技术

上下文记忆 agentic chat 图数据库的一些考量 LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 向量数据库的一些考量 fastapi+sqlalchemy进行项目开发 LLM微调实践 Python协程实现 Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 Python虚拟机 LLM工作流编排 Python实践 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 Python一些比较有意思的库 Transformers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 Kubernetes 控制器模型 容器日志采集 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 线程排队 jib源码分析之细节 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

bert rerank微调 大模型推理tips RAG向量检索与微调 dddfirework源码分析 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM 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 k8s设备管理 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 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 AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 分布式链路追踪 K8S YAML 资源清单管理方案 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 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 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——kubelet与容器引擎之间的接口 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 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
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

中本聪比特币白皮书 细读

2018年04月26日

前言

中本聪比特币白皮书

英文文档(如果是外国来的东西),尤其是作者发布的文档,是学习一个东西的最好材料,没有之一。但因为比较精炼,适合学习了足够的背景知识之后再来回顾一下。

摘要

对于摘要部分,用高中做阅读理解的方式来逐字逐句分析 都不过分

  1. A purely peer-to-peer version of electronic cash would allow online payments to be sent directly from one party to another without going through a financial institution. 说明 是一个 去中心化的 electronic cash
  2. Digital signatures provide part of the solution, but the main benefits are lost if a trusted third party is still required to prevent double-spending. 双花问题是重点
  3. We propose a solution to the double-spending problem using a peer-to-peer network. The network timestamps transactions by hashing them into an ongoing chain of hash-based proof-of-work, forming a record that cannot be changed without redoing the proof-of-work. 给多个交易盖上戳,形成一个记录挂在一个an ongoing chain。记录的生成用到了 proof-of-work,你要改这个记录就得 redoing the proof-of-work
  4. The longest chain not only serves as proof of the sequence of events witnessed, but proof that it came from the largest pool of CPU power. 交易的确认以最长链为准,最长的链反映了大部分CPU power的意志。
  5. As long as a majority of CPU power is controlled by nodes that are not cooperating to attack the network, they’ll generate the longest chain and outpace attackers. 只有大部分 CPU power 是“善意的”,attacker 就无法一直 控制最长链。==> 一个人无法长久的把持 记账权,那么短期的作假 也就很容易被发现/废弃
  6. The network itself requires minimal structure. Messages are broadcast on a best effort basis, and nodes can leave and rejoin the network at will, accepting the longest proof-of-work chain as proof of what happened while they were gone. 节点可以退出和加入,加入时以最长链为准

通过数学、加密算法 等来 制造 工作量,想作恶,得先完成工作量,但一个人不能永远第一快完成工作量,也就不能完全掌握记账权。

对此,我们再来回顾下分布式中的共识问题,2pc/3pc、paxos 等都引入了协调者的角色,然后 数据 以协调者为准。区块链 采用 proof-of-work 的方式 来推选 协调者,谁做的快 以谁为准(也就是充当“协调者”)。但这个协调者 又很短暂,很快就会 易手。

为什么可信

  1. no mechanism exists to make payments over a communications channel without a trusted party.

  2. What is needed is an electronic payment system based on cryptographic(用密码写的) proof instead of trust, allowing any two willing parties to transact directly with each other without the need for a trusted third party. 传统的trust based model ==> 中心化的第三方 ==> 不信第三方信密码学
  3. Transactions that are computationally impractical(不现实的) to reverse would protect sellers from fraud(欺诈)(交易不会被篡改), and routine escrow mechanisms could easily be implemented to protect buyers(交易可以被可信的托管(存储)). 两人不通过第三方直接交易,那么你如何保护sellers?如何保护buyers? 交易一旦达成,即可保证一直存在,不会被篡改。

你用密码写完之后,首先是别人改不了,自己改,得干活儿拿到记账权。

  1. 传统的trust based model ==> 中心化的第三方 ==> 不信第三方,信密码学 ==> 两人直接交易 ,两人如何取得信任
  2. 首先是交易一旦达成不能改,信任数学
  3. 我只和你交易, 我怎么知道你有没有 “一女嫁二夫”==> 你双花可以, 我得知道 ==> 所有的交易全部广播 ==> 所有交易的顺序如何达成一致?==> 每个人都有一个所有交易+顺序的副本,也就是双方知道 彼此 所有的交易记录,也就是你要是把给我的这笔钱 给了别人,我也知道
  4. 不能改 + 了解对方所有的交易记录 = 信任
  5. 了解对方/全部的交易记录及其顺序,或者说所有节点取得一致,这才是采用共识机制由来。

那么共识机制算法有很多, paxos虽然复杂点,达成一致也是没问题的,为什么用proof-of-work?

