恭喜 刘源远 成为 SOFAJraft 社区优秀 Committer!

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档) SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心... 立即下载

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刘源远 @shihuili1218

 《深入理解分布式共识算法》作者  

刘源远@shihuili1218 主要研究金融、区块链领域,发表有《深入理解分布式共识算法》。

长久以来,刘源远为社区贡献良多,总结如下:

  • 让用户自定义 Closure 执行和 AppendEntry 线程池,改变线程池的行为。 

  • 提供 Raft Group 之间的线程隔离,使得程序更加健壮。 

  • 线性一致性读支持到业务请求级别,不再是全局控制,更为灵活。 

  • 提供 Release 时自动发布程序。 

  • 修复 RheaKV Leader 断连后的重试。 

  • 增加 jraft.bolt.conn.reconnect 参数,提供重连控制。

2024 年 8 月 13 日,SOFAJRaft(社区)PMC之一 冯家纯@fengjiachun 代表 SOFAJRaft(社区),宣布 刘源远 通过投票,成为社区 Committer!

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成员突出贡献

1. 让用户自定义 Closure 执行和 AppendEntry 线程池,改变线程池的行为。 

在 SOFAJRaft 中,Closure 和 AppendEntry 是非常关键的部分。Closure 通常用于处理客户端的请求,完成数据复制后,执行对应的回调函数;而 AppendEntry 则是用于将日志条目追加到日志中。 

默认情况下,系统会为这些操作使用固定的线程池,但固定的线程池可能并不能满足所有场景的需求,比如: 

  • 资源分配:不同的操作对 CPU、内存等资源的需求不同。如果所有操作共享同一个线程池,可能会导致资源的竞争,降低整体性能。 

  • 优先级处理:有些操作可能比其他操作更为关键,比如日志追加可能比回调执行更重要。如果能为它们分配不同的线程池,就可以更好地进行优先级管理。 

因此,允许用户自定义这些线程池,意味着用户可以根据自己的需求来配置和优化系统的性能表现。例如,可以为高优先级操作分配更多的线程,或者为耗时操作单独设置线程池,避免影响其他操作。 

2. 提供Raft Group之间的线程隔离,使得程序更加健壮。 

SOFAJRaft 集群通常由多个 Raft Group 组成,每个 Group 管理一组特定的日志和状态机。这种分离有助于提升系统的可靠性和可扩展性。 

提供 Raft Group 之间的线程隔离意味着每个 Raft Group 可以拥有独立的资源和线程池,这样一个 Group 的异常情况不会影响其他 Group 的正常运行。这种隔离设计可以提高系统的鲁棒性,增强容错能力,使系统在面对部分故障时仍能维持整体服务的可用性。 

3. 线性一致性读支持到业务请求级别,不再是全局控制,更为灵活。 

线性一致性读是 SOFAJRaft 协议的一个重要特性,确保客户端读取到的数据是一致的。然而,默认情况下,线性一致性的控制通常是全局性的,即所有的读请求都遵循同样的线性一致性策略。 

在某些业务场景中,可能并不需要所有的读请求都保持严格的线性一致性。举例来说: 

  • 某些读操作可能对一致性要求不高:比如监控数据的读取,不需要与写操作强一致性,只需保证较低的延迟即可。 

  • 有些读操作则必须确保强一致性:如金融交易系统中的余额查询,必须读取最新的、完全一致的数据。

通过支持到业务请求级别的线性一致性控制,系统能够针对不同的读请求采用不同的一致性策略。这种灵活性可以更好地满足各种业务场景的需求,提升系统的性能和响应能力。例如,对于一致性要求较低的读操作,可以使用快照或缓存数据,以减少延迟和资源消耗,而对于关键数据的读取则采用严格的线性一致性控制。

🔗 刘源远@shihuili1218 的近期 SOFAJraft Commits/PR 贡献记录如下:

https://github.com/sofastack/sofa-jraft/pull/1141

https://github.com/sofastack/sofa-jraft/pull/1140

https://github.com/sofastack/sofa-jraft/pull/1139

https://github.com/sofastack/sofa-jraft/pull/1136

……

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成员感想

作为一名开源社区的新晋 Committer,我感到无比激动和自豪。这不仅是对我过去贡献的认可,更是一种新的责任和使命。我深知,Committer 的角色意味着我将在项目的发展中扮演更加关键的角色,这既是一种荣誉,也是一种挑战。 

我深知,开源社区的成功离不开每一位贡献者的努力。作为 Committer,我将更加积极地帮助新人融入社区,解答他们的问题,并引导他们为项目做出贡献。我希望能与大家共同努力,推动项目的发展,让更多的人受益于我们的工作。 

另外,同时呼吁新同学积极参与进来,社区的友好超乎你的想象。在我的第一次 PR 中,仅仅是为一行注释增加了一个空格,所以同学们只要敢迈出第一步,社区非常欢迎。

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社区同学寄语

感谢刘源远@shihuili1218 一直以来为 SOFAJraft 项目做出的巨大贡献!期待未来继续和源远一起,让 SOFAJraft 变得更好!

同时也感谢各位社区成员对 SOFAJraft 社区的贡献,也希望更多的小伙伴加入 SOFAJraft 社区,共同助力开源社区的快速发展。

欢迎「阅读原文」参与共建:

https://github.com/sofastack/sofa-jraft

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YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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