某国企在选型用户行为分析系统时，遇到了一个很现实的问题：几家厂商都表示“支持信创”，系统也确实可以运行在国产操作系统之上。但当进一步深入询问时：● 是否支持内网环境的独立部署？ ● 是否可以适配国产数据库方案？ ● 数据从采集到分析，是否具备可追踪与审计能力？ 很多方案开始变得不那么清晰。这其实是信创选型中一个非常典型的现象：在信创环境下，系统“能运行”，只是起点，而不是判断标准。  一、什么是信创？从实践角度看，信创的核心在于：在关键基础设施中，实现软硬件体系的自主可控与国产化适配，确保系统在安全、供应链和运维层面具备长期可持续性。因此，信创关注的并不仅是“能否运行”，而是：● 是否具备自主可控能力● 是否适配国产软硬件生态● 是否满足安全与合规要求  二、如何理解“适配信创”的系统？在实际选型中，一个常见误区是：能在国产环境运行 ≠ 适配信创结合项目经验，一套更具可落地性的判断思路，可以从以下几个方面来看： 1. 是否具备独立运行能力不仅是“可以部署”，更重要的是：✧ 支持在内网环境中独立运行✧ 不依赖外部云服务✧ 出现问题时，具备本地可排查、可定位能力 这决定了系统在封闭环境中的可用性与稳定性。 2. 是否适配国产技术生态信创环境下，技术选型往往受到约束，例如数据库、中间件等。更现实的要求是：✧ 能够适配主流国产数据库与中间件✧ 架构上具备一定灵活性，避免强绑定单一技术栈 ✧ 在替换底层组件时，不需要大规模重构业务能力✧ 支持随着国产生态变化进行持续适配，而不是一次性适配 以分析型数据库为例，像 Apache Doris 这类引擎可以作为分析层的一种选择，但在信创环境中，往往还需要结合具体国产数据库生态进行整体设计。 3. 数据链路是否可观测、可审计用户行为分析系统，本质是一条完整的数据链路：采集 → 传输 → 存储 → 分析 在信创场景下，更关注的是：✧ 数据来源是否清晰 ✧ 数据流转是否可追踪 ✧ 数据使用是否可审计 ✧ 在业务规则变化时，链路结构是否可以调整（如新增采集点/调整分析维度） 也就是说，不仅要“能看结果”，还需要对关键数据链路具备可控性与透明度。  三、为什么在用户行为分析场景中更容易出现问题？相比单点工具，用户行为分析系统涉及多个环节协同：数据采集（SDK / 埋点）、数据传输、数据存储、数据分析 在一些以云为中心设计的系统中，常见情况包括：● 采集在本地，但分析依赖云端能力 ● 数据可以使用，但链路不够透明 ● 在特定环境中可用，但迁移后成本较高  在信创环境下，这些问题会被进一步放大。  四、一个更可落地的判断方式从选型角度，可以用更务实的标准来评估系统：1)  数据是否运行在自身可控的体系内2)  系统架构是否具备一定的可调整与适配能力3)  在环境变化（如国产化替换）时，核心分析能力是否仍然可用 4)  系统是否具备开放性与可持续演进能力。 开放性 + 可定制能力 + 可持续演进能力，往往比功能本身更重要。能够满足这些条件的系统，通常更容易在信创环境中长期稳定运行  五、为什么部分系统难以满足这些要求？这与系统的设计起点密切相关。不少用户行为分析产品最初是围绕云化场景构建的：● 强依赖云端计算与服务能力 ● 技术栈相对固定 ● 数据链路相对封闭  而信创环境，更强调：本地化部署能力 + 架构可控性 + 技术生态适配能力 这两种设计思路之间，天然存在一定差异。 六、换个角度看选型问题在信创环境中选择用户行为分析系统，本质上是在判断：这套系统，是否能够在既定技术约束下，长期稳定运行，并始终支持业务变化下的持续调整能力。这不仅是产品能力问题，也是架构设计问题。  七、一种实践思路（以 ClkLog 为例）以 ClkLog 的设计思路为例，其关注点不局限于单一分析功能，而是围绕用户行为数据的完整链路进行设计：✓ 数据从采集到分析全链路本地化部署，可在信创环境中独立运行 ✓ 在架构上支持适配多种数据库方案，可根据国产化要求灵活替换适配✓ 分析模型与底层环境解耦，在系统迁移或升级时可降低调整成本✓ 产品采用开放架构设计，支持基于业务需求进行扩展与二次开发，实现长期业务演进能力 在强调“自主可控与国产化适配”的信创环境中，这类设计思路通常更容易落地。  结语在信创背景下，用户行为分析系统的选型标准，正在从“功能是否完善”，转向：系统是否真正可控、可适配、可持续运行，并具备随业务变化的持续演进能力。这也是判断一套系统能否长期支撑业务的关键。

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引入协程背景有大量的异步业务逻辑, 传统的回调代码割裂, 可读性差, 不可避免的回调地狱简化编码复杂度，希望底层能够支持协程, 简化跨线程或者实现rpc的能力项目Github: CrystalNetCrystalNet支持C++20, 包括requires, 协程等特性协程框架是CrystalNet的一个底层支持协程源码路径:kernel/include/kernel/comp/Coroutines测试case: TestCoroutine.h/TestCoroutine.cpp TestPoller.h/TestPoller.cpp细节介绍封装一个通用的协程类template<typename T> class CoTask<T>封装一个阻塞等待类CoWaiter,并提供阻塞等待接口:CoTask<> Waiting(), 用于等待条件满足时唤醒协程设计封装了一个Poller，主要用于处理事件循环, 协程的suspend时候会向Poller抛异步任务调度协程, 