为什么是proof-of-work

The proof-of-work also solves the problem of determining representation in majority decision making. If the majority were based on one-IP-address-one-vote, it could be subverted by anyone able to allocate many IPs. Proof-of-work is essentially one-CPU-one-vote. The majority decision is represented by the longest chain, which has the greatest proof-of-work effort invested in it. 要点:

  1. one-IP-address-one-vote,无论是paxos、还是2pc/3pc这些,达成共识都是分两步走的,先找到一个基准(协调者),然后取得一致。但如何决定基准,传统共识算法 都是 one-IP-address-one-vote
  2. one-CPU-one-vote,为了充当协调者(记账权),one-IP-address-one-vote 类算法都是先投票,one-CPU-one-vote 是先干活。they vote with their cpu power

干什么活?中本聪借鉴了 Adam Back’s Hashcash 算法,transactions + prev hash + nonce = hash1, 新的hash 必须包含一定的量的 zero bits(貌似还必须得在最前面)

  1. attacker 可以改下transaction, 对 transactions + prev hash + nonce 重新计算得到hash2, 只要hash2 有一定量的 zero bits 也行,但很明显,hash2 不等于 hash1
  2. 于是,改了hash2,连带该block 之后所有的block 都得重算

《区块链核心算法解析》 中提到:

  1. 使用工作量证明机制的首要目的 是调节整个网络 找到区块的速度,使得网络有时间来实现在最新一个区块上的同步。
  2. 区块链的作用 是维护一个一致的交易历史, 而所有的节点最终都将在 唯一的区块链(交易历史)上达成一致。
  3. 网络的参与者并非直接决定共识的具体内容,而是通过pow来竞争记账权,间接的达成共识。

tips

本小节,都是一些小点,可以归类到安全机制,也可以说如何节省空间,也可以说比特币发行等,怎么归类都片面的,

激励

  1. 给旷工发比特币, provides a way to ** initially ** distribute coins into circulation, since there is no central authority to issue them(去中心化影响 货币的方方面面). initially 的含义是:比特币发完之后,旷工就只靠 交易费过活了。
  2. The incentive may help encourage nodes to stay honest.If a greedy attacker is able to assemble more CPU power than all the honest nodes

    • defraud people by stealing back his payments
    • using it to generate new coins

    He ought to find it more profitable to play by the rules, such rules that favour him with more new coins than everyone else combined, than to undermine the system and the validity of his own wealth. 欺诈用户的事儿干多了,人们将不再信任比特币系统,attacker欺诈省掉的/拿到的比特币也就不值钱了。attacker 如果有这个计算资源,与其搞破坏,不如老老实实挖矿赚钱。

  3. 根据merkle tree 的一些特性,底层数据的任何变动都会传导到父节点,最终传导到 根节点。根的值实际代表了 对底层所有数据的 “数字摘要”。所以,对于block-chain 中比较早的 block来说,交易数据可以discard(如果你不关心所有人的所有交易链路的话)。A block header with no transactions would be about 80 bytes. If we suppose blocks are generated every 10 minutes, 80 bytes * 6 * 24 * 365 = 4.2MB per year. 全放内存都没有关系。

  4. It is possible to verify payments without running a full network node. A user only needs to keep a copy of the block headers of the longest proof-of-work chain,He can’t check the transaction for himself, but by linking it to a place in the chain, he can see that a network node has accepted it. 轻钱包,交易本身合不合法无法直接确认(因为无法直接校验交易的输入 等),但可以向节点查询交易是否在 最长链中。

  5. SPV, 简单支付验证(SPV)与创新 交易确认与支付确认,有的文章对着两个概念不作区别,经常混淆使用。区块链如何运用merkle tree验证交易真实性 要点如下:

    • Merkle Tree, 把merkle root保存在区块头中,交易数据被保存在区块体中,Merkle Tree中间当那些hash并没有被保存,它们只是运算过程数据。Merkle Tree 还被用于p2p 下载时的文件校验
    • merkle block message(spv 发出的请求 ) 和 验证路径 (节点对 spv 请求的响应)

    • 节点 如何 根据交易信息 得到交易所在的block,并返回 验证路径
    • spv 如何 确认 验证路径 是否正确。 同步最长区块链 ==> 确认merkle root在最长链中 ==> merkle root 可信 ==> spv 根据返回 验证路径(hash01,hash23,hash2,hash3,hash(tx3)) 重新计算merkle root ==> 验证路径真实 ==> 交易已被最长链确认
  6. a new key pair should be used for each transaction to keep them from being linked to a common owner. 每个交易 都有一个new key pair

    • 掩盖owner 的身份
    • bitcoin 的接收者 在 交易快开始时 才将 key pair 给sender,防止 sender 提前 算好交易数据,提高了sender 拿到记账权的可能性

conclusion

适合多次重复读

We have proposed a system for electronic transactions without relying on trust(这句是纲领). We started with the usual framework of coins made from digital signatures, which provides strong control of ownership, but is incomplete without a way to prevent double-spending. To solve this, we proposed a peer-to-peer network using proof-of-work to record a public history of transactions that quickly becomes computationally impractical for an attacker to change if honest nodes control a majority of CPU power. The network is robust in its unstructured simplicity. Nodes work all at once with little coordination. They do not need to be identified, since messages are not routed to any particular place and only need to be delivered on a best effort basis. Nodes can leave and rejoin the network at will, accepting the proof-of-work chain as proof of what happened while they were gone. They vote with their CPU power, expressing their acceptance of valid blocks by working on extending them and rejecting invalid blocks by refusing to work on them. Any needed rules and incentives can be enforced with this consensus mechanism.

  1. digital signatures,解决隐私和不可篡改性
  2. peer-to-peer network using proof-of-work 解决双花问题
  3. Nodes work all at once with little coordination,do not need to be identified,vote with their CPU power
  4. other rules and incentives can be enforced with this consensus mechanism.