技术

下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论及实践 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Python一些比较有意思的库 LLM部分技术源码学习 LangChain源码学习 通用分布式计算引擎Ray Python并发 go依赖注入 go collection gc的基本原理 golang性能分析及优化 数据湖 高性能计算与存储 Linux2.1.13网络源代码学习 《大数据经典论文解读》 三驾马车学习 Spark 内存管理及调优 Yarn学习 从Spark部署模式开始讲源码分析 容器狂占内存资源怎么办? 多角度理解一致性 golang io使用及优化模式 Flink学习 c++学习 学习ebpf go设计哲学 ceph学习 学习mesh kvm虚拟化 学习MQ go编译器以及defer实现 学习go 为什么要有堆栈 汇编语言 计算机组成原理 运行时和库 Prometheus client mysql 事务 mysql 事务的隔离级别 mysql 索引 坏味道 学习分布式 学习网络 学习Linux go堆内存分配 golang 系统调用与阻塞处理 Goroutine 调度过程 重新认识cpu mosn有的没的 负载均衡泛谈 单元测试的新解读 《Redis核心技术与实现》笔记 《Prometheus监控实战》笔记 Prometheus 告警学习 calico源码分析 对容器云平台的理解 Prometheus 源码分析 并发的成本 基础设施优化 hashicorp raft源码学习 docker 架构 mosn细节 与微服务框架整合 Java动态代理 编程范式 并发通信模型 《网络是怎样连接的》笔记 go channel codereview gc分析 jvm 线程实现 go打包机制 go interface及反射 如何学习Kubernetes 《编译原理之美》笔记——后端部分 《编译原理之美》笔记——前端部分 Pilot MCP协议分析 go gc 内存管理玩法汇总 软件机制 istio流量管理 Pilot源码分析 golang io 学习Spring mosn源码浅析 MOSN简介 《datacenter as a computer》笔记 学习JVM Tomcat源码分析 Linux可观测性 学习存储 学计算 Gotty源码分析 kubernetes operator kaggle泰坦尼克问题实践 kubernetes扩缩容 神经网络模型优化 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 TIDB源码分析 什么是云原生 Alibaba Java诊断工具Arthas TIDB存储——TIKV 《Apache Kafka源码分析》——简介 netty中的线程池 guava cache 源码分析 Springboot 启动过程分析 Spring 创建Bean的年代变迁 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 共识算法 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 docker和k8s安全访问机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 Kubernetes监控 容器日志采集 Kubernetes 控制器模型 容器狂占资源怎么办? Kubernetes资源调度——scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes类型系统 源码分析体会 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 jib源码分析之细节 线程排队 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 为容器选择一个合适的entrypoint kubernetes yaml配置 《持续交付36讲》笔记 mybatis学习 程序猿应该知道的 无锁数据结构和算法 CNI——容器网络是如何打通的 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用? 串一串一致性协议 当我在说PaaS时,我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 精简代码的利器——lombok 学习 《深入剖析kubernetes》笔记 编程语言那些事儿 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 如何分发计算 Storm 学习 AQS1——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux vfs轮廓 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 hbase 泛谈 forkjoin 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 bgp初识 calico学习 AQS——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 《Elasticsearch权威指南》笔记 mockito简介及源码分析 2017软件开发小结—— 从做功能到做系统 《Apache Kafka源码分析》——clients dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记 log4j学习 为什么netty比较难懂? 递归、回溯、动态规划 apollo client源码分析及看待面向对象设计 学习并发 docker运行java项目的常见问题 OpenTSDB 入门 spring事务小结 分布式事务 javascript应用在哪里 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 java内存模型和jvm内存布局 java exception Linux IO学习 netty内存管理 测试环境docker化实践 netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 Go并发机制及语言层工具 Linux网络源代码学习——数据包的发送与接收 《docker源码分析》小结 docker namespace和cgroup zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 链式处理的那些套路 netty回顾 Thrift基本原理与实践(二) Thrift基本原理与实践(一) 回调 异步执行抽象——Executor与Future Docker0.1.0源码分析 java gc Jedis源码分析 深度学习泛谈 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 并发控制相关的硬件与内核支持 systemd 简介 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 自己动手写spring(八) 支持AOP 自己动手写spring(七) 类结构设计调整 分析log日志 自己动手写spring(六) 支持FactoryBean 自己动手写spring(九) 总结 自己动手写spring(五) bean的生命周期管理 自己动手写spring(四) 整合xml与注解方式 自己动手写spring(三) 支持注解方式 自己动手写spring(二) 创建一个bean工厂 自己动手写spring(一) 使用digester varnish 简单使用 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM执行 git maven/ant/gradle/make使用 再看tcp kv系统 java nio的多线程扩展 《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go常用的一些库 Python初学 Goroutine 调度模型 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 Go基础 JVM类加载 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 ThreadLocal小结 docker快速入门

