技术

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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


如何看待大牛的经验文

2018年11月02日

简介

网络上经常会有各种大牛（cto、阿里架构师等）的分享，诸如：

  1. 技术人员2年、3年、5年如何提高自己
  2. 程序猿自我修炼之路
  3. 工作八年、十年总结

会列出各种路线图，分为几类

  1. 过程式，即不同阶段要做什么

  2. 目标式，即不管干什么，到一定要阶段要掌握xx。比如：

    1. 分析源码，主要指常用设计模式、spring3/4/5、mybatis
    2. 分布式架构，包括原理、中间件以及 应用层框架（计算、微服务、存储等）
    3. 并发编程、性能调优
    4. 开发工具工程化，包括maven、jenkins、sonar、git等
    5. 项目实战，比如一个b2c项目包括：用户认证、店铺商品、订单支付、数据统计分析、通知推送等

技术人员在面对这些攻略，要认识到以下几点，否则这样的文章看的越多就越焦虑和困惑：

  1. 有自己的侧重，比如笔者就觉得spring 代码组织的不太好，在买过一本书对其原理有大致体会后便没有深究，springmvc 源码笔者到现在都没有深入看过。

    • 有的东西不理解到细节难受，你知道底层原理，然后可以推知上层所有因果
    • 有的东西不耽误用就行，可以通过博客等把别人二手结论拿来用。比如要实现一个自定义注解，博客说spring xx组件可以实现，你demo 做出来就可以用在项目中。
    • 你对项目的定位（自己学到何种程度）要有自己的判断，当然，这个判断要根据实际情况调整。
  2. 有自己的路线图，靠兴趣、“事到临头”来推动。别人是1=>2=>3开始学，你2==>3==>1学也没什么问题，甚或是2.1 ==>1.6 ==>3.2==>2.5。比如jvm调优很有意义，但一则很多人用不上，二则过早接触也看不懂。你先看点，关键时刻知道有这么个事儿就行。一般来说，只要你追求去做更大和复杂的项目，123终究会体验全的。
  3. 看文章 要为我所用，前提是你自己有一套取舍观、方法论和路线图。看文章的目的不是刷新自己，而是吸取自己之前没注意到的知识、观点和方法论，添长处去短板。

为何要想这些东西，因为如果这些东西想不清楚，他们会一次次来占用你的精力、带来困惑和烦扰。以后看到这类“经验文” 应该不会再引起难受了。有一句话：很多人为了不思考愿意做任何事情。但其实，很多人没认识到该思考这个问题，也没认识到一直拒绝思考导致自己付出了多大的代价。

思考是对复杂事务、信息降维处理， 以便于主动规划，而不总是被动应对。你应该先有一套知识图谱、方法论，然后碰到新东西，去充实它们。而不是左支右绌，忙于应对。

知识模型

开发人员和架构师的知识模型

  1. 作为开发人员，更加关注知识的深度，以便有足够的知识储备满足工作需要。开发人员在职业生涯的早期，应该关注于自身知识储备的增长，并保持技术深度。PS：学习了，深度=你知道自己知道。广度=你知道自己知道+你知道自己不知道。
  2. 作为架构师，之所以技术的广度比深度更重要，是因为架构师的重要职责之一是进行架构决策。系统架构设计是关于权衡的艺术，在特定的问题域上下文下，架构师需要在诸多可行的解决方案间进行权衡和决策，这也对其技术广度提出了要求。开发人员成长为架构师，应该更加关注知识的广度，并在几个特定领域深耕，以便有足够的知识支撑架构决策。

虽然开发人员和架构师在知识域的关注点上存在差异，但在认知层面都可以统一到Bloom认知层次模型。该模型将认知层次划分为逐步递进的六个层次：

不论是架构师还是开发人员，Bloom认知层次模型都适用。通过不断的学习扩展自身的知识体系，在识记、理解和应用的同时，要持续的培养分析、评估和创造的能力，逐步向高层次的认知水平提升。但需要注意的是：知识不等于认知，避免陷入知识学习的陷阱。知识是无限的，没有人能够以有限的精力去学习无限的知识。不论是开发人员还是架构师，又或者其他角色，不应该只将精力投入在知识边界的扩充，而应该注重从知识到认知提升的转变。格物以致知，对表象不断的归纳、演绎直至事物的本象，探寻事物背后的规律，建立更高层的认知。这种认知层次由下及上的跃升有两种方式：

  1. 悟：由内向外，通过不断积累、持续思考，由量变到质变，直至 “开悟”
  2. 破：自外向内，高层次或不同的思想输入碰撞，加速认知层次的突破

如何学习

费曼学习法的要点：

  1. 追溯这个新知识的前世今生。对于文中提出的技术，我们需要按符合常人逻辑思考顺序的方式想一遍，也即【之前的人是怎么解决这个问题的？】【之前的解决方法优缺点是什么？】【新技术的作者是基于什么提出目前的解决方法？】【为什么新技术要被设计成这样，换成另一种思路行不行】。在这个过程中，始终有一条主线牢牢贯穿你的整个逻辑思维过程，比起怎么做，多问问自己为什么。当然，这些“追溯”的内容在原始论文中基本不会有（related work是粗糙的），所以需要我们做大量的额外调查阅读。
  2. 用老师的口吻来写笔记。
  3. 不要害怕有一天会忘记这些知识。我们时常会有一种想法“很多技术不经常用，就会忘记了，因此即便我此刻学得如此认真，我也不能永久记住，那有什么用呢？”我个人觉得，“忘记”才是常态，而我们写笔记的目的就是，有一天当我们需要用起这些被忘记的技术时，我们能通过自己的这份笔记，在10分钟内迅速回忆起所有的细节，而不需要再四处查找资料。PS：感同身受。另一个是，有一个笔记，你就有一个知识体系，下次碰到一个新东西，就可以place it in context. 和论文有一条逻辑主线一样，代码也有其主线。找到代码主线的好方法就是绘制架构图。使用【主体架构图 + 细节】的方式来把控整个代码的阅读。
  4. 优先用官方提供的架构图。比如vllm这种，官方就给过几版很清晰的架构图，方便我们快速理解设计思想，然后在读代码的过程中不断完善架构图细节。
  5. 没有官方架构图时，自己最好在阅读源码后绘制一张。 代码也是文字，它也能串成一个故事。如果你能在阅读源码后，把源码转变成一张张图，能做到对着图，从架构到关键细节复述一遍整个源码的设计思路，那么这份代码就算被完全理解了（不要只看架构，不看细节，有很多trick就藏在细节里）。如果对于一些经典的、常用的代码我们能按这个方式走一遍，总有一天我们会发现，这一类架构的代码，我们基本都能做到扫一遍就能清楚知道它在做什么事。

这里想给大家一点信心，请不要因为担心自己努力钻研和做过的事情没有回报，而失去探索的热情。因为【用心做过的事情有回报】本来就是偶发事件，但【用心做过的事情会留下痕迹】却是必然事件，收获若不在此时，必然在未来没有想到的某一刻。所以不管是付出的过程，还是等待收获的过程，都多一些耐心就可以。就和我们学习新技术和代码一样，最终能够达到一个令自己满意的、自洽的逻辑就行了，没有标准答案，否则就不会有后继无数次的迭代。