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

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
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

负载均衡泛谈

2020年09月18日

简介

来自现代网络负载均衡与代理(上) 现代网络负载均衡与代理(下)

维基百科将负载均衡定义如下: 在计算中,负载均衡改进了跨多个计算资源(如计算机、计算机集群、网络连接、中央处理单 元或磁盘驱动器)的工作负载分布。负载均衡的目的是优化资源的使用,最大限度地提高吞 吐量,最大限度地减少响应时间,并避免任何单一资源的过载。使用具有负载均衡的多个组 件而不是单个组件,可以通过冗余提高可靠性和可用性。负载均衡通常涉及专用软件或硬件, 如多层交换机或域名系统服务器。

上述定义适用于计算的所有方面,而不仅仅是网络。操作系统使用负载均衡来跨cpu 调度任务,容器编排(如 Kubernetes)使用负载均衡来跨计算集群调度任务,网络负载均衡器 使用负载均衡来跨可用后端调度网络任务。

四层和七层负载均衡

客户端建立一个到负载均衡 器的 TCP 连接。负载均衡器终结该连接(即直接响应 SYN),然后选择一个后端,并与该后端建立一个新的 TCP 连接(即发送一个新的 SYN)。四层负载均衡器通常只在四层 TCP/UDP 连接/会话级别上运行。因此, 负载均衡器通过转发数据,并确保来自同一会话的字节在同一后端结束。四层负载均衡器 不知道它正在转发数据的任何应用程序细节。数据内容可以是 HTTP, Redis, MongoDB,或任 何应用协议。

四层负载均衡很简单,并且仍然被广泛使用。四层负载均衡有哪些缺点是七层(应用)负载均衡来解决的呢?以下几个四层案例:

两个 gRPC/HTTP2 客户端通过四层负载均衡器连接想要与一个后端通信。四层负载均衡器为每个入站 TCP 连接创建一个出站的 TCP 连接,从而产生两个入站和两个出站的连接(CA ==> loadbalancer ==> SA, CB ==> loadbalancer ==> SB)。假设,客户端 A 每分钟发送 1 个请求,而客户端 B 每秒发送 50 个请求,则SA 的负载是 SB的 50倍。所以四层负载均衡器问题随着时 间的推移变得越来越不均衡。

上图 显示了一个七层 HTTP/2 负载均衡器。在本例中,客户端创建一个到负载均衡器的HTTP/2 TCP 连接。负载均衡器创建连接到两个后端。当客户端向负载均衡器发送两个HTTP/2 流时,流 1 被发送到后端 1,流 2 被发送到后端 2。因此,即使请求负载有很大差 异的客户端也会在后端之间实现高效地分发。这就是为什么七层负载均衡对现代协议如此 重要的原因。

七层负载均衡器最终将会在服务对服务通信中完全取代四层负载均衡器,但四层负载均衡器仍然是非常重要的。一般在边缘部署中,将专用四层负载均衡器置于七层负载均衡器之前。

七层负载均衡的现状

  1. 协议支持。Envoy 明确支持七层协议解析和路由包括 HTTP/1, HTTP2, gRPC, Redis, MongoDB,和 DynamoDB。未来可能会添加更多协议,包括 MySQL 和 Kafka。
  2. 动态配置。分布式系统要求有可动态配置的功能来控制系统,Istio 就是这种系统的一个例子。
  3. 高级负载均衡。七层负载均衡器现在通常内置了很多高级负载均衡功能,例如超时、重试、速率限制、断路、Shadow、缓冲、基于内容的路由等。
  4. 可观察性。越来越动态的系统正在被部署,随之越来越 难以调试。
  5. 可扩展性。很多负载均衡器都支持脚本,比如 Lua。
  6. 容错