架构

大模型推理服务框架 模型服务化(未完成) 大模型RHLF 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer k8s设备管理 LLM工具栈 ddd从理念到代码 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象(LLM)? 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 容器和CPU那些事儿 kubevela源码分析 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 分布式链路追踪 helm tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 embedding的原理及实践 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 从混部到统一调度 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 多活 volcano特性源码分析 推理服务 kubebuilder 学习 mpi 学习pytorch client-go学习 tensorflow学习 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 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 学习rpc BFF openkruise学习 可观察性和监控系统 基于Kubernetes选主及应用 《许式伟的架构课》笔记 Admission Controller 与 Admission Webhook 发布平台系统设计 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? 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI 资源调度泛谈 业务系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 概率论 serverless 泛谈 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 架构大杂烩 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 性能问题分析 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列

标签

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 容器和CPU那些事儿 kubevela源码分析 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 helm 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 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

2017软件开发小结—— 从做功能到做系统

2017年12月27日

简介

做功能,本文指基于一个现有系统进行增强,有产品经理描述需求。此时,无论上功能描述上,还是代码实现上,都有清晰的边界。特定到web后台开发,Controller/Action==> service ==> dao 这种本质上面向过程的代码,大部分细节都已确定。

做系统,此处特别指没有产品经理进行产品设计的系统,比如系统本身来源于技术需求,使用方也主要是程序猿。

做功能就像攻山头,目标很明确,几点几分拿下山头。做系统则是模糊的,打还是撤,怎么打,敌情是什么,敌我优劣在哪里,哪里主攻、哪里佯攻,多少人攻坚,多少人阻击援军。千头万绪,又万变不离其宗。

做系统

做系统主要有以下特点:

  1. 做什么,大概知道,但也不是特别知道。未来如何演变,不好估计。
  2. 碰到问题有哪些,其中的关键点有哪些也不是特别清楚
  3. 有些系统需要一定的理论支持,比如ABTest系统
  4. 假设需要一个操作界面,很实际的问题是:界面应该长什么样子。
  5. 与其它系统的关系

这些问题会带来一些实际的困难

  1. 一个问题通常有多种解决方案,不知道“痛点”,就无从取舍。譬如,假设每年GDP要保xx,那么环保是放松还是加紧些,就有了决策的依据。
  2. 界面 ==> Action ==> Service ==> Dao ==> 数据库。若没有经过充分抽象,界面极其容易成为数据库表的增删改查。
  3. 对系统的关键点不熟悉,导致:

    • 很容易陷入求大求全的误区中
    • 强行要求支持一些不必要的特性
    • 对一些细节纠缠不清

经过一年的实践,笔者得到以下经验:

