cloud foundry源码启动(1)

springboot源码解析(一) springboot源码解析(一) 1、springboot的入口程序 @SpringBootApplication public class StartupApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(StartupApplication.class, args)... 阅读详情

新学期开始了,又要开始搞cloud foundry了。。。首先从cloud foundry源码的启动过程搞起:

cloud foundry的启动入口文件是vcap_dev文件,它的主要作用的就是初始化一些基本的参数,最后则是由vcap文件来真正的启动cloud foundry的各个部分。

好了,我们就来分析vcap_dev文件的执行过程吧(这里用的各项都是默认的参数):

options["name"], options["home"] = Deployment.get_deployment_target if options.empty?  #options['name'] = 'devbox', options['home'] = '/home/fjs/cloudfoundry'

if options["name"]
  puts "Targeting deployment \"#{options["name"]}\" with cloudfoundry home \"#{options["home"]}\""
else
  options["name"] = DEPLOYMENT_DEFAULT_NAME
  puts "Targeting default deployment \"#{options["name"]}\""
end

首先是获取基本的nome和home路径,保存下来。。。

deployment_config_path = Deployment.get_config_path(options["name"], options["home"])   # /home/fjs/cloudfoundry/.deploments/devbox/config

这个参数保存的是配置文件保存的路径

begin
  vcap_components = JSON.parse(File.read(Deployment.get_vcap_config_file(deployment_config_path)))   #用来保存每个构建的一些信息
  # /home/fjs/cloudfoundry/.deploments/devbox/config/vcap_components.json
  deployment_info = JSON.parse(File.read(Deployment.get_deployment_info_file(deployment_config_path)))
  # /home/fjs/cloudfoundry/.deploments/devbox/config/deployment_info.json
  
rescue => e
  STDERR.puts "#{e.inspect}. Could not parse deployment config files . Please check your deployment."
  exit 1
end

上面一段代码是比较重要的,vcap_components参数将会从配置文件中读取当前机器安装有的cloud foundry的所有模块,最后将会按照他们来启动整个cloud foundry

deployment_info保存的是一些基本的部署信息,例如ruby的路径,配置文件的路径等。

ruby_bin_dir = deployment_info["ruby_bin_dir"]    #/home/fjs/cloudfoundry/.deploments/devbox/deploy/rubies/ruby-1.9.2-p180/bin
maven_bin_dir = deployment_info["maven_bin_dir"]   #/home/fjs/cloudfoundry/.deploments/devbox/deploy/maven/apache-maven-3.0.4/bin
gemdir = `#{File.join(ruby_bin_dir, "gem")} environment gemdir`.split("\n")[0]    #gem的路径
ENV["PATH"] = "#{ruby_bin_dir}:#{File.join(gemdir, "bin")}:#{maven_bin_dir}:#{ENV["PATH"]}"   #设置环境变量path的值

这部分是代码是获取一些相关的基本参数,例如ruby的路径,gem的路径等。

if vcap_components["components"].include?("services_redis")
  vcap_components["components"].unshift(vcap_components["components"].delete("services_redis"))
end

if vcap_components["components"].include?("cloud_controller")  #如果存在controller模块
  puts "Setting up cloud controller environment"
  ENV["CLOUD_CONTROLLER_CONFIG"]=File.join(deployment_config_path, "cloud_controller.yml")   
  #contorller的配置文件是/home/fjs/cloudfoundry/.deploments/devbox/config/cloud_controller.yml
  
  ENV["RAILS_ENV"]="production"  #生产环境

  # Start the cloud controller component first as other components like the
  # health manager depend on it. Specifically, the health manager uses the same
  # database as the one used by the cloud controller.
  vcap_components["components"].unshift(vcap_components["components"].delete("cloud_controller"))
end

if vcap_components["components"].include?("stager")  #如果存在打包的
  ENV["PLATFORM_CONFIG"]=File.join(deployment_config_path, "platform.yml")
   #contorller的配置文件是/home/fjs/cloudfoundry/.deploments/devbox/config/platform.yml
end

if vcap_components["components"].include?("uaa")  #设置uaa的一些东西
  puts "Setting up the uaa environment"
  ENV["CLOUD_CONTROLLER_CONFIG_PATH"]=deployment_config_path
  ENV["UAA_TOMCAT"]=File.join(deployment_config_path, "../deploy/uaa-tomcat/")
end

上面的代码是用来对一些特殊的cloud foundry模块进行一些配置,设置一些环境变量等等。

def exec_cmd(cmd)
  id = fork {
    puts "Executing #{cmd}"
    exec(cmd)
  }
  pid, status = Process.waitpid2(id)
  status.exitstatus
end

ruby_binary = File.join(ruby_bin_dir, "ruby") #/home/fjs/cloudfoundry/.deploments/devbox/deploy/rubies/ruby-1.9.2-p180/bin/ruby
vcap_home = File.join(deployment_info["cloudfoundry_home"], "vcap")  #/home/fjs/cloudfoundry/vcap
vcap_launch = File.join(script_dir, "vcap")  #/home/fjs/cloudfoundry/vcap/dev_setup/bin/vcap

puts "Using cloudfoundry config from #{deployment_config_path}"
exec_cmd("#{ruby_binary} #{vcap_launch} #{command} #{vcap_components["components"].join(" ")} -c #{deployment_config_path} -v #{vcap_home} -l #{deployment_info["deployment_log_path"]}")

上面的代码就是调用vcap文件来真正的执行cloud foundry的启动了。。。。

好了,vcap_dev文件的执行基本上就分析完了,下一篇文章写vcap文件的执行。。也就是各个模块的具体启动细节。。。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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