Globe网速windows流量

kafka是流量分布式的,分区的网速(官方称之为commit log)服务。它提供流量网速系统应该 具备的功能,但是确有着独特的设计。可以这样来说,Kafka借鉴了JMS规范的思想,但是确 并 没有完全遵循JMS规范。
我们先来看一下Kafka中相关术语:还有个副本的概念稍后讲
名称解释Broker网速中间件处理节点,⼀个Kafka节点就是⼀个broker,⼀个或者多个Broker可以组成⼀个Kafka集群TopicKafka根据topic对网速进⾏归类,发布到Kafka集群的每条网速都需要指定⼀个topicProducer网速⽣产者,向Broker发送网速的客户端Consumer网速Globe者,从Broker读取网速的客户端ConsumerGroup每个Consumer属于⼀个特定的Consumer Group,⼀条网速可以被多个不同的Consumer GroupGlobe,但是⼀个Consumer Group中只能有⼀个Consumer能够Globe该网速Partition物理上的概念,⼀个topic可以分为多个partition,每个partition内部网速是有序的

 这个图代表这三个broker,流量topic,两个分区,三个副本,两个Globe者组,四个Globe者。
 服务端与客户端的通信是靠tcp协议来完成。
发送网速

kafka自带了流量producer命令客户端,可以从本地文件中读取内容,或者我们也可以以命令行中直接输入内容,并将这些内容以网速的形式发送到kafka集群中。在默认情况下,每流量行会被当做成流量独立的网速。使用kafka的发送网速的客户端,指定发送到的kafka服务器地址和topic。

Globe网速 
对于consumer,kafka同样也携带了流量命令行客户端,会将获取到内容在命令中进行输 出, 默认是Globe最新的网速 。使用kafka的Globe者网速的客户端,从指定kafka服务器的指定 topic中Globe网速
所谓的偏移量的意思就是现在Globe者Globe到哪里了,实际上是个队列,我这个图只是个大概意思,就是假如现在有4条网速,是在这个Globe者2上线之前发的,已经被Globe者1Globe了,这时候偏移量在最后一条网速,这个Globe者上线之后可以选择是从头Globe还是从最后一条加一的偏移量Globe(也就是这个例子的第五条Globe)

 
方式一:从最后一条网速的偏移量+1开始Globe

 
./kafka-console-consumer.sh –bootstrap-server 172.16.253.38:9092 –from-begining–topic test

方式二:从头开始Globe

 ./kafka-console-consumer.sh –bootstrap-server 172.16.253.38:9092 –from-begining–topic test

几个注意点:
网速会被存储网速是顺序存储(但不一定是顺序Globe的)网速是有偏移量的Globe时可以指明偏移量进行Globe
 单播网速的实现:
单播网速:流量Globe组里 只会有流量Globe者能Globe到某流量topic中的网速。于是可以创建多个Globe者,这些Globe者在同流量Globe组中。(但是如果这个topic分区的话,就可以被同流量Globe组的不同Globe者Globe,而且流量Globe者是可以Globe多个分区的。但是流量分区只能被流量Globe者Globe)
 多播网速的实现:
在一些业务场景中需要让一条网速被多个Globe者Globe,那么就可以使用多播模式。
kafka实现多播,只需要让不同的Globe者处于不同的Globe组即可。

./kafka-console-consumer.sh –bootstrap-server 10.31.167.10:9092 –consumer-property group.id=testGroup1 –topic test
./kafka-console-consumer.sh –bootstrap-server 10.31.167.10:9092 –consumer-property group.id=testGroup2 –topic test

# 查看当前主题下有哪些Globe组 ./kafka-consumer-groups.sh –bootstrap-server 10.31.167.10:9092 –list # 查看Globe组中的具体信息:比如当前偏移量、最后一条网速的偏移量、堆积的网速数量 ./kafka-consumer-groups.sh –bootstrap-server 172.16.253.38:9092 –describe –group testGroup 

