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国内重要的 Go 语言项目：TiDB 3.0 GA，稳定性和性能大幅提升

TiDB 是 PingCAP 自主研发的开源分布式关系型数据库，具备商业级数据库的数据可靠性，可用性，安全性等特性，支持在线弹性水平扩展，兼容 MySQL 协议及生态，创新性实现 OLTP 及 OLAP 融合。

10年积累的成都网站制作、成都做网站、外贸营销网站建设经验，可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你，你也不认识我。但先网站制作后付款的网站建设流程，更有寒亭免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。

TiDB 3.0 版本显著提升了大规模集群的稳定性，集群支持 150+ 存储节点，300+TB 存储容量长期稳定运行。易用性方面引入大量降低用户运维成本的优化，包括引入 Information_Schema 中的多个实用系统视图、EXPLAIN ANALYZE、SQL Trace 等。在性能方面，特别是 OLTP 性能方面，3.0 比 2.1 也有大幅提升，其中 TPC-C 性能提升约 4.5 倍，Sysbench 性能提升约 1.5 倍，OLAP 方面，TPC-H 50G Q15 因实现 View 可以执行，至此 TPC-H 22 个 Query 均可正常运行。新功能方面增加了窗口函数、视图（实验特性）、分区表、插件系统、悲观锁（实验特性）。

截止本文发稿时 TiDB 已在 500+ 用户的生产环境中长期稳定运行，涵盖金融、保险、制造，互联网， 游戏 等领域，涉及交易、数据中台、 历史 库等多个业务场景。不同业务场景对关系型数据库的诉求可用 “百花齐放”来形容，但对关系数据库最根本的诉求未发生任何变化，如数据可靠性，系统稳定性，可扩展性，安全性，易用性等。请跟随我们的脚步梳理 TiDB 3.0 有什么样的惊喜。

3.0 与 2.1 版本相比，显著提升了大规模集群的稳定性，支持单集群 150+ 存储节点，300+TB 存储容量长期稳定运行，主要的优化点如下：

1. 优化 Raft 副本之间的心跳机制，按照 Region 的活跃程度调整心跳频率，减小冷数据对集群的负担。

2. 热点调度策略支持更多参数配置，采用更高优先级，并提升热点调度的准确性。

3. 优化 PD 调度流程，提供调度限流机制，提升系统稳定性。

4. 新增分布式 GC 功能，提升 GC 的性能，降低大集群 GC 时间，提升系统稳定性。

众所周知，数据库查询计划的稳定性对业务至关重要，TiDB 3.0 版本采用多种优化手段提升查询计划的稳定性，如下：

1. 新增 Fast Analyze 功能，提升收集统计信息的速度，降低集群资源的消耗及对业务的影响。

2. 新增 Incremental Analyze 功能，提升收集单调递增的索引统计信息的速度，降低集群资源的消耗及对业务的影响。

3. 在 CM-Sketch 中新增 TopN 的统计信息，缓解 CM-Sketch 哈希冲突导致估算偏大，提升代价估算的准确性，提升查询计划的稳定性。

4. 引入 Skyline Pruning 框架，利用规则防止查询计划过度依赖统计信息，缓解因统计信息滞后导致选择的查询计划不是最优的情况，提升查询计划的稳定性。

5. 新增 SQL Plan Management 功能，支持在查询计划不准确时手动绑定查询计划，提升查询计划的稳定性。

1. OLTP

3.0 与 2.1 版本相比 Sysbench 的 Point Select，Update Index，Update Non-Index 均提升约 1.5 倍，TPC-C 性能提升约 4.5 倍。主要的优化点如下：

1. TiDB 持续优化 SQL 执行器，包括：优化 NOT EXISTS 子查询转化为 Anti Semi Join，优化多表 Join 时 Join 顺序选择等。

2. 优化 Index Join 逻辑，扩大 Index Join 算子的适用场景并提升代价估算的准确性。

3. TiKV 批量接收和发送消息功能，提升写入密集的场景的 TPS 约 7%，读密集的场景提升约 30%。

4. TiKV 优化内存管理，减少 Iterator Key Bound Option 的内存分配和拷贝，多个 Column Families 共享 block cache 提升 cache 命中率等手段大幅提升性能。

5. 引入 Titan 存储引擎插件，提升 Value 值超过 1KB 时性能，缓解 RocksDB 写放大问题，减少磁盘 IO 的占用。

6. TiKV 新增多线程 Raftstore 和 Apply 功能，提升单节点内可扩展性，进而提升单节点内并发处理能力和资源利用率，降低延时，大幅提升集群写入能力。

TiDB Lightning 性能与 2019 年年初相比提升 3 倍，从 100GB/h 提升到 300GB/h，即 28MB/s 提升到 85MB/s，优化点，如下：

