1.Nacos 服务注册源码分析
2.搭建nextcloud私有云存储网盘的最新教程详解
3.源码详解系列(八)--全面讲解HikariCP的使用和源码
4.怎样才能让cpps文件生成exe文件?
5.linuxä¸cpå½ä»¤å¦ä½ç¨ Cè¯è¨å®ç°
6.[转]Megatron-LM源码系列(八): Context Parallel并行
Nacos 服务注册源码分析
文章标题:Nacos 服务注册源码深度剖析
作者郑哥在微信公众号运维开发故事中,详细解析了Nacos服务注册过程中服务端和客户端的源码源码运作机制。以Spring-Boot为基础,下载Nacos在服务架构中扮演着中心角色,最新与Eureka、源码源码Zookeeper等其他中间件相区分,下载谁有轩辕指标源码其特点是最新支持AP和CP模式,并采用Raft协议保证分区一致性。源码源码
客户端注册服务是下载主动的,通过Spring-Cloud Alibaba组件集成。最新关键配置类NacosServiceRegistryAutoConfiguration定义了核心Bean,源码源码如NacosAutoServiceRegistration,下载它负责将服务实例注册到Nacos。最新NacosServiceRegistry则负责实际的源码源码注册操作,通过心跳机制保持与服务端的下载连接。
服务端,Nacos根据客户端注册时的ephemeral属性决定使用Distro(AP)或Raft(CP)协议。AP模式下,Nacos通过udp更新服务实例信息,而CP模式下,会触发raftCore.signalPublish进行数据同步和通知。
对于源码调试,郑哥分享了如何定位启动类com.alibaba.nacos.Nacos,python代码与源码以及如何通过IDEA进行启动和调试。要深入了解Nacos的源码,可以参考nacos.io和github.com/alibaba/nacos...的文档。
搭建nextcloud私有云存储网盘的教程详解
Nextcloud是一款开源免费的私有云存储网盘项目,可以让你快速便捷地搭建一套属于自己或团队的云同步网盘,从而实现跨平台跨设备文件同步、共享、版本控制、团队协作等功能。它的客户端覆盖了Windows、Mac、Android、iOS、Linux 等各种平台,也提供了网页端以及 WebDAV接口,所以你几乎可以在各种设备上方便地访问你的云盘。
简介:
搭建个人云存储一般会想到ownCloud,堪称是自建云存储服务的经典。而Nextcloud是ownCloud原开发团队打造的号称是“下一代”存储.
真正试用过后就由衷地赞同这个Nextcloud:它是个人云存储服务的绝佳选择。一开始以为Nextcloud只是一个网盘云存储,后来看到
Nextcloud内置了Office文档、相册、双涨停指标源码日历联系人、两步验证、文件管理、RSS阅读等丰富的应用,我发现Nextcloud已经仅仅可以
用作个人或者团队存储与共享,还可以打造成为一个个人办公平台,几乎相当于一个个人的Dropbox了。Nextcloud运行环境与平常我们
常用的程序差不多,LAMP是官方首选,不过LNMP也照样可以运行,只不过需要自己写URL重写规则。当然,官方还提供了SNAP一键安装包
注:以上来自网上某处,重点是下面的安装
本篇采用rpm源码安装,本人亲测有效,在线或一键安装没难度,请自行百度,
1.安装LAMP架构:
注:为了避免权限,网络问题等请用root用户或较高级别账号登录再操作
yum install -y tl.h>
#include <errno.h>
#include <unistd.h>
#include <string.h>
#define BUF_SIZE
#define PATH_LEN
void my_err(char *err_string, int line )
{
fprintf(stderr,"line:%d ",line);
perror(err_string);
exit(1);
}
void copy_data(const int frd,const int fwd)
{
int read_len = 0, write_len = 0;
unsigned char buf[BUF_SIZE], *p_buf;
while ( (read_len = read(frd,buf,BUF_SIZE)) ) {
if (-1 == read_len) {
my_err("Read error", __LINE__);
}
else if (read_len > 0) { //æ读åé¨ååå ¥ç®æ æ件
p_buf = buf;
while ( (write_len = write(fwd,p_buf,read_len)) ) {
if(write_len == read_len) {
break;
}
else if (write_len > 0) { //åªåå ¥é¨å
p_buf += write_len;
read_len -= write_len;
}
else if(-1 == write_len) {
my_err("Write error", __LINE__);
}
}
if (-1 == write_len) break;
}
}
}
int main(int argc, char **argv)
{
int frd, fwd; //读åæ件æ述符
int len = 0;
char *pSrc, *pDes; //åå«æåæºæ件路å¾åç®æ æ件路å¾
struct stat src_st,des_st;
if (argc < 3) {
