Helm Chart 版本 工具链： • GitLab （源码 + 服务 Chart 配 置） • Rancher 部署 分支策略： • feature -> develop/release -> master 环境策略： • 三套环境（ dev 、 qa 、 prod ） 现状：基于 GitLab + Helm Chart 模版 + 多套 values 飞书场景一：主干开发主干发布 工具链： 飞书 + Gerrit + Zadig + 内部发布平台 技术栈： Go +git （ yml ） + 多集群 K8s 分支策略： 单分支 master 开发 环境策略： 4 套同构环境动态分配 测试管理： 500 API+E2E cases 字节跳动 - 飞书场景二： Gerrit + Zadig 方案 工程师体验 现状

noexcept; vector 容器： resize 的优化策略 • 注意这里 resize(7) 之后容量实际上扩充到了 10 而不是刚好 7 ，为什么 ？ • 因为标准库的设计者非常聪明，他料想到了你 resize(7) 以后可能还会来 个 resize(8) 甚至 resize(9) 之类的。为了减少重复分配的次数，他有一 个策略：当 resize 后的新尺寸变化较小时，则自动扩容至原尺寸的两倍 尺寸总是小于等于容量。 • 尺寸范围内都是已初始化的内存 ( 零 ) 。 • 尺寸到容量之间的范围是未初始化的。 • size_t resize(size_t n); vector 容器： resize 的优化策略 • 不过如果 resize 后的尺寸还超过了原先尺寸的两倍，就没 有这个效果了。 • 也就是说 resize(n) 的逻辑是扩容至 max(n, capacity * 2) 。 • size_t

比较高效 AMD 的 wrap 大小 64 ，尹伟达的 wrap 大小 32 高性能计算既然要高性能，必须针对不同硬 件优化，而优化策略都不一样，何谈统一？ 黄仁勋回应称：单机上 CPU 的并行，多机上的 CPU 并行，单机单卡 GPU ，单机 多卡 GPU ，每一种要采用的策略都完全不同，表示不看好 oneapi 能统一异构计算 …… 现在流行改名运动？ Facebook 改名 Meta ？ TBB

如果是这种顺序，最后 t1 的写入就被 t2 覆盖了，从而 counter 只增加了 1 ，而没有像预期的那样增加 2 。 • 更不用说现代 CPU 还有高速缓存，乱序执行，指令级并行等 优化策略，你根本不知道每条指令实际的先后顺序。 暴力解决：用 mutex 上锁 • 这样的确可以防止多个线程同时修改 counter 变量，从而不会冲突。 • 问题： mutex 太过重量级，他会让线程被 atomic ：有专门的硬件指令加持 • 因此可以用更轻量级的 atomic ，对他的 += 等 操作，会被编译器转换成专门的指令。 • CPU 识别到该指令时，会锁住内存总线，放弃 乱序执行等优化策略（将该指令视为一个同步点 ，强制同步掉之前所有的内存操作），从而向你 保证该操作是原子 (atomic) 的（取其不可分割 之意），不会加法加到一半另一个线程插一脚进 来。 • 对于程序员，只需把

• 并发原语的原理与应用模式 • 低级同步原语 (sync 和 atomic) 并发：优先考虑并发设计 Part7 – 错误处理 践行哲学，遵循惯例，认清本质，理解原理 • 错误处理的几种策略 • 优化 if err != nil • Panic 不是错误处理 错误处理：保守与创新 Part8 – 编程实践：测试、调试与性能剖析 践行哲学，遵循惯例，认清本质，理解原理 • Go

产品特性：开源 Zadig 的一切 云原生 CI/CD 、产研高效工程化协作、快速应对业务迭代 Zadig 产品特性：发布中心 编排组织、流程、内外部系统，管理代码、配置、数据变更流程，支持灰度组合策略 Zadig 产品特性：客户交付 面向大客户全天候响应、全地域升级部署，提供自运维和专用服务通道，实现稳定高效交付和服务保障 成 立 于 2 0 1 8 年 ， K o d e R o v

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 M2 只做 standby 容灾方 式的用途。 当然这里会用到

：如果上一次 cmp 的结果为小于等于，则把 al 设为 1 ，否则设为 0 add eax, 1 ：给 eax 加 1 ，也就是 eax=eax+1 的意思 归纳得出编译器对 if-else 的优化策略 • if ( 条件 > 0) { // jle • return 1; • } else { // jmp • return 2; • } • return

的数据。这样等 a[0], a[1] 处理完以后，缓存也刚好读取完 a[2] 了，从而 CPU 不用等待，就可以直接开始处理 a[2] ，避免等待数据的 时候 CPU 空转浪费时间。 • 这种策略称之为预取（ prefetch ），由硬件自动识别你程序的访存规律 ，决定要预取的地址。一般来说只有线性的地址访问规律（包括顺序、 逆序；连续、跨步）能被识别出来，而如果你的访存是随机的，那就没