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


运行时和库

2021年01月30日

前言

运行时

每种语言都有一个特定的执行模型（Execution Model）。而这个执行模型就需要运行时系统（Runtime System）的支持。我们把这种可以支撑程序运行的运行时系统，简称为运行时。包括三方面的功能：程序运行机制、内存管理机制和并发机制。

jvm

  1. JVM 规定了一套程序的运行机制。JVM 支持基于字节码的解释执行机制，还包括了即时编译成机器码并执行的机制。字节码规范、类型系统、class文件结构、基于栈的解释器。
  2. JVM 对内存做了统一的管理。它把内存划分为程序计数器、虚拟机栈、堆、方法区、运行时常量池和本地方法栈等不同的区域。对于栈来说，它的栈桢既可以服务于解释执行，又可以用于执行机器码。对于堆来说，Java 提供了垃圾收集器帮助进行内存的自动管理。
  3. JVM 封装了操作系统的线程模型，为应用程序提供了并发处理的机制。

c

我们对 C 语言的印象，是一旦编译完成以后，就是一段完全可以自主运行的二进制代码了，你也可以看到输出的完整的汇编代码。所以，C 语言最主要的运行时，实际上就是操作系统。C 语言和现代的各种操作系统可以说是伴生关系，就像 Java 和 JVM 是伴生关系一样。

  1. 在程序执行机制方面，C 语言编译完毕的程序是完全按照操作系统的运行机制来执行的。
  2. 在内存管理方面，C 语言使用了操作系统提供的线程栈，操作系统能够自动帮助程序管理内存。程序也可以从堆里申请内存，但必须自己负责释放，没有自动内存管理机制。
  3. 在并发机制方面，当然也是直接用操作系统提供的线程机制。因为操作系统没有提供协程和 Actor 机制，所以 C 语言也没有提供这种并发机制。

golang

Golang runtime 是go语言运行所需要的基础设施

  1. 协程调度、内存分配、GC
  2. 操作系统及cpu 相关的操作的封装（信号处理、系统调用、寄存器操作、原子操作等）CGO。go 对系统调用进行了封装，可不依赖glibc
  3. pprof,trace,race 检测的支持
  4. map,channel,string 等内置类型及反射的实现

常规的package 需要import 才能使用，go runtime库猜测一下应该是 go build时自动import 到代码上的。

库

  1. 标准库，供用户的程序调用。我们写代码的时候，有一些标准的功能，像是读写文件的功能，自己实现起来太麻烦，或者根本不可能用这门语言本身来实现，这时就需要标准库的支持。
    1. 包含 IO 功能，包括文件 IO、网络 IO 等。
    2. 支持内置的数据类型。
    3. 支持各种容器型的数据结构。
  2. 运行时库，它们不是由用户直接调用的，而是运行时的组成部分。
  3. Built-in 或者 Intrincics 的内置函数，它们是用来辅助生成机器码的。