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 7

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 24

Distribute 9

MQ 8

WEB 5

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 74

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


源码分析体会

2019年01月24日

前言

我们去阅读别人的代码，通常会带有一定的目的性。为什么要把我们的目标搞清楚？因为读懂源代码真的很难，它其实是架构的反向过程。完整把一个系统的代码 “读懂” 需要极大的精力。

有文档，一定要先看文档。如果原本就已经有写过架构设计的文档，我们还要坚持自己通过代码一步步去反向进行理解，那就太傻了。但是，一定要记住文档和代码很容易发生脱节。如果你能够找到之前做过这块业务的人，不要犹豫，尽可能找到他们并且争取一个小时左右的交流机会。

为什么要读源码

如果你看到一个新东西，却没有理清它的逻辑，直到打通你已熟悉的东西（学名叫已有的知识体系），那肯定是没有真正理解它。

直接目标——学习框架

  1. 浅层知识细节太多，极其容易遗忘。如果一想起某个框架，你只记得一些琐碎的使用细节，那么连“如何使用这个框架”这个技能本身，也终究是会失去的。
  2. 如果框架对你都是黑盒，那么你就不敢用
  3. 熟悉源码，是对一些“微言大义”的佐证。每个框架 在其官网都有一句/段的概括，若是不熟悉整个上下文，这段精炼的概括是很难读出感觉的。此外，直接附着在源码上的注释，通常也很精炼，文档上很难看到。
  4. 世界很奇怪，打败微信的不会是另一个微信；光靠写代码，也不会提高写代码的水平。只有输出没有输入是不行的，要不断的学习优秀源码的实现。
  5. 涉猎广泛，涉猎广泛就可以理论联系实际。比如我们说事务有四大特性，从一个程序员的角度说，概念背的再溜不如show me your code。比如事务的原子性，在mysql中体现为redo和undo log，在spring-tx 体现为try catch中的rollback。在compensable-transaction 中除了commit、rollback之外，还有系统重启之后的重试，此时transaction就是redo/undo log。

写代码为什么需要注释？一个重要的原因是母语的力量。我们天然所经历的环境与我们每天所接触到的事物，让我们对中文与英文有完全不一样的感受。我们代码的编写本质上是一个将我们沟通中的“中文问题”，翻译成“英文代码”来实现的过程。而阅读代码的人在做得，是一件将“英文代码”翻译成“中文表述”的事情。而这之中经过的环节越多，意思变味越严重。

深层知识/感觉才是有价值的

只有深层知识才可以通用，通用很重要。学习一个源码可以加快理解另一个源码的速度。

  1. 通用是必要的，对于java来说，如果只会spring + mybatis等入门框架，那么留给你的就是一些简单的后台系统（业务级的系统），你永远无法去做部门级、公司级、apache级的项目。

  2. 通用是有很大好处的，你学习一个新的东西会越来越快。如果你曾经精研过netty的io 原理，那么当你碰到kafka 的io 部分时，可以一笔跳过。

东西都是共通的，认知的几点规律 欧几里得的《几何原本》，从五条公设和五个公理出发，经过层层演绎推理，竟能推出整整一本书的内容。 当你把分层、异步、反应式这些基础的东西 理解透彻后，分析一个框架的源码就是一两天的事情。虽然短时间内增大了学习负担，但一旦理解透彻，疑惑不在脑中徘徊，长期来说省去了纠结、疑虑和google的时间。源码的学习 可以反哺源码学习的能力，从程序员的职业生涯来讲，成长来自解决足够复杂的事情，这需要你有足够高的学习和工作效率，决不能将工作产出绑死在工作时间上，学习源码是提高专业工作效率的重要部分。

如果不深挖一下，一个java开发很少有机会认识到学习linux 有多么必要。

常识比信息重要

信息越多越心累，常识越多越通透。可以为任何学习行为 找到一个通用目标：提炼常识。进而通过常识，碰到一个新技术时可以place it in context

why 比what 和how 重要，看源码之后 还有一个看论文。找回技术发展的脉络。

AngelList 的创始人纳瓦尔·拉威康（Naval Ravikant）说过这样一段话：知识是一座摩天大楼。你可以在记忆的脆弱基础上走捷径，或者在理解的钢架上慢慢建立。

