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- 来自专栏JAVA高级架构
多研究些架构，少谈些框架（2）-- 微服务和充血模型
不过学习这些OO理论的时候，大家往往感觉到无用武之地，因为大部分的Java程序员开发生涯是从学习J2EE经典的分层理论开始的（Action、Service、Dao），在这种分层理论中，我们基本没有啥机会使用那些所谓的 “行为型”的设计模式，这里的核心原因，就是J2EE经典分层的开发方式是“贫血模型”。 当然我们在平时J2EE经典分层架构中，经常在Service层使用事务脚本。 ? 领域模型和微服务的关系 上面讲了领域模型的实现，但是他和微服务是什么关系呢？在实践中，这个Inventory是一个限界上下文的聚合根，我们可以认为一个聚合根就是一个微服务进程。 两个重型的对象在一个服务中？这样的微服务拆不开啊，还是必须依靠商品库？！ 请参考下一篇，通过事件驱动架构来完成领域间的松耦合。
1.2K50发布于 2018-04-19 - 来自专栏后端进阶
Docker stack 多服务编排
stack 是一组相互关联的服务，它是服务的上一层，这些服务共享依赖关系，并且可以一起编排和缩放。单个 stack 能够定义和协调整个应用程序的功能，简单来说 stack 就是一组服务的集合。 - 8081:8081 networks: - overlay deploy: mode: replicated replicas: 2 - 8080:8080 networks: - overlay deploy: mode: replicated replicas: 2 ，分别指定了服务的端口、服务实例个数、网络、镜像名称等等， 其中的 visualizer 服务提供一个可视化页面，我们可以从浏览器中很直观的查看集群中各个服务的运行节点。 visualizer 也可以在服务器里面查看服务运行情况： $ docker stack ps mynet ?
2.9K40发布于 2020-05-07 - 来自专栏CodeNone
【多图慎入】Git（2）
），最常用的就是以下几种 啥都不加，输出全部且冗长 输出前几个，git log -p 单行输出，git log --oneline 当然是可以组合的，git log --oneline -2 自然就是单行输出前2条记录。
46320编辑于 2022-09-22 - 来自专栏AgenticAI
LLM多智能体AutoGen教程2 顺序对话：登机服务
多智能体AutoGen教程1：让两个LLM Agent给我说相声》。 1. 2. "summary_prompt": "以JSON结构体{'name': '', 'location': ''}返回客户信息" }, "max_turns": 2, 总结 本文以登机服务为例，讲解了如何使用AutoGen实现多智能体协作的登机服务，人类如何无缝介入，总结如何设计，顺序通信如何设计，对话摘要结转(carryover)的原理。 通过深入分析和解决实际操作中遇到的挑战，有助于读者加深对多智能体顺序对话系统设计的理解和实施能力。 下一篇，我们将尝试使用AutoGen中构建多智能体的群聊功能，仍然会以一个有趣的应用展开。
44600编辑于 2025-03-18 - 来自专栏人工智能LeadAI
Python 多版本共存问题 2
那么问题就来了，可能三个月前自己写的 Seq2Seq 的 tf 代码，在新版的 Tensorflow 中就已经不能运行，这就是因为版本变化带来的API变化导致。 笔者使用的Ubuntu 机器是实验室共有的，TF 是否更新，服务器管理员的决定权也是很重要的！ 有鉴于此，为了同时运行新老代码，我们通常选择在同一台机器上 配置共存的多版本 Module。 如何配置并使用多种版本module？ 这里的 pip2就是系统命令了，即 /usr/bin/pip2了。 可以采用 which pip2 验证一下which pip2 which pip which pip3 which pip3.5 可以进入 Python 解释器看看 # 以下三个命令都可以进入 该独立环境对应的
1.6K60发布于 2018-03-07 - 来自专栏changxin7
2.并发编程多编程
）2、帮我们处理好锁问题。 ，conn2只能用于发送。 = time.time() - s2 # # print('t1>>',t1) #结果：0.5146853923797607s 进程池的效率高 # print('t2>>',t2 client.recv(1024) print(msg.decode('utf-8')) client端：tcp_client.py client端：tcp_client.py 发现：并发开启多个客户端，服务端同一时间只有 其他语言里面有更高级的进程池，在设置的时候，可以将进程池中的进程动态的创建出来，当需求增大的时候，就会自动在进程池中添加进程，需求小的时候，自动减少进程，并且可以设置进程数量的上线，最多为多，python
1.5K20发布于 2019-08-20 - 来自专栏IT大咖说
多应用、多租户、多终端的SaaS平台开发框架，SaaS服务平台
◆ 一、开源项目简介 SAPI++ 是多应用、多租户、多终端的SaaS平台开发框架。 基于ThinkPHP6.x的多应用模式开发,开发者不需要二次学习,就可以开发自己的多应用多租户SaaS服务平台，简单好用是SAPI++的特点。 更多类库目录 │ ├─module_name2 应用名称2 │ │ └─ ... │ ├─service.php 全局系统系统服务定义文件 │ └─middleware.php 全局中间件定义文件 ├─config 全局配置目录 Dubbo扩展点开发指南 Avue - 更加贴合企业开发的数据驱动前端开发框架 用ClickHouse近乎实时地进行欺诈检测 2022年 6 款适用于 Linux 的最佳免费杀毒软件 kafka2.
