技术

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
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

Redis 学习

2018年06月15日

前言

文章部分内容来自对 《Redis设计与实现》的学习。图解RedisRedis(Remote Dictionary Server ) ,更准确的描述是一个数据结构服务器。Redis不是通过迭代或者排序方式处理数据,而是一开始就按照数据结构方式组织。

一篇文章讲清楚Redis 未细读。

Redis源码解析:一条Redis命令是如何执行的? 未读

Redis设计与实现

Redis 设计与实现

从本书的最大的收获就是作者提的几个问题,感觉也是学习redis的精髓

  1. Redis 的五种数据类型分别是由什么数据结构实现的?
  2. Redis 的字符串数据类型既可以储存字符串(比如 “hello world” ), 又可以储存整数和浮点数(比如 10086 和 3.14 ), 甚至是二进制位(使用 SETBIT 等命令), Redis 在内部是怎样储存这些不同的值的?
  3. Redis 的一部分命令只能对特定数据类型执行(比如 APPEND 只能对字符串执行, HSET 只能对哈希表执行), 而另一部分命令却可以对所有数据类型执行(比如 DEL 、 TYPE 和 EXPIRE ), 不同的命令在执行时是如何进行类型检查的? Redis 在内部是否实现了一个类型系统?
  4. Redis 的数据库是怎样储存各种不同数据类型的键值对的? 数据库里面的过期键又是怎样实现自动删除的?
  5. 除了数据库之外, Redis 还拥有发布与订阅、脚本、事务等特性, 这些特性又是如何实现的?
  6. Redis 使用什么模型或者模式来处理客户端的命令请求? 一条命令请求从发送到返回需要经过什么步骤?

RESP 协议

Redis 协议在以下三个目标之间进行折中:

  1. 易于实现
  2. 可以高效地被计算机分析(parse)
  3. 可以很容易地被人类读懂。不是提供一个byte[]让客户端随便用

通信协议(protocol)

图解Redis通信协议Redis客户端和服务端之间使用一种名为RESP(REdis Serialization Protocol)的二进制安全文本协议进行通信

客户端和服务器通过 TCP 连接来进行数据交互, 服务器默认的端口号为 6379 。客户端和服务器发送的命令或数据一律以 \r\n (CRLF)结尾。

把一些数据结构存在本机或存在远程主机,有一些隐含的意味:

  1. “本机的”,或者说一个编程语言支持的数据结构包括:基本数据类型,复合类型(string,list,map等)。基本数据类型往往用不着跨主机存储,因为不值当。
  2. 对于本地访问内存而言,访问一个数据结构要指明两个要素:内存地址和类型。内存地址说明去哪取数据,类型说明取多少数据,取出的数据如何处理。访问远端内存类似,只不过”地址“不再是一个内存地址,而是一个具备唯一性的key,由远端主机完成key到该主机的内存地址的映射。

请求

请求协议的一般形式

*<参数数量> CR LF
$<参数 1 的字节数量> CR LF
<参数 1 的数据> CR LF
...
$<参数 N 的字节数量> CR LF
<参数 N 的数据> CR LF

比如对于命令 set mykey myvalue,实际协议值"*3\r\n$3\r\nSET\r\n$5\r\nmykey\r\n$7\r\nmyvalue\r\n"

print 出来是

*3		# 表示3个参数
$3		# 表示第一个参数长度为3
SET		# set 命令
$5		# 表示第二个参数长度为5
mykey	# 第二个参数值
$7		# 表示第三个参数长度为7
myvalue	# 表示第三个参数值

回复

多条批量回复是由多个回复组成的数组, 数组中的每个元素都可以是任意类型的回复, 包括多条批量回复本身。

命令/对象/数据结构之间的关系

struct redisServer {
    // ...
    redisDb *db;    // 一个数组,保存着服务器中的所有数据库
    int dbnum;      // 服务器的数据库数量,默认16
    // ...
}
typedef struct redisDb {
    // ...
    dict *dict;     // 数据库键空间,保存着数据库中的所有键值对
    dict *expires;  // 过期字典,保存着键的过期时间
}

一组redis 命令对应一个对象,对象的存储结构为了性能与空间的平衡,采用encoding策略,根据存储内容的空间大小使用不同的数据结构。

数据结构

reids 是一个内存数据库、非关系型数据库、支持多种数据结构,in-memory data structure store,当我在说这些名词时,我在说什么?

