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 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


学习JVM

2019年12月06日

前言

Java crashesThe virtual machine is responsible for emulating a CPU, managing memory and devices, just like the operating system does for native applications (MS Office, web browsers etc).

一些杂想：Java老矣，尚能饭否？ 建议细读。

轮廓

  1. class文件
  2. 类加载
  3. oop-kclass模型，gc
  4. 并发实现，同步器，unsafe
  5. 一般Linux进程与jvm进程

jvm 在体系中的位置

程序设计语言的发展就是一个“逐步远离计算机硬件，向着待解决的问题靠近”的过程。

jdk 安装目录含义

Class Loaders in Java

Class loaders are responsible for loading Java classes during runtime dynamically to the JVM (Java Virtual Machine). Also, they are part of the JRE (Java Runtime Environment). Hence, the JVM doesn’t need to know about the underlying files or file systems in order to run Java programs thanks to class loaders. 潜台词：Class loaders 是jre 类库的一部分但不是JVM 的一部分

逐步“消亡的”JVM

重塑云上的 Java 语言

java编译器只是将java 代码编译为字节码，然后交给jvm解释执行（当然也有一部分的JIT）。

  1. 使得任何时候运行java 代码都需要装一个jdk
  2. 解释执行速度偏慢

阿里、华为（方舟）、GraalVM将 Java 程序编译为本地代码，在运行时无需传统 Java 虚拟机和运行时环境，只需操作系统类库支持即可。jvm 不再成为运行java 代码的标配。

更快的垃圾回收 ZGC

java 不再是那个熟悉的java

重塑云上的 Java 语言 阿里jvm团队做的一些工作

  1. ElasticHeap， Java 常因为耗资源而受诟病，其中最显著一点就是 Heap 对内存的占用，即便没有请求在处理也没有对象分配，进程仍然会保留完整的堆内存空间，保障 GC 进行分配内存和操作内存的快速敏捷。ElasticHeap 优化了Heap 的管理，让java 更“轻”一点

  2. Wisp2，Java 同样可以拥有高性能的协程

    1. 在整个Java runtime中支持了协程调度，线程(比如 Socket.getInputStream().read() )阻塞会变成更轻量的协程切换。
    2. 完全兼容 Thread API ，在开启 Wisp2 的 JDK 中，Thread.start() 实际创建的是一个协程
    3. 支持 work stealing
  3. Grace，一个jvm监控、debug平台

云原生时代的java

云原生时代，Java危矣？Java与云原生的矛盾，来源于Java诞生之初，植入到它基因之中的一些基本的前提假设已经逐渐开始被动摇，甚至已经不再成立。

  1. 每一位Java的使用者都听说过“一次编写，到处运行”（Write Once, Run Anywhere）这句口号。面对这个问题，Java通过语言层虚拟化的方式，令每一个Java应用都自动取得平台无关（Platform Independent）、架构中立（Architecture Neutral）的先天优势，让同一套程序格式得以在不同指令集架构、不同操作系统环境下都能运行且得到一致的结果。面对相同的问题，今天的云原生选择以操作系统层虚拟化的方式，通过容器实现的不可变基础设施去解决。不可变基础设施的内涵已不再局限于方便运维、程序升级和部署的手段，而是升华一种为向应用代码隐藏环境复杂性的手段，是分布式服务得以成为一种可普遍推广的普适架构风格的必要前提。PS：字字珠玑
  2. 具备弹性与韧性、随时可以中断重启的微型服务的确已经形成了一股潮流，在逐步蚕食大型系统的领地。在微服务的背景下，提倡服务围绕业务能力而非技术来构建应用，不再追求实现上的一致，一个系统由不同语言，不同技术框架所实现的服务来组成是完全合理的。同时，微服务又对应用的容器化亲和性，譬如镜像体积、内存消耗、启动速度，以及达到最高性能的时间等方面提出了新的要求。这些却正好都是Java的弱项，如Scala语言编写的边车代理Linkerd，作为服务网格概念的提出者，却最终被Envoy所取代，其主要弱点之一也是由于Java虚拟机的资源消耗所带来的劣势。
  3. 由于Java“一切皆为对象”的前提假设，导致在处理一系列不同类型的小对象时，内存访问性能非常拉垮，这点是Java在游戏、图形处理等领域一直难有建树的重要制约因素。计算机硬件经过25年的发展，内存与处理器虽然都在进步，但是内存延迟与处理器执行性能之间的冯诺依曼瓶颈（Von Neumann Bottleneck）不仅没有缩减，反而还在持续加大，“RAM Is the New Disk”已经从嘲讽梗逐渐成为了现实。编译器的确在努力减少内存访问，从JDK 6起，HotSpot的即时编译器就尝试通过逃逸分析来做标量替换（Scalar Replacement）和栈上分配（Stack Allocations）优化，基本原理是如果能通过分析，得知一个对象不会传递到方法之外，那就不需要真实地在堆中创建完整的对象布局，完全可以绕过对象标识符，将它拆散为基本的原生数据类型来创建，甚至是直接在栈内存中分配空间，方法执行完毕后随着栈帧一起销毁掉。不过，逃逸分析是一种过程间优化（Interprocedural Optimization），非常耗时。
  4. Java语言抽象出来隐藏了各种操作系统线程差异性的统一线程接口，这曾经是它区别于其他编程语言（C/C++表示有被冒犯到）的一大优势，不过，统一的线程模型不见得永远都是正确的。 Java目前主流的线程模型是直接映射到操作系统内核上的1:1模型，这对于计算密集型任务这很合适，既不用自己去做调度，也利于一条线程跑满整个处理器核心。但对于I/O密集型任务，譬如访问磁盘、访问数据库占主要时间的任务，这种模型就显得成本高昂，主要在于内存消耗和上下文切换上：64位Linux上HotSpot的线程栈容量默认是1MB，线程的内核元数据（Kernel Metadata）还要额外消耗2-16KB内存，所以单个虚拟机的最大线程数量一般只会设置到200至400条，当程序员把数以百万计的请求往线程池里面灌时，系统即便能处理得过来，其中的切换损耗也相当可观。

如何在云原生中监控JVM指标

Java 缺失的特性：操作符重载

体会

就像数据库系统百花齐放但SQL语法却宝刀不老一样。java 能保留的，最终也可能只剩下语法，通过对编译器、jvm等进行改造使上层代码“永葆青春”。

java应用提速(速度与激情) 深度好文，于无声处听惊雷。

学习程序设计语言其实就是要学习语言提供的编程模型，不提供新编程模型的语言是不值得刻意学习的。

  1. C 语言提供了对汇编指令直接的封装。
  2. C++ 先是提供了面向对象，后来又提供了泛型编程。
  3. Java 把内存管理从开发者面前去掉了，后来引入的 Annotation 可以进行声明式编程。
  4. Ruby 提供了动态类型，以及由 Ruby on Rails 引导出的 DSL 风格。
  5. Scala 和 Clojure 提供了函数式编程。
  6. Rust 提供了新的内存管理方式，而 Libra 提供的 Move 语言则把它进一步抽象成了资源的概念。

一旦对于程序设计语言的模型有了新的认识，你就能理解一件事：一切语法都是语法糖。

  1. 类型是一种对内存的解释方式。
  2. class/struct 是把有相关性的数据存放到一起的一种数据组织方式。
  3. Groovy、Scala、Kotlin、Clojure 等 JVM 上的新语言，提供了一种不同于 Java 的封装 JVM 的方式。