7.5K30编辑于 2022-04-14 - 来自专栏DevOps
SpringCloud: 基于SPRINGBOOT2.X、SPRINGCLOUD企业级微服务多租户系统架构
简介 基于SpringBoot2.x、SpringCloud和SpringCloudAlibaba并采用前后端分离的企业级微服务多租户系统架构。 真正实现了基于RBAC、jwt和oauth2的无状态统一权限认证的解决方案，面向互联网设计同时适合B端和C端用户，支持CI/CD多环境部署，并提供应用管理方便第三方系统接入；同时还集合各种微服务治理功能和监控功能 总体架构图 2. 功能介绍 3. 项目介绍 演示环境有全方位的监控示例：日志系统 + APM系统 + GPE系统 前后端分离的企业级微服务架构 主要针对解决微服务和业务开发时常见的非功能性需求 深度定制Spring Security真正实现了基于 RBAC、jwt和oauth2的无状态统一权限认证的解决方案 提供应用管理，方便第三方系统接入，支持多租户(应用隔离) 引入组件化的思想实现高内聚低耦合并且高度可配置化 注重代码规范，严格控制包依赖，每个工程基本都是最小依赖
39610编辑于 2024-03-29 - 来自专栏JNing的专栏
python: 多pip版本 (pippip2pip3) & 多python环境 (pythonpython2python3)
python环境 - 配置 OS Ubuntu 14.04 Python Anaconda3 (Python3.6) + 系统自带 (Python2.7 + Python3.4) pip版本 (pip/pip2/ /anaconda3/lib/python3.6/site-packages pip2 系统自带 (Python2.7) /usr/lib/python2.7/dist-packages pip3 系统自带 python环境 (python/python2/python3) 总结 不同的 python命令 会打开不同的 python环境 。 在本机中，各 python命令 对应情况如下： python命令 对应python版本 python Anaconda3 (Python3.6) python2 系统自带 (Python2.7) python3
1.6K40发布于 2018-09-27 - 来自专栏CNCF
通过“服务镜像”实现多集群Kubernetes
在我们之前的文章多集群Kubernetes的架构设计，我们概述了构建一个简单但有弹性的Kubernetes多集群方法的三个要求：支持分层网络、保持集群状态的独立性、不引入共享控制平面。 介绍 构建一个有效的多集群Kubernetes架构面临许多挑战，包括配置、监视、部署和流量管理。 今天，通过跨多个集群独立运行Linkerd、将度量聚合到外部Prometheus或Thanos、在DNS中共享服务信息、使用cert-manager在集群入口控制器上旋转cert，可以构建一个多集群设置来实现上述许多目标 敏锐的读者可能会注意到，服务镜像实际上并不需要服务网格。相反，服务镜像是一个独立的组件，可以与其他项目很好地组合在一起。这不仅适用于服务镜像的潜在用户，也适用于服务镜像本身。 折衷之处在于，多集群通信并不是特殊情况，服务就像第三方服务一样暴露，而且内部和外部服务之间的工具是相同的。 由于本例中没有私有网络，数据将通过公共internet。
1.4K20发布于 2020-03-04 - 来自专栏架构师之路
微服务架构多“微”才合适？
@侯滇滇 同学提到： 多了一层服务层，架构实际上是更复杂了，需要引入一系列机制对服务进行管理，RPC服务化中需要注意： （1）RPC服务超时，服务调用者应有一些应对策略，比如重发 （2）关键服务例如支付 ，要注意幂等性，因为重发会导致重复操作 （3）多服务要考虑并发操作，相当单服务的锁机制比如JAVA中的synchronized @黄明 同学提到： 服务化之后，随着规模的扩大，一定要考虑“服务治理”，否则服务之间的依赖关系会乱成麻 二、互联网微服务架构多“微”才适合 大家也都认可，随着数据量、流量、业务复杂度的提升，服务化架构是架构演进中的必由之路，今天要讨论的话题是：微服务架构多“微”才合适？ 细节：微信单对单消息是一个写多读少的业务，故没有缓存。 （1）修改群信息服务 （2）增加群信息服务 （3）获取群信息服务 多个服务操纵同一个数据表，使用同一片缓存，每个接口出问题，都不会影响其他接口。
1.6K61发布于 2018-03-01 - 来自专栏云服务器活动
Nginx实现单服务代理多域名
