Dubbo架构介绍

随着互联网应用规模扩大,从单一应用架构逐步演化至分布式服务架构,Dubbo作为一种分布式服务框架(RPC),成为解决服务间交互的关键。本文介绍了Dubbo在不同架构阶段的作用及其如何帮助构建流动计算架构。

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Dubbo架构

随着互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进。Dubbo流动计算架构(SOA)的实现。

单一应用架构

       当网站流量很小时,只需一个应用,将所有功能都部署在一起,以减少部署节点和成本。

       此时,用于简化增删改查工作量的 数据访问框架(ORM) 是关键。

垂直应用架构

       当访问量逐渐增大,单一应用增加机器带来的加速度越来越小,将应用拆成互不相干的几个应用,以提升效率。

        此时,用于加速前端页面开发的 Web框架(MVC) 是关键。

分布式服务架构

       当垂直应用越来越多,应用之间交互不可避免,将核心业务抽取出来,作为独立的服务,逐渐形成稳定的服务中心,使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。

        此时,用于提高业务复用及整合的 分布式服务框架(RPC) 是关键。

流动计算架构

      当服务越来越多,容量的评估,小服务资源的浪费等问题逐渐显现,此时需增加一个调度中心基于访问压力实时管理集群容量,提高集群利用率。

     此时,用于提高机器利用率的 资源调度和治理中心(SOA) 是关键。

以上转自: http://alibaba.github.io/dubbo-doc-static/User+Guide-zh.htm

以下为dubbo-2.5.3.jar为例,搭建的测试环境

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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