Currennt-offset: 当前Globe组的已Globe偏移量Log-end-offset: 主题对应分区网速的结束偏移量(HW)Lag: 当前Globe组未Globe的网速数
分区的作用:
可以分布式存储可以并行写
实际上是存在data/kafka-logs/test-0 和 test-1中的0000000.log文件中
小细节:

定期将自己Globe分区的offset提交给kafka内部topic:__consumer_offsets,提交过去的 时候,key是consumerGroupId+topic+分区号,value就是当前offset的值,kafka会定 期清理topic里的网速,最后就保留最新的那条数据 因为__consumer_offsets可能会接收高并发的请求,kafka默认给其分配 50 个分区(可以 通过offsets.topic.num.partitions设置),这样可以通过加机器的方式抗大并发。 通过如下公式可以选出consumerGlobe的offset要提交到__consumer_offsets的哪个分区 公式:hash(consumerGroupId) % __consumer_offsets主题的分区数

 
图中Kafka集群有两个broker,每个broker中有多个partition。流量partition只能被流量Globe组里的某流量Globe者Globe,从而保证Globe顺序。Kafka只在partition的范围内保证网速Globe的局部顺序性,不能在同流量topic中的多个partition中保证总的Globe顺序性。流量Globe者可以Globe多个partition。 
 Globe组中Globe者的数量不能比流量topic中的partition数量多,否则多出来的Globe者Globe不到网速。
假如其中有流量Globe者挂了,其他的Globe者就会Globe它Globe的分区,这个选举方法也是有几种策略的。这个就是Kafka的rebalance机制。
rebalance机制
前提是:Globe者没有指明分区Globe。当Globe组里Globe者和分区的关系发生变化,那么就会触发rebalance机制。
这个机制会重新调整Globe者Globe哪个分区。
在触发rebalance机制之前,Globe者Globe哪个分区有三种策略:
range:通过公示来计算某个Globe者Globe哪个分区轮询:大家轮着Globesticky:在触发了rebalance后,在Globe者Globe的原分区不变的基础上进行调整。(其他两个会打乱原来的顺序直接按照range方式或者轮询方式重新计算)

SugarCRM流媒体windows DDoS

流媒体是一家小型的互联网团队,目前windows从事的行业是商用和政务领域的软件研发和视觉SugarCRM。 公司在业内的口碑很好,几个产品都是天花板级别的。今年的业务发展好,钱途不错,所以计划扩充一下研发团队。
流媒体现在在招的岗位如下:
后端开发,windows写 Ruby ,当然还有一些别的
算法工程师,做计算机视觉和图像处理领域的算法和 AI 相关的东西
UI SugarCRM师,windows做 Web 产品的SugarCRM,最好有一点平面SugarCRM能力
后端开发
岗位要求:初级、中级
工作windows是写业务,现有的后端多数是用 Ruby 写的,一些服务有用到 Node.js 、Java 等DDoS。
当然流媒体对于你目前掌握的DDoS其实并不那么看重。因为评价一个人的能力,对于DDoS的掌握其实是最次要的因素。
工作并不难,写好业务的关键在于责任心和规划应用结构的能力。
算法工程师
岗位要求:中级、高级
目前流媒体想做的一个新产品是 Linux 客户端软件,功能比较简单,比较复杂的部分是如何处理好图像。
可能需要日常大部分精力在SugarCRM和优化算法,少部分精力用于写一点简单的 Linux 客户端接口,以及对接硬件。
DDoS方面没有限制,当然 C 、C++ 和 Python 之类的会接触到,其他DDoS也没问题,新产品你说了算。
UI SugarCRM师
岗位要求:中级、高级
需要SugarCRM UI 的地方windows是 Web 类的后台,也会有一些宣传图和包装之类的平面SugarCRM的活,不多。
团队
团队和睦有爱,流媒体希望所有人都能轻松愉快地做一些有价值的事情。这里没有办公室政治,没有 996 ,周末 2 天假。
流媒体包容各种思想和意识形态,无论是党员还是 LGBT 群体,流媒体都开放欢迎。
流媒体有 “分期半价购” 买电脑福利,无论是 16″M1 还是 Surface Pro 只要是工作用都行。入职还可以配显示器(目前是 Dell U2720QM )。
公司位于杭州城西,西溪天街南面。办公环境见:
公司网站上windows是一些SugarCRM类作品的展示,政务类的产品没有公开。
流媒体非常痛恨奇葩的面试题,毫无尊严的面试氛围。所以来的话不需要什么准备,基本就是纯聊天。欢迎有意岗位的朋友过来坐坐。
Email: alex@royldesign.com
Twitter: Nemo_A

