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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。

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：

相关问答

Q1: GO语言（二十五）：管理依赖项（上）-

当您的代码使用外部包时，这些包（作为模块分发）成为依赖项。随着时间的推移，您可能需要升级或更换它们。Go 提供了依赖管理工具，可帮助您在合并外部依赖项时确保 Go 应用程序的安全。

本主题介绍如何执行任务以管理您在代码中承担的依赖项。您可以使用 Go 工具执行其中的大部分操作。本主题还介绍了如何执行其他一些您可能会觉得有用的依赖相关任务。

您可以通过 Go 工具获取和使用有用的包。在 pkg.go.dev 上，您可以搜索您可能觉得有用的包，然后使用go命令将这些包导入您自己的代码中以调用它们的功能。

下面列出了最常见的依赖项管理步骤。

在 Go 中，您将依赖项作为包含您导入的包的模块来管理。此过程由以下机构支持：

您可以搜索pkg.go.dev以查找具有您可能觉得有用的功能的软件包。

找到要在代码中使用的包后，在页面顶部找到包路径，然后单击复制路径按钮将路径复制到剪贴板。在您自己的代码中，将路径粘贴到导入语句中，如下例所示：

在您的代码导入包后，启用依赖项跟踪并获取包的代码进行编译。

要跟踪和管理您添加的依赖项，您首先要将代码放入其自己的模块中。这会在源代码树的根目录创建一个 go.mod 文件。您添加的依赖项将列在该文件中。

要将您的代码添加到它自己的模块中，请使用 go mod init命令。例如，从命令行切换到代码的根目录，然后按照以下示例运行命令：

该go mod init命令的参数是您的模块的模块路径。如果可能，模块路径应该是源代码的存储库位置。

如果一开始您不知道模块的最终存储库位置，请使用安全的替代品。这可能是您拥有的域的名称或您控制的另一个名称（例如您的公司名称），以及来自模块名称或源目录的路径。

当您使用 Go 工具管理依赖项时，这些工具会更新 go.mod 文件，以便它维护您的依赖项的当前列表。

添加依赖项时，Go 工具还会创建一个 go.sum 文件，其中包含您所依赖的模块的校验和。Go 使用它来验证下载的模块文件的完整性，特别是对于在您的项目上工作的其他开发人员。

在代码中包含存储库中的 go.mod 和 go.sum 文件。

当您运行go mod init创建用于跟踪依赖项的模块时，您指定一个模块路径作为模块的名称。模块路径成为模块中包的导入路径前缀。一定要指定一个不会与其他模块的模块路径冲突的模块路径。

至少，一个模块路径只需要表明它的来源，例如公司或作者或所有者名称。但是路径也可能更能描述模块是什么或做什么。

模块路径通常采用以下形式：

1、Go 工具可以在其中找到模块源代码的存储库的位置。

例如，它可能是github.com/ /.

如果您认为您可能会发布模块供其他人使用，请使用此最佳实践。

2、一个你控制的名字。

如果您不使用存储库名称，请务必选择一个您确信不会被其他人使用的前缀。一个不错的选择是您公司的名称。避免使用常用术语，例如widgets、utilities或 app。

Go 保证以下字符串不会在包名称中使用。

1、test– 您可以将test用作模块路径前缀以便代码用于在另一个模块中本地测试功能进行测试。

使用test作为模块路径前缀是测试的一部分。例如，您的测试本身可能会运行go mod init test，然后以某种特定方式设置该模块，以便使用 Go 源代码分析工具进行测试。

2、example– 在某些 Go 文档中用作模块路径前缀，例如在创建模块以跟踪依赖关系的教程中。

请注意，Go 文档还用于example.com说明示例何时可能是已发布的模块。

Q2: go语言可以做什么

1、服务器编程：以前你如果使用C或者C++做的那些事情，用Go来做很合适，例如处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统等。

2、分布式系统、数据库代理器、中间件：例如Etcd。

3、网络编程：这一块目前应用最广，包括Web应用、API应用、下载应用，而且Go内置的net/http包基本上把我们平常用到的网络功能都实现了。

4、开发云平台：目前国外很多云平台在采用Go开发，我们所熟知的七牛云、华为云等等都有使用Go进行开发并且开源的成型的产品。

5、区块链：目前有一种说法，技术从业人员把Go语言称作为区块链行业的开发语言。如果大家学习区块链技术的话，就会发现现在有很多很多的区块链的系统和应用都是采用Go进行开发的，比如ehtereum是目前知名度最大的公链，再比如fabric是目前最知名的联盟链，两者都有go语言的版本，且go-ehtereum还是以太坊官方推荐的版本。