直到在CoWaiting时永久阻塞CoTask提供GetParam让用户在协程阻塞时获取到协程句柄，方便用户在条件满足时通过协程句柄唤醒协程Poller提供SendAsync接口实现跨线程的通信(协程方式提供)// 跨线程协程消息(otherPoller也可以是自己) // req暂时只能传指针，而且会在otherChannel（可能不同线程）释放 // req/res 必须实现Release, ToString接口 template<typename ResType, typename ReqType> requires requires(ReqType req, ResType res) { // req/res必须有Release接口 req.Release(); res.Release(); // req/res必须有ToString接口 req.ToString(); res.ToString(); } CoTask<KERNEL_NS::SmartPtr<ResType, AutoDelMethods::Release>> SendToAsync(Poller &otherPoller, ReqType *req) { // 1.ptr用来回传ResType KERNEL_NS::SmartPtr<ResType *, KERNEL_NS::AutoDelMethods::CustomDelete> ptr(KERNEL_NS::KernelCastTo<ResType *>( kernel::KernelAllocMemory<KERNEL_NS::_Build::TL>(sizeof(ResType **)))); ptr.SetClosureDelegate([](void *p) { // 释放packet auto castP = KERNEL_NS::KernelCastTo<ResType*>(p); if(*castP) (*castP)->Release(); KERNEL_NS::KernelFreeMemory<KERNEL_NS::_Build::TL>(castP); }); *ptr = NULL; // 设置stub => ResType的事件回调 UInt64 stub = ++_maxStub; KERNEL_NS::SmartPtr<KERNEL_NS::TaskParamRefWrapper, KERNEL_NS::AutoDelMethods::Release> params = KERNEL_NS::TaskParamRefWrapper::NewThreadLocal_TaskParamRefWrapper(); SubscribeStubEvent(stub, [ptr, params](KERNEL_NS::StubPollerEvent *ev) mutable { KERNEL_NS::ObjectPollerEvent<ResType> *finalEv = KernelCastTo<KERNEL_NS::ObjectPollerEvent<ResType>>(ev); // 将结果带出去 *ptr = finalEv->_obj; finalEv->_obj = NULL; // 唤醒Waiter auto &coParam = params->_params; if(coParam && coParam->_handle) coParam->_handle->ForceAwake(); }); // 发送对象事件 ObjectPollerEvent到 other auto iterChannel = _targetPollerRefChannel.find(&otherPoller); if(LIKELY(iterChannel != _targetPollerRefChannel.end())) { auto objEvent = ObjectPollerEvent<ReqType>::New_ObjectPollerEvent(stub, false, this, iterChannel->second); objEvent->_obj = req; iterChannel->second->Send(objEvent); } else { auto objEvent = ObjectPollerEvent<ReqType>::New_ObjectPollerEvent(stub, false, this, nullptr); objEvent->_obj = req; otherPoller.Push(objEvent); } // 等待 ObjectPollerEvent 的返回消息唤醒 auto poller = this; // 外部如果协程销毁兜底销毁资源 auto releaseFun = [stub, poller]() { poller->UnSubscribeStubEvent(stub); }; auto delg = KERNEL_CREATE_CLOSURE_DELEGATE(releaseFun, void); co_await KERNEL_NS::Waiting().SetDisableSuspend().GetParam(params).SetRelease(delg); if(LIKELY(params->_params)) { auto &pa = params->_params; if(pa->_errCode != Status::Success) { g_Log->Warn(LOGFMT_OBJ_TAG("waiting err:%d, stub:%llu, req:%p") , pa->_errCode, stub, req); UnSubscribeStubEvent(stub); } // 销毁waiting协程 if(pa->_handle) pa->_handle->DestroyHandle(pa->_errCode); } // 3.