微服务相关随笔

一、微服务

  • 微服务化的核心就是将传统的一站式应用,根据业务拆分成一个一个的服务,彻底的去耦合,每一个微服务提供单个业务功能的服务,一个服务作一件事,从技术角度看就是一种小而独立的处理过程,类似进程概念,能够自行单独启动或销毁,拥有自己独立的数据库。
  • 通常而言,微服务架构是一种架构模式或者说是一种架构风格,它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务,每个服务运行再其独立的自己的进程中,服务之间相互协调、相互配合,为用户提供最终价值。服务之间采用轻量级的通信机制相互沟通(通常基于HTTP的RESTful API)。每个服务都围绕着具体业务进行构建,并且能够被独立的部署到生产环境、类生产环境等。另外,应尽量避免统一的、集中式的服务管理机制,对具体的一个服务而言,应根据业务上下文,选中合适的语言、工具对其进行构建,可以有一个轻量级的集中式管理来协调这些服务,可以使用不同的语言来编写服务,也可以使用不同的数据存储。

二、微服务优缺点

  • 优点
    1、每个服务足够内聚,足够小,代码容易理解这样能聚焦一个指定的业务功能或业务需求;
    2、开发简单、开发效率提高,一个五福可能就是专一的只干一件事;
    3、微服务事松耦合的,事由功能意义的服务,无论是在开发阶段或部署阶段都是独立的;
    4、微服务能使用不同的语言开发;
    5、易于和第三方集成,微服务允许容易且灵活的方式集成自动部署,通过持续集成工具,如Jenkins,Hudson,bamboo;
    6、微服务已于被一个开发人员理解,修改和维护,这样小团队能够更关注自己的工作成果。无需通过合作才能体现价值。
    7、微服务允许你融合最新技术;
    8、微服务只是业务逻辑的代码,不会和HTML、CSS或其他界面组件混合。
    9、每个微服务都有自己的存储能力,可以有自己的数据。也可以有统一数据库
  • 缺点
    1、开发人员要处理分布式系统的复杂性;
    2、多服务运维难度,随着服务的增加,运维的压力也在增大;
    3、系统部署依赖;
    4、服务间通信成本;
    5、数据一致性;
    6、系统集成测试;
    7、性能监控…等

三、为什么选中springcloud作为微服务架构

  • 选型依据
    1、整体解决方案和框架成熟度;
    2、社区热度;
    3、可维护性;
    4、学习曲线;
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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