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  • ppt文档 Rust分布式账务系统 - 胡宇

    第三届中国 Rust 开发者大会 Rust 构建分布式账务系统 在 Fintech 公司落地 Rust 项目的经验分享 Airwalle x 胡宇 Airwallex 我们是一家跨境支付领域的 Fintech 独角兽 关于我们 E2 轮 Fintech 独角兽,业务遍布全球 关于我们: Airwallex 墨尔本 新加坡 伦敦 深圳 香港 北京 旧金山 上海 东京 提供高效,低成本的数字银行服务 关于我们: Airwallex 从设计架构到实现细节 项目介绍 分布式账务系统 Fintech 互联网 正确性 bug= 资损 bug 不可怕,快速迭代 可靠性 丢数据 = 资损 允许数据丢失 性能 超低延迟 + 高吞吐 超高吞吐 交易日志 审计,监管 调试使用 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 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 展,应对高达 100 万 TPS 的流量 可演化性:业务逻辑与底层 API 解耦,当业务发生改变 时,底层 API 不用改变 分布式账务系统 设计理念 - Rust 是我们可靠的基石 分布式账务系统 存算分离 API 解耦 读写分离 层级账号 Rust ● 事务层与账户层分
    0 码力 | 27 页 | 12.60 MB | 1 年前
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  • ppt文档 新一代分布式高性能图数据库的构建 - 沈游人

    新一代分布式高性能图数据库的构建 北京海致星图科技有限公司 2023-06-18 沈游人 数据库与大数据专场 海致简介—企业级知识图谱开创者 专业顶尖技术团队支撑 超 700 人团队,其中 80% 为技术人员,创始团队在完成全球第一个中文知 识图谱网站研发后,探索知识图谱技术在企业领域的应用。 2021 年,海致院 士专家工作站成立,站内清华大学计算机博士生占比达 90% 以上。 实时风控对图库的性能挑战( OLTP 毫秒级响应) • 海致图平台产品服务于金融、政府行业有大量业务经验积累(接近客户需求) • 现有开源产品无法满足要求(受限于基础架构设计,优化性能有限) 新一代分布式图数据库需具备的特性 特性 信 雅 达 • 高可用 • 一致性(事 务) • 高性能 • 低资源消耗 • 易用 • 功能丰富 AtlasGraph 关键特性 云原生 Cloud-Native ,可扩展的分析引擎支持更复 杂的数据挖掘和机器学习场景 MPP Massively Parallel Processing 架构,大规模集群 分布式存储及并行计 算, Shared Nothing 模式支 持存储计算分离 高性能 基于 Rust 开发的分布式存储引 擎及图计算引擎,精细的内存 管理设计,内置索引系统,支 持毫秒级的并发查询响应速度 易用 AQL(Atlas Graph Query
    0 码力 | 38 页 | 24.68 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 02 现代 C++ 入门:RAII 内存管理

    ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建: cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门:常用 STL 容器, RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶:模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化:从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程:从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架: OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化:内存带宽与 还包括了用于销毁的解构函数( destructor ) 离开 {} 作用域自动释放 手动释放 RAII :避免犯错误 与 Java , Python 等垃圾回收语言不同, C++ 的 解构函数是显式的,离开作用域自动销毁,毫不含 糊(有好处也有坏处,对高性能计算而言利大于 弊) 如果没有解构函数,则每个带有返回的分 支都要手动释放所有之前的资源 : RAII :异常安全( exception-safe 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 的。 explicit 对多个参数也起作用!
    0 码力 | 96 页 | 16.28 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 14 C++ 标准库系列课 - 你所不知道的 set 容器

