• 关于Fuchsia OS的一些思考

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    fuchsia

    去年年中的时候,就听说了Fuchsia。不过当时也没特别关注,毕竟Google对OS的执念很重,一不开心就启动一个新的OS项目。这几天官方公布了Fuchsia的一部分文档,这个文档目前还不太全面,不过也能粗略了解一下Fuchsia吧!限于个人水平有限,博文不免会有错误,还望多多指教。

    一、“瞎掰向”分析

    对于顶级IT公司来说,“操作系统”一直是一个独特的东西。从正面看,操作系统意味着生态系统、用户粘性。所以OS成就了很多公司,Solaris之于Sun,Windows之于微软。然而成功背后总有很多失败,而做OS的风险非常之大,强如微软和Facebook,都在移动操作系统领域一败涂地。[……]

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  • 使用MFCC和RNN的简单语音识别

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    去年研究了一段时间的语音识别,出于一些功耗的考虑,主要精力还是放在了Spinx这个传统方法的实现上。HMM方法的局限性还是挺明显的,如今语音识别的先进技术基本都是基于DNN的。而RNN更是非常适合语音这种序列的处理。前面在github上偶然发现了一个语音识别的学习项目,里面提供了一些标定过的语音数据,同时也实现了一些demo性质的代码。不过,这个项目作者对TensorFlow进行了一些封装,导致代码有一点绕,其实是不利于初学者学习的。所以,我就想使用原生的TensorFlow api实现个简单的语音识别程序。

    说实话,我对RNN[……]

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  • Hadoop的RPC设计分析

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    之前鼓捣Hbase的时候,觉得单机和伪分布式模式太low了,就在笔记本上用三个虚拟机搭建了一个“完全分布式”的Hbase环境(心疼破本子一秒钟)。刚好趁这个元旦假期,我就研究了一下Hadoop。

    Hadoop也算是个巨无霸了,涉及了很多方面的功能。个人工作中有多个RPC client管理以及交互的场景,一直觉得设计的不太好。所以心里一直想研究一下优秀项目的多路RPC是如何实现的,然后计划一直搁置到现在。难得小假期,就拿手上的Hadoop开刀吧!

    1. 宏观背景

    hadoop-hdfs-architecture

    Hadoop的RPC确实挺复杂的,就单单以HDFS为例,cl[……]

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  • Raft算法实现之状态存储——基于etcd

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    Paxos算法也许是最著名的分布式一致性算法,而Raft则大概是最流行的分布式一致性算法。由于经验和水平所限,单纯看论文感觉并不能达到更进一步的理解。前面听闻Kubernetes, Docker Swarm,  CockroachDB等等牛逼的项目都在用Raft。毕竟是经过大规模生产环境考验的技术,我觉得很有必要学习一下。而且etcd的Raft实现是开源的,毕竟“源码之前,了无秘密”。

    image

    无论是Paxos还是Raft,它们都是致力于维护一个RSM(Replicated State Machine),如上图所示。对于R[……]

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  • word2vec学习笔记——CS224n

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    CS224n是斯坦福大学的一门关于自然语言处理的公开课。课程的第二讲的主要内容就是word2vec。word2vec是Google在2013年发布的一门自然语言处理技术。

    词向量一般有两种形式,一种叫做One-hot表示,另外一种叫做Distributed Representation。word2vec就属于第二类。word2vec这种词向量表示方法,可以通过计算欧式距离等来判断它们之间的相似度。word2vec本质上属于一种神经网络语言模型范畴的技术,这一点和n-gram、决策树等等这些统计语言模型还是有不少区别的。

    1. Log-Linear模型

    Log-linear模型算是word[……]

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  • 图片加载库Glide的“经验型”用法

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    Glide算是Android开发中比较常见的一个开源库了,它使用起来非常简单。说实话,图片加载我基本只用了Glide,因为我的许多看似复杂的需求,在Glide的框架下都能比较轻松的实现。因此,我根本没有心思去趟其他的坑,而且在实现的过程中也发现,Glide的设计是非常棒的,简单的API、很强的扩展性都让我非常满意。

    写这篇blog的出发点不是Glide的基本教学,而是总结本人的经验性用法。因此,本文的逻辑和结构都会比较松散,还望看官海涵。

    1. 自定义ModelLoader

    在有些情况下,我们需要自定义ModelLoader[……]

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  • 高并发分布式系统唯一ID生成

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    了解Paxos算法的同学应该知道,Paxos算法要求Proposal ID全局唯一(且递增)。而事实上,全局唯一ID(且递增)的生成本身是需要一些技术来保证的。生成全局唯一ID的方法其实有很多,但是满足高QPS、高可用以及低延迟这些要求其实并不简单。作为一个并没有机会参与高并发系统的菜鸟,我也只能通过大厂的分享来理解和学习了。开门见山的说,本文的内容就是总结三个大型公司的生产环境的唯一ID生成方案,对于不满足条件(高QPS、高可用以及低延迟)的方法这里就先略过了。此外,可能还有很多其他先进的方法,但是碍于我知识量有限并不知道。

    1. Twitter的snowflake算法

    snowflak[……]

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  • 《SRE Google运维解密》读书笔记(部分)

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    我之所以了解到这本书,是因为前面看Kubenetes的时候,作者提到Google使用的Borg集群管理系统。据称,Google在05年之前就开始使用Borg集群管理系统。对于这一点,我其实有些惊讶的。毕竟服务器集群编排系统其实也就是最近几年才逐渐兴起的。然后我查相关资料的时候,发现了这本书。草草翻阅了一下目录,发现这本书其实是属于DevOps的书籍。

    最近几年,后端出了很多新鲜的名词,比如微服务(micro service),DevOps,Docker容器,容器编排等等。看起来好像是五花八门,但事实上都是多位一体的。关键原因是互联网服务的规模增长和标准提高,分布式后端系统不断普及。在分布[……]

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  • 再学Paxos算法

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    Paxos算法应该是最著名的分布式一致性算法之一了。然而说起来令人汗颜,我对Paxos的算法的理解一直都是糊里糊涂的。国庆假期在看《SRE Google运维解密》,“分布式共识系统”(也就是Chubby)章节,也在强调Paxos算法。正好趁着这个机会,好好学习总结一下。

    Paxos算法可以分为Basic Paxos和Multi-Paxos两种形式,它们的主要特点如下,为了对比起见,这里把它们列在一起了:

    ● Basic Paxos (“single decree”): 

    • 一个或者多个服务器发起提议 
    • 系统会在一个被[……]

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  • 《Docker源码分析》笔记

    = 559

    最近几天的时间都在看《Docker源码分析》,买书的时候是觉得需要补补Docker原理方面的知识。因为过多的Docker书籍都偏向于使用,究其原因是Docker本身的工具属性很强。到目前为止,看完了全书大约70%的内容,关于镜像下载和管理部分的内容暂时略过了。

    • 负面评价:

    我对本书的整体评价不高,好在本来的期望值也不高。在我看来,这本书主要的问题在于本末倒置。cgroup和namespace作为Docker的基础技术,本书基本没怎么分析和介绍,甚至整个libcontainer都没有花多少篇幅。此外,UnionFS之类的文件系统也算是Docker作为虚拟化产品的一大特色,依然是寥寥数笔就带[……]

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