好的，我们开始今天的讲座。今天的主题是 PagedAttention v2，一个旨在解决变长序列处理中外部碎片问题的块状内存管理算法。我们将深入探讨其原理、实现细节以及与传统方法的对比。 引言：变长序列与内存碎片 在自然语言处理（NLP）和深度学习领域，处理变长序列是一个常见且重要的任务。例如，文本翻译、文本摘要等任务都需要模型能够处理长度不一的输入序列。然而，处理变长序列会带来一个挑战：内存碎片。 传统的内存分配方法，例如malloc和free，在频繁分配和释放不同大小的内存块时，容易产生外部碎片。外部碎片指的是虽然总的可用内存足够，但是由于这些内存分散在不同的不连续区域，导致无法分配一个大的连续内存块。这对于需要大块连续内存的深度学习模型来说，是一个严重的问题，尤其是在处理长序列时。 PagedAttention v1 的回顾与局限 PagedAttention 是一个解决变长序列处理问题的早期方案。它的核心思想是将内存划分为固定大小的页面 (page)，然后按需分配页面给不同的序列。这有效减少了内存浪费，并实现了更高效的内存利用率。 然而，PagedAttention v1 仍然 …
微服务架构中注册中心扩容后延迟变长的推送机制优化
微服务架构注册中心扩容后延迟变长的推送机制优化 大家好，今天我们来探讨一下微服务架构中注册中心扩容后，推送机制可能出现的延迟变长问题，以及如何进行优化。在微服务架构中，注册中心扮演着至关重要的角色，它负责服务注册、服务发现等核心功能。当微服务数量增长或者流量增大时，我们通常会进行注册中心的扩容。然而，扩容后如果推送机制没有进行相应的优化，就可能出现延迟变长的问题，从而影响整个系统的稳定性和性能。 注册中心推送机制简介 在深入讨论优化方案之前，我们先来了解一下注册中心的推送机制。一般来说，注册中心会维护一个服务实例列表，当服务实例发生变化时（例如新增、删除、修改），注册中心需要将这些变化推送给订阅了该服务的客户端。常见的推送方式有以下几种： 长轮询（Long Polling）： 客户端向注册中心发起请求，注册中心如果没有新的服务实例变化，则会保持连接一段时间，直到有新的变化或者超时。 WebSocket： 客户端和注册中心建立持久连接，注册中心通过该连接实时推送服务实例变化。 gRPC Stream： 类似于WebSocket，但基于gRPC协议，支持双向流式通信。 事件驱动（Event …