负载均衡器提供的高级功能

  1. 服务发现
    1. 静态配置文件。
    2. DNS。
    3. Zookeeper,Etcd,Consul 等
    4. Envoy 通用数据平面 API。
  2. 健康检查,确定后端是否可用来提供服务的过程。
    1. 主动方式:负载均衡器按固定的时间间隔 ping 后端(例如,向一个/healthcheck 端点发 送 HTTP 请求)将,来评估它的运行健康状况。
    2. 被动方式:负载均衡器从主要数据流来识别运行健康状况。例如,如果连续出现三个连 接错误,则四层负载均衡器可能会确定后端不可用。如果连续有三个 HTTP 503 响应代 码,则七层负载均衡器可能会确定后端不健康。
  3. 负载均衡,负载均衡器必须实现负载的均衡!从简单的算法(如随机选择和轮询),到考虑可变延迟和后端负载来判断更复杂的算法。
  4. 会话保持,在某些应用程序中,对于同一会话的请求到达同一的后端非常重要。会话的定义各不相同,可能包括 HTTP cookie、客户端连接的属性或其 他一些属性。
  5. TLS 终结
  6. 可观察性, 网络本质上是不可靠的,负载均衡 器通常负责导出统计信息,跟踪信息和日志,帮助管理员找出问题所在,以便他们解决问题。数据带来的好处远远超过了对性能影响。
  7. 安全性和 Dos 防范
  8. 配置和控制平面,通常,配置负载均衡 器的系统称为“控制平面”,其实现方式差异很大。

拓扑类型

  1. 中间代理
  2. 边缘代理,实际上只是中间代理拓扑的一种变体
  3. 嵌入式客户端库,为了避免中间代理拓扑固有的单点故障和扩展问题,更成熟的基础架构已朝着 通过将负载均衡嵌入到客户端库的方式来实现。
  4. Sidecar 代理,嵌入式客户端库负载均衡的一种变体。Sidecar 代理背后的思路是,以各进程间通信而导致的轻微延迟损失 为代价,无需任何编程语言锁定即可获得嵌入式库方法的各种优点。

代理的其它实现方式

通过 iptables实现proxy

深入理解 Kubernetes 网络模型 - 自己实现 kube-proxy 的功能用户空间代理程序的主要瓶颈来自内核-用户空间切换和数据复制。如果我们可以完全在内核空间中实现代理,它将在性能上大大提高,从而击败用户空间的代理。iptables 可用于实现这一目标。

通过ipvs 实现proxy

虽然基于 iptables 的代理在性能上优于基于用户空间的代理,但在集群服务过多的情况下也会导致性能严重下降。本质上,这是因为 iptables 判决是基于链的,它是一个复杂度为 O(n) 的线性算法。iptables 的一个好的替代方案是 IPVS——内核中的L4负载均衡器,它在底层使用 ipset(哈希实现),因此复杂度为 O(1)。

$ yum install -y ipvsadm
$ ipvsadm -ln
# 增加service
$ ipvsadm -A -t $CLUSTER_IP:$PORT -s rr
$ ipvsadm -a -t $CLUSTER_IP:$PORT -r $POD1_IP -m
$ ipvsadm -a -t $CLUSTER_IP:$PORT -r $POD2_IP -m

通过 bpf 实现 proxy

这也是一个 O(1) 代理,但是与IPVS相比具有更高的性能。如果你有足够的时间和兴趣来阅读eBPF/BPF,可以考虑阅读 Cilium: BPF and XDP Reference Guide

需要实现一段代码,编译并加载到内核中

使用 eBPF 在生产环境调试 Go 应用在功能上,eBPF 允许你在一些事件(如定时器、网络事件或函数调用)发生时运行受限的 C 代码,当触发一个函数调用时,我们把这些函数称为 probe,它们可以用来运行在内核内的函数调用上(kprobes),也可以运行在用户空间程序的函数调用上(uprobes)。eBPF 允许内核运行 BPF 字节码,通常都是 C 语言的限制子集,通常先用 Clang 将 C 代码编译成 BPF 字节码,然后对字节码进行验证以确保其安全执行。

eBPF 提供的是基本功能模块(building blocks)和程序附着点(attachment points)。我们可以编写 eBPF 程序来 attach 到这些 hook 点完成某些高级功能。BPF C 与普通 C 差异有多大?BPF 校验器可能最清楚地见证了近几年 BPF C 的发展历史。现在我们有了 BPF-to-BPF 函数调用、有限循环(bounded loops)、全局变量、静态 链接(static linking)、BTF(BPF Type Format,在 tracing 场景尤其有用;其 他方面也有用到,使内核成为可自描述的 self-descriptive)、 单个 BPF 程序的最大指令数(instructions/program)从原来的 4096 条放大到了 100 万条。