1. 提升 SQL 转化成 KV Pairs 的性能，减少不必要的开销。

2. 提升单表导入性能，单表支持批量导入。

3. 提升 TiKV-Importer 导入数据性能，支持将数据和索引分别导入。

4. TiKV-Importer 支持上传 SST 文件限速功能。

RBAC（Role-Based Access Control，基于角色的权限访问控制） 是商业系统中最常见的权限管理技术之一，通过 RBAC 思想可以构建最简单“用户-角色-权限”的访问权限控制模型。RBAC 中用户与角色关联，权限与角色关联，角色与权限之间一般是多对多的关系，用户通过成为什么样的角色获取该角色所拥有的权限，达到简化权限管理的目的，通过此版本的迭代 RBAC 功能开发完成。

IP 白名单功能（企业版特性） ：TiDB 提供基于 IP 白名单实现网络安全访问控制，用户可根据实际情况配置相关的访问策略。

Audit log 功能（企业版特性） ：Audit log 记录用户对数据库所执行的操作，通过记录 Audit log 用户可以对数据库进行故障分析，行为分析，安全审计等，帮助用户获取数据执行情况。

加密存储（企业版特性） ：TiDB 利用 RocksDB 自身加密功能，实现加密存储的功能，保证所有写入到磁盘的数据都经过加密，降低数据泄露的风险。

完善权限语句的权限检查 ，新增 ANALYZE，USE，SET GLOBAL，SHOW PROCESSLIST 语句权限检查。

1. 新增 SQL 方式查询慢查询，丰富 TiDB 慢查询日志内容，如：Coprocessor 任务数，平均/最长/90% 执行/等待时间，执行/等待时间最长的 TiKV 地址，简化慢查询定位工作，提高排查慢查询问题效率，提升产品易用性。

2. 新增系统配置项合法性检查，优化系统监控项等，提升产品易用性。

3. 新增对 TableReader、IndexReader 和 IndexLookupReader 算子内存使用情况统计信息，提高 Query 内存使用统计的准确性，提升处理内存消耗较大语句的效率。

4. 制定日志规范，重构日志系统，统一日志格式，方便用户理解日志内容，有助于通过工具对日志进行定量分析。

5. 新增 EXPLAIN ANALYZE 功能，提升SQL 调优的易用性。

6. 新增 SQL 语句 Trace 功能，方便排查问题。

7. 新增通过 unix_socket 方式连接数据库。

8. 新增快速恢复被删除表功能，当误删除数据时可通过此功能快速恢复数据。

TiDB 3.0 新增 TiFlash 组件，解决复杂分析及 HTAP 场景。TiFlash 是列式存储系统，与行存储系统实时同步，具备低延时，高性能，事务一致性读等特性。 通过 Raft 协议从 TiKV 中实时同步行存数据并转化成列存储格式持久化到一组独立的节点，解决行列混合存储以及资源隔离性问题。TiFlash 可用作行存储系统（TiKV）实时镜像，实时镜像可独立于行存储系统，将行存储及列存储从物理隔离开，提供完善的资源隔离方案，HTAP 场景最优推荐方案；亦可用作行存储表的索引，配合行存储对外提供智能的 OLAP 服务，提升约 10 倍复杂的混合查询的性能。

TiFlash 目前处于 Beta 阶段，计划 2019 年 12 月 31 日之前 GA，欢迎大家申请试用。

未来我们会继续投入到系统稳定性，易用性，性能，弹性扩展方面，向用户提供极致的弹性伸缩能力，极致的性能体验，极致的用户体验。

稳定性方面 V4.0 版本将继续完善 V3.0 未 GA 的重大特性，例如：悲观事务模型，View，Table Partition，Titan 行存储引擎，TiFlash 列存储引擎；引入近似物理备份恢复解决分布数据库备份恢复难题；优化 PD 调度功能等。

