继2019年开源中途框架之后，阿里一直在Node.js的最前沿进行深入研究，除了加入TC39参与标准化建设，为上游Node.js项目做出持续贡献，并与龙蜥社区合作进行优化，阿里在无服务器领域也颇有建树。
今天要介绍的是我们最新的新产品，代号Noslate，面向云原生场景，面向无服务器架构。
什么是Noslate？欢迎参观项目了解更多：https://GitHub.com/noslate-project/noslate
JavaScript是开发者数量最多的编程语言。早些年，Node.js等技术的出现，让JavaScript轻松处理各种服务器端任务。
但在云原生/无服务器等新架构理念的指引下，弹性效率成为了一个全新的架构设计目标。为了让JavaScript任务更加灵活高效，进而满足泛终端、全栈交付等领域的效率预期。我们在深入探索的过程中逐渐形成了Noslate项目，旨在提高JavaScript在云原生场景下的调度性能，解决诊断黑盒问题。
Noslate主要由三个子项目组成，分别反映了我们在提高Javascript任务灵活性和效率的过程中遇到的问题和解决方案：
Node.js分发：前期优化了函数计算的冷启动场景，减少了Node.js的用户代码加载耗时，形成了Node.js的针对性发布版本Noslate工作人员：随着探索的深入，我们已经为轻量级端云同构场景设计了W3C Web互操作的JavaScript轻量级容器方案。交付的灵活性与资源和执行效率相平衡。现在主要用于集中式SSR渲染等轻量级任务场景，效果显著。Noslate调试器：在业务落地过程中，我们发现灵活性和效率提升后，异常和崩溃的定位变得困难。受Linux系统Coredump机制的启发，我们设计了基于Corefile的离线诊断问题的Noslate调试器产品，帮助用户实时追溯和定位问题。简而言之，Noslate的目标是通过提供完整的技术产品解决方案，让JavaScript成为云原生时代最灵活的交付语言。
为什么要开源？一方面希望通过开源加强项目产品化程度；另一方面，希望在社区中吸收更多的实践场景，继续完善产品设计。也欢迎大家参与到项目中来。
同时，依托阿里云龙蜥社区与Anolis操作系统的合作关系，进行底层探索，实现技术进化。
一、Noslate工作人员
W3C Web-inter operable runtime a worker，它提供了一个轻量级的、几乎零冷启动的JavaScript无服务器运行时环境。通过它，我们可以轻松地在现有架构中集成轻量级的无服务器功能。
与传统的FaaS架构不同，它是一个位于通用应用程序容器之上的轻量级任务单元。得益于动态任务的高密度混合和隔离特性，以及任务状态复制API带来的近乎零冷启动特性，任务可以启动、停止和抛出，从而无需关心整个大型集群中任务节点的调度。
与现有架构的关系：
无板工人由两个主要部分组成：
一个worker——轻量级的、Web互操作的JavaScript运行时无关联的——Servless基于RSS的一个worker调度管理和控制实现了Web互操作的JavaScript运行时，为一个worker提供Web API标准，适用于不直接依赖于系统接口的业务逻辑部署。工作器实现了类似于服务工作器API的规范，并提供了基本的请求-响应服务API。
与Node.js的API相比，它提供了更高级、更抽象的定义，不会泄露系统底层状态。Aworker通过启动快照和WARMfork能力实现更快的水平和垂直容量扩展，可以毫秒级启动和处理流量，弹性效率更高。
亮点一：熟悉Linux系统编程的同学都知道，fork(2)系统调用ha
新进程可以继承父进程的当前状态，而无需从main()初始化；Pcb、栈、内存页、页表都是纯内存副本，所以进程创建快(1 ms)；CopyOnWrite，新进程可以继承父进程的静态页表，可以节省系统内存；对于Node.js来说，Node.js修改fork是非常困难的，因为它不能持有所有的多线程状态(比如锁、信号量等。)在主线程中。多线程设计主要来自libuv库和V8平台工作线程：
因为有些IO操作是有同步调用的，比如dns，文件读写等。libuv使用IO线程将同步操作转换为异步操作；Node.js的V8默认配置为多线程GC和后台编译/优化；Node.js的单进程多线程模型可以用下图来表示：
Aworker的设计是单进程单线程模型，即把上述模型中的worker线程单独提取出来，放到一个独立的进程中。因此，Worker可以支持fork，从而避免来自main()的启动消耗，达到快速启动的目的。
