技术

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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 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


那些年追过的并发

2019年08月05日

简介

并发模型

多线程设计模式/《Concurrency Models》笔记

从Go并发编程模型想到的

java系并发模型的发展

高伸缩性系统：我最早使用类似汇编语言进行编程，在那个层面上，所有变量都是全局的，而且没有奢侈的结构化控制流语句。你无拘无束，随时可能犯错，一旦做出修改，维护人员也不易理解代码。早期的BASIC 有FOR、GOSUB、RETURN 语句，依然没有局部变量概念，GOSUB不支持传递参数。后来我努力建立“结构化编程”概念（局部变量、函数参数等开始支持了），下一个挑战是面向对象，说到底，面向对象是具有更多约束和多态的结构化编程，信息被隐藏起来了，我不得不重新思考把数据放在什么地方，有些时候必须重构代码才能获取封装在一个对象中的信息。函数式编程又增加了其它约束，“不可变”是最难接受的概念。 然而一旦习惯了这些约束，就会发现一件幸事，写出的代码容易理解多了。缺乏约束是基于线程和锁进行并发编程的主要问题

  1. 线程可以访问任意可变的数据结构
  2. 调度程序几乎可以在任何时刻中断线程，包括执行a+=1 这种简单操作的过程中。在源码表达式层面，原子操作十分少见。
  3. 锁往往是建议性的，在更新共享的数据结构之前，你忘了持有锁，线程也会继续更新 相比之下，actor模式可以实施一些约束
  4. actor可以有内部状态，但不能与其它actor共享
  5. actor之间通过收发消息进行通信
  6. 消息中只能存有数据的副本，不能引用可变的数据
  7. 一个actor 一次只能处理一个消息，对于单个actor 没有并发执行的概念。

并发读写

《软件架构设计》要让各式各样的业务功能与逻辑最终在计算机系统里实现，只能通过两种操作：读和写。

并发竞争的几种处理

  1. 靠锁把并发搞成顺序的
  2. 发现有人在操作数据，就先去干点别的，比如自旋、sleep 一会儿
  3. 发现有人在操作数据，找个老版本数据先用着，比如mvcc
  4. 相办法不共享数据

异步

异步执行抽象——Executor与Future

netty中的线程池

服务器端编程

服务器端编程

分布式锁

如何使用Redis实现分布式锁？为了避免 Redis 实例故障而导致的锁无法工作的问题，Redis 的开发者 Antirez 提出了分布式锁算法 Redlock。基本思路是让客户端和多个独立的 Redis 实例依次请求加锁，如果客户端能够和半数以上的实例成功地完成加锁操作，就认为客户端成功地获得分布式锁了，否则加锁失败。

并发场景下的幂等问题——分布式锁详解

聊聊分布式锁未读。

聊一聊分布式锁的设计模型

分布式锁实现原理与最佳实践

  1. 单体应用：使用本地锁 + 数据库中的行锁解决
  2. 分布式应用：
    1. 使用数据库中的乐观锁，加一个 version 字段，利用CAS来实现，会导致大量的 update 失败
    2. 使用数据库维护一张锁的表 + 悲观锁 select，使用 select for update 实现。
    3. 使用Redis 的 setNX实现分布式锁
    4. 使用zookeeper的watcher + 有序临时节点来实现可阻塞的分布式锁
    5. 使用Redisson框架内的分布式锁来实现
    6. 使用curator 框架内的分布式锁来实现

分布式锁实现原理与最佳实践

解决高并发的方法论

技术方案设计的方法论及案例分享高并发的矛盾就是有限的资源对大量的请求，解决了这个矛盾就解决了高并发的问题。接下来就是平衡这对矛盾，一般是采用”中和”的思想，就像中医治病：寒病用热药、热病用寒药，因此就会站在资源和请求两个维度去思考。资源能不能变多：常见的有水平扩展；资源能不能变强：常见的是性能优化，性能优化又会分成前端优化、网络优化、计算优化、存储优化、程序优化……。请求能不能减少呢？比如通过答题错峰，合并请求等等

高并发架构设计（三大利器：缓存、限流和降级） 未读