将消息回调中的ResType引用设置成空 auto res = *ptr; *ptr = NULL; co_return KERNEL_NS::SmartPtr<ResType, KERNEL_NS::AutoDelMethods::Release>(res); } 提供异步化工具函数: PostCaller异步编码举例代码在测试用例:TestPoller, 示例中实现了co_await 请求一个req，并返回一个resclass TestTimeoutStartup : public KERNEL_NS::IThreadStartUp { POOL_CREATE_OBJ_DEFAULT_P1(IThreadStartUp, TestTimeoutStartup); public: TestTimeoutStartup(KERNEL_NS::LibEventLoopThread * target) : _target(target) { } virtual void Run() override { KERNEL_NS::PostCaller([this]() mutable -> KERNEL_NS::CoTask<> { auto targetPoller = co_await _target->GetPoller(); auto req = HelloWorldReq::New_HelloWorldReq(); auto res = co_await targetPoller->template SendAsync<HelloWorldRes, HelloWorldReq>(req).SetTimeout(KERNEL_NS::TimeSlice::FromSeconds(5)); g_Log->Info(LOGFMT_NON_OBJ_TAG(TestTimeoutStartup, "res return")); }); } virtual void Release() override { TestTimeoutStartup::Delete_TestTimeoutStartup(this); } KERNEL_NS::LibEventLoopThread * _target; };

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11月15日，CANN Meetup 北京站，邀您共赴一场技术盛宴

技术大神们好，我在使用GaussDB时遇到一个监控采集方面的错误，特来求助。我的collector在尝试采集replication、replication_slot指标时失败了，报错信息如下：time=2025-09-05T09:34:16.375+08:00 level=ERROR source=collector.go:207 msg="collector failed" name=replication duration_seconds=0.0711601 err="ERROR: Function pg_last_wal_receive_lsn() does not exist. (SQLSTATE 42883)"time=2025-09-05T09:34:16.674+08:00 level=INFO source=namespace.go:235 msg="error finding namespace" err="Error running query on database \"113.44.80.136:8000\": pg_stat_replication ERROR: Function pg_last_wal_receive_lsn() does not exist. (SQLSTATE 42883)"time=2025-09-05T09:34:16.711+08:00 level=INFO source=namespace.go:235 msg="error finding namespace" err="Error running query on database \"113.44.80.136:8000\": pg_replication_slots ERROR: Function pg_last_wal_receive_lsn() does not exist. (SQLSTATE 42883)"time=2025-09-05T09:34:16.755+08:00 level=ERROR source=collector.go:207 msg="collector failed" name=replication_slot duration_seconds=0.4515532 err="ERROR: Function pg_last_wal_receive_lsn() does not exist. (SQLSTATE 