下游系统访问思考

本文讨论了访问下游系统时的超时设定、QPS控制以及幂等操作的重要性。面对下游系统操作失败,提出了查询接口、幂等接口两种解决方式,并分析了保证数据一致性的多种策略,包括分布式事务、二阶段事务以及简单的重试机制。当重试失败时,建议采用异步任务配合幂等机制保证最终一致性,如果成本过高,则可能需要客户端持续重试。

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一般系统都会访问外部系统,比如请求支付,会员卡,营销等各种系统,有时候一次请求需要访问多个下游系统,这种情况下失败是避免不了的。这里总结了几个注意事项
 
  1. 访问下游系统必须设置超时时间,一般设置3s,不同业务系统需要进行相应调整
  2. 访问下游系统qps必须控制,不能给下游系统压力过大
  3. 幂等操作:访问下游失败了,可能是由于网络超时,下游系统已经处理成功。这个时候有两种方式
    1. 下游提供查询接口,通过查询判断是否处理成功
    2. 下游提供幂等接口,通过幂等号多次请求下游,下游保证操作幂等
  4. 一次请求需要访问多个下游,如果保证多个下游的数据一致性
  • 通过分布式事务,比较重,而且需要各个下游支持分布式事务接口,比较难实现。
  • 通过二阶段事务方式访问各个下游,要求也是下游系统需要支持二阶段事务协议,也比较难实现。
  • 简单依次访问各个下游,如果某个下游访问失败了,可以进行的操作是:
    • 简单重试n次,一般是3次。优点是简单,缺点是如果n次不成功,之前访问的系统无法回滚。
    • 如果n次不成功,有效的方案是落异步任务,然后通过任务无限次重试。优点是可以保证最终一致性。缺点是开发成本大,而且需要下游系统支持幂等。如果下游系统不支持幂等怎么办?我们可以自己为下游系统记录幂等信息,比如我们自己记录一个流水表,记录各个下游系统是否访问成功了。如果成功了就不再访问了
    • 如果落异步任务成本太高,怎么办?暂时没想到什么好方法,我能想到的就是客户端不断重试调用服务端。





### 设置运行中文自然语言处理(CNLP)训练环境 #### 一、安装必要的软件包支持库 为了在 Windows 系统上建立 CNLP 训练环境,需先确保 Python 已经正确安装。Python 是大多数 NLP 库的基础依赖项。之后可以利用 pip 或 conda 来管理其他所需的 Python 包。 对于深度学习框架的选择,TensorFlow PyTorch 都是非常流行的选择,在这两种环境下都有丰富的资源支持中文文本数据集的操作以及预训练模型的应用[^1]。 ```bash pip install tensorflow # or pip install torch torchvision torchaudio ``` #### 二、获取并配置中文分词工具 Jieba 分词是一个广泛使用的开源项目,能够高效地实现基于统计的中文词语切分功能;而 pkuseg 则提供了更精准但速度稍慢的服务。两者都很容易集成到现有的工作流当中去。 ```python import jieba print("/".join(jieba.cut("这是一个测试"))) ``` #### 三、准备高质量的数据集 有效的机器学习离不开大量标注良好的样本作为支撑材料。针对特定领域的问题场景收集足够的平行语料或者构建专门的任务型对话系统至关重要。此外还可以考虑使用公开可用的大规模多源异构数据库如 SogouCA, PKU News Corpus 等来进行初步实验验证算法效果。 #### 四、探索先进的预训练模型 近年来 BERT 及其变体 RoBERTa、ERNIE 成为了解决各类下游任务的新宠儿。这些由谷歌、Facebook AI Research (FAIR), 百度等机构发布的大型神经网络架构不仅具备强大的表征能力而且易于迁移至不同的应用场景之中。Hugging Face Transformers 库几乎涵盖了市面上所有的主流版本,并且文档详尽易懂便于快速上手实践操作。 ```python from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForMaskedLM.from_pretrained('bert-base-chinese') ``` #### 五、优化性能与部署方案设计 当完成了上述准备工作以后便进入了调参阶段——即寻找最优超参数组合使得最终得到的结果尽可能接近理想状态。与此同时也要关注计算效率方面的要求,比如 GPU 加速能否充分利用起来?分布式训练是否有必要实施? 最后一步就是思考怎样把经过良好调试后的程序打包成产品级服务提供给终端用户访问体验了。RESTful API 接口配合 Flask/Django Web Framework 构建在线预测平台不失为一种可行的办法之一。
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