[3-02]大型网站及其架构演进过程

本文探讨了应用服务器集群的实现方式及session管理方案,并讨论了数据库读写分离、缓存策略、分布式存储系统等高可用架构设计关键要素。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


一,应用服务器集群

方式:

1.dns来解决

2.应用服务器集群前增加负载均衡设备


问题:

1.session问题

四种解决方案:

1.session sticky 负载均衡器做session的请求分发

2.session replication 所有服务器都存session

3.session数据集中存储 session服务器

4.cookie based cookie携带session




二,数据库读写分离

2.1问题:

1.数据复制问题

2.应用对于数据源的原则问题


2.2搜索引擎是一个读库

搜索引擎集群


2.3缓存

1.数据缓存

2.页面缓存


2.4分布式存储系统


2.5数据库垂直拆分


2.6数据库水平拆分


2.7拆分引用


2.8服务化







内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解实践该项目。
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