性能方面 V4.0 版本将继续优化事务处理流程，减少事务资源消耗，提升性能，例如：1PC，省去获取 commit ts 操作等。

弹性扩展方面，PD 将提供弹性扩展所需的元信息供外部系统调用，外部系统可根据元信息及负载情况动态伸缩集群规模，达成节省成本的目标。

我们相信战胜“未知”最好的武器就是社区的力量，基础软件需要坚定地走开源路线。截止发稿我们已经完成 41 篇源码阅读文章。TiDB 开源社区总计 265 位 Contributor，6 位 Committer，在这里我们对社区贡献者表示由衷的感谢，希望更多志同道合的人能加入进来，也希望大家在 TiDB 这个开源社区能够有所收获。

TiDB 3.0 GA Release Notes：

pipe软件怎样生成可达图

这样生成，第一步，用网格建构几何体造型

1.1 用网格立方体指令MeshBox以以下参数在场景中生成一个立方体网格

◆定位方式：中心点

◆X、Y、Z网格数量：1

◆长、宽、高：120mm

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1.2 选取这个立方体网格，在指令提示栏内键入subdivide指令，对立方体网格进行一次细分操作，回车确认后得到以下结果

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▲每一个网格都被细分成4个

1.3 开启网格的控制点（F10键），用SetPt指令与操作轴来调整网格的外形，让它接近图片内底座的外形

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1.4 使用Gumball操作轴,按住Ctrl+Shift键选取顶部的网格后挤出新网格面，以3轴收缩这些网格面，最后生成底座的凹陷特征

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▲得到这个结果

1.5 打开过滤器Filter，只勾选子物体及点和顶点，这样方便我们选取，然后调整顶部的造型

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▲每次操作完成后记得勾选停用过滤器

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▲得到这个结果

1.6 继续用操作轴、SetPT挤出并调整出底座连接处的形状

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▲可切换至半透明显示模式，方便选取

第二步，生成环绕圆管造型

2.1 在前视图，Curve指令以放置控制点的方式建立环绕状的曲线，以用作后续生成圆管之用。

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2.2 先确认已开启了记录建构历史，再用这曲线以Pipe指令生成圆管

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▲选项中点击为不加盖

2.3 打开过滤器，只勾选曲线和控制点两项，打开这曲线的控制点来调整它的空间形态，最后使圆管符合参考图的形态

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▲带有建构历史来生成圆管空间形态

第三步，转换成网格进行编辑

3.1 选取圆管曲面，用Rebuild指令进行曲面重建，参数设定见下图：

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3.2 选取重建后的圆管，用Mesh指令以下图所示网格选项把曲面转换成网格，最后删除曲面只保留网格对象

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3.3 按着Ctrl+Shift键，按下图所示选取并删除网格

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第四步，生成细分曲面

4.1 使用3DFace指令，把底座与管子间以4边结构的方式进行逐一连接，最后再把管子的开口封闭上。

4.2 连接完成后框选整个模型，用Join指令把所有网格组合成一体

4.3 在指令提示栏中键入subdfrommesh指令，选取模型后回车确定，生成细分曲面

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▲4.1-4.3步骤如动图所示

第五步，细分曲面转换成NURBS实体

5.1 当牙刷架的形态确定后，用ToNurbs指令把这个细分曲面转成NURBS曲面，最后组合成一个实体

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第六步，快速渲染

通过快速设定场景、材质、灯光后，切换到光线跟踪显示模式（Cycles引擎），即可快速得到一张效果不错的渲染图

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点击

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3、Rhino Rhinocero,简称Rhino,又叫犀牛,是一款三维建模工具。不过不要小瞧它,它的基本操作和AutoCAD有相似之处,拥有AutoCAD基础的初学者更易于掌握犀牛。目前广泛应用于工业设计、建筑、家具、鞋模设计,擅长产品外观造型建模。 4、Zbrush ...

