技术

Python ioc 从0到1构建一个db 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

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


《深入剖析kubernetes》笔记

2018年08月26日

简介

作者在开篇中提到的几个问题 ，也是笔者一直的疑惑

  1. 容器技术纷繁复杂，“牵一发而动全身”的主线 在哪里
  2. Linux 内核、分布式系统、网络、存储等方方面面的知识，并不会在docker 和 k8s 的文档中交代清楚。可偏偏就是它们，才是真正掌握容器技术体系的精髓所在，是我们需要悉心修炼的内功。

一个很长但精彩的故事

打包发布阶段

在docker 之前有一个 cloud foundry Paas项目，使用cf push 将用户的可执行文件和 启动脚本打进一个压缩包内，上传到cloud foundry 的存储中，然后cloud foundry 会通过调度器选择一个可以运行这个应用的虚拟机，然后通知这个机器上的agent 把应用压缩包下载下来启动。由于需要在一个虚拟机中 启动不同用户的应用，cloud foundry为客户的应用单独创建一个称作沙盒的隔离环境，然后在沙盒中启动这些应用进程。

PaaS 主要是提供了一种名叫“应用托管”的能力。虚拟机技术发展 ==> 客户不自己维护物理机、转而购买虚拟机服务，按需使用 ==> 应用需要部署到云端 ==> 部署时云端虚拟机和本地环境不一致。所以产生了两种思路

  1. 将云端虚拟机 做的尽量与 本地环境一样
  2. 无论本地还是云端，代码都跑在 约定的环境里 ==> docker 镜像的精髓

《阿里巴巴云原生实践15讲》应用的开发者不应该关注于虚拟机等底层基 础设施，而应该专注在编写业务逻辑这件最有价值的事情上。这个理念，在越来越多 的人得以通过云的普及开始感受到管理基础设施的复杂性和高成本之后，才变得越来 越有说服力。在这幅蓝图中，Linux 容器已经跳出了进程沙箱的局限性，开始扮演着“应用容器”的角色。在这个新的舞台上，容器和应用终于画上了等号，这才最终使 得平台层系统能够实现应用的全生命周期托管。PS：把你的代码给我，再告诉我需要多少cpu和内存，就可以run起来了。跑在哪个机器上？你不用关心。8080端口可以用么？随你便。挂了怎么办？自动给你拉起来。更新代码呢？一条命令就可以。

农村包围城市

为应对docker 一家在容器领域一家独大的情况，google 等制定了一套标准和规范OCI，意在将容器运行时和镜像的实现从Docker 项目中完全剥离出来。然并卵，Docker 是容器领域事实上的标准。为此，google 将战争引向容器之上的平台层（或者说PaaS层），发起了一个名为CNCF（Cloud Native Computing Foundation）的基金会。所谓平台层，就是除容器化、容器编排之外，推动容器监控、存储层、日志手机、微服务（lstio）等项目百花争鸣，与kubernetes 融为一体。

此时，kubernetes 对docker 依赖的只是一个 OCI 接口，docker 仍然是容器化的基础组件，但其 重要性在 平台化的 角度下已经大大下降了。若是kubernetes 说不支持 docker？那么。。。

笔者负责将公司的测试环境docker化，一直为是否使用kubernetes 替换mesos 而纠结，从现在看：

  1. 单从“测试/线上环境容器化” 来看，docker/mesos 也是够用的。
  2. 但从“测试/线上环境PaaS化”的角度看，打包发布不是全部，加上编排也不是。整个过程中，容器化只是手段。当我在说PaaS时，我在说什么

java 是一个单机版的业务逻辑实现语言，但在微服务架构成为标配的今天，服务发现、日志监控报警、熔断等也成为必备组件（spring cloud 提供了完整的一套）。如果这些组件 都可以使用协议来定义，那么最后用不用java 来写业务逻辑就不是那么重要了。

《阿里巴巴云原生实践15讲》Docker 公司凭借“容器镜像”这个巧妙的创新已经成功解决 了“应用交付”所面临的最关键的技术问题。但在如何定义和管理应用这个更为上层 的问题上，容器技术并不是“银弹”。

docker

docker中涉及到的一些linux知识

有哪些容器与虚拟机表现不一致的问题? 本质上还是共享内核带来的问题

  1. 很多资源无法隔离，也就是说隔离是不彻底的。比如宿主机的 时间，你设置为0时区，我设置为东八区，肯定乱套了
  2. 很多linux 命令依赖 /proc，比如top，而 容器内/proc 反应的是 宿主机的信息

对于大多数开发者而言，他们对应用依赖的理解，一直局限在编程语言层面，比如golang的godeps.json。容器镜像 打包的不只是应用， 还有整个操作系统的文件和目录。这就意味着，应用以及它运行所需要的所有依赖，都被封装在了一起，进而成为“沙盒”的一部分。一个 容器，可以被如下看待

