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 8

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mesh

2021年09月11日

前言

服务网格在百度核心业务大规模落地实践 具体细节倒还好，比较有价值的就是提出了落地图景和理想化状态。

云原生时代的DevOps平台设计之道大胆设想一下，开发人员只需要在两个服务组件之间拖动一条表征微服务调用关系的线，就可以生成对应的微服务配置。这样的操作体验完全可以使注册中心、控制平面这种微服务领域中复杂的概念对开发人员屏蔽。本质上讲，维护注册中心或者控制平面也是运维人员需要关心的工作。PS：配置文件 + 业务client sdk ==> 无配置化 + 业务client sdk ==> 无配置 + 通用sdk

缘起

分布式微服务时代的 TCP —— service mesh随着业务的不断发展，微服务的数量越来越多，微服务间的通信网络也变得十分复杂，在这个角度看，服务间通信已经不在是端到端的调用了，而是”多个节点访问多个节点”的关系了。在处理分布式微服务架构中”多个节点”的互相通信上，需要解决很多通用的问题，service mesh 要做微服务时代的 TCP，也就是在解决上述问题的基础上，还要做到通用化、标准化，解耦合业务进程与 mesh。

Service Mesh 的未来在于网络 mesh 正在和ebpf 结合起来，尽量在内核实现所有功能。

问题

蚂蚁集团 Service Mesh 进展回顾与展望 提供了演进脉络。

考虑的问题

  1. 技术选型
  2. 性能问题和资源问题
    1. 网络接入：iptables 还是直通
    2. 性能优化：一跳还是两跳，面向失败设计，Service Mesh 可以 fallback 为直连模式。
    3. Sidecar自身会消耗资源，增加业务的成本。
    4. 随着Sidecar规模的增长，开源的控制平面计算开销变大，导致Mesh配置下发时间变长，甚至无法工作。
  3. 改造成本
    1. 各种各样的微服务框架网格化改造和适配
    2. 各种各样的通信协议支持

享受网格场景场景化能力

  1. 服务治理策略
    1. 延迟感知负载均衡，基于Server 响应时间进行流量调度，尽量多调度给延迟低的Server
    2. 错误码调权，基于自定义错误码进行Server 调权，加速异常Server 节点的驱逐
    3. 备份重试，通过定时触发备份重试请求优化长度，提高可用性
    4. 动态备份重试，按分位值动态设置备份重试请求触发时间，支持备份重试请求熔断，防止重试风暴。
    5. 流量丢弃/全局流控，在线实施配置流量丢弃比例，摘除下游，提供统一流控预案
    6. 超时透传，实时透传上游超时给下游，帮助业务实现动态TTL机制
  2. trace 平台和监控平台
  3. 自动止损 ==> 稳定性预案平台， 根据监控平台的指标异常实时调参，执行流量降级、切机房、切流等 ==> 反馈到监控平台 ==> 稳定性预案平台继续调参， 实现闭环
  4. 混沌工程 深度解读：分布式系统韧性架构压舱石OpenChaos
  5. 系统容量评估（压测）

通过接入Mesh服务网格得到的一些启示：

  1. 服务网格不是微服务治理的银弹
  2. 完全无入侵的，支持所有协议，所有框架和所有治理策略的 Mesh 方案是不存在的
  3. 大规模工业化落地的平滑、稳定可控接入方案，涉及到大量对已有服务治理组件的兼容升级和改造
  4. 服务网格确实实现了业务逻辑和服务治理架构的解耦，解锁了很多新能力
  5. 服务网格结合可观测、故障止损、混沌工程，容量管理等场景化，才能发挥出最大价值

