grpc和Jdk版本有关系吗

呃，你们现在用的是 g d k 哪一个版本？呃，主流还是 g d k 八？就新建的项目的话，会用到比较新的时期。嗯，用到比较新的时期了。呃，那后面升级的一些版本，包括 g d k 八，就是后面升级的一些内容，或者说一些特性，有去了解过吗？ 只要有这个那么大表达式，就让代码写起来更加方便。 ok， 这个虽然在开发的时候呢，就可能不会特意去关注啊，但是既然你在工作里面去做了这个版本的升级，对吧？并且用到了一些新的版本，那你还是要清楚每一个版本后面的一些特性 啊，它大致可以分为几个关键的版本啊。如果你担心简历上的东西讲不出来，我已经把面试经常问到的一些技术站场景图都整理在两百万字的面试文档了，里面针对每个知识点都有很详细的解析思路， 只要你是我的粉丝，留言六六六就可以打包带走。那第一个版本就是 g t 八，对吧？这个也是非常经典的一个版本，这也是我们现在啊大部分公司还在用的一个版本。那主要就是引入了 number 的 表达式和 spring api， 那 么这两个玩意呢，改变了 java 的 一些编程范式， 那比如说函数式编程和并行处理变得非常优雅，同时呢，他带来一些新的日期的一个 api， 对 吧？彻底解决了一些老 date 类的一些痛点，比如说精确度不足，失去混乱、病发问题等等。然后第二个呢，就是，呃，升级的就是九呃到十一。那么九到十一呢？它主要做的几件事项，第一个模块化系统 啊，它从价格层面对吧，对 g d k 的 自身啊，和我们大型应用进行了一个拆分和分装，更好地去支持了一些云月生的部署。那当然这个东西呢，就是推广的比较慢啊，但是它是有用的。然后 g d k 十一呢，就是有一个比较经典的，比如说就是 h t p client 啊，它告别了老旧的 h d u l commission， 并且引入了 z g c。 z g c 是 在十一的时候引入的，那么这个是以超低停顿时间为目标的一个垃圾回收器，并且它开始移出了一些 java 一 的版本，让 java 看起来更加轻量化。 然后接下来呢，就是 g d k 十二到十七，那重点呢，就是在于语法堂和新特性的一些叠代啊，那么比如说引入一个文本块，然后解决了多行制服穿的一个书写难题，然后引入了雷克的类，然后用于简化我们纯数据对象的定义，还有像 switch 表达式的增强，让代码看起来更加简单。 然后在类型方面呢，增加了像秘分类对吧？ excel 来去更加精准的控制类的一个继承，然后以及像 python matching， 对 吧？就是模式匹配。然后其次方面呢，就是除了十一引入的 z g c 对 不对？那还实现了一些分带式的 z g c， 然后进一步的提升了性能。 然后最后啊，就是可能现在你们还没有用到的就是 g d k 二十一，它引入了一个虚拟现成，那么用极低的开销来支持百万级的一个现成，那么这个呢，以后啊，就是肯定会有一个比较大的作用，能够去根本上改变我们便携高兵法应用的一个方式， 同时呢还能保证，对吧？就是后面可以去回归到我们一个同步组色的模型，并且还能保证高性能好。那么这个呢，可能也是在 java 之后啊，最重要的一个东西了，就是虚拟现成。

nars 底层不是采用 http 协议吗？什么时候改成的 grpc 协议啊？哈喽，大家好，我是胡跑科技联合创始人麦克， 今天这个视频呢，我会深度分析拉克斯底层通信协议 grpc， 以及为什么需要采用 grpc 协议。另外呢，我把往期的视频内容整理成了一本五十万字的面试突击手册，里面不仅有几百道高频经典面试真题的解答，还有写简历、面试职业规划等求职技巧， 以及加我架构师的学习资料，有需要的小伙伴可以在我的评论区置顶中去领取。拿口是二点零的，整个架构呢，相比拿口是一点 x 版本呢，架构做了很大的调整， 根据官方的性能测试反馈，整个性能在原来记录上提升了十倍。其中有个非常重要的改变就是拉克斯底层的通行协议从原来的 htv 协议改成的 grpc 协议。要理解为什么要做这么大的调整，需要理解两个问题，第一， htv 协议 存在了短板，以及这个短板在拉裤子中产生影响。第二， grp 协议的优势。首先， http 一点 x 协议呢，有两个核心问题导致性能不是很好，第一，由于对头主设设计导致高延迟问题，使得数据加载速度呢较低。第二，无状态特性导致 htt 协议头部会携带大量的状态信息 时的传输效率比较低。而在拿口中呢，配置信息的保存和更新都会频繁的涉及到底层协议的通信，在性能上呢，会存在一些瓶颈。而 gibc 底层采用的是 hd 二点零协议，他在 hdx 版本上呢，做了一些优化，主要体现在几个方面， 第一，采用多路复用设计，很好的解决了浏览器限制同一个域名下请求数量的问题，使得性能呢有非常大的提升。第二， h v 二呢，采用了 high 的压缩机制，并且减少了重复数据的发送，进一步提高了数据传送效率。另外， g i p c 还有一些特有的优势，比如说 g r p 底层采用了 probuff 来实现数据的序列化，这种序列化方式能够极大减少数据传输消息的大小，从而大幅度提升性能。其次， g r p 是默认采用的是常连接机制，更适合 narcos 配置动态变更的一个场景， 所以拉克斯把底层协议改成 g r t 之后，性能有了较大的提升，当然这只是一部分原因。另外我认为还有两个原因， 第一， logos 的配置模块和助中心模块，它的数据推动机制是不统一的，而且 hdb 的短链接的性能压力比较大。 logos 需要构建能够同时支持配置中心和助中心模块的长连接通道，以标准的通信模型来重构推送通道。 第二，在云原生的大背景下，大都在采用 g r p c 协议，而 narcos 呢，为了拥抱云原生生态，所以必须要兼容 g r p c 协议的知识。好了，今天的视频呢，就分享到这里，如果你觉得这个视频对你有所帮助，记得点赞和关注，我是麦克，我们下期再见。