  1. 在docker registry 上 由manifest + 一组blob/layer 构成的镜像文件
  2. 一组union mount 在/var/lib/docker/aufs/mnt 上的rootfs
  3. 一个由namespace + cgroup 构成的隔离环境，即container runtime

kubernetes——从容器到容器云

containerize 不是终点

对于大多数用户来说，需求是确定的：提供一个容器镜像，请在一个给定的集群上把这个应用运行起来。从这个角度看，k8s相对swarm、mesos 等并没有特别的优势。

运维的同学都知道，一般公司内的服务器会分为 应用集群、数据集群等，分别用来跑业务应用 和 大数据组件（比如hadoop、spark）等。为何呢？一个是物理机配置不一样；一个是依赖服务不一样，比如应用集群每台主机都会配一个日志采集监控agent，数据集群每台主机也有类似的agent，但因为业务属性不一样，监控的侧重点不一样，所以agent 逻辑不一样。进而，应用集群的服务 不可以随便部署在 数据集群的机器上。容器云之后，服务可以随意编排和移动， 那么物理机就单纯是提供计算了， 服务是否部署在某个机器上 只跟这个机器是否空闲有关，跟机器的划分（应用集群还是大数据集群）无关了。

PS：从Borg 在google 基础设施的定位看，或许我们学习k8s，不是它有什么功能，所以我用k8s来做什么事儿。而是打算为它赋予什么样的职责，所以需要k8s具备什么样的能力。 k8s 要做的不是dockerize，也不是containerize，而是作为一个集群操作系统，为此重新定义了可执行文件、进程、存储的形态。

终点是什么

要支持这么多应用，将它们容器化，便要对应用的关系、形态等分门别类，在更高的层次将它们统一进来。

  1. 任务与任务的几种关系

    1. 没有关系
    2. 访问关系，比如web 与 db 的依赖。对应提出了service 的概念
    3. 紧密关系，比如一个微服务日志采集监控报警 agent 与 一个微服务microservice的关系，agent 读取microservice 产生的文件。对应提出了pod 的概念
  2. 任务的形态，有状态、无状态、定时运行等

  3. 如何描述上述信息。k8s中的api对象 有两种

    1. 待编排的对象，比如Pod、Job、CronJob 等用来描述你的应用
    2. 服务对象，比如Service、Secret 等，负责具体的平台级功能

为什么k8s会胜出

k8s 强在哪里

  1. 看k8s的组件图，包括master 和node
  2. node 运行kubelet 对容器进行管理，这与其他调度系统并无不同。
  3. 所以k8s和其它调度系统有什么区别？区别就在master，k8s的master包括三大组件，而mesos、swarm 只提供了其中的scheduler 类似的功能。

为什么k8s 好？理念的先进性，先进性体现在两点：

  1. kubernetes脱胎于Borg，Borg在的时候还没docker呢？所以天然的，Borg及其衍生的kubernetes 从未将docker 作为架构的核心，而仅仅将它作为一个container runtime 实现，k8s的核心是cni、csi、cri、oci等。相对的，mesos是docker的使用者，也必然是docker特性的迁就者。docker之于mesos，像西欧的国王与领主；docker之于k8s，像是皇帝与巡抚。都是从上到下管理民众，但皇帝却可以在巡抚之外，搞出总督、河道总督、御史之类的东东，以灵活的应对各种问题。因为本质上资源在皇帝，而不是巡抚手中。比如，k8s想管理有状态服务，提出了csi，而不管docker有什么“看法”。k8s的大部分特性，不是说原来的docker或者后来的mesos做不到，而是对于mesos来说，一些需求若是docker本身不支持，mesos基本也实现不了。

  2. k8s系统的梳理了任务的形态以及任务之间的关系，并为未来留有余地，提供了声明式的api。所谓声明式api，一个小的体会就是，比如web 和 mysql 容器部署在一起

    1. 对于swarm，就是指明这两个容器部署在一起， link 在一起。也就是，你看了swarm的部署文件，目标和实现原理是一致的。
    2. 对于k8s，就是指明两个容器属于 同一个pod就行了。如果你初学的k8s，连这个效果是如何实现的都不知道，目标和原理不是直接对应的。k8s 中针对不同需求，类似pod的组件 很多

kubernetes 真正的价值，在于提供了一套基于容器构建分布式系统的基础依赖。k8s提供了一种宏观抽象，作为一个集群操作系统，运行各种类型的应用。

小结

Kubernetes 项目的本质其实只有一个，那就是“控制器模式”。这个思想，不仅仅是 Kubernetes 项目里每一个组件的“设计模板”，也是 Kubernetes 项目能够将开发者们紧紧团结到自己身边的重要原因。作为一个云计算平台的用户，能够用一个 YAML 文件表达我开发的应用的最终运行状态，并且自动地对我的应用进行运维和管理。这种信赖关系，就是连接Kubernetes 项目和开发者们最重要的纽带。