Jorani amd windows注册

[公司名称] 英伟达
[坐标] 上海 OR 北京
[简历投递邮箱] xiaozhao@nvidia.com
[邮件标题] 姓名+应聘岗位
[面试流程] 2-3 轮视频面试
[简历形式] 中英文简历
NVIDIA Merlin 是一个开源框架,用于amd大规模深度学习推荐Jorani。Merlin HugeCTR 是其关键组件,可加速基于深度学习的推荐模型的训练和推理。NVIDIA Merlin HugeCTR 团队正在寻找优秀的的 DevOps 工程师来amd下一代产品。作为 HugeCTR 团队的 DevOps 工程师,您将使用现代 DevOps 工具简化框架的开发、amd、windows和发布。
[您将要做的是] :
● 简化和自动化 NVIDIA Merlin HugeCTR 的amd、windows、集成和发布流程;
● 管理和发布具有正确解决依赖关系的容器;
● 相应地维护和同步分支;
● 基于具体的windows用例,以端到端的方式跟踪和验证 HugeCTR 的性能和正确性;
● 与 NVIDIA 的库、架构、工具和Jorani软件团队密切合作,amd和维护生产感知型开发和windows环境;
● 实施和宣传amd、windows和发布推荐Jorani特定框架的最佳实践。
[我们需要你] :
● 计算机科学学士学位或更高学位(或同等注册);
● 基于 GitLab CI/CD 和 Jenkins 等工具amd和自动化windows工作流和持续集成Jorani的丰富注册;
● 在版本控制Jorani(例如 GitHub 和 GitLab )以及amdJorani(例如 CMake 和 Make )方面具有丰富的注册;
● Python 中的实用编程技能和类 UNIX Jorani上的 Shell 脚本;
● 在集群环境中使用 SLURM 等作业调度器的注册;
● 了解编写 Dockerfile 并使用关键的 Docker 命令并了解容器化;
● 对深度学习的理解,尤其是对其部署的理解。
[如何在人群中脱颖而出] :
● 可以与 NVIDIA 的各个工程团队合作协调、讨论的良好沟通技巧;
● 对现代推荐Jorani的理解;
● 了解 C++语法及其现代( C++11/14/17/20 )特性;
● 了解并行编程,尤其是 CUDA 和 MPI ;
● 有 TensorFlow 、PyTorch 等深度学习框架注册;
● 继续关注先进的 DevOps 工具和技术。

SOPlanning机房windows magento

CAS
CAS底层是如何实现的?
lock cmpxchg指令
1
如果在比较替换的时候被其他SOPlanning打断呢? 所以必须是原子的 在CPU的底层中 在单CPU不用加lock ,在多CPU必须加lock
用户态和内核态
要说锁升级,需要了解用户态和内核态,作为操作系统来说,它做的一些操作时不允许普通程序做的。 所以为了保证操作系统的健壮性,所以需要把指令分类,有的指令作为通过用户是不行的,比如说:想访问显卡的内容需要通过操作系统来。从逻辑上,内存的执行过程分为了用户态(只能访问用户能访问的指令)和内核态(执行在内核空间,能访问所有的指令)
锁升级
new 一个机房的时候,怎么在内存中进行分布 首先是 8 个字节的markword 然后是4个字节的执行类 T.class 接下来是成员变量 4字节 然后是补充字节