printf("ç¨æ³ ./MyCp <æºæ件路å¾> <ç®æ æ件路å¾>\n");
my_err("arguments error ", __LINE__);
}
frd = open(argv[1],O_RDONLY);
if (frd == -1) {
my_err("Can not opne file", __LINE__);
}
if (fstat(frd,&src_st) == -1) {
my_err("stat error",__LINE__);
}
/*æ£æ¥æºæ件路å¾æ¯å¦æ¯ç®å½*/
if (S_ISDIR(src_st.st_mode)) {
my_err("ç¥è¿ç®å½",__LINE__);
}
pDes = argv[2];
stat(argv[2],&des_st);
if (S_ISDIR(des_st.st_mode)) { //ç®æ è·¯å¾æ¯ç®å½ï¼å使ç¨æºæ件çæ件å
len = strlen(argv[1]);
pSrc = argv[1] + (len-1); //æåæåä¸ä¸ªå符
/*å æ¾åºæºæ件çæ件å*/
while (pSrc >= argv[1] && *pSrc != '/') {
pSrc--;
}
pSrc++;//æåæºæ件å
len = strlen(argv[2]);
// . 表示å¤å¶å°å½åå·¥ä½ç®å½
if (1 == len && '.' == *(argv[2])) {
len = 0; //没æç³è¯·ç©ºé´ï¼åé¢å°±ä¸ç¨éæ¾
pDes = pSrc;
}
else { //å¤å¶å°æç®å½ä¸ï¼ä½¿ç¨æºæ件å
pDes = (char *)malloc(sizeof(char)*PATH_LEN);
if (NULL == pDes) {
my_err("malloc error ", __LINE__);
}
strcpy(pDes,argv[2]);
if ( *(pDes+(len-1)) != '/' ) { //ç®å½ç¼ºå°æåç'/'ï¼åè¡¥ä¸â/â
strcat(pDes,"/");
}
strcat(pDes+len,pSrc);
}
}
/* æå¼ç®æ æä»¶ï¼ ä½¿æéä¸æºæ件ç¸å*/
fwd = open(pDes,O_WRONLY | O_CREAT | O_TRUNC,src_st.st_mode);
if (fwd == -1) {
my_err("Can not creat file", __LINE__);
}
copy_data(frd,fwd);
//puts("end of copy");
if (len > 0 && pDes != NULL)
free(pDes);
close(frd);
close(fwd);
return 0;
}
[转]Megatron-LM源码系列(八): Context Parallel并行
原文链接: Megatron-LM源码系列(八): Context Parallel并行
Context Parallel并行(CP)与sequence并行(SP)相比,核心差异在于SP只针对Layernorm和Dropout输出的activation在sequence维度进行切分,而CP则进一步扩展,对所有input输入和所有输出activation在sequence维度上进行切分,github人脸识别源码形成更高效的并行处理策略。除了Attention模块外,其他如Layernorm、Dropout等模块在CP并行中无需任何修改,因为它们在处理过程中没有涉及多token间的交互。
Attention模块之所以特殊,是因为在计算过程中,每个token的查询(query)需要与同一sequence中其他token的键(key)和值(value)进行交互计算,存在内在依赖性。因此,在进行CP并行时,计算开始前需要通过allgather通信手段获取所有token的KV向量,反向计算时则通过reduce_scatter分发gradient梯度。
为了降低显存使用,前向计算阶段每个GPU仅保存部分KV块,反向阶段则通过allgather通信获取全部KV数据。这些通信操作在特定的rank位置(相同TP组内)进行,底层通过send和recv等操作实现allgather和reduce_scatter。
以TP2-CP2的transformer网络为例,CP并行的通信操作在Attention之前执行,其他则为TP通信。AG表示allgather,软件源码反编译RS表示reduce_scatter,AG/RS表示前向allgather反向reduce_scatter,RS/AG表示前向reduce_scatter反向allgather。
TP2对应为[GPU0, GPU1], [GPU2, GPU3],CP2指的就是TP组相同位置的rank号,即[GPU0, GPU2], [GPU1, GPU3]。CP并行类似于Ring Attention,但提供了OSS与FlashAttention版本,并去除了冗余的low-triangle causal masking计算。
LLM常因序列长度过长而导致显存耗尽(OOM)。传统解决方法包括重计算或扩大TP(tensor parallel)大小,但各自存在计算代价增加或线性fc计算时间减少与通信难以掩盖的问题。CP则能更高效地解决这一问题,每个GPU处理一部分序列,同时减少CP倍的通信和计算量,同时保持TP不变,使得activation量也减少CP倍。性能优化结果展示于图表中,用户可通过指定--context-parallel-size在Megatron中实现CP。
