cloud foundry源码启动(二)

cloud foundry的源码解析一览(cloud controller,dea) 关于cloud foundry 的源码解析的文章很多,最近我也在研究这个东西,感觉内容比较多,也相对比较复杂,我在这里做一个整合,方便大家了解。 1.CloudController 了解整个Cloud Foundry需要熟悉的内容很多,但最核心的东西是nats和event-machine. 关于nats上一篇已经做了介绍,大家可参考基于Cloud Foundry的PaaS实践(二) Clo 阅读详情

上一篇文章主要是写了vcap_dev的执行过程,在其执行完成之后,将会运行vcap文件进行真正的cloud foundry各个模块的启动。

对于真正的源码启动,主要涉及的两个程序文件是vcap和vcap_components文件。。。。

vcap_dev调用vcap文件的时候传进去的命令为:

start cloud_controller health_manager mongodb_node uaa dea mongodb_gateway router stager -c /home/fjs/.......

前面start后面的表示需要启动的模块,-c表示配置文件的目录,还有一些其他的参数就省略了,比较简单,一看就明白了。。。

  def self.start(args)
    self.start_init
    components(args).each(&:start)
  end

上面是真正的启动代码,在vcap文件定义的Run模块中。。首先是调用start_init函数,进行一些初始化,其实主要是启动nats服务器。。。。

接下来就是调用components函数来启动各个模块。。。。接下来分析component函数、、。、、

  def self.components(args)
    args = Component.getNamedComponents().keys if args.empty?  #如果传进来的参数是空的话,那么直接开启所有的模块
    args = Run.expand_args(args)   #这里args保存的是处理后的需要启动的所有东西
    components = args.map do |arg|
      component = Component.create(arg)    #跟路模块的名字,找到相应的子类,然后构造相应的对象
      STDOUT.puts "Skipping invalid component: #{arg}" if component.nil?
      component if (component && component.exists?)
    end.compact
    STDERR.puts "Don't know how to process '#{args.inspect}' \?\?" if components.empty?
    components
  end
其实相对还是很简单的,首先是调用expand_args函数对例如controller,dea等参数进行一些预处理,然后再根据处理完成以后的参数来具体的启动各个模块,这里要生成跟各个模块相关的对象,这些类型的定义都在dev_components文件中完成的。。。将生成的这些对象放入到components序列中,然后在将他们返回。。然后再在start函数中分别调用这些对象的start方法完成模块的启动。。。。

接下来分析dev_components文件。。。
在这个文件中首先定义了基本的模块类型---Component,其中定义了start,stop等方法来进行模块的启动,停止等操作。。。

接下来还定义了许多子类来继承Component类,例如CoreComponent,ServiceComponent等等。。cloud 否的内容与的不同模块对应着不同的具体类型。。例如mongodb_node 就属于ServiceComponent,

在Component类中有一个类变量@@named_components,它是一个哈希结构,key是名字,value是具体的了类型,例如key是mongodb,那么对应的value就是ServiceComponent。。。

这样就建立了名字与类型之间的关系。。。

通过调用create方法,通过不同的名字来建立不同的对象。。。然后再调用对象的start方法来进行模块的启动。。。

  def start
    if !running?
      pid = fork do
        # Capture STDOUT when no log file is configured
        if !log_file?
          stdout = File.open(log_file, 'a')
          stdout.truncate(0)
          STDOUT.reopen(stdout)
          stderr = File.open(log_file, 'a')
          STDERR.reopen(stderr)
        end
        # Make sure db is setup, this is slow and we should make it faster, but
        # should help for now.
        if is_cloud_controller?
          cc_dir = File.expand_path(File.join($vcap_home, 'cloud_controller', 'cloud_controller'))
          Dir.chdir(cc_dir) { `bundle exec rake db:migrate` }
        end
        exec("#{component_start_path}")
      end

      Process.detach(pid)

      start = Time.now
      while ((Time.now - start) < 20)
        break if running?
        sleep (0.25)
      end
    end

    status

    if !running?
      if File.exists?(log_file)
        log = File.read(log_file)
        STDERR.puts "LOG:\n #{log}" if !log.empty?
      end
    end
  end
这个样子,源码的启动过程就差不多弄完了。。

接下来就可以进行各个模块的启动过程了。。。。

Cloud Foundry中gorouter源码分析 在Cloud Foundry v1版本中,router作为路由节点,转发所有进入Cloud Foundry的请求。由于开发语言为ruby,故router接受并处理并发请求的能力受到语言层的限制。虽然在v1版本中,router曾经有过一定的优化,采用lua脚本代替原先的ruby脚本,由lua来分析请求,使得一部分请求不再经过ruby代码,而直接去DEA访问应用,但是,效果依旧不是很理想。为了提高Cloud Foundry router的可用性,Cloud Foundry开源社区不久前推出了gorouter。g 阅读详情

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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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