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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 5

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 75

上下文记忆 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


dns隐藏的一个坑

2017年11月29日

简介

TCP/IP 网络是通过 IP 地址来确定通信对象的，因此不知道 IP 地址就无法将消息发送给对方，这和我们打电话的时候必须要知道对方的电话号 码是一个道理。然而，就像你很难记住电话号码一样，要记住一串由数字组成 的 IP 地址也非常困难。因此，相比 IP 地址来说，网址中还是使用服务器名称比较好。

有人问了:“既然如此，那干脆不要用 IP 地址，而是用名称来确定通信对象不就好了吗?从运行效率上来看， IP 地址的长度为 32 比特，也就是 4 字节，相对地，域名最短也要几十个字节，最长甚至可以达到 255 字节。这增加了路由器的负担，传送 数据也会花费更长的时间 。

dns基本过程

DNS 原理入门

基本过程

  1. 主机向dns server（比如192.168.1.253） 查询域名的ip地址
  2. dns server如何查询域名的ip地址：分级查询

以www.example.com为例

  名称 备注
根域名 .root www.example.com本质是www.example.com.root
顶级域名 .com/.net  
次级域名 .example 用户可以注册
主机/三级域名 www 用户任意分配

所以内网dns server192.168.1.253 的查询过程是

  1. .root的NS记录和IP地址一般是不会变化的，所以内置在DNS服务器里面
  2. 从.root查询.com的NS记录和A记录
  3. 从.com查询.example的NS记录和A记录
  4. 从.example查询www的IP地址

公网dns server，比较有名的是google的8.8.8.8和国内的114.114.114.114

dns在java应用中可能碰到的问题

jvm dns缓存问题解决方式

在主机名解析为 IP 地址后，资源 IP 地址将保存在 JVM 的高速缓存中。如果改变了资源的 IP 地址，则需要重新启动应用服务器，使 Identity Manager 能够检测所做更改 (ID-3635)。这是 Sun JDK（1.3 及更高版本）中的设置，可以使用 sun.net.inetaddr.ttl 属性设置解析成功的域名记录JVM中缓存的有效时间，0表示禁止缓存，-1表示永远有效，JVM默认是永远有效。

jvm 默认永远有效，就会带来一些问题。比如访问一些第三方公司的开放服务，对方给一个域名，作为调用方，老往一个ip发请求，在极端情况下非常容易有问题。比如，向APNs发送推送，短时间向某一个APNs server ip发送大量推送，极易受到GoAway frame（http2协议 frame的一种），继而关闭连接。解决办法：

  1. 如果对方开放服务提供多个域名，则轮流使用域名建立连接

  2. 如果只有一个域名

    • 设置jvm的sun.net.inetaddr.ttl
    • 若想完全控制ip的选取，可以只用dnsjava在代码层面获取域名对应的ip，然后每次轮流选取，将负载平摊到每个ip上

dnsjava和netty的结合问题

我们知道，netty等异步框架的代码本质上是由“事件驱动引擎”执行的，因此代码中应尽量避免阻塞操作，但dnsjava获取域名ip的过程带有阻塞性质。常见的办法是，维护一个ip容器做缓冲，调用方作为消费者直接从容器中获取ip，若拿不到则使用java默认解析。另启一个单独线程作为生产者将解析到的ip注入到ip容器中。

此外，netty本身提供RoundRobinInetAddressResolver,使用方式大致为

bootstrap.resolver(new AddressResolverGroup<InetSocketAddress>() {
    @Override
    protected AddressResolver<InetSocketAddress> newResolver(EventExecutor executor) throws Exception {
        AddressResolver<InetSocketAddress> addressResolver = new RoundRobinInetAddressResolver(executor, new DefaultNameResolver(executor)
        ).asAddressResolver();
        return addressResolver;
    }
});

与InetAddress根据域名拿到一个ip不同，RoundRobinInetAddressResolver启动时根据域名获取多个ip，后续使用时，随机返回ip。优点是RoundRobinInetAddressResolver异步方式获取ip（可以学习一个独立的功能如何提供异步接口），但缺点是，ip池第一次获取后，进程存续期间便不再变化。