为了支持单线程，Aworker还做了以下修改：
Linux的AIO特性是用来取代libuv(不是POSIX AIO)中的同步文件系统操作，两者是有区别的。Posix AIO类似于libuv的现有实现)；使用V8的SingleThread模式，这是低端设备的一个能力，但是非常符合无服务器的资源模型；为了管理和隔离这些工作流程，我们需要一个轻量级的业务流程容器管理组件Turf，用于由Warmfork创建一个新的Aworker服务流程，能够提供一定的资源和环境隔离能力，同时兼容OCI。不同于传统的容器runc，rund Rund，turf的设计是为了承载Aworker等轻型JS运行时。它不需要镜像，开销更低，并且可以支持更高的部署密度。
Alinode Warmfork的具体比较：
提供'复制'的流程称为'种子流程'其他服务流程都是这个流程的克隆。例如，作为种子进程，工作进程需要确定自己的“克隆”时间点，并将自己的状态(内存)作为克隆进程的初始状态。
Warmfork的系统序列如下：
亮点二：启动SnapshotWarmfork可以解决单机上服务进程快速启动的问题。冷机启动需要启动快照方案。启动快照和CodeCache的区别在于，启动快照可以保存用户代码逻辑的执行状态，而CodeCache只保存代码解析结果，仍然需要重新执行用户代码逻辑。
在设计中，启动快照可以为用户代码逻辑提供快速恢复，但它也有局限性：
启动快照对内存开销很敏感，如果在应用程序启动阶段使用大量内存，可能会导致负面优化；用户的代码启动需要明确的状态，如IP地址、日期、连接状态、服务发现结果等。对于这些模棱两可的内容，用户的代码需要有在进程恢复时进行纠正的能力；V8的启动快照序列化器是一个类似于GC的对象遍历器。该遍历器遍历添加到快照的根对象，遍历其对应的对象图，并根据对象关系生成一系列反序列化指令。
启动快照相当于从V8上下文对象及其globalThis开始，遍历堆中的所有对象并将对象关系和引用序列化为唯一的字节码，形成线性可存储状态。在恢复的时候，解释并执行这些字节码，恢复堆中对象的内容与它们之间的引用关系。
以上两类与调度性能相关的特性统一归类为状态复制API。具体使用请参考官网文档 《状态拷贝 API》 章节[1]，里面详细介绍了程序中的命令行参数和事件。https://no slate . midway js . org/docs/no slate _ workers/a worker/serialize-API/
NoslatedNoslate容器Deamon作为Noslate Workers解决方案的核心控制程序，提供了实例调度、灵活伸缩、配置管理、流量管理等能力。
考虑到健壮性，它由两个角色组成：控制平面和数据平面。
Noslated有三种主要的实例控制模式：
基本模式——基于流的扩展收缩模式——运行后销毁预留模式——兼容历史场景，此处不展开。详情请参考官网【预约攻略】。1.基本模式：当流量进入数据平面时，如果没有可以处理请求的Worker实例，它将通过requestQueueing事件通知控制平面，它将根据当前水位决定容量扩展量。如果当前无法创建Worker实例，它将返回资源上限并报告一个错误。新的Worker实例启动后，它将自动连接到数据平面。当Data Plane发现新的Worker实例已连接时，它会主动触发初始化请求。初始化成功后，它将开始消耗请求队列中累积的请求。
当Worker实例空闲一段时间后，控制平面会主动发起GC操作，并告诉数据平面关闭流量。流量关闭后，控制平面将通知Turf关闭Worker实例并清理资源残余。
2.抛出-抛出模式是针对特定灵活场景的一次性轻量级用户脚本执行(例如，尤其是SSR等两方任务的高密度混合执行)。为了隔离不同请求之间的上下文，您可以为每个请求创建一个实例，并在执行后销毁它。
比如普通的Node.js实例，一般不会用业务逻辑启动太快，直接用来响应用户流量会让人无法接受。得益于AWorker运行时以及 Warmfork [2]和 Startup Snapshot [3]的功能，Worker实例的启动可以更快地完成。也可以把一些服务自己的初始化逻辑放到Warmfrok特性中，这样所有的新实例都会有最小的初始化时间，这就使得高密度混合两方任务成为可能。
3.这里不展开预约模式。详见官网【预留策略】[4]。
二。Noslate调试器