规范

SMI 和 UDPA 的关系与我在容器运行时中介绍到的 CRI 和 OCI 规范之间的关系很相似。

  1. SMI 规范提供了外部环境（实际上就是 Kubernetes）与控制平面交互的标准，使得 Kubernetes 及在其之上的应用，能够无缝地切换各种服务网格产品；SMI 与 Kubernetes 是彻底绑定的，规范的落地执行完全依靠在 Kubernetes 中部署 SMI 定义的 CRD 来实现。包括四方面的 API
    1. 流量规范（Traffic Specs），目标是定义流量的表示方式，比如 TCP 流量、HTTP/1 流量、HTTP/2 流量、gRPC 流量、WebSocket 流量等应该如何在配置中抽象和使用。
    2. 流量拆分（Traffic Split），目标是定义不同版本服务之间的流量比例，提供流量治理的能力，比如限流、降级、容错，等等，以满足灰度发布、A/B 测试等场景。
    3. 流量度量（Traffic Metrics），目标是为资源提供通用集成点，度量工具可以通过访问这些集成点来抓取指标。这部分完全遵循了 Kubernetes 的Metrics API进行扩充。
    4. 流量访问控制（Traffic Access Control），目标是根据客户端的身份配置，对特定的流量访问特定的服务提供简单的访问控制。
  2. UDPA 规范则提供了控制平面与数据平面交互的标准，使得服务网格产品能够灵活地搭配不同的边车代理，针对不同场景的需求，发挥各款边车代理的功能或者性能优势。

技术决策案例

欢乐游戏 Istio 云原生服务网格三年实践思考从笔者个人的观察来讲，istio 网格最具吸引力的，实际上就两点：

  1. 开放技术栈的想象空间，随着 istio、envoy、gRPC 整个生态越来越丰富，未来可能会有更多能力提供，开箱即用，业务团队不必投入开发；
  2. 多语言适配，不用为每种语言开发治理 sdk，例如 C++ 编写的 envoy 可以给所有用 gRPC 的 service 使用。 至于熔断、限流、均衡、重试、镜像、注入，以及 tracing 监控之类的能力，严格来讲不能算到网格头上，用 sdk 也是一样可以实现的。在团队语言统一的时候，只用维护一种语言版本的 sdk，此时采用治理 sdk 方案也是可行的，也就是所谓的微服务框架方案。采用 sdk 方式下的版本维护问题，以及后期进一步演进网格的问题，这些都不难解决。对于我们自己来讲，因为恰好有引进 golang 以及 gRPC，所以现在再看，选择 istio 作为网格方案也算合适。

接入网格，要考虑天时地利人和。即，需要满足一些基本条件：

  1. 需要项目阶段允许，如果团队本身一直在做快版本内容迭代，业务需求都忙不过来，恐怕也很难有人力保障。
  2. 要有基础设施环境支持（我们使用了腾讯云的 tke mesh 服务），这样不至于所有东西都从零开始。

此外，对于这类大的技术优化，还有必要先统一思想：

  1. 自上而下，获得各级管理干系人的认可，这样才好做较大人力的投入。
  2. 自下而上，发动同学们深度介入探讨，使得整体的方向、方案得到大家的认可，这样大家才有干劲。

阿里巴巴在 Envoy Gateway 的演进历程浅析

谈谈我对服务网格的理解 有几个配图很有感觉

去哪儿网 Service Mesh 落地实践：100%容器化打底，业务友好是接入关键

  1. 中小企业首先考虑的更多是业务。业务越来越多、越来越复杂后，才可能会出现多语言、多框架的问题。只有确实出现这个问题时，才应该开始考虑是否引入 Service Mesh。此外还需要考虑自身的基础设施、团队技术储备等是否支持落地。Service Mesh 是利用低复杂的技术去解决高复杂度的问题，如果本身复杂度不高，引入 Service Mesh 这样的技术只会增加复杂度，得不偿失。
  2. 还有一个值得关注的方面就是性价比。引入 Service Mesh 的新增成本包括 sidecar 所占有的资源，比如每个 sidecar 占用的 CPU、内存、磁盘以及其他如 trace 存储、日志存储等存储资源。另外，像请求耗时增加、系统开发维护等会产生相应成本，因此去哪儿网目前对于各类日志是按需开启，只打印耗时高的 trace 信息。