分析方法

前期准备

  1. demo例子
  2. 如果条件允许的话，最好能熟练使用框架。使用的过程中最好积累一些疑问，以作为分析源码时的切入点，在分析过程中想办法解决这几个问题。
  3. 阅读官方文档，搜索一些博客，对其主要设计、理念心中有数
  4. 了解下框架涉及的一些底层技术，比如NIO等
  5. 程序=数据结构+算法，识别其数据部分（也就是输入输出是什么），猜测其核心逻辑（算法）。数据结构是容易梳理的，类的成员变量、数据库的表结构。理清楚数据结构，事情就解决了大半。剩下来就是理各个 UserStory 的业务流程，并给这些业务流程画出它的 UML 时序图。

分析过程

  1. 多画图，相对文字而言，图的信息密度更高

  2. 类图，所有用面向对象思想实现的框架都可以画类图，类图反映了代码的组织。一个框架如果代码量很大的话，一定要解决一个事情，即代码和数据是如何分散在各个小单元的，类图通常反应了作者对框架所解决问题的逻辑抽象。画类图有几个注意点

    1. 抓大放小
    2. 因为Java 各种设计模式，表象跟意图经常错位。比如A 有一个B成员，有时不能画为 A和B 是聚合关系
    3. 同一个意图的几个类，建议标上一致的背景色，突出功能域
  3. 序列图。包括初始化流程，和主干流程。 对源码分析进行整理浓缩，跟踪主要路径，直到打通到你已经熟悉的知识。以java为例，一个序列图的尾部，通常是类似java/io 等已熟知的类。
  4. 重要的不是画这些图，而是以这些图为抓手，串一个下整个过程，分析的过程才是最重要的，切忌把画图手段当成目的。找到感觉，积累成功的心理体验。

类图和序列图系统分析 一个框架示例 Jedis源码分析

最重要的——后期跟进

不管多么高的技巧，初次学习一个新东西，对事情的认识都是有限/片面的。一方面需要一段时间连续投入其中，从细节、琐碎之中憋出一些“体悟”出来。另一个是，经常反刍，碰到类似的东西时尽量举一反三，再反过来加深理解。

一些技巧

  1. 先弄清楚一个组件的input/output（一些项目会有些自定义协议） ，再看下核心数据结构，所谓业务逻辑，都是对数据结构数据的更新。不同类型的项目， 核心是不同的

    1. 你看一个web 项目 直接看 数据库表 就算是抓住了核心。大部分业务系统代码是过程式的（从接收数据到发出去都在一个线程内），数据流转是清晰的（请求 ==> 缓存 ==> db），复杂的是业务。
    2. 你看一个中间件 它的核心 是功能的拆解和组装，有哪些组件，组件之间是如何交互的？数据是如何流转的？
  2. 只分析主要功能的主要流程，忽略异常处理、特殊逻辑处理等。没错，80%的代码都没干“正经”事。有兴趣可以找源码0.0.1 版本的代码看下。
  3. 能有一段较长的、可以集中注意力的时间
  4. 世界很复杂，但基础的逻辑真的很有限。源码很复杂，但基础的原理真的很有限。
  5. 在你学习一定数量的框架之前，你收到的全是负反馈（因为有那么多不会的），但一旦越过瓶颈点，尤其是你学过一些很难的框架之后，再去看一些简单框架的源码，你就会有一种“藐视敌人的英雄气概”。无论做什么事情，成功过一次很重要。
  6. 不断去做，以至于成为本能。源码分析的多了，会形成一种直觉，从繁杂的表象下提取关键、有效信息的直觉
  7. 每个人的背景知识是不一样的，写一篇文档，以自己的视角重新串一下整个框架。
  8. 任何一个系统的设计都有功能和性能（泛化一下就是功能性和非功能性） 两个部分，识别系统模块属于哪个部分，有助于简化对系统的认识。通常，一个系统的最早版本只专注于功能，后续除非大的变动，后来的演化大部分都是为了性能上的追求
  9. 作者的代码不是一下子写出来的，你也不要试图一下子勘破所有门道。用分层、主次要矛盾的方法论去认知。
  10. 不要硬看代码，通过打印日志、打断点的方式来 查看代码的执行链条

你要有一个武器库，而不是三板斧。

即便看了源码，也很难说将系统吃透，但“消除陌生感” 也是很有意义的。