springcloud微服务 总结一

本文深入探讨微服务架构模式,解析其核心理念与优势,同时对比SpringCloud与Dubbo两大框架,阐述各自特点及适用场景,助力开发者理解并选择适合的微服务解决方案。

springcloud微服务 总结一

一 什么是微服务

译文:

微服务架构是一种架构模式,它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务,服务之间互相协调、互相配合,为用户提供最终价值。每个服务运行在其独立的进程中,服务与服务间采用轻量级的通信机制互相协作(通常是基于HTTP 协议的RESTfulAPI )。每个服务都围绕着具体业务进行构建,并且能够被独立的部署到生产环境、类生产环境等。另外,应当尽量避免统一的、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

解读微服务特点:

1:微服务是一种项目架构思想(风格)

2:微服务架构是一系列小服务的组合

3:任何一个微服务,都是一个独立的进程

4:轻量级通信(跨语言,跨平台)

5:服务粒度(围绕业务功能拆分)

6:去中心化管理(不依赖某一种语言)

 

二  微服务架构的优势:

1 开发起来比较简单

2 技术栈灵活,社区比较活跃

3 服务之间可以代码分离解耦,便于维护

 

三 微服务的缺点

1 服务间通讯成本增高

2 分布式事物问题

 

四  微服务架构springcloud

Spring Cloud是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发,如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等,都可以用Spring Boot的开发风格做到一键启动和部署。Spring Cloud并没有重复制造轮子,它只是将目前各家公司开发的比较成熟、经得起实际考验的服务框架组合起来,通过Spring Boot风格进行再封装屏蔽掉了复杂的配置和实现原理,最终给开发者留出了一套简单易懂、易部署和易维护的分布式系统开发工具包。

五 springcloud与dubbo区别

 DubboSpringCloud
服务注册中心ZookeeperEureka
服务调用方式RPCREST API
服务监控Dubbo-monitorSpring BootAdmin
断路器不完善Spring Cloud Netflix Hystrix
服务网关Spring Cloud Netflix Zuul
分布式配置Spring Cloud Config
服务跟踪Spring Cloud Sleuth
消息总线Spring Cloud Bus
数据流Spring Cloud Stream
批量任务无    Spring Cloud Task

区别一:协议不一样,dubbo是RPC通信协议,而springcloud采用的是HTTP协议,RestFul风格

http协议相对于RPC更加灵活,RPC无法跨语言调用,但是http可以,所以springcloud更适合微服务架构

 

区别二:Dubbo只是实现了服务治理,而Spring Cloud下面有17个子项目(可能还会新增)分别覆盖了微服务架构下的方方面面,服务治理只是其中的一个方面,一定程度来说,Dubbo只是Spring Cloud Netflix中的一个子集。但是在选择框架上,方案完整度恰恰是一个需要重点关注的内容。

 

posted @ 2019-02-25 13:10 动手的程序员 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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