Noslate调试器是一个V8应用程序的离线分析工具。它可以分析Core file(node . js等应用生成的Core:
检查结构、堆栈等。Node.js/V8应用的，检查V8堆中的各种对象信息，从Corefile导出堆快照业务，无感知获取Corefile(通过Arthur工具)。Node.js/AWorkerLTS的正式释放得到了支持。为了更好的解决问题而不是造轮子，未来几个月，Noslate Debugger将与国内社区Node.js稳定领域优秀的开源软件Easy Monitor进行搭建和整合，在Node.js/V8,的问题诊断领域形成合力也是值得期待的事情。
优点一：基于 Corefile 的 “快照” 更适应 Serverless
无服务器应用通常使用大量生命周期短、规格小的任务实例，但在这样的任务实例上不容易获得调试和诊断能力，这使得无服务器应用长期处于相对的黑箱困境。比如Inspector需要稳定长期的网络连接，堆快照在运行时需要更多的计算和内存资源，这些都与无服务器架构背道而驰。
无论是V8对象还是堆快照，都是内存中‘信息’的存储，Inspector的作用就是可以在‘运行时’提取这些信息。Noslate Debugger通过Corefile将这部分调试诊断能力转移到离线，让原本实时性要求很高的在线诊断调试，通过简单的上传文件就可以转化为集成使用。
在本地或云服务上提供贴近用户本地开发的调试诊断感受：
Corefile(尤其是GNU Corefile格式)主要记录Node.js进程的内存和寄存器转储(CoreDump:从内存到磁盘的进程)。所以也是进程的完整“信息”，可以作为Linux系统应用崩溃的调试载体，也可以用于GCore(无损)生成进程快照，用于离线分析。
优点二：更小的业务影响
与原来的在线‘堆快照’相比，对业务的影响可以长达几分钟，到RT秒(通过GCore)，甚至几十毫秒(通过Arthur工具)。Corefile snapshot在运行时不会有任何修饰，所以也适用于那些没有被GC作为目标的对象，比如诊断已经完成的业务处理。
Arthur是Noslate调试器中使用的一个工具，用于低影响地获取核心文件。fork用于减少进程暂停时间，LZ4压缩用于减少转储量。在线环境抓取业务流量，业务影响31.106毫秒，Corefile大小338 MB(进程原本使用1.44GB物理内存)。
三。Node.js分发
我们还优化了Node.js实例的有向弹性场景，提高了用户代码的加载速度，从而减少了冷启动时间。包括Require关系加速和字节码缓存，优化效果可以提升高达100% ~ 200%。此次发布还包含了来自阿里云基础软件团队的ARM架构的性能优化特性。
冷启动优化PGO(Profile Guided Optimization)是一种根据运行时概要数据进行编译优化的技术，这里我们借用了这个概念。主要是收集执行一次后启动阶段的热数据生成缓存文件，然后通过内存映射直接加载高效的缓存文件，使用户代码冷启动的优化效果提升100% ~ 200%。
特定平台架构优化Node.js支持包括x64和arm64在内的多种架构。然而，鉴于ARM芯片的快速发展，上游版本往往只提供基本的适配，缺乏对新指令集的优化，导致ARM芯片上潜在的性能提升。目前主流云厂商大多提供ARM架构和高性价比的运行环境。针对ARM等平台的Noslate Node.js分发的优化，可以让应用在这些架构上实现更高的性能和效率。目前，Noslate Node.js的分发已经针对阿里云安培和阿里云永恒进行了定制和优化。未来的计划包括支持dragon lizard社区中的其他架构。主要包括：zlib特性优化，其他使用SIMD的性能提升都在PR合并和分类中。
了解更多。以上是对Noslate项目的简单介绍。如果你想了解更多，你可以通过以下方式：
GitHub:https://github.com/noslate-project/noslate网址：https://noslate.midwayjs.org/龙桑拿社区SIG(特别兴趣小组，https://openanolis.cn/sig/web-platform邮件列表：noslate-support@list.alibaba-inc.com感谢阿里集团内各业务方的支持，同时感谢所有为本项目贡献代码，共同探索技术方向的合作伙伴(包括但不限于legendecas，mariodu，zhaolei0505，XadillaX，umuoy1，oraluben，hyj1991等。).