一、功能介绍 通过一台nginx服务器代理多个域名进行跳转，原理很简单，重点在玩法！适用于公司处理域名紧急备案问题。 二、准备 域名： www.hx123.com www.hx456.com nginx服务器： ginx.conf 三、实现： www.hx123.com 域名连接到nginx服务器自动代理到 http: //192.168.95.180:8080 www.hx:456.com域名连接到nginx服务器自动代理到 http://192.168.95.181:8181 server { listen
3.8K00发布于 2019-08-31 - 来自专栏JavaEdge
微服务应用的多机房部署
为了实现高可用性，微服务一般部署在多机房，只要部署到多机房就万无一失了？ 考虑如下问题： 1 多机房负载均衡 当服务部署在多个机房时，最简单的就是遵循用户就近访问原则，比如北方用户访问联通机房，南方用户访问电信机房。 多机房数据同步 想要实现服务部署到多机房，供用户访问是有前提的，即每个机房的数据都一样，这就要求多机房间数据必须保持同步。 高并发访问的服务，数据通常都会有两层存储即缓存层和数据库层 要保证多机房的数据一致，不仅要保证数据库层的数据一致，还需要保证缓存层的数据一致，应该如何实现呢？ 2.独立机房架构 联通和电信机房都有写请求，通过消息同步组件把各自机房的写请求同步一份给对方机房，相当于每个机房都有全量写请求。
89330编辑于 2021-12-07 - 来自专栏媒矿工厂
多播服务反射及其使用案例
多播服务反射支持以下类型的转换： 多播到多播目的地转换 多播到单播目的地转换 单播到多播目的地转换 多播到多播目的地分割 多播到网播目的地分割 单播到多播目的地分割 提供私人和公共组播网络之间的逻辑分离 从外部地址到内部地址，在这个例子中我们把最初的多播组G1, G2, G3转换为了G10, G11, G12。现在你在你的设备内有了新的信息源，可以将其传送到设备内的任何目的地。 多播单播转换可以变得非常方便，这就为什么要做多播服务反射。你可以把单播转换回多播，然后到达这个设施内的任何目的地。 单播到多播服务反射 目的地控制 我们看到了入站多播网络，出站多播网络，多播到单播服务反射和单播到多播服务反射，这基本覆盖了我遇到的用例，但还不是全部。 dis_k=40568c2ab274d0493231b12f9d1ebbcd&dis_t=1642643365&vid=wxv_2200777534542315524&format_id=10002&support_redirect
1.1K20编辑于 2022-01-20 - 来自专栏明丰随笔
Windows服务小结 2
如何安装一个Windows服务？ 如何卸载一个Windows服务？ 如何使用参数控制服务的运行方式？ 本文主要讨论上面三个问题。 打开Services窗口，我们就可以在服务列表里面找到刚刚创建的MyService服务了，我们可以启动和停止服务。 使用cmd命令行： sc delete MyService 无论MyService服务是正在运行还是停止状态，这个命令都可以执行成功，区别是服务如果正在运行，这个服务不会被立刻删除掉，而是在这个服务停止的时候 对于这一段实例代码，它想表达的是，一共有三种方式来运行这个程序： 1. engineMode 2. consoleMode 3. windows服务 对于使用windows服务的方式，本文前面的内容已经讲过了 本文回顾： 安装一个Windows服务 卸载一个Windows服务 使用参数控制服务的运行方式 cmd命令行保存到bat文件
60230发布于 2019-09-09 - 来自专栏Owen's World
服务器2
2.改成以在服务器上npm run start的方式启动nuxt，监听3000端口，不会出现301请求了。但是静态文件会时不时出现404。 3.改成本地编译生成.nuxt文件夹之后，上传服务器启动。 * ${PRONAME}/*" 复制代码 4.正式服务器上通过pm2 管理nuxt项目。启动成功。 5.但仍有问题，部署过程中，需要在远程机器安装依赖，这个过程需要数秒钟。 "DB_ADAPTER=postgres" -e "DB_URI=postgresql://konga:konga@172.17.0.1:5432/konga" pantsel/konga 复制代码 服务器磁盘占满
71510编辑于 2021-12-07 - 来自专栏气象学家
聊聊“气象服务”（2）
