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架构

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标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时，我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

Other 5

Network 15

Python 8

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 25

Distribute 9

MQ 8

WEB 6

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 89

rlhf演进 agent框架 分布式Agent与A2A reward演进 deepresearch梳理 mcp学习 大模型RLHF框架 rl框架 GPU与CUDA RL闲谈 MCTS与LLM rl与llm AutoGen学习 从Transformer到DeepSeek 上下文记忆 agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips 推理LLM梳理 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 LangGraph工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

Practice 16

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 7

CPP 2

Mesh 12


学习网络

2020年12月06日

简介

用思考的方式去记忆，而不是用记忆的方式去思考。

读完这篇文章，就再也不怕遇到网络问题啦！

快速界定故障：Socket Tracer网络监控实践

狭义上的网络，只包含交换机、路由器、防火墙、负载均衡等环节，没什么重传，也不丢包，更不影响应用消息本身。如果是广义的网络，那就包含了至少以下几个领域：

  1. 对应用层协议的理解；
  2. 对传输层和应用层两者协同的理解；如何把应用层问题锚定到网络层数据包。
    1. 应用现象跟网络现象之间的鸿沟：你可能看得懂应用层的日志，但是不知道网络上具体发生了什么。如果日志里说某个 HTTP 请求耗时很长，你是无法知道网络上到底什么问题导致了这么长的耗时，是丢包引起了重传？还是没有丢包，纯粹是传输速度慢呢？
    2. 工具提示跟协议理解之间的鸿沟：你看得懂 Wireshark、tcpdump 这类工具的输出信息的含义，但就是无法真正地把它们跟你对协议的理解对应起来。应用层只看到日志connection reset by peer，如何用wireshark 排查原因
  3. 对操作系统的网络部分的理解。

网络协议

从计算机 分层和网络分层的feel 来审视上图

  1. 物理层。可以理解为网络设备的原生能力，它定义了硬件层次来看的基础网络协议。PS：类似于cpu 指令
  2. 在单机体系，操作系统是一台计算机真正可编程的开始。同样地，互联网世界的体系中，IP 网络是互联网 “操作系统” 的核心，是互联网世界可编程的开始。TCP/UDP 传输层。它也是互联网 “操作系统” 的重要组成部分，和 IP 网络一起构成互联网 “操作系统” 的内核。IP 网络解决的是网如何通的问题，而传输层解决的是如何让互联网通讯可信赖的问题，从而大幅降低互联网应用程序开发的负担。

在网络的多个层次中，IP层处于核心地位，其之上或之下每一层都有多个协议实现，而只有网络层，只有一个IP协议（细腰结构）。

网络传输

网络设计核心思想

其它