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TinyGo是一个为微控制器、WebAssembly(Wasm)和命令行工具等小型场景设计的Go语言编译器。TinyGo重用了Go语言工具和LLVM使用的库，以编译用Go语言编写的程序。目前，该项目在GitHub上已经积累了10.1k的Star。
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如下为一个示例程序，当运行在任何支持的带板载LED的主板上时，则会点亮内置LED。
上述程序可以在单片机、Adafruit ItsyBitsy M0微控制器或任何支持的带内置LED的板上进行编译和不需要修改的运行，只要设置正确的TinyGo编译器目标即可。例如，设置如下目标可以编译和点亮 单片机。
项目概述
TinyGo项目旨在将Go语言引入到具有单进程或核心的微控制器和小系统。TinyGo类似于emgo，但主要的区别在于作者想要保留Go内存模型。另一个区别在于TinyGo在内部使用LLVM，因而可以获得更小更高效的代码以及更高的灵活性。
创建TinyGo项目的初衷是，如果Python可以在微控制器上运行，Go语言当然也应该能够在更低级微设备上运行。
支持设备
你可以为微控制器、WebAssembly和Linux编译TinyGo程序。目前，TinyGo支持以下85种微处理器板。
更多技术细节请参阅原项目。
函数式语言
Elixir
Elixir 比 Erlang 更容易编写，具有 Haskell 等语言的函数式编程概念。Elixir是基于Erlang 虚拟机的，其广为人知的特点是运行低延时、分布式、可容错的系统，并成功用于Web开发与嵌入式软件领域。
Elm
Elm是一种用于构建 Web 应用程序的函数式语言。业内一般认为，它适用于创建高可交互应用，例如复杂的用户界面，开发人员可以通过 Elm 快速编写富有表现力的系统。Elm 也以没有运行时异常而闻名。
PureScript
PureScript是一种可编译为 JavaScript 的纯函数式编程语言。与 Haskell 最相似的是，PureScript 最适合用于开发 Web 应用程序和服务器端应用程序。
PureScript 支持类型推断，与其他语言相比，需要明显类型注释要少得多。
Swift
Swift是一种由苹果公司开发的通用编译编程语言，最早的设想是替代上一代编程语言Objective-C ，过程中结合了Objective-C、Rust、Ruby 和 Python等语言的编程思想。目前Swift用于开发苹果自己的手机、服务器、台式机上的应用软件。
程序语言
Go
Go语言是由谷歌公司创造的类似C风格的语言。Go 比 C++ 或 Java 更简洁，比 Ruby 或 Python 更安全。
一些缺点： 编码要求严格。比如，不能混用符号和无符号整数。还有一个明显的遗漏，Go语言没有泛型和继承。
但Go语言的优势同样明显，简单且易于使用。Go语言擅长于网络和多线程方面的编程。
面向对象语言
DART
Dart同样来自谷歌公司具有C语言风格。Dart可以轻松编写JavaScript、Java for Android、本地机器代码或独立的 Dart 虚拟机。它还可以运行后端代码。
Dart 非常适合使用事件驱动代码构建用户界面。根据Dart 团队成员的说法，Dart的优势：可选的静态类型、最小的编译时错误和强大的内置编辑器。
Pony
Pony是一种基于无数据竞争类型和垃圾收集的语言，并使用 actor 模型以及称为引用功能的东西。
你可以把 Pony 想象成某种“Rust 遇上 Erlang”的复合体，没有锁，高并发是其主要优点。
Pony 的缺点是 API 稳定性低、很少有高质量的第三方库和有限的本地工具。
TypeScript
TypeScript是一个基于 JavaScript 静态类型定义构建，并由微软维护且开源编程语言。Visual Studio Code 或Visual Studio 是推荐的IDE编辑器，微软大厂的用户体验和错误检查也不用怀疑。
复合编程语言
Hack
Hack是一种作为 PHP 方言的 HipHop 虚拟机的编程语言。于 2014 年由Facebook创建，允许程序员同时使用静态和动态类型（也称为渐进类型），这为编码提供了灵活性。
Julia
Julia是一种高级通用编程语言，用于计算科学和数值分析。Julia 以动态类型和可重现的高性能特性而闻名。
Julia 在数据可视化和机器学习等方面都有大量用途。事实上，它被英国保险公司 Aviva 用于风险计算，纽约联邦储备银行用于金融建模，甚至气候建模联盟用于气候变化建模。它拥有Fortran、C++、R、Java、C 、Python等的接口，这使其成为最受追捧的新语言之一。
Kotlin
Kotlin是运行在 Java 虚拟机中的更快、更流畅的 Java 版本。它现在是Android 开发的首选语言。根据 Android 开发者网站显示，程序员正转而采用 Kotlin，因为该语言的样板代码更少，空指针异常更少，并且与 Java 有互操作性。
Kotlin 可用于在 iOS 和 Android 上运行的应用程序、不使用额外运行时或虚拟机。
Nim
Nim是一种优先考虑可读性的静态类型语言。通过结合多种语言的特性，Nim 为程序员提供了速度和易用性。
它带有 JavaScript 后端、分散的包管理、自动内存管理、C 和 C++ 库的绑定以及用于调试的回溯。作为一种语言，Nim 是有限的，但它包含一组元编程功能，如泛型、模板和宏，因此开发人员可以在避免冗长代码的同时以不同的风格工作。
OCaml作为此列表中较旧的语言，OCaml是一种多范式语言——既有函数式、命令式和类型安全，也具有面向对象功能。
OCaml 的一些优势：定义数据类型很容易。默认情况下，所有变量都是不可变的。API 稳定，具有良好的库向后兼容性。该语言还为独立应用程序提供自动内存管理和单独编译。
