。 在 Linux 中，内存设置被映射为 /dev/mem，root 用户通过对这个文件读写，可以直接操作内存。 JVM 进程占用虚拟内存过多 使用 TOP 查看系统性能时，我们会发现在 VIRT 这一列，Java 进程会占用大量的虚拟内存。 导致这种问题的原因是 Java 使用 Glibc 的 Arena 内存池分配了大量的虚拟内存并没有使用。此外，Java 读取的文件也会被映射为虚拟内存，在虚拟机默认配置下 Java 每个线程栈会占用 1M 的虚拟内存。具体可以查看 为什么linux下多线程程序如此消耗虚拟内存。 而真实占用的物理内存要看 RES (resident) 列，这一列的值才是真正被映射到物理内存的大小。 常用管理命令 我们也可以自己来管理 Linux 的虚拟内存。 查看系统内存状...阅读全文
且需要单独的网络组件，该组件可以透明地将来自一个节点上的pod的流量路由到另一个节点上的pod。 此功能由pod网络插件提供。 对于这个群集，您将使用Flannel ，一个稳定且高性能的选项。 在本地计算机上创建一个名为master.yml的Ansible playbook： nano ~/kube-cluster/master.yml 将以下播放添加到文件以初始化集群并安装Flannel：〜/ KUBE群集/ master.yml - hosts: master become: yes tasks: - name: initialize the cluster shell: kubeadm init --pod-network-cidr=10.244.0.0/16...阅读全文
管理、流量分割和版本管理。然而，这个选项并没有提供自动扩展功能。 - **Seldon Core** 是一款第三方工具，可用于 Kubeflow 抽象和资源。它支持多种机器学习框架，包括 TensorFlow，并允许将训练好的 TensorFlow 模型转换为 REST/gRPC 微服务，运行在 Kubernetes 中。Seldon Core 默认支持模型自动扩展。 - **BentoML** 是 Kubeflow 使用的另一个第三方工具，它提供高级的模型服务功能，包括自动扩展，以及支持微批处理的高性能 API 模型服务器。 在下一节中，我将展示如何使用 KFServing 对训练好的 TensorFlow 模型进行自动扩展，KFServing 是默认的 Kubeflow 安装中的一个模块...阅读全文
了答案。 从单机到分布式，是追求更快和更高的性能，但也带来了更多的不确定性。比如，不确定计算机何时异常，不确定磁盘何时损坏，不确定网络通信的延迟，也不确定消息是否被正常消费。这些不确定性构成了分布式应用的挑战，简而言之： 异构的机器与网络：稳定性问题普遍的节点故障：可靠性问题不可靠的网络：一致性问题 面对这些挑战，业界提出了诸多的分布式理论、协议，如CAP定理，BASE理论，一致性协议2PC/3PC/ZAB，来保证系统的正常运行。虽然问题貌似是有了解决方案，但是应用的复杂度升高了。应用除了需要实现业务需求，还要兼顾非业务需求，集成诸如服务发现、负载均衡、失效转移、动态扩容、数据分片、调用链路监控等分布式系统的核心功能，对应用有很强的侵入性，这就是以Spring Cloud为代表的微服务框架的...阅读全文
询时必须提供相同的值。在下面的例子中，这个headers是使用nginx反向代理设置的。架构图Cortex架构（源）Nginx/gateway–一个位于cortex前面的反向代理，将收到的所有请求转发给相应的服务。分发服务器Distributor–处理传入的指标，将其拆分为多个批次，然后将其传递给Ingesters。如果复制因子replication factor设置为> 1，则数据将发送到多个实例。接收器Ingester–此服务负责将数据写入已配置的存储后端。Ingester是半状态的，因为它们保留了最后12个小时的样本。这些样本将被批处理并压缩，然后再写入块存储。查询前端Query Frontend–一个可选组件，用于对查询请求进行排队，并在失败时重试它们。结果也被缓存以提高性能查询器...阅读全文
一步，Allbery 在10月给出提案，的确获得了社区内的多数同意。但是，这一举措需要进行一般性决议投票（根据之前的规则），而且决议必须以 3：1 的超级多数通过。 目前，Allbery 不希望匆忙提出一般性决议的要求，而是希望等到他觉得有很大可能性能获得超级多数支持之后再发起，因此他请求所有那些不支持现有提案的人解释一下原因。 无论如何，我们可以期待这些举措的进一步落地，希望这一改革真的能够改善 Debian 决策缓慢的弊病。...阅读全文
，可能是先从RSS数据源中抓取文章的内 容，然后将其丢入一个叫做“文章”的topic中；后续操作可能是需要对这个内容进行清理，比如回复正常数据或者删除重复数据，最后再将内容匹配的结果返 还给用户。这就在一个独立的topic之外，产生了一系列的实时数据处理的流程。 日志聚合:使用Kafka代替日志聚合（log aggregation）。日志聚合一般来说是从服务器上收集日志文件，然后放到一个集中的位置（文件服务器或HDFS）进行处理。然而Kafka忽略掉 文件的细节，将其更清晰地抽象成一个个日志或事件的消息流。这就让Kafka处理过程延迟更低，更容易支持多数据源和分布式数据处理。比起以日志为中心的 系统比如Scribe或者Flume来说，Kafka提供同样高效的性能和因为复制导致的更高的耐用性保证...阅读全文