jk 一 点八的新特性，虽然现在 jdk 的 版本已经被奥尔口迭代到二十级了，但是国内还是使用这个 jdk 八比较多， 无论是因为懒还是说摆烂还说怕背锅，那在没有全民使用这个 jdk 二十之前，那咱们肯定是要把这个 jdk 一 点八的新特性搞定，那其中最常见的肯定就是这个拉姆达表达式， 那其次还有配合拉姆达表达式对应的一些函数式接口，比如说 consumer 接口， function 接口， option 等接口等等。尤其是在集合类中的 stream 函数，让 java 可以 实现类似于 scarlett python 语言的这个相对比较便捷的这种的编程方式。 还有接口中提供了默认方法和静态方法，本质也是为了兼容这个拉姆达表达式之外，还提供了新的时钟类， 比如说 local date， local date time 之类的，直接避免了 date 的 各种麻烦的操作，也可以跳出 simple date for mat 在 并发编程时不安全的问题。 还有一些方法引用我们可以采用，比如说冒号这种关键字直接去调用方法，还有对多重注解的支持，现在很多特性在开发中已经普遍应用了。

jk 一 点八和 java 八事实上是同一个东西，只是叫法不同，没有什么区别。为什么会有两种叫法？原因是 java 版本命名方式演变造成的。 jdk 一 点八是 java 内部版本号或传统称呼。在 java 八之前， java 命名一直延续一点叉格式，如 jdk 一 点五一点六、一点七。 jdk 一 点八是 java 市场营销版本号， 从招娃八版本开始，二零一九年二月二日对外简称招娃八。 jdk 一 点八着作为内部版本标识，保留系统属性。简单来说， 它们是同一个版本和不同的名字，你可以通过招娃看密斯来验证。如图，其中一点八就对应招娃八。你还遇到哪些不同的技术时便更需的了，记得点赞关注哦！

哈喽，大家好，我是隔壁小马，很高兴跟大家一起学习 jdk 的 安装与环境变量的配置。 首先我们需要下载 jdk， 我 们找到 oracle 官网，进入官网以后一直往下滑，找到 java 八，选择对应的操作系统和版本，点击链接即可下载。 需要注意的是， oracle 官网下载需要登录 oracle 账号，如果没有账号的同学可以点击下方的创建账户注册一个新的账号。 等待 jdk 下载好以后，找到下载好的文件，双击打开，根据提示点击下一步，此处可以选择安装目录，可以根据自己的需要安装合适的目录， 在安装时会弹出新的安装窗口。我们确认一下这个安装的是 j r e， 是 java 的 运行环境，我们已经安装了 j d k， 就 不需要再安装 j r e 了，直接点击关闭就可以 看到这个提示， jdk 就 安装成功了。那我们接下来配置一下环境变量，用快捷键 win 加 e， 打开文件管理器，找到此电脑，右击选择属性，在此处找到高级系统设置。选择环境变量，点击新建 变量名，输入 java home 变量值，输入 jdk 的 安装目录。也可以点击浏览目录来选择 jdk 的 安装目录，点击确定。再从环境变量中找到 path， 双击或点击编辑，点击新建，输入百分号 java home 百分号斜杠 bin， 点击确定。再配置 classpath 变量，同样点击新建变量名，输入 classpath 变量值，输入屏幕上的这一串，注意开头是点分号，不要把点丢了。到此我们的环境变量就配置好了。我们按快捷键 win 加二，输入 c m d， 或者在开始栏输入 c m d， 打开命令行， 输入 java 回车，再输入 java， c 回车都有内容输出，就说明环境变量配置成功了。

v l l m 刚发了零点一八，有几个变化会直接影响你的部署配置？必须说清楚。大家好，我是 ai 学习的老张。先说最重要的一条，破坏性变更， v 零点一八，把 ray 从默认阴暗里移除了。以前 p i p is 到 v l l m， ray 自动跟着装， 现在不行了，需要多加一个 ray 显示安装。如果你只是单机跑 v l l m 没关系，什么都不用改，但用 ray cluster 做多节点推理的升级前一定先检查部署脚本，少这一步直接报错。其次， grpc 知识来了，加个 grpc flag grpc 和 http 和 http 同时跑，互不干扰。高并发症场景 agent pipeline 里用 grpc， 延迟和吞吐比 rest 强不少。 mggram 投机解码这次迁移到了 gpu 上，以前在 cpu 跑数据来回倒腾，收益被吃掉一大半，现在整个在 gpu 上跑，开销大幅下降。 代码补全，文档续写这类场景用这个很合适，不用额外加载草稿模型。 deepsea 用户也有好消息， f 一 四内核上了 mua prefill 二， gpu 可以 动态加入集群，不用整个重启 prefer you 吞吐有可观提升。说实话，这次不是纯对功能跑 deep seek qm oe 多 gpu 的 建议升， 用 ingram 投机解码的必须升。性能质变用 ray 管多节点的升之前先加好 ray 的 安装命令，单机小模型升也没坏处。