42883)"time=2025-09-11T15:33:59.609+08:00 level=ERROR source=gaussdb_exporter.go:684 msg="error scraping dsn" err="queryNamespaceMappings errors encountered, namespace: pg_stat_replication error: Error running query on database \"113.44.80.136:8000\": pg_stat_replication ERROR: Function pg_last_wal_receive_lsn() does not exist. (SQLSTATE 42883), namespace: pg_replication_slots error: Error running query on database \"113.44.80.136:8000\": pg_replication_slots ERROR: Function pg_last_wal_receive_lsn() does not exist. (SQLSTATE 42883)" dsn="gaussdb://root:PASSWORD_REMOVED@113.44.80.136:8000/circle_test?sslmode=disable"相关SQL：SELECT *, (CASE pg_is_in_recovery () WHEN 't' THEN pg_last_wal_receive_lsn () ELSE pg_current_wal_lsn () END) AS pg_current_wal_lsn, ( CASE pg_is_in_recovery () WHEN 't' THEN pg_wal_lsn_diff (pg_last_wal_receive_lsn (), PG_LSN ('0/0')) :: FLOAT ELSE pg_wal_lsn_diff (pg_current_wal_lsn (), PG_LSN ('0/0')) :: FLOAT END ) AS pg_current_wal_lsn_bytes, ( CASE pg_is_in_recovery () WHEN 't' THEN pg_wal_lsn_diff (pg_last_wal_receive_lsn (), replay_lsn) :: FLOAT ELSE pg_wal_lsn_diff (pg_current_wal_lsn (), replay_lsn) :: FLOAT END ) AS pg_wal_lsn_diff FROM pg_stat_replication;SELECT slot_name, DATABASE, active, (CASE pg_is_in_recovery () WHEN 't' THEN pg_wal_lsn_diff (pg_last_wal_receive_lsn (), restart_lsn) ELSE pg_wal_lsn_diff (pg_current_wal_lsn (), restart_lsn) END) AS pg_wal_lsn_diff FROM pg_replication_slots;SELECT slot_name, slot_type, CASE WHEN pg_is_in_recovery () THEN pg_last_wal_receive_lsn () - '0/0' ELSE pg_current_wal_lsn () - '0/0' END AS current_wal_lsn, 0 AS confirmed_flush_lsn, active FROM pg_replication_slots;错误提示很明确：SQL查询中引用了名为 pg_last_wal_receive_lsn() 的函数，但该函数在数据库系统中不存在。我想了解：问题根因：这是否是因为我的GaussDB版本（或特定模式）中，系统函数与监控工具期望的不一致？pg_last_wal_receive_lsn() 函数在当前版本的GaussDB中是否存在？这个函数是否是PostgreSQL特有的而非GaussDB的内置函数？解决方案：对于这类复制监控指标采集，GaussDB的正确实践是什么？是需要使用不同的系统函数，还是需要查询特定的系统视图来获取接收LSN信息？是否需要启用特定的复制监控功能或配置？版本差异：pg_last_wal_receive_lsn() 函数是否是某些PostgreSQL版本中特有的？我当前使用的GaussDB版本可能基于哪个PostgreSQL基础版本，以及GaussDB自身对此功能的支持情况如何？任何关于此问题的排查思路、系统函数差异说明或版本兼容性信息都将非常有帮助！感谢！背景信息/补充说明（可选）：我使用的GaussDB版本是：gaussdb (GaussDB Kernel 505.2.1 build ff07bff6) compiled at 2024-12-27 09:22:42 commit 10161 last mr 21504 release采集工具是：Prometheus gaussdb_exporter希望得到大家的指点，谢谢！

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