Technology

Chart Type 《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 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 内存管理 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 容器日志采集 Kubernetes 控制器模型 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 jib源码分析之细节 线程排队 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? 回溯法 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 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 Linux网络源代码学习——整体介绍 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

Architecture

实时训练 分布式链路追踪 helm tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 embedding的原理及实践 tensornet源码分析 大模型训练 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 在离线业务混部 RNN 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 tensorflow学习 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台 tf-operator源码分析 k8s批处理调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 学习rpc BFF 生命周期管理 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 Kubernetes 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 controller 组件介绍 openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go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 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 serverless 泛谈 概率论 《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 领域驱动理念入门 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 用户登陆 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 当我在说模板引擎的时候,我在说什么 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列


看不见摸不着的cdn是啥

2018年03月29日

简介

CDN主要功能是在不同的地点缓存内容,通过负载均衡技术,将用户的请求定向到最合适的缓存服务器上去获取内容。

一个大号的缓存/代理

CDN是什么?使用CDN有什么优势? - Xigang的回答 - 知乎 要点

  1. 通过 cname,打断正常的域名到自身服务器ip 的过程。实际走的是 用户==> cdn ==> 业务服务器。 cdn 起到了外置的 缓存层 作用。
  2. cdn 本身 用到了 负载均衡技术

传统的网络访问形式:用户提交域名 ==> 浏览器对域名进行解释 ==> 得到目的主机ip ==> 根据ip 地址发出请求 ==> 得到请求数据并回显。

什么是 CDN使用CDN后的http请求处理流程如下图:

打个比方,你去买东西,平台商(比如京东、天猫、当当)可以选择直接从厂家(源站)发货,也可以在就近城市的仓库(边缘节点,Edge)发货。通常情况下,后者的发货速度明显要快于前者。

《网络是怎样连接的》缓存服务器的3种部署方式

CNAME( Canonical Name record)

A记录, 字面意思就是Address 记录,就是将一个域名或主机名解析为ip 地址。

CNAME 即指别名记录,也被称为规范名字。这种记录允你将多个名字映射到同一台计算机。当需要将域名指向另一个域名,再由另一个域名提供 ip地址,就需要添加 CNAME 记录。

CNAME record there is a DNS zone as follows:

NAME                    TYPE   VALUE
--------------------------------------------------
bar.example.com.        CNAME  foo.example.com.
foo.example.com.        A      192.0.2.23

【CDN实操手册】如何添加加速域名和绑定CNAME

  1. 一般 申请一个 域名(比如abc.com)要找域名托管服务商(国内有阿里云解析(跟阿里cdn 不是一回事)、腾讯云解析)
  2. pic.abc.com 和 图片服务器的公网ip 告诉 域名托管服务商。于是,用户可以通过 abc.com 访问 你的图片服务
  3. 从cdn 服务商那里得到 pic.abc.com 的 cname pic.xxcdn.com,然后 找域名托管服务商,将 pic.xxcdn.com 作为cname 添加到 pic.abc.com 解析中
  4. 验证cdn 服务是否生效:任意主机执行 ping pic.abc.com 实际ping 的是pic.xxcdn.com。图例中,kunlun 是阿里cdn的域名。

  5. 用户请求 pic.abc.com ==> pic.xxcdn.com ==> cdn scheduler ip ==> cdn server ip ==> 若无数据,则访问实际 公网 ip 拿到数据,然后cdn server 再返回数据。

  6. 有时, 直接将 pic.xxcdn.com 提供给用户使用

宏观认识

浅析CDN动态加速

cdn 这块,有很多名词、概念,先梳理一个宏观体系,将这些名词归位,以便于理解它们的作用。

为了提高cdn 的效率,通常有以下优化手段

  1. Cache优化(Cache Optimization, 简称CO), 优化缓存算法等
  2. 前端优化(Front-End Optimization,FEO),CDN厂商会对源站的内容进行删减、压缩后再进行缓存。比如Minify HTML/CSS/JavaScript,对图片进行无损甚至有损压缩,Resize等
  3. 网络优化(Network Optimization,NO),主要手段有:HTTP长连接,连接复用,DNS查询优化,路由优化等
  4. WEB内容优化(Web Content Optimization,WCO),也有叫Software Defined Application Delivery (SDAD) 的。WCO优化就是对页面内容进行重新改写和编排(比如动静内容隔离、依赖资源重排序、异步化JavaScript执行),从而降低页面加载和渲染时间。比如ESI 等技术。

前三种方式是传统CDN厂商都在做的

加速

cdn 有一个划代的方式

  1. 第一代,对动态和静态网页加速
  2. 第二代,对视频等流媒体加速
  3. 第三代,基于社区

主流CDN服务分为:WSA全站加速,动态页面加速产品,静态页面加速产品,下载加速产品,流媒体加速产品(直播、点播),移动(无线)加速产品,防攻击类产品,云加速产品(当前概念炒比较火)

以我目前比较粗浅的认识,各种加速,是上述四种优化手段的组合。同时,根据每个服务的特点(静态内容占比,登陆系统等),不同加速服务的优化效果不同。 此外,各个CDN 厂商 对CDN 的整体目标是一致的,但在具体的理念上 仍有差异。

全站加速

什么是“全站加速”?

“全站加速”服务,在本质上是在您的网站和访问用户之间,增加一个运行快速但是功能强大的“代理”。代理拿到 源站响应(本质是http 数据),智能识别出可优化的空间及方法,改写页面代码,并自动应用代码级别的Web优化技术,例如JavaSript和CSS代码的混淆合并压缩、小图片内联、将大尺寸图片托管CDN、压缩文件大小等,然后将响应转发给用户。

也就是,代理对通过它的响应数据 动了手脚。 从表述上看,主要是FEO 和 WCO。

也有的CDN 不更改用户内容,内容优化在 源站完成。

动态加速

主要包括 WCO、NO、FEO 等手段

还有另一种说法,CDN针对动态内容的加速被分为针对Web网络三层内容的一次加速

  1. CDN对表示层的加速。对静态内容的合理cache和分发。
  2. CDN在业务逻辑层的加速。逻辑层是Web系统的核心,负责处理所有业务逻辑并生成动态内容,所以逻辑层的加速就不存在可以大量缓存的结果数据,而是运算过程。所以CDN的加速也转变成为边缘计算,应用系统及其数据将被复制到许多更靠近用户的分发服务器中。
  3. CDN在数据访问层的加速,有两种方法

    • 整体缓存,就是讲数据库整体的复制到多台或全部的边缘服务器上,这样在边缘服务节点上就有了完整的不依赖中心节点的独立的内容。但是这样的方式带来的问题就是如何保持各节点之间的数据一致性。
    • 部分缓存