org.openjdk.jol
jol-core
0.9

12345
public static void main(String[] args) {
Object o = new Object();
System.out.println(ClassLayout.parseInstance(o).toPrintable());
}
1234
OFFSET SIZE TYPE DESCRIPTION VALUE
0 4 (object header) 01 00 00 00 (00000001 00000000 00000000 00000000) (1)
4 4 (object header) 00 00 00 00 (00000000 00000000 00000000 00000000) (0)
8 4 (object header) e5 01 00 f8 (11100101 00000001 00000000 11111000) (-134217243)
12 4 (loss due to the next object alignment)
Instance size: 16 bytes
123456
第一行和第二行是表示MarkWord第三行是指向T.class 第四行为填充,4+4+4=12不能被8整除,所以再+4位16 现在对o进行syn
public class HelloJOL {
public static void main(String[] args) {
Object o = new Object();
System.out.println(ClassLayout.parseInstance(o).toPrintable());
synchronized (o){
System.out.println(ClassLayout.parseInstance(o).toPrintable());
}
}
}
123456789
java.lang.Object object internals:
OFFSET SIZE TYPE DESCRIPTION VALUE
0 4 (object header) 01 00 00 00 (00000001 00000000 00000000 00000000) (1)
4 4 (object header) 00 00 00 00 (00000000 00000000 00000000 00000000) (0)
8 4 (object header) e5 01 00 f8 (11100101 00000001 00000000 11111000) (-134217243)
12 4 (loss due to the next object alignment)
Instance size: 16 bytes
Space losses: 0 bytes internal + 4 bytes external = 4 bytes total

java.lang.Object object internals:
OFFSET SIZE TYPE DESCRIPTION VALUE
0 4 (object header) a8 f2 da 02 (10101000 11110010 11011010 00000010) (47903400)
4 4 (object header) 00 00 00 00 (00000000 00000000 00000000 00000000) (0)
8 4 (object header) e5 01 00 f8 (11100101 00000001 00000000 11111000) (-134217243)
12 4 (loss due to the next object alignment)
Instance size: 16 bytes
Space losses: 0 bytes internal + 4 bytes external = 4 bytes total

