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


线程排队

2018年12月11日

简介

大部分时候,我们将队列作为一种数据容器,但在并发场景下,未获得锁的线程要进入队列等待。此时线程 作为一种“执行体” 成为队列的元素。

线程排队 是控制并发度的一种手段,一些系统可能 只是简单的使用了锁来保证线程安全,如果没有线程排队机制,则可能大量的线程被“锁住”,甚至可能导致死锁。在发现资源已经处于 加锁状态时,不如放弃去争抢,主动排队 或者先去干点别的(根据业务逻辑决定),比在内核层面比锁住强。

什么决定了系统的并发数量

Kubernetes架构为什么是这样的?

假设系统架构设计的时候,不考虑任何物理限制(比如机器的资源大小,带宽等),要求能并发处理 1000个请求,那么很显然,横向扩展的节点数量上限就是1000,因为就算部署了 1001个节点,在任何时候都有一个节点是处于空闲状态,部署更多的节点已经完全无法提高系统的性能。那系统的并发数量由什么决定呢?

以一个二手书交易平台为例,订单系统的理论上能够处理的并发请求(订购商品请求)数量是由什么来决定的呢?

在订单请求来了之后,根据订单请求中的购买的商品来排队,购买同一个商品的请求被放在一个队列里面,然后订单的调度系统开始从队列里面依次处理请求,每次做订单匹配的时候,都需根据当前商品的所有库存,从里面挑选一个最佳匹配的库存(比如买家和卖家距离最近)。

在实现这个系统的时候,这个队列不见得是一个消息队列,可能会是一个关系型数据库的锁,比如一个购买《乔布斯传》的订单,系统在处理的时候需要先从所有库存里面查询出《乔布斯传》的库存,将库存记录锁住,并做订单匹配且更新库存(将生成订单的库存商品设置为”不可用”状态)之后,才会将数据库锁释放,这时候所有后续购买《乔布斯传》的订单请求都在队列中等待。

也有些系统在实现的时候采用“乐观锁”,就是每次订单处理时,并不会在一开始就锁住库存信息,而是在最后一步更新库存的时候才会锁住,如果发生两个订单匹配到了同一个库存物品,那么其中一个订单处理就需要完全放弃然后重试。这两种实现方式不太一样,但是本质都是相同的。

PS:排队是肯定要排队的,只是排队的表现形式不同,或是显式队列,或是(数据库)操作系统锁队列

之所以所有购买《乔布斯传》的订单需要排队处理,是因为每一次做订单匹配的时候,需要《乔布斯传》这个商品的所有库存信息,并且最后会修改(占用)一部分库存信息的状态。在该订单匹配的场景里面,我们就把《乔布斯传》的所有库存信息叫做一个“独立资源池”,订单匹配这个“调度系统”的最大并发数量就完全取决于独立资源池的数量,也就是商品的数量。我们假设一下,如果这个二手书的商城只卖《乔布斯传》一本书,那么最后所有的请求都需要排队

传统队列

Lock-Free Queue

synchronized

Java和操作系统交互细节如果线程进入 monitorenter 会将自己放入该 objectmonitor 的 entryset 队列,然后阻塞(PS: 注意这种表述方式,是线程自己将自己加入队列,然后线程自己阻塞了自己),如果当前持有线程调用了 wait 方法,将会释放锁,然后将自己封装成 objectwaiter 放入 objectmonitor 的 waitset 队列,这时候 entryset 队列里的某个线程将会竞争到锁,并进入 active 状态,如果这个线程调用了 notify 方法,将会把 waitset 的第一个 objectwaiter 拿出来放入 entryset (这个时候根据策略可能会先自旋),当调用 notify 的那个线程执行 moniterexit 释放锁的时候, entryset 里的线程就开始竞争锁后进入 active 状态。

AQS 的排队方式

AQS4——论文学习

JUC lock - AQS - CLH queue

guava cache的 请求合并

guava cache 源码分析

其它

全面异步化:淘宝反应式架构升级探索 消息驱动强调无阻塞、无 callback,所以不会有线程挂在那里,不会有持续的资源消耗。同时,事件驱动或消息驱动都是异步化,而异步化会将操作系统中的队列情况显式地提升到了应用层,使得应用层可以显式根据队列的情况来进行压力负载的感知。

操作系统的内存分配、进程/线程调度、队列等显式到应用层,看起来是一个趋势。这样,应用层线程一直是(尽量)跑满的,os 单纯的根据时间片切换线程即可。