具体源码实现以Megatron-Core 0.5.0版本为例进行说明。
参考资料:
[链接]OpenHarmony 3GPP协议开发深度剖析——一文读懂RIL
市场上针对终端操作系统3GPP协议开发的相关资料较为稀缺,即便在Android领域,相关学习文档也较为有限,更不用说专门的协议开发书籍了。这可能与市场需求有关,目前市场上从事前后端软件开发的人员最多,包括我自己。
鉴于我在某手机协议开发团队工作过一段时间,对协议的AP侧和CP侧开发都有所涉猎,因此我尝试基于OpenAtom OpenHarmony(以下简称“OpenHarmony”)源码编写一些内容,旨在帮助大家了解协议开发领域,尽可能将3gpp协议内容与OpenHarmony电话子系统模块相结合进行讲解。据我所知,目前终端协议开发人才非常紧缺。首先声明,我不是协议专家,且已离开该领域五六年,如有错误,欢迎指正。
谈到终端协议开发,我首先想到的就是RIL。
CP:Communication Processor(通信处理器),通常理解为modem侧,也可以理解为底层协议,这部分由各个modem芯片厂商完成(如海思、高通)。
AP:Application Processor(应用处理器),通常指手机终端,通常理解为上层协议,主要由操作系统Telephony服务进行处理。
RIL:Radio Interface Layer(无线电接口层),通常理解为硬件抽象层,即AP侧将通信请求传给CP侧的中间层。
AT指令:AT指令是应用于终端设备与PC应用之间连接与通信的指令。
常规的Modem开发与调试可以使用AT指令进行操作,而各家的Modem芯片的AT指令都会有各自的差异。因此,手机终端厂商为了能在各种不同型号的产品中集成不同modem芯片,需要进行解耦设计来屏蔽各家AT指令的差异。
于是,OpenHarmony采用RIL对Modem进行HAL(硬件抽象),作为系统与Modem之间的通信桥梁,为AP侧提供控制Modem的接口,各Modem厂商则负责提供对应于AT命令的Vender RIL(这些一般为封装好的so库),从而实现操作系统与Modem间的解耦。
框架层:Telephony Service,电话子系统核心服务模块,主要功能是初始化RIL管理、SIM卡和搜网模块。对应OpenHarmony的源码仓库OpenHarmony/telephony_core_service。这个模块也是非常重要的一个模块,后期单独再做详细解读。
硬件抽象层:即我们要讲的RIL,对应OpenHarmony的源码仓库OpenHarmony/telephony_ril_adapter。RIL Adapter模块主要包括厂商库加载,业务接口实现以及事件调度管理。主要用于屏蔽不同modem厂商硬件差异,为上层提供统一的接口,通过注册HDF服务与上层接口通讯。
芯片层:Modem芯片相关代码,即CP侧,这些代码各个Modem厂商是不开放的,不出现在OpenHarmony中。
硬件抽象层又被划分为hril_hdf层、hril层和venderlib层。
hril_hdf层:HDF服务,基于OpenHarmony HDF框架,提供hril层与Telephony Service层进行通讯。
hril层:hril层的各个业务模块接口实现,比如通话、短彩信、数据业务等。
vendorlib层:各Modem厂商提供的对应于AT命令库,各个厂商可以出于代码闭源政策,在这里以so库形式提供。目前源码仓中已经提供了一套提供代码的AT命令操作,至于这个是针对哪个型号modem芯片的,我后续了解清楚再补充。
下面是ril_adapter仓的源码结构:
本文解读RIL层很小一部分代码,RIL是如何通过HDF与Telephony连接上的,以后更加完整的逻辑梳理会配上时序图讲解,会更加清晰。首先,我们要对OpenHarmony的HDF(Hardware Driver Foundation)驱动框架做一定了解,最好是动手写一个Demo案例,具体的可以单独去官网查阅HDF资料。
首先,找到hril_hdf.c文件的代码,它承担的是驱动业务部分,源码中是不带中文注释的,为了梳理清楚流程,我给源码关键部分加上了中文注释。
上述代码中配置了对应该驱动的moduleName为"hril_hdf",因此我们需要去找到对应驱动的配置文件,以HiDV开发板为例,它的驱动配置在vendor_hisilicon/HiDV/hdf_config/uhdf/device_info.hcs代码中可以找到,如下:
这里可以发现该驱动对应的服务名称为cellular_radio1,那么telephony_core_service通过HDF与RIL进行通信肯定会调用到该服务名称,因此无查找telephony_core_service的相关代码,可以很快定位到telephony_core_service/services/tel_ril/src/tel_ril_manager.cpp该代码,该代码中有一个关键类TelRilManager,它用来负责管理tel_ril。
看tel_ril_manager.cpp中的一个关键函数ConnectRilAdapterService,它就是用来通过HDF框架获取RIL_ADAPTER的服务,之前定义过RIL_ADAPTER_SERVICE_NAME常量为"cellular_radio1",它就是在vendor_hisilicon/XXXX/hdf_config/uhdf/device_info.hcs中配置的hril_hdf驱动对应的服务名称。