技术

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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 7

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 24

Distribute 9

MQ 8

WEB 5

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 74

agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips LLM一些探索 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 LLM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


apple 推送那些事儿

2017年06月03日

前言

影响推送的因素

用户方面

有以下原因导致用户无法收到推送或推送展示

  1. 大量用户关闭推送
  2. 非锁屏该状态下，用户推送的提醒样式设置为none
  3. 用户正在使用app时无法收到推送

苹果方面

  1. 一系列的原因导致apns关闭连接，尤其是invalid token，而invalid token无法避免

    If APNs decides to terminate an established HTTP/2 connection, it sends a GOAWAY frame. The GOAWAY frame includes JSON data in its payload with a reason key, whose value indicates the reason for the connection termination. For a list of possible values for the reason key, see Table 8-6.

  2. 如果设备离线，假设某个时间间隔收到两个推送，则apns只会发送most recent notification。参见Local and Remote Notification Programming Guide的“Quality of Service, Store-and-Forward, and Coalesced Notifications”章节。

系统方面

  1. http2协议，中国与苹果推送服务器(api.push.apple.com)连接不稳定，建连时间长，经常handshake fail或connect timeout

设备方面

设备和apns之间的连接

  1. 设备主动发起对apns的ssl连接
  2. apps on the device can register with APNs to receive their app-specific device tokens for remote notifications.

对推送的影响

  1. token的变化导致invalid token的存在。APNs can issue a new device token for a variety of reasons:

    • User installs your app on a new device
    • User restores device from a backup
    • User reinstalls the operating system
    • Other system-defined events

    As a result, apps must request the device token at launch time.

  2. 设备切换网络时，会重新连接apns

其它情况参见xuduo/socket.io-push

客户端

活久见的重构 - iOS 10 UserNotifications 框架解析

推送的展示

当收到多条推送，而用户点击推送或操作app时，通知栏和app角标的反应：

进入方式 现有状态 微信 理想状态
从通知栏进入 通知栏：全部消除；角标数字：0 通知栏：全部清除；角标数字：清除 通知栏只消失用户点的那一个；角标数字减1
直接点击app进入 通知栏：全部消除；角标数字：0 如果不点聊天界面，通知栏和角标不变 通知栏不变，角标不变

解决办法参见iOS推送与角标总结

数据的采集

用户推送开关、token的采集

  1. 无论是否可以拿到token，都要发请求，告知服务端客户端是否关了推送

推送送达数据的采集

  1. UNNotificationServiceExtension，ios可以在推送到达设备时执行一段代码，在这段代码中向服务器发送请求，告知服务器收到了推送。依此，可以采集推送送达率。
  2. app在前台时收到推送，告知服务器
  3. 用户点击时，发送请求，告知服务器

服务端

涉及的技术栈

  1. netty及其涉及的java nio
  2. http2
  3. ssl
  4. netty与ssl、http2的结合问题

优化

数据方面

  1. 尽可能多的采集用户token

  2. 维护token的有效性，减少invalid token的存在，

    • 定时发送静默notification测试和优化
    • 发送推送时，invalid token 随时发现、随时记录

数据处理方面

  1. 根据发送失败的原因，进行重试
  2. 发送框架本身要稳定，不能发生oom、direct oom之类的异常。Direct memory exhausted after sending many notifications
  3. 维护多个与apns的connection，在一个connection断开后不影响推送。同时，推送任务要尽可能均匀的分布在各个连接上。

pushy使用要注意的问题

  1. 用它自带的eventloop，然后，direct oom就没有了
  2. netty-tcnative-boringssl-static 的版本要紧跟 pushy版本，否则也会造成oom

大批量推送时带来的一些问题

还未找到切实的原因，因此只能描述一些现象

  1. 单推（unicast）和少批量multicast时，没有问题。全局推送时，会出现断连
  2. 虽然苹果返回了accepted，但很多用户还是没有收到

网络环境差时，发送大批量推送，推送数据缓冲在socket send buffer，进而堆积在apns的receive buffer，apns receive buffer堆积到一定程度，那么整个处理过程就停止了。linux tcp的机制是，一定时间收不到ack就开会resend，resend次数超过阈值就会断连接。参见Closing connection due to write timeout和JAVA Socket超时浅析中的”socket写超时”部分。几种TCP连接中出现RST的情况

其它资料

浅谈基于HTTP2推送消息到APNs