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PIPE 使用介绍

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Go语言并发模型：像Unix Pipe那样使用channel

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8款超级好用的3D建模软件上下篇_李旭me的博客_3d建模软件

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浅谈管道模型(Pipeline)

本篇和大家谈谈一种通用的设计与处理模型——Pipeline（管道）。 Pipeline简介 Pipeline模型最早被使用在Unix操作系统中。据称，如果说Unix是计算机文明中最伟大的发明，那么，Unix下的Pipe管道就是跟随Unix所带来的另一个伟大的发明【1】。我认为管道的出现，所要解决的问题，还是软件设计中老生常谈的设计目标——高内聚，低耦合。它以一种“链式模型”来串接不同的程序或者不同...

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pipe建模工具使用_GraphPipe

软件简介GraphPipe 是甲骨文开源的通用深度学习模型部署框架。官方对 GraphPipe的定义为，这是一种协议和软件集合，旨在简化机器学习模型部署并将其与特定于框架的模型实现分离。甲骨文表示，这一新工具可提供跨深度学习框架的模型通用 API、开箱即用的部署方案以及强大的性能。GraphPipe 为在网络上传递张量数据(tensordata)提供了一个标准、高性能的协议，以及提供了客户端和服务...

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Select模型（PIPE）

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深入理解PIPE

转载： 在linux中要进行进程间通信有多种方法：pipe、fifo、共享内存，信号量，消息队列，共享文件等等。其中pipe和fifo 使用最广泛，二者的区别为pipe为匿名管道，只能用在有父子关系的进程间通信，而fifo可以通过文件系统中的一个文件取得，所以不受上述限制。作为父子进程间通信的通道，pipe同样可以看作是一个先进先出的

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最新发布 HQoS配置学习

传统的QoS基于端口进行流量调度，无法区分用户和用户不同的业务。HQoS可以针对每个用户的业务流进行队列调度。

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linux下面的pipe命令

pipe命令在linux shell中是很重要的概念管道pipe，意思是上一次命令的输出是下一个命令的输入，但是，我们知道，一个命令的输出，是没有固定格式的如ls -l一样，输出的是大段大大段的数据，那么我们怎么把这些数据格式化成为我们下一个命令能用的呢？这就要用linux下面的一些管道命令了；1）cut： cut －d “分隔符” －f "区快" －c "字符界限" 如： cut /et

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Gfast 工作流引擎 1.0

Gfast管理系统采用go语言开发，基于GF(Go Frame)的后台管理系统，现增加工作流引擎模块开源发布，实现工作流引擎与业务解绑，不同业务数据均可接入，以业务数据驱动的状态机机制，让系统更具可用性，智能应用型，便捷设计性。

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近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。

本节我们分享一个超轻量级的工作流引擎 go-workflow ,基本架构同Activiti工作流有些相似，但是它更精简，更轻量，它是一个工作流微服务。它将所有的无关流程的数据，包括用户、用户组等信息从服务中解耦出去，go-workflow只纪录流程的流转，同时使用json数组替代bpmn来生成流程定义，简化流程定义的生成。

表 procdef 用于保存流程的配置，

主要字段有：

表 proc_inst 用于保存流程实例，当用户启动一个流程时，就会在这个表存入一个流程实例，

主要字段有：

表 execution 用于保存执行流，当用户启动一个流程时，就会生成一条执行流，之后的流程就会按照执行流的顺序流转，

比如：开始-主管审批-财务审批-人事审批-结束 ，

主要的字段有：

表 identitylink 用于保存任务task的候选用户组或者候选用户以及用户所参与的流程信息，

主要字段有

表 task 用于保存任务，

主要字段有：

历史数据表包括 execution_history，identitylink_history，proc_inst_history，task_history这些表字段同正常的表相同，每隔20秒，将已经结束的流程数据会自动迁移过来

启动 go-workflow 微服务后，可以在浏览器中输入： 进行存储

具体见 example.md 说明文档

通过调用 StartProcessInstanceByID 方法来启动流程实例，

主要涉及：

调用方法 Complete()方法来执行任务的审批，

涉及方法：

调用方法 WithDrawTask() 方法来执行任务的撤回

更多内容可以参考其官方 README

文章题目：go语言工作流引擎 go语言流媒体开发
网站链接：http://cdiso.cn/article/hhoicc.html