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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

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Linux 11

Scala 1

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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


mosn有的没的

2020年09月24日

前言

之前mosn 不太懂的时候，整了很多有的没的，画了很多图，舍不得删，先放在这里。

Service Mesh 双十一后的探索和思考(上)值得细读。

与envoy 对比

Envoy 支持四层的读写过滤器扩展、基于 HTTP 的七层读写过滤器扩展以及对应的 Router/Upstream 实现。如果想要基于 Envoy 的扩展框架实现 L7 协议接入，目前的普遍做法是基于 L4 filter 封装相应的 L7 codec，在此基础之上再实现对应的协议路由等能力，无法复用 HTTP L7 的扩展框架。

envoy 对应逻辑 深入解读Service Mesh的数据面Envoy

深入解读Service Mesh的数据面Envoy下文以envoy 实现做一下类比 用来辅助理解mosn 相关代码的理念：

对于每一个Filter，都调用onData函数，咱们上面解析过，其中HTTP对应的ReadFilter是ConnectionManagerImpl，因而调用ConnectionManagerImpl::onData函数。ConnectionManager 是协议插件的处理入口，同时也负责对整个处理过程的流程编排。

补充细节（之前没懂的时候画了很多图）

SOFAMosn Introduction

不同颜色 表示所处的 package 不同

一次http1协议请求的处理过程（绿色部分表示另起一个协程）

代码的组织（pkg/stream,pkg/protocol,pkg/proxy） 跟架构是一致的

  1. pkg/types/connection.go Connection
  2. pkg/types/stream.go StreamConnection is a connection runs multiple streams
  3. pkg/types/stream.go Stream is a generic protocol stream
  4. 一堆listener 和filter 比较好理解：Method in listener will be called on event occur, but not effect the control flow.Filters are called on event occurs, it also returns a status to effect control flow. Currently 2 states are used: Continue to let it go, Stop to stop the control flow.