参考文献[1]官网文档，第《状态拷贝 API》章：https://noslate.midwayjs.org/docs/noslate _ workers/a worker/serialize-API/
[2]warm fork:https://no slate . midwayjs . org/docs/no slate _ workers/a worker/intro/# warm fork
[3]启动快照：https://no slate . midway js . org/docs/no slate _ workers/a worker/intro/#启动快照
[4]保留政策：https://noslate.midwayjs.org/docs/noslate _工人/参考/规模/#三-保留政策
云渲染项目
九GPU云渲染平台震撼上线！
3月18日，Jiu的GPU云渲染平台成功上线。2020年3月18日0: 00: 01，所有VBOX正式接入Jiu的GPU云渲染平台。2020年3月18日0点05分23秒，第一台VBOX计算设备通过云端成功接入Jiu的GPU云渲染平台，这标志着Jiu正式对外提供GPU计算渲染服务。登录Jiu官方平台，您可以享受到极其快捷灵活的服务。可以按需购买GPU集群，减少资源浪费。联检组的专业技术小组将提供24。
随着5G商用时代的到来，VR、计算能力、分布式技术、人工智能、大数据将高速发展。人工智能与实体经济全面融合是未来发展的大势所趋。人工智能作为一种技术，必须通过计算能力、算法和数据来发挥作用。其中，计算能力是最重要的。一般来说，计算能力越强，在人工智能领域越成功。作为VR生态的第一链，“云计算链”在VR的土壤中应运而生。它成功地将自主开发的VBOX智能硬件套件和各种智能设备的闲置计算能力连接到了去中心化的计算网络中。分布在全国各地的批量VBOX会自动接入GPU云渲染平台。结合大量的算法研发和工程优化，已经应用到真实的商业计算任务中。为高强度计算任务(如CG渲染、人工智能模型训练、基因序列比对分析、大数据分析、数值模拟分析、科学计算等)提供更加高效、优质的计算服务。).
人工智能发展的核心因素除了数据，还包括算法和计算能力，这些都是超切割的技术，每一个突破都异常艰难。基于人工智能算法模型的数据处理量还在不断扩大。人工智能的算法技术大多采用传统的分布式计算结构，关键技术仍需寻求创新和突破，以解决不断增加的数据负载。
目前单CPU的发展还不能满足实际应用的需要。无论是非凡的VR体验，还是AI深度学习，都需要强大的计算能力。而传统计算能力普遍面临计算能力不足、成本高、获取难等问题。九是面向全国用户开放的数字资产配置和共享计算平台。通过分布式计算技术的综合应用，将全国各地的VBOX用户连接在一个健康的数字共识系统中，由数字共识资产激活VBOX用户，持续提供闲置的GPU计算能力。Nine的云渲染平台整合了GPU计算能力，提供灵活可扩展的高性价比、高质量的GPU计算服务。随着人工智能应用的不断发展，只有不断提高计算能力才能满足当前社会的需求，推动我国人工智能领域不断走在世界前列。
传统渲染成本效率低。
2018年，东风日产“VR翼装飞行项目”拥有酷炫的VR全景高清视频效果，让人瞬间惊艳尖叫。而一个3分钟的《VR有翼飞行项目》全景内容，需要4320分钟才能完成渲染，渲染过程不能有任何差错。为了完成这个视频渲染，九九的制作团队连续3天熬夜完成了这个内容渲染。
“VR有翼飞行项目”的VR视频渲染
“VR有翼飞行项目”现场展示
九个GPU渲染大大解放了渲染工程师的生产力。
同样的VR内容，同样的高清标准渲染，东风日产“VR翼装飞行项目”的VR视频由9个GPU云渲染，仅用了180分钟就完成了渲染任务。是GPU计算能力的高效率，更符合当前激烈的市场竞争环境。通过提供高效的GPU计算能力，“云计算链”将使渲染工程师能够以最小的成本快速完成渲染工作，降低创作者的时间和精力成本，从而提高生产力。基于CPU的并行计算不同于普通的并行计算，其并行优化方法和性能指标方法也不同。GPU的并行优化更侧重于计算密度和吞吐量，而不是单个数据的延迟，所以GPU渲染有很好的加速效果。随着3D实时渲染需求的不断增加，GPU渲染必然会占据主流。
“VR有翼飞行项目”VR高清视频渲染完成
VBOX的上线销售，云计算链的成功上线，9个GPU云渲染平台的震撼上线，标志着拥有VR 5G计算能力的数字共识生态系统完成了闭环，意味着云计算链的开放闭环共享生态系统正式形成。随着智能硬件的快速发展及其芯片性能的不断提升，数百亿台具有计算能力的智能设备(如智能汽车、智能家居、智能穿戴等。)也将逐步融入“云计算链”，真正实现“万物计算网络化、算法共享化、链条化”，形成共享计算力的新经济生态，为众多需要强大计算资源的企业以最低的成本获得快速的生产效率和效果。
“云计算链”作为VR生态的第一链，未来将提供GPU计算能力，不仅在设计、影视等领域大有作为，还将VR、计算能力、分布式技术有机连接，广泛服务于人工智能、智慧城市、大数据等领域。尤其是在人工智能行业，“云计算链”将通过汇集各国智能设备的计算能力，有效解决计算能力对人工智能行业的高计算成本问题，推动我国人工智能行业的快速发展，并有助于
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