  1. 不要吝惜在设计方案上的时间,尽可能召集所有的相关人员开会,汇总不同角度的看法和反馈

    • 尽可能的从网络上搜寻现有系统的相关材料。技术分享非常多,大部分系统都有blog,汇总它们,有助于理解系统,有助于说服自己、说服别人。
    • 汇总材料,要时时记得提炼理论。有几个基本问题,每个问题如何解决,了解系统有什么组件、组件之间的关系,整理个材料出来。毛选就是毛主席针对当时的问题一篇篇写出来的。
    • 耐心,不要试图从一次会议中得出结论。笔者为了制定一个协议,一共开了四次,分别是:这个协议要考虑哪些问题,哪些问题必须实现,哪些可以牺牲一下;现有几个方案的分析;自定义初步方案评估;非协议问题以及其它细节。
    • 这同时也带来一个问题,说服大家达到一致。而说服的过程,本身就要求我们将各种问题想的清楚一点
    • 如果你完全不清楚一个系统应该是什么样子,那么软件工程中的UML图是个有力的工具,让别人快速看懂你的想法,在沟通的时候非常重要。
    • 问题从“从何解决问题” 变成“这个系统可能有什么问题”,是的,提出问题非常重要。
    • 很多事不要一个人担着,思维有局限,心情易沮丧,要跟人聊天。
  2. 与耐心对立的是,尽快实现一个小版本,去实现当初的一些想法

    • 因为最初需求不明确,修正不可避免,但如果当初设想的基本理念被推翻,则意味着整个过程是失败的。比如文件上传中对netty + tcp + 流式上传方案的选用;补丁系统中下发条件关联到组件上而不是文件上。
    • 代码的编写,要求你精确一些细节
  3. 放弃尽快完成任务的想法(做功能的时候通常是这样),分析 ==> 开发 ==> 再分析 ==> 开发 才是常态。反过来说,失败的设计也是有意义的,因为当时的设计也是有理由支撑的。笔者曾耗费五六千的代价报班学习吉他,所有成果是两首生硬的弹唱。毫无意义么?也不是,笔者以后看见吉他再也不后悔没学了。
  4. 界面设计,通常不能做成数据库表的增删改查,它们之间需要抽象。作为一个后台开发,写html代码或许没有吸引力,但是给用户的操作界面,最终反映了你对系统的理解,为抽象提供思路。操作界面的优劣最直观的方法就是:易懂,操作能少一步就是一步。
  5. 不要因自身的技术背景影响到技术选型。笔者作为后端开发,前端代码水平有限,而在实现系统时,一些前端效果的实现又需要等客户端排期,为此后来干脆自己操刀前端代码。结果就是,界面总是感觉土。界面土没什么,若是因为自己技术背景影响到方案选型等,后果就比较严重。

你也许看到了,这些经验彼此矛盾。

其它

  1. 推广最难,除了直接给用户使用的业务系统,为提高效率开发的支持系统,往往在推广时碰到很大阻力。

    • 系统不够易用,带来的学习成本大于节省的时间。为此,做系统是一方面,如何一键式的使开发转到新的系统上来也非常重要。因此maven plugin、archetype 等工具也要了解下
    • 人的惯性比想象的来的大
  2. 维护时间最长。

    • 详细的用户文档、常见bug文档等要准备充分
    • 系统在设计时,预留调试bug的日志、查询接口等
  3. 去看博客,听技术分享。你或许不知道细节,但不能不知道一件事有这样一种方案。
  4. 每一个种选择都有利弊可以分析,分析它,然后告诉大家,共同讨论。有时候,很奇怪的是,一个重大决策(通常都意识不到),往往不经分析,直接就开始干了。笔者在下象棋的时候,发现若是在走每一步之前,都先分析下对方为什么走这一步,则胜率会提高很多。但仅仅这一个简单的思维习惯,都难以坚持。
  5. 技术学习

    • 项目驱动是最直接的方法。实践到的,才是学到的。
    • 认识不同事情的价值。学会scala自然是意义重大,从无到有操盘一个项目也是值得骄傲的。
    • 公司项目目标和个人技能目标的结合。工作三年后,你可以用20%的精力把事情做到80%,但剩下的20%才是突破舒适区的关键所在。

小结

  1. 本文的大部分内容,课本上都讲过。但就像我们看别人的代码一样,表面上平淡无奇,但只有亲身实践一次才知道,实际上充满了利弊权衡,真的有可能会做错。
  2. 最重要的永远是人,有句话叫“你知道了这么多道理,还是过不好这一生”,人在实践一个系统的过程中,正确的认识到所处的阶段,进而调整心态与认识。这种驾驭自己的心理体验,比实际的技术知识要宝贵的多。