Reason
如果比JavaScript 更快、更简单且类型安全会怎样？
这就是创建Reason的 Facebook 开发者想要回答的问题。不过，他并没有从头开始构建一种新语言，而是采用了 OCaml，并将其调整为类似于 JavaScript。
Reason使用项目 BucketScript编译为 JavaScript，并且可以访问 80% 的 JavaScript 工具和生态系统。它还可以编译为准系统、iOS、Android 和微控制器。
Red
Red是一种最初旨在克服 Rebol 语言限制的编程语言。Red 于 2011 年推出，受 Rebol、Lua 和 Scala 等语言的影响，对高级和低级编程都很有用。
该语言可用于开发从高级 GUI 到低级操作系统的所有方面。Red 拥有人性化的语法、低内存占用和垃圾收集等优点。
Rust
Rust解决了一些与 Go 相同的问题，如系统级别的线程和进程安全，，但Rust 更像 C 风格的语法
但Rust语言的缺点：静态类型和缺乏垃圾收集
Rust可直接访问内存意味着程序员可以编写低级代码，如操作系统内核。Rust 也非常适合嵌入式设备、网络服务和命令行编写。
部署简单。Go编译生成的是一个静态可执行文件，除了glibc外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便：目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具，完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系，大大减轻了维护的负担。这和Python有着巨大的区别。由于历史的原因，Python的部署工具生态相当混乱【比如setuptools,distutils,pip,
buildout的不同适用场合以及兼容性问题】。官方PyPI源又经常出问题，需要搭建私有镜像，而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。
并发性好。Goroutine和channel使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个Go应用也能有效的利用多个CPU核，并行执行的性能好。这和Python也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单，而且由于全局锁GIL的原因，多线程的Python程序并不能有效利用多核，只能用多进程的方式部署;如果用标准库里的multiprocessing包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的supervisor管理进程，对fork支持不好】。部署Python应用的时候通常是每个CPU核部署一个应用，这会造成不少资源的浪费，比如假设某个Python应用启动后需要占用100MB内存，而服务器有32个CPU核，那么留一个核给系统、运行31个应用副本就要浪费3GB的内存资源。
良好的语言设计。从学术的角度讲Go语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性;但从工程的角度讲，Go的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是Go自带完善的工具链，大大提高了团队协作的一致性。比如gofmt自动排版Go代码，很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行gofmt，这样在编写代码的时候可以随意摆放位置，存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有gofix,
govet等非常有用的工具。
执行性能好。虽然不如C和Java，但通常比原生Python应用还是高一个数量级的，适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。
Go语言由Google公司开发，并于2009年开源，相比Java/Python/C等语言，Go尤其擅长并发编程，性能堪比C语言，开发效率肩比Python，被誉为“21世纪的C语言”。
Go语言在云计算、大数据、微服务、高并发领域应用应用非常广泛。BAT大厂正在把Go作为新项目开发的首选语言。
Go语言能干什么?
1、服务端开发：以前你使用C或者C++做的那些事情，用Go来做很合适，例如日志处理、文件系统、监控系统等;
2、DevOps：运维生态中的Docker、K8s、prometheus、grafana、open-falcon等都是使用Go语言开发;
3、网络编程：大量优秀的Web框架如Echo、Gin、Iris、beego等，而且Go内置的 net/http包十分的优秀;
4、Paas云平台领域：Kubernetes和Docker Swarm等;
5、分布式存储领域：etcd、Groupcache、TiDB、Cockroachdb、Influxdb等;
6、区块链领域：区块链里面有两个明星项目以太坊和fabric都使用Go语言;
7、容器虚拟化：大名鼎鼎的Docker就是使用Go语言实现的;
8、爬虫及大数据：Go语言天生支持并发，所以十分适合编写分布式爬虫及大数据处理。
设置时间间隔为5秒 如果get不到就断开连接，post方法类似 都在client里设置http的超时时间
timeout := time.Duration(5 * time.Second)
client := http.Client{
Timeout: timeout,}
client.Get(url)
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：