    你所不知道的 set 容器 & 迭代器分类 ( 本期 ) 3. string , string_view , const char * 的爱恨纠葛 4. 万能的 map 容器全家桶及其妙用举例 5. 函子 functor 与 lambda 表达式知多少 6. 通过实战案例来学习 STL 算法库 7. C++ 标准输入输出流 & 字符串格式化 8. traits 技术,用户自定义迭代器与算法 9. allocator 等。 • 第二个 CompT 定义了你想 要的比较函子, set 内部会 调用这个函数来决定怎么排 序。 • 如果 CompT 不指定,默认 会直接用运算符 < 来比较。 • 这里我们定义个 MyComp 作为比较函子,和默认的一 样用 < 来比较,所以没有变 化。 set 的排序:自定义排序函数 • 恶搞一下,这里我们把比较 函子 MyComp 定义成只比 较字符串第一个字符 a[0] !(a < b) && !(b < a) • 也就是说他 set 内部没有用到 == 运算符,而是调用了两次 比较函子来判断的。逻辑是: • 若 a 不小于 b 且 b 不小于 a ,则视为 a 等于 b ,所以 这就是为什么 set 只需要一个 比较函子,不需要相等函子的 原因。 set 的排序:自定义排序函数 • 所以我们这里写了 a[0] < b[0] 就相当于让相等条件变成了
    0 码力 | 83 页 | 10.23 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - Zeno 中的现代 C++ 最佳实践

    次 eatTwice ,而是先把对象复制一份 拷贝,然后对对象本身和他的拷贝都调用一次 eatFood 虚函数。 • 代码如下,这要怎么个封装法呢?你可能会想,是不是可以把拷贝构造函数也声明为虚函 数,这样就能实现了拷贝的多态?不行,因为 C++ 规定“构造函数不能是虚函数”。 模板函数?未免有些差强人意 • 索性把 eatTwice 声明为模板函数的确能解决问题,但模板函数不是面向对象的思路,并 Derived 的拷贝 构造函数 Derived(Derived const &) 。 CRTP (Curiously Recurring Template Pattern / 奇异递归模板模 式 ) • 形如 struct Derived : Base {}; • 基类模板参数包含派生类型的,这种就是传说中的 CRTP 。包含派生类型是为了能调用派 生类的某些函数(我们这个例子中是拷贝构造函数)。 VDBGrid 作为所有网格类的基类提供各个 操作做为虚函数, VDBGridWrapper 则是 那个实现了擦除的包装类。 Zeno 节点系统 • 节点在 Zeno 中所扮演的角色,实际上相当于函数式编程中的函数。 • 节点输入若干个对象,并输出若干个对象。 Zeno 节点系统 • 节点的输出可以连线到另一个节点的输入上,相当于函数的调用和返回。 • 众多节点的组合,可以形成更强大的功能,这就是
    0 码力 | 54 页 | 3.94 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 08 CUDA 开启的 GPU 编程

    cudaDeviceSynchronize() 等待他执行完毕(和 线程的 join 很像)。所以,不可能从 kernel 里 通过返回值获取 GPU 数据,因为 kernel 返回 时核函数并没有真正在 GPU 上执行。所以核函 数返回类型必须是 void 。 试图解决:通过指针传递 • 那你可能会想,既然不能返回,那作为指 针传入局部变量的引用,不就好了。 • 这样,在 cudaDeviceSynchronize() 刚刚说过 CUDA 的优势在于对 C++ 的 完全支持。所以 __global__ 修饰的核函 数自然也是可以为模板函数的。 • 调用模板时一样可以用自动参数类型推导 ,如有手动指定的模板参数(单尖括号) 请放在三重尖括号的前面。 进一步:核函数可以接受函子( functor ),实现函数式编程 • 不过要注意三点: 1. 这里的 Func 不可以是 Func const & ,那样会 operator() 的类型,即 functor 类。而不能是 独立的函数,否则报错。 3. 这个函数必须标记为 __device__ ,即 GPU 上的函数,否则会变成 CPU 上的函数。 进一步:函子可以是 lambda 表达式 • 可以直接写 lambda 表达式,不过必须在 [] 后, () 前,插入 __device__ 修饰符。 • 而且需要开启 --extended-lambda
    0 码力 | 142 页 | 13.52 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 05 C++11 开始的多线程编程

    ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建: cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门:常用 STL 容器, RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶:模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化:从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程:从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架: OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化:内存带宽与 lambda 函数体内 的运算推迟到 future 的 get() 被调用时。 也就是 main 中的 interact 计算完毕后。 • 这种写法, download 的执行仍在主线程 中,他只是函数式编程范式意义上的异步 ,而不涉及到真正的多线程。可以用这个 实现惰性求值( lazy evaluation )之类。 std::async 的底层实现: std::promise • 如果不想让 根据 RAII 思想,可将锁的持有视为资源 ,上锁视为锁的获取,解锁视为锁的释放 。 • std::lock_guard 就是这样一个工具类,他 的构造函数里会调用 mtx.lock() ,解构函 数会调用 mtx.unlock() 。从而退出函数作 用域时能够自动解锁,避免程序员粗心不 小心忘记解锁。 std::unique_lock :也符合 RAII 思想,但自由度更高 • std::lock_guard
    0 码力 | 79 页 | 14.11 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 15 C++ 系列课:字符与字符串

    (BV1m34y157wb) 3. string , string_view , const char * 的爱恨纠葛 ( 本期 ) 4. 万能的 map 容器全家桶及其妙用举例 5. 函子 functor 与 lambda 表达式知多少 6. 通过实战案例来学习 STL 算法库 7. C++ 标准输入输出流 & 字符串格式化 8. traits 技术,用户自定义迭代器与算法 C++ 字符串类 第 3 章 C 语言字符串操作繁琐 封装的 std::string 应运而生 封装的 std::string 应运而生 • string 可以从 const char * 隐式构造: • string s = “hello”; • string 具有 + 、 += 、 == 等直观的运算符重载: • string(“hello”) + string(“world”) == performance_nerd(std::string_view name); // 超级追求性能的极客 c_str 和 data 的区别 • const char * 可以隐式转换为 string (为了方便) • string 不可以隐式转换为 const char * (安全起见) • 如果确实需要从 string 转换为 const char * ,请调用 .c_str() 这个成员函数 。 字符串的连接(
    0 码力 | 162 页 | 40.20 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 13 C++ STL 容器全解之 vector

    vector a{4}; • 会得到长度为 1 只有一个元素 4 的数组。 • 如果需要长度为 4 ,元素全部为 0 的数组,必 须用圆括号 () 而不是花括号 {} ,这样才能保证 调用他的显式( explicit )构造函数: • vector a(4); • 会得到长度为 4 元素全为 0 的数组。 • vector(initializer_list list); 容器:构造函数 • 这在对于只能用花括号初始化的类成员来说,就 有很大问题: • vector a{4}; • 会得到长度为 1 只有一个元素 4 的数组。 • 但还是可以用这种写法强制调用显式构造函数: • vector a = vector(4); • 会得到长度为 4 元素全为 0 的数组。 • vector(initializer_list list); 容器:构造函数 • 这在对于只能用花括号初始化的类成员来说,就 有很大问题: • vector a{4}; • 会得到长度为 1 只有一个元素 4 的数组。 • 但还是可以用这种写法强制调用显式构造函数: • vector a = vector(4); • 会得到长度为 4 元素全为 0 的数组。 • vector(initializer_list list);
    0 码力 | 90 页 | 4.93 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 04 从汇编角度看编译器优化

    ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建: cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门:常用 STL 容器, RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶:模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化:从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程:从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架: OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化:内存带宽与 for 循环体里调用外部函数,把他们移到 同一个文件里,或者放在头文件声明为 static 函数。 将 other 放到 和 func 同一个 .cpp 文件里,这样编译器看得到 other 的函 数体,就可以内联化该函数 循环中的下标:随机访问 矢量化失败! 循环中的下标:跳跃访问 矢量化部分成功,但是非常艰难 循环中的下标:连续访问 矢量化大成功! 结论:不管是编译器还是 CPU
    0 码力 | 108 页 | 9.47 MB | 1 年前
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