微服务

本文深入探讨了微服务架构的概念,以及其与传统单一应用程序的区别。同时,文章详细解释了RPC(远程过程调用)的工作原理,对比了RPC与HTTP在远程调用方面的异同,帮助读者理解不同场景下应如何选择。

1.什么是微服务
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为一组小的服务,每个服务运行在其独立的自己的进程中,服务之间相互协调、互相配合,为用户提供最终价值。服务之间采用轻量级的通信机制互相沟通(通常是基于HTTP的RESTful API),每个服务都围绕着具体的业务进行构建,并且能够被独立的构建在生产环境、类生产环境等。另外,应避免统一的、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,选择合适的语言、工具对其进行构建,可以有一个非常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。

2.认识RPC
RPC,即 Remote Procedure Call(远程过程调用),是一个计算机通信协议。 该协议允许运行于一台计算机的程序调用另一台计算机的子程序,而程序员无需额外地为这个交互作用编程。说得通俗一点就是:A计算机提供一个服务,B计算机可以像调用本地服务那样调用A计算机的服务

通过上面的概念,我们可以知道,实现RPC主要是做到两点:

  • 实现远程调用其他计算机的服务
    要实现远程调用,肯定是通过网络传输数据。A程序提供服务,B程序通过网络将请求参数传递给A,A本地执行后得到结果,再将结果返回给B程序。这里需要关注的有两点:
    1. 采用何种网络通讯协议?
      现在比较流行的RPC框架,都会采用TCP作为底层传输协议
    2. 数据传输的格式怎样?
      两个程序进行通讯,必须约定好数据传输格式。就好比两个人聊天,要用同一种语言,否则无法沟通。所以,我们必须定义好请求和响应的格式。另外,数据在网路中传输需要进行序列化,所以还需要约定统一的序列化的方式。
  • 像调用本地服务一样调用远程服务
    如果仅仅是远程调用,还不算是RPC,因为RPC强调的是过程调用,调用的过程对用户而言是应该是透明的,用户不应该关心调用的细节,可以像调用本地服务一样调用远程服务。所以RPC一定要对调用的过程进行封装

3.认识Http
Http协议:超文本传输协议,是一种应用层协议。规定了网络传输的请求格式、响应格式、资源定位和操作的方式等。但是底层采用什么网络传输协议,并没有规定,不过现在都是采用TCP协议作为底层传输协议。说到这里,大家可能觉得,Http与RPC的远程调用非常像,都是按照某种规定好的数据格式进行网络通信,有请求,有响应。没错,在这点来看,两者非常相似,但是还是有一些细微差别。

  • RPC并没有规定数据传输格式,这个格式可以任意指定,不同的RPC协议,数据格式不一定相同。
  • Http中还定义了资源定位的路径,RPC中并不需要
  • 最重要的一点:RPC需要满足像调用本地服务一样调用远程服务,也就是对调用过程在API层面进行封装。Http协议没有这样的要求,因此请求、响应等细节需要我们自己去实现。
    • 优点:RPC方式更加透明,对用户更方便。Http方式更灵活,没有规定API和语言,跨语言、跨平台
    • 缺点:RPC方式需要在API层面进行封装,限制了开发的语言环境

既然两种方式都可以实现远程调用,我们该如何选择呢?

  • 速度来看,RPC要比http更快,虽然底层都是TCP,但是http协议的信息往往比较臃肿,不过可以采用gzip压缩。
  • 难度来看,RPC实现较为复杂,http相对比较简单
  • 灵活性来看,http更胜一筹,因为它不关心实现细节,跨平台、跨语言。

因此,两者都有不同的使用场景:

如果对效率要求更高,并且开发过程使用统一的技术栈,那么用RPC还是不错的。
如果需要更加灵活,跨语言、跨平台,显然http更合适

失效剔除和自我保护

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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