上一期，我给大家简单介绍了有关气象服务的分类，今天给大家聊聊有关“气象服务”的一些误区。 —误区1— 预报准了，气象服务质量就会提高 ? 很多人认为，“只要预报准确率提升了，气象服务质量就会提高”。 基础预报能力提升，固然重要，但如果要提升整体气象服务质量，还需要各个“因”环节配合，并传递出去，这样才会发挥出最大的服务能力。 —误区2— 关注气象服务就要提升“精细化”？ ? 但，是否所有的气象服务，都需要“精细化” 呢？ 在上一篇文章中，我提到了有关气象服务的分类。比较典型的主要涉及到两种：公众气象服务和商业气象服务。 顾名思义，公众气象服务的对象是普通的用户（C）。 （注：目前很多气象服务公司服务于气象部门本身，个人认为这不是真正意义上的商业气象服务，是一种畸形的服务形态） 气象服务对象不同，对预报的精准"需求"也不太一样。 笔者认为： 提供气象服务，首先要区分服务的对象和服务的性质。对于公众气象服务（C端）和商业气象服务（B端用户），气象能力需要有差异化的发展，不用都一味去追求“精细化”。
58720发布于 2020-05-27 - 来自专栏NetCore 从壹开始
微服务模式下，实现前后端多资源服务调用
2、万物皆可代理模式 代理模式，可谓是软件开发中，长盛不衰，一直活跃的东西，虽然有时候很多的名字是“代理”，而实际上上不是一回事，但是却丝毫不影响我们来使用。 这样不仅可以实现多对多连接，还可以方便服务管理，是不是很方便。 /// 用户表 /// [SugarTable("AspNetUsers", "WMBLOG_MYSQL_2")] public class ApplicationUser 其实这种写法呢，应该不符合今天内容的主旨，这么写虽然可以任意的再后端做多库处理，写业务了，但是如果微服务多了怎么办，又不好做控制，负载什么的。 那为什么我还要拿出来说一下呢，主要是想引出第四种方案，就是微服务下，在使用网关、做服务治理、负载均衡的情况下，如何实现多服务之间的调用。 5、如果有第四种方案？
92820编辑于 2022-04-11 - 来自专栏刷题笔记
7-2 到底有多二
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96301355 7-2 到底有多二 一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值 例如数字-13142223336是个11位数，其中有3个2，并且是负数，也是偶数，则它的犯二程度计算为：3/11×1.5×2×100%，约为81.82%。本题就请你计算一个给定整数到底有多二。 这道题会出现好几次，也没啥注意点，就是 1.输出百分号要写%%，只写一个%会识别成格式控制符 2.如果count给整成整数型的了，那就写成1.0*count转换成浮点型去算 #include<iostream =0){ k1*=2; //cout<<"oushu"<<endl; } int count=0; for(int i=0;i<n.length();i++){ if(n[i]=='<em>2</em> '){ count++; //cout<<count<<endl; } } printf("%.2f%%",1.0*count/len*k1*100); return 0; }
74530发布于 2019-11-08 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
单细胞分析：多模态 reference mapping (2)
") Example 2：绘制人类骨髓细胞图谱 Data 例如，我们将由人类细胞图谱项目生成的，来自八位不同捐献者的人类骨髓单核细胞（BMNC）数据集进行了映射。 尽管我们也可以计算并应用传统的PCA投影，但在处理通过WNN分析构建的多模态参考数据时，我们更推荐使用监督式PCA（sPCA）。 spca.annoy.neighbors"]], file = "/brahms/shared/vignette-data/reftmp.idx") 查询数据集预处理 本节我们将展示如何将来自多位捐献者的骨髓样本与一个多模态骨髓参考集进行比对 hcabm40k.batches <- lapply(X = hcabm40k.batches, FUN = NormalizeData, verbose = FALSE) Mapping 接下来，我们在每位捐献者的数据集与多模态参考集之间确定锚点 = 3) p1 + p2 + plot_layout(guides = "collect") 我们还可以把所有的数据对象合并成一个统一的数据集。
41410编辑于 2024-05-17
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