分布式与集群的区别是什么?

分布式:一个业务分拆多个子业务,部署在不同的服务器上
集群:同一个业务,部署在多个服务器上

本系统采用Python编程语言中的Flask框架作为基础架构,实现了一个面向二手商品交易的网络平台。该平台具备完整的前端展示后端管理功能,适合用作学术研究、课程作业或个人技术能力训练的实际案例。Flask作为一种简洁高效的Web开发框架,能够以模块化方式支持网站功能的快速搭建。在本系统中,Flask承担了核心服务端的角色,主要完成请求响应处理、数据运算及业务流程控制等任务。 开发工具选用PyCharm集成环境。这款由JetBrains推出的Python专用编辑器集成了智能代码提示、错误检测、程序调试自动化测试等多种辅助功能,显著提升了软件编写维护的效率。通过该环境,开发者可便捷地进行项目组织问题排查。 数据存储部分采用MySQL关系型数据库管理系统,用于保存会员资料、产品信息及订单历史等内容。MySQL具备良好的稳定性处理性能,常被各类网络服务所采用。在Flask体系内,一般会配合SQLAlchemy这一对象关系映射工具使用,使得开发者能够通过Python类对象直接管理数据实体,避免手动编写结构化查询语句。 缓存服务由Redis内存数据库提供支持。Redis是一种支持持久化存储的开放源代码内存键值存储系统,可作为高速缓存、临时数据库或消息代理使用。在本系统中,Redis可能用于暂存高频访问的商品内容、用户登录状态等动态信息,从而加快数据获取速度,降低主数据库的查询负载。 项目归档文件“Python_Flask_ershou-master”预计包含以下关键组成部分: 1. 应用主程序(app.py):包含Flask应用初始化代码及请求路径映射规则。 2. 数据模型定义(models.py):通过SQLAlchemy声明数据库表对应的类结构。 3. 视图控制器(views.py):包含处理各类网络请求并生成回复的业务函数,涵盖账户管理、商品展示、订单处理等操作。 4. 页面模板目录(templates):存储用于动态生成网页的HTML模板文件。 5. 静态资源目录(static):存放层叠样式表、客户端脚本及图像等固定资源。 6. 依赖清单(requirements.txt):记录项目运行所需的所有第三方Python库及其版本号,便于环境重建。 7. 参数配置(config.py):集中设置数据库连接参数、缓存服务器地址等运行配置。 此外,项目还可能包含自动化测试用例、数据库结构迁移工具以及运行部署相关文档。通过构建此系统,开发者能够系统掌握Flask框架的实际运用,理解用户身份验证、访问控制、数据持久化、界面动态生成等网络应用关键技术,同时熟悉MySQL数据库运维Redis缓存机制的应用方法。对于入门阶段的学习者而言,该系统可作为综合性的实践训练载体,有效促进Python网络编程技能的提升。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
在当代储能装置监控技术领域,精确测定锂离子电池的电荷存量(即荷电状态,SOC)是一项关键任务,它直接关系到电池运行的安全性、耐久性及整体效能。随着电动车辆产业的迅速扩张,业界对锂离子电池SOC测算的精确度稳定性提出了更为严格的标准。为此,构建一套能够在多样化运行场景及温度条件下实现高精度SOC测算的技术方案具有显著的实际意义。 本文介绍一种结合Transformer架构容积卡尔曼滤波(CKF)的混合式SOC测算系统。Transformer架构最初在语言处理领域获得突破性进展,其特有的注意力机制能够有效捕捉时间序列数据中的长期关联特征。在本应用中,该架构用于分析电池工作过程中采集的电压、电流温度等时序数据,从而识别电池在不同放电区间的动态行为规律。 容积卡尔曼滤波作为一种适用于非线性系统的状态估计算法,在本系统中负责对Transformer提取的特征数据进行递归融合实时推算,以持续更新电池的SOC值。该方法增强了系统在测量噪声干扰下的稳定性,确保了测算结果在不同环境条件下的可靠性。 本系统在多种标准驾驶循环(如BJDST、DST、FUDS、US06)及不同环境温度(0°C、25°C、45°C)下进行了验证测试,这些条件涵盖了电动车辆在实际使用中可能遇到的主要工况气候范围。实验表明,该系统在低温、常温及高温环境中,面对差异化的负载变化,均能保持较高的测算准确性。 随附文档中提供了该系统的补充说明、实验数据及技术细节,核心代码模型文件亦包含于对应目录中,可供进一步研究或工程部署使用。该融合架构不仅在方法层面具有创新性,同时展现了良好的工程适用性测算精度,对推进电池管理技术的进步具有积极意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/9e296fe8986c 实验题目为“复杂模型机的设计实现”。 _1. 实验目的要求:目的:1. 熟练掌握并达成较为复杂的计算机原理。 2. 本实验增加了16条机器指令,全面运用所学的计算机原理知识,借助扩展的机器指令设计并编写程序,然后在CPU中执行所编写的程序。 要求:依照练习一练习二的要求完成相应的操作,并上机进行调试运行。 2. 实验方案:……实验报告的标题设定为“广东工业大学计组实验报告复杂模型机的设计实现六”,主要围绕计算机组成原理中的复杂模型机设计实现展开。 实验的宗旨在于让学生深入理解实际操作计算机原理,特别是通过增加16条机器指令,来全面运用所学知识设计程序,并在CPU中运行这些程序。 实验的具体要求包括:1. 掌握复杂的计算机工作原理,这要求学生不仅具备扎实的理论知识,还需要拥有将理论转化为实际操作的能力。 2. 实验中增加了16条机器指令,这涉及到计算机指令集的扩展设计,可能包含算术运算、逻辑运算、数据传输控制流程等指令。 3. 学生需要运用扩展的机器指令编写程序,并通过CPU进行运行调试,这涉及到编程、汇编CPU执行流程的理解。 4. 依照练习一练习二的要求完成操作,这表明实验包含分阶段的练习任务,需要逐步完成并验证。 实验方案包括:1. 实验连线:保证硬件连接准确无误,这是任何电子实验的基础,对于计算机实验,这通常涵盖CPU、内存、输入/输出设备等组件的连接。 2. 实验程序:提供了范例程序,包括机器指令程序微指令程序的微代码。 这部分内容展示了如何利用扩展的机器指令编写程序,以及对应的微指令实现,有助于理解计算机内部的低级操作。 在实验结果数据处理部分,学生需要:1. 在程...
分布式集群能够实现多种功能,不同的框架系统可实现的功能有所不同: ### 数据一致性协调功能 - **分布式数据一致性**:像Zookeeper这样的系统,是典型的分布式数据一致性解决方案,可保证分布式一致性,基于它分布式应用程序能实现数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master选举、分布式分布式队列等功能 [^1]。 - **分布式协调**:ZooKeeper可用于分布式系统中的组件命名,为组件提供命名机制,简化查找引用;还能维护服务状态信息,检测集群成员变化,当有成员加入或离开时及时通知其他成员;提供分布式锁,使多个进程同步访问共享资源不冲突;集中管理配置信息,配置改变时通知相关客户端;实现分布式队列,如任务队列、消息队列等;支持选举算法,在集群中选举Leader节点协调活动 [^2]。 ### 任务调度功能 Quartz是强大的任务调度框架,在Spring Boot中集成Quartz可实现任务的调度、管理、暂停恢复等功能,在分布式系统中支持集群化任务调度,确保任务的高可用性一致性 [^5]。 ### 分布式数据结构协调工具功能 Atomix是分布式协调框架,构建于RaftPaxos等一致性协议之上,提供分布式数据结构、协调工具一致性协议,支持创建分布式锁、Leader选举、分布式Map、消息发布 - 订阅等功能,常用于微服务架构分布式系统的协调任务 [^3]。 ### 集群辅助功能 Kubernetes的Add - ons能使集群功能更丰富,coredns/kube - dns负责为整个集群提供DNS服务;Ingress Controller为服务提供集群外部访问;Heapster/Metries - server提供集群资源监控;Dashboard提供集群GUI;Federation提供跨可用区的集群;Fluentd - elasticsearch提供集群日志采集、存储查询 [^4]。 ### 代码示例 以下是一个简单的Python示例,模拟分布式锁的基本概念(实际的分布式锁实现会更复杂): ```python import threading # 模拟分布式锁 distributed_lock = threading.Lock() def worker(): with distributed_lock: print("Acquired the lock, doing some work...") # 模拟工作 import time time.sleep(1) print("Work done, releasing the lock.") # 创建多个线程模拟分布式环境中的多个进程 threads = [] for _ in range(3): t = threading.Thread(target=worker) threads.append(t) t.start() # 等待所有线程完成 for t in threads: t.join() ```
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