 • 第二部分，也就是判断是否退出的条件： it != map.end() 判断是否抵达最右节点的下一个 。 • 第三部分，也就是每次循环后执行的更新语句： ++it 会让迭代器往下一个节点移动。 • 所以人话就是：从根节点出发，不断向下一个移动，直到没有节点可遍历了。 • 而 for 里面的循环体，会对每个不同的 it 执行一遍。 • 由于里面是 • 总之这样三下五除二下来他的插入效率比平衡二叉树高出一个常数，但复杂度还是 O(logn) 。 • 红黑树的具体异同我会放到最后再细讲，一下子讲太深都睡着了，反正只有插入和删除的 时候需要更新红黑 flag ，查找方面的方法是完全没有区别的，现在我们只考虑查找，红黑 flag 先忽略，就当他是普通的平衡二叉树好了。 • 注意看，这颗二叉树是有规律的。 • 首先看根节点 5 ，他的左子节点是

ur v e1 升级 bazel 到 4.2.2 2 支持 Debian9 、 Debian10 、 Debian11 3 支持 gcc clang 更新内容 Curve1 编译 Debian11-Dockerfile .bazelrc bazel 版本： 4.2.2 （ bazelisk) docker run -v $(pwd):/curve

的规则。 • > make a.out • 敲下这个命令，就可以构建出 a.out 这个可执行文件了。 • 和直接用一个脚本写出完整的构建过程相比， make 指明依赖关系的好处： 1. 当更新了 hello.cpp 时只会重新编译 hello.o ，而不需要把 main.o 也重新编译一遍。 2. 能够自动并行地发起对 hello.cpp 和 main.cpp 的编译，加快编译速度（ make