自1.0版发布以来，go语言引起了众多开发者的关注，并得到了广泛的应用。go语言简单、高效、并发的特点吸引了许多传统的语言开发人员，其数量也在不断增加。

使用 Go 语言开发的开源项目非常多。早期的 Go 语言开源项目只是通过 Go 语言与传统项目进行C语言库绑定实现，例如 Qt、Sqlite 等。

后期的很多项目都使用 Go 语言进行重新原生实现，这个过程相对于其他语言要简单一些，这也促成了大量使用 Go 语言原生开发项目的出现。

Q3: GO语言（二十九）：模糊测试（下）-

语料库文件以特殊格式编码。这是种子语料库和生成语料库的相同格式。

下面是一个语料库文件的例子：

第一行用于通知模糊引擎文件的编码版本。虽然目前没有计划未来版本的编码格式，但设计必须支持这种可能性。

下面的每一行都是构成语料库条目的值，如果需要，可以直接复制到 Go 代码中。

在上面的示例中，我们在 a []byte后跟一个int64。这些类型必须按顺序与模糊测试参数完全匹配。这些类型的模糊目标如下所示：

指定您自己的种子语料库值的最简单方法是使用该 (*testing.F).Add方法。在上面的示例中，它看起来像这样：

但是，您可能有较大的二进制文件，您不希望将其作为代码复制到您的测试中，而是作为单独的种子语料库条目保留在 testdata/fuzz/{FuzzTestName} 目录中。golang.org/x/tools/cmd/file2fuzz 上的file2fuzz工具可用于将这些二进制文件转换为为[]byte.

要使用此工具：

语料库条目：语料库 中的一个输入，可以在模糊测试时使用。这可以是特殊格式的文件，也可以是对 (*testing.F).Add。

覆盖指导： 一种模糊测试方法，它使用代码覆盖范围的扩展来确定哪些语料库条目值得保留以备将来使用。

失败的输入：失败的输入是一个语料库条目，当针对 模糊目标运行时会导致错误或恐慌。

fuzz target： 模糊测试的目标功能，在模糊测试时对语料库条目和生成的值执行。它通过将函数传递给 (*testing.F).Fuzz实现。

fuzz test： 测试文件中的一个被命名为func FuzzXxx(*testing.F)的函数，可用于模糊测试。

fuzzing： 一种自动化测试，它不断地操纵程序的输入，以发现代码可能容易受到的错误或漏洞等问题。

fuzzing arguments： 将传递给 模糊测试目标的参数，并由mutator进行变异。

fuzzing engine： 一个管理fuzzing的工具，包括维护语料库、调用mutator、识别新的覆盖率和报告失败。

生成的语料库： 由模糊引擎随时间维护的语料库，同时模糊测试以跟踪进度。它存储在$GOCACHE/fuzz 中。这些条目仅在模糊测试时使用。

mutator： 一种在模糊测试时使用的工具，它在将语料库条目传递给模糊目标之前随机操作它们。

package： 同一目录下编译在一起的源文件的集合。

种子语料库： 用户提供的用于模糊测试的语料库，可用于指导模糊引擎。它由 f.Add 在模糊测试中调用提供的语料库条目以及包内 testdata/fuzz/{FuzzTestName} 目录中的文件组成。这些条目默认使用go test运行，无论是否进行模糊测试。

测试文件： 格式为 xxx_test.go 的文件，可能包含测试、基准、示例和模糊测试。

漏洞： 代码中的安全敏感漏洞，可以被攻击者利用。

Q4: Go语言基础语法（一）

本文介绍一些Go语言的基础语法。

先来看一个简单的go语言代码：

go语言的注释方法：

代码执行结果：

下面来进一步介绍go的基础语法。

go语言中格式化输出可以使用 fmt 和 log 这两个标准库，

常用方法：

示例代码：

执行结果：

更多格式化方法可以访问中的fmt包。

log包实现了简单的日志服务，也提供了一些格式化输出的方法。

执行结果：

下面来介绍一下go的数据类型

下表列出了go语言的数据类型：

int、float、bool、string、数组和struct属于值类型，这些类型的变量直接指向存在内存中的值；slice、map、chan、pointer等是引用类型，存储的是一个地址，这个地址存储最终的值。

常量是在程序编译时就确定下来的值，程序运行时无法改变。

执行结果：

执行结果：

Go 语言的运算符主要包括算术运算符、关系运算符、逻辑运算符、位运算符、赋值运算符以及指针相关运算符。

算术运算符：

关系运算符：

逻辑运算符：

位运算符：

赋值运算符：

指针相关运算符：

下面介绍一下go语言中的if语句和switch语句。另外还有一种控制语句叫select语句，通常与通道联用，这里不做介绍。

if语法格式如下：

if ... else ：

else if：

示例代码：

语法格式：

另外，添加 fallthrough 会强制执行后面的 case 语句，不管下一条case语句是否为true。

示例代码：

执行结果：

下面介绍几种循环语句：

执行结果：

执行结果：

也可以通过标记退出循环：

--THE END--

Q5: 代码审计的常见应用和方法摘要

代码审计属于白盒测试，白盒测试因为可以直接从代码层次看漏洞，所以能够发现一些黑盒测试发现不了的漏洞，比如二次注入，反序列化，xml实体注入等。

渗透测试是一种黑盒测试。测试人员在仅获得目标的IP地址或域名信息的情况下，完全模拟黑客使用的攻击技术和漏洞发现技术，对目标系统的安全做深入的探测，发现系统最脆弱的环节。能够直观的让管理人员知道网络所面临的问题。

编程是这些所有的基础，除此之外代码审计会要求工程师有丰富的安全编码经验和技能。

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