deployments，而背后的复杂性被隐藏在简单的抽象中。但为了充分理解它为我们提供的价值，我们需要理解它的内部原理。 本指南将引导您理解从 client 到 Kubelet 的请求的完整生命周期，必要时会通过源代码来说明背后发生了什么。 这是一份可以在线修改的文档，如果你发现有什么可以改进或重写的，欢迎提供帮助！ 1. kubectl 验证和生成器 当敲下回车键以后，kubectl 首先会执行一些客户端验证操作，以确保不合法的请求（例如，创建不支持的资源或使用格式错误的镜像名称）将会快速失败，也不会发送给 kube-apiserver。通过减少不必要的负载来提高系统性能。 验证通过之后， kubectl 开始将发送给 kube-apiserver 的 HTTP 请求进行封装。kube-apiserver 与...阅读全文
ML 等语言的 currying 自己动手实现语言特性 在基本学会了各种语言特性，能用它们来写代码之后，下一步的进阶就是去实现它们。只有实现了各种语言特性，你才能完全地拥有它们，成为它们的主人。否则你就只是它们的使用者，你会被语言的设计者牵着鼻子走。 有个大师说得好，完全理解一种语言最好的方法就是自己动手实现它，也就是自己写一个解释器来实现它的语义。但我觉得这句话应该稍微修改一下：完全理解一种“语言特性”最好的方法就是自己亲自实现它。 注意我在这里把“语言”改为了“语言特性”。你并不需要实现整个语言来达到这个目的，因为我们最终使用的是语言特性。只要你自己实现了一种语言特性，你就能理解这个特性在任何语言里的实现方式和用法。 举个例子，学习 SICP 的时候，大家都会亲自用 Scheme 实现一个...阅读全文
需要租赁托管的服务器来运行网站，他们必须支付足够费用才能获得想要的性能。阿尔瓦雷兹介绍说，科技公司租用的服务器往往超过了实际所需，造成浪费。亚马逊联系到了他，介绍即将推出的新服务，并提供了提前试用。阿尔瓦雷兹回忆说：“一瞬间我明白了，亚马逊提供了一个改变我一生的产品，这将改变我的人生，以及所有开发者的人生。”这样的评价并不夸张。S3蓬勃发展，时至今日已经在网络上保存了100万亿个数据对象。亚马逊云计算负责对象和块存储的副总裁麦兰·汤姆森·布科维奇（Mai-Lan Tomsen Bukovec）在接受电视媒体采访时介绍说，今天一些企业客户存储的数据多达几百PB（1PB等于1024TB），某些案例下甚至多达1EB（等于1024PB）。有时候，企业在S3上保存的数据超出了必要。上述业内人士金塞拉回...阅读全文
不够了解自己，不清楚什么类型的技能最难、最需要调动大脑，或者错误估计了控制身体的难度。 Reid Hoffman：除了AI的应用潜力之外，目前大家对AI的讨论有没有轻率的一面，比如将AI用于核聚变研究？ Sam Altman：通常而言，如果某个行业获得非常广泛的社会关注，所有人都在谈论它，这可能不是什么好事，可惜这恰恰是AI行业目前的情况，我不希望这是AI行业“垮掉”的前兆。 业内有人正在研究利用强化学习模型控制核聚变反应，但据我们所知，AI模型在这里发挥的作用还非常有限。 我们现在进入了“AI+”时代，相信AI在未来可以实现很多东西，会成为最大的新一代技术平台。但就目前而言，我们倾向于往更有确定性的方向发展，比如，业内研究出了缩放定律（Scaling Law，该定律揭示AI模型性能与模型参...阅读全文
OneFlow v0.9.0正式发布 李白：你的模型权重很不错，可惜被我没收了 OpenAI掌门Sam Altman：AI下一个发展阶段 比快更快，开源Stable Diffusion刷新作图速度 OneEmbedding:单卡训练TB级推荐模型不是梦 GLM训练加速：性能最高提升3倍，显存节省1/3 “零”代码改动，静态编译让太乙Stable Diffusion推理速度翻倍 欢迎Star、试用OneFlow最新版本：GitHub - Oneflow-Inc/oneflow: OneFlow is a deep learning framework designed to be user-friendly, scalable and efficient.OneFlow is a deep...阅读全文
> 6.1 抽象为block块的好处 1) 一个文件有可能大于集群中任意一个磁盘 10T*3/128 = xxx块 2T，2T，2T 文件方式存—–>多个block块，这些block块属于一个文件 2) 使用块抽象而不是文件可以简化存储子系统 3) 块非常适合用于数据备份进而提供数据容错能力和可用性 6.2 块缓存 通常 DataNode 从磁盘中读取块，但对于访问频繁的文件，其对应的块可能被显示的缓存在 DataNode 的内存中，以堆外块缓存的形式存在。默认情况下，一个块仅缓存在一个DataNode的内存中，当然可以针对每个文件配置DataNode的数量。作业调度器通过在缓存块的DataNode上运行任务，可以利用块缓存的优势提高读操作的性能。 例如： 连接（join）操作中使用的一个小的查询表...阅读全文