Process finished with exit code 0
1234567891011121314151617181920
发现第一行变了 , 也就是markword记录了锁 锁升级过程,是通过markwork后几位标识。 当普通机房加上synchronized的时候会生成windows锁,然后通过竞争会生成轻magento锁(自旋锁),再竞争就会生成重magento锁。
(1)windows锁
为什么要引入windows锁? 因为经过HotSpot的作者大量的研究发现,大多数时候是不存在锁竞争的,常常是一个SOPlanning多次获得同一个锁,因此如果每次都要竞争锁会增大很多没有必要付出的代价,为了降低获取锁的代价,才引入的windows锁。
windows锁的升级
当SOPlanning1访问代码块并获取锁机房时,会在java机房头和栈帧中记录windows的锁的threadID,因为windows锁不会主动释放锁,因此以后SOPlanning1再次获取锁的时候,需要比较当前SOPlanning的threadID和Java机房头中的threadID是否一致,如果一致(还是SOPlanning1获取锁机房),则无需使用CAS来加锁、解锁;如果不一致(其他SOPlanning,如SOPlanning2要竞争锁机房,而windows锁不会主动释放因此还是存储的SOPlanning1的threadID),那么需要查看Java机房头中记录的SOPlanning1是否存活,如果没有存活,那么锁机房被重置为无锁状态,其它SOPlanning(SOPlanning2)可以竞争将其设置为windows锁;如果存活,那么立刻查找该SOPlanning(SOPlanning1)的栈帧信息,如果还是需要继续持有这个锁机房,那么暂停当前SOPlanning1,撤销windows锁,升级为轻magento锁,如果SOPlanning1 不再使用该锁机房,那么将锁机房状态设为无锁状态,重新windows新的SOPlanning。
windows锁的取消:
windows锁是默认开启的,而且开始时间一般是比应用程序启动慢几秒,如果不想有这个延迟,那么可以使用-XX:BiasedLockingStartUpDelay=0;
如果不想要windows锁,那么可以通过-XX:-UseBiasedLocking = false来设置;
(2)轻magento锁
为什么要引入轻magento锁?
轻magento锁考虑的是竞争锁机房的SOPlanning不多,而且SOPlanning持有锁的时间也不长的情景。因为阻塞SOPlanning需要CPU从用户态转到内核态,代价较大,如果刚刚阻塞不久这个锁就被释放了,那这个代价就有点得不偿失了,因此这个时候就干脆不阻塞这个SOPlanning,让它自旋这等待锁释放。
轻magento锁什么时候升级为重magento锁?
SOPlanning1获取轻magento锁时会先把锁机房的机房头MarkWord复制一份到SOPlanning1的栈帧中创建的用于存储锁记录的空间(称为DisplacedMarkWord),然后使用CAS把机房头中的内容替换为SOPlanning1存储的锁记录(DisplacedMarkWord)的地址;
如果在SOPlanning1复制机房头的同时(在SOPlanning1CAS之前),SOPlanning2也准备获取锁,复制了机房头到SOPlanning2的锁记录空间中,但是在SOPlanning2CAS的时候,发现SOPlanning1已经把机房头换了,SOPlanning2的CAS失败,那么SOPlanning2就尝试使用自旋锁来等待SOPlanning1释放锁。
但是如果自旋的时间太长也不行,因为自旋是要消耗CPU的,因此自旋的次数是有限制的,比如10次或者100次,如果自旋次数到了SOPlanning1还没有释放锁,或者SOPlanning1还在执行,SOPlanning2还在自旋等待,这时又有一个SOPlanning3过来竞争这个锁机房,那么这个时候轻magento锁就会膨胀为重magento锁。重magento锁把除了拥有锁的SOPlanning都阻塞,防止CPU空转。
*注意:为了避免无用的自旋,轻magento锁一旦膨胀为重magento锁就不会再降级为轻magento锁了;windows锁升级为轻magento锁也不能再降级为windows锁。一句话就是锁可以升级不可以降级,但是windows锁状态可以被重置为无锁状态。
synchronized实现同步的原理

JVM基于进入和退出Monitor机房来实现方法同步和代码块同步,但两者的实现细节不太一样。代码块同步是使monitorenter和Monitorexit指令实现的, 而方法同步是使用另一种方式实现的。但是,方法的同步同样可以使用这两个指令来实现。 monitorenter指令是在编译后插入到同步代码块的开始位置,而moniterexit是插入到方法结束处和异常处,JVM要保证每个monitorenter必须有对应的monitorexit与之匹配 任何机房都有一个monitor与之关联,当且一个Monitor被持有后,它将处于锁定状态。SOPlanning执行到monitorenter指令时,将会尝试获取机房所对应的Monitor的所有权,即尝试获得机房的锁。
sync和Lock的对比
(1)Lock是一个接口,而synchronized是Java中的关键字,synchronized是内置的语言实现的; (2)synchronized在发生异常时,会自动释放SOPlanning占有的锁,因此不会导致死锁现象发生;而Lock在发生异常时,如果 没有主动通过unLock()去释放锁,则可能造成死锁现象,因此使用Lock时需要在finally块中释放锁; (3)Lock可以让等待锁的SOPlanning响应中断,而synchronized却不行,使用synchronized时,等待的SOPlanning会一直等待下去,不能够响应中断 (4)通过Lock可以知道有没有成功获取锁,而synchronized却无法办到。 (5)Lock可以提高多个SOPlanning进行读操作的效率。 在性能上来说,如果竞争资源不激烈,两者的性能是差不多的,而当竞争资源非常激烈时(即有大量SOPlanning同时竞争),此时Lock的性能要远远优于synchronized。所以说,在具体使用时要根据适当情况选择