丰富的数据类型,带来丰富的命令,以字符串为例,一般编程语言对字符串提供多少方法, redis 就大体支持多少字符串操作命令,比如append 等,就好像本地内存提供的操作能力一样(实际上更多,比如过期、订阅等),除了redisTemplate封了一下网络访问外没啥区别。

String msg = "hello world";
String msg = redisTemplate.opsForValue().get("msg");
String msg = "hello " + "world";
redisTemplate.opsForValue().append(msg,"world");
int msg = 1;
String msg = redisTemplate.opsForValue().get("msg");
int msg = msg + 1;
int msg = redisTemplate.opsForValue().increment("msg",1);

命令与数据数据类型有对应(多对多)关系(比如set 处理不了集合),数据类型根据不同情况可以使用不同的数据结构来存储。比如在java 中 List<String> list = new ArrayList/LinkedList<String>() list 的实现方式是在代码中直接指定的。而redis 的list 会自动根据元素特点决定使用ziplist 或linkedlist。

为什么Redis是单线程的

Redis 是单线程,主要是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的,这也是 Redis 对外提供键值存储服务的主要流程。但 Redis 的其他功能,比如持久化、异步删除、集群数据同步等,其实是由额外的线程执行的。通常来说,单线程的处理能力要比多线程差很多,但是 Redis 却能使用单线程模型达到每秒数十万级别的处理能力,这是为什么呢?其实,这是 Redis 多方面设计选择的一个综合结果。

  1. 纯内存操作
  2. 高效的数据结构,例如哈希表和跳表
  3. 多路复用机制 深度解析单线程的 Redis 如何做到每秒数万 QPS 的超高处理能力 对源码解析很到位。

Redis is single threaded. How can I exploit multiple CPU / cores?

It’s not very frequent that CPU becomes your bottleneck with Redis, as usually Redis is either memory or network bound. For instance, using pipelining Redis running on an average Linux system can deliver even 1 million requests per second。cpu 以及内存读写 的速度足够快,以至于一个线程便支持了100w QPS。很多时候, 瓶颈是内存大小及带宽。也就是说,即便支持了多线程,支持了更高的QPS, 更有可能的是你的网卡带宽先被打满了。

However, to maximize CPU usage you can start multiple instances of Redis in the same box and treat them as different servers.

However with Redis 4.0 we started to make Redis more threaded. For now this is limited to deleting objects in the background, and to blocking commands implemented via Redis modules. For the next releases, the plan is to make Redis more and more threaded.

单线程机制在进行sunion之类的比较耗时的命令时会使redis的并发下降。因为是单一线程,所以同一时刻只有一个操作在进行,所以,耗时的命令会导致并发的下降,不只是读并发,写并发也会下降。

为什么说Redis是单线程的以及Redis为什么这么快!我们不能任由操作系统负载均衡,因为我们自己更了解自己的程序,所以,我们可以手动地为其分配CPU核,而不会过多地占用CPU。类似于netty的arena类似,在极端追求性能的场合,一些中间件会亲自插手cpu调度、内存分配,而不是听从语言的runtime 或操作系统。

单线程也有单线程的好处,比如可以基于redis实现自增id服务

部分源码

带有详细注释的 Redis 3.0 代码(annotated Redis 3.0 source code)

Redis是一个用ANSI C 编写的开源数据结构服务器。Redis的代码非常容易读懂,代码写的很整洁,并且代码量相对较小(4.5w行,其实也不是很小)。大部分都是单线程的,几乎不依赖其它库。

Redis 没有直接使用 C 语言传统的字符串表示(以空字符结尾的字符数组,以下简称 C 字符串), 而是自己构建了一种名为简单动态字符串(simple dynamic string,SDS)的抽象类型,sds 头文件

struct sdshdr {
    int len;
    int free;
    char buf[];
};
static inline size_t sdslen(const sds s) {
    struct sdshdr *sh = (void*)(s-(sizeof(struct sdshdr)));
    return sh->len;
}
static inline size_t sdsavail(const sds s) {
    struct sdshdr *sh = (void*)(s-(sizeof(struct sdshdr)));
    return sh->free;
}
sds sdsnewlen(const void *init, size_t initlen);
sds sdsnew(const char *init);
sds sdsempty(void);
size_t sdslen(const sds s);
sds sdsdup(const sds s);
void sdsfree(sds s);
size_t sdsavail(const sds s);
sds sdsgrowzero(sds s, size_t len);
sds sdscatlen(sds s, const void *t, size_t len);
sds sdscat(sds s, const char *t);
sds sdscatsds(sds s, const sds t);
sds sdscpylen(sds s, const char *t, size_t len);
sds sdscpy(sds s, const char *t);
...

非常优雅的代码,定义一个结构体,包含各种方法,sds 作为大部分方法的第一个参数,以一个java 开发者的视角来看,这就是在定义一个对象。PS:很多语法、语言特性可能就是在一系列最佳实践的基础上发现的。笔者日常码代码也有类似的体会:每一个细节都保持优雅,自然可以发现重构、复用的地方