服务扩展后内部结构变化

最新推荐文章于 2024-03-10 11:41:39 发布
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调整前：

这里req->redis/db处可以改成M:N模型；

task_pool处主要是计算没有必要替换成M:N模型；

delays mgr处理时，可以通过task_pool处理；

调整后：

第一种：获取doc + handle item + 获取weight + calculate，该方式结构清晰简单，配合M:N模型，问题是，该结构阻塞，pool数目有限，如果，获取doc阻塞，且pool耗尽，没有机会再从队列，其他获取doc请求可能没机会调用，意味着阻塞更久，但pool开到足够大则没问题；但获取weight又要阻塞，一个过程两段阻塞，对pool利用不高；

第二种：task pool + 获取weights + calculate ，配合M:N模型，去掉获取doc部分，缓解上面获取doc对pool利用不高问题；

第三种：如果，获取weight是多处请求，第二种会一个一个阻塞获取，那么就不适用了，需要在目前结构基础，加上weight pool，阻塞获取weight，最后计算；

第四种：task pool 和 calculate pool分别配合M:N模型使用，处理复杂，但pool利用率高，和第二、第三不同的是，获取weight也是异步；该结构就是上面图片的展示；

单体到微服务：电商平台架构的演变与可扩展性探索
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
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可扩展性是软件架构中至关重要的特性，它确保系统能够在需求增长和规模扩大的情况下保持高效运行。为实现可扩展性，首要考虑模块化设计，将系统分解为独立、低耦合的模块，使得扩展时能够有针对性地进行修改而不影响整体。同时，水平扩展和垂直扩展是两种常见的扩展策略，前者通过增加节点或服务器来分担负载，后者则通过提升单节点性能来处理更多请求。弹性设计是实现可扩展性的关键，系统需要能够动态地分配和释放资源，以适应负载的波动。采用服务化架构，将系统拆解成小型服务单元，有助于独立开发和扩展。
单片机介绍与内部结构
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单片机结构认识傻瓜教程，图文并茂！！！
从内部结构分析SDRAM到DDR的变化
详解FPGA及硬件电路开发
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文章对比了DDR与SDRAM内存芯片的结构和功能差异。DDR通过在时钟的上升和下降沿传输数据，提高了数据传输速率。DDR采用差分时钟和两位预取设计，增加了数据选通信号DQS，并引入了延迟锁定回路（DLL）以确保时钟同步。DDR不支持单次和全页突发传输，且写入时有特定的延时要求。文章还提到了DDR的功耗更低，封装形式多样。最后指出，了解DDR的工作原理对于FPGA设计和问题排查至关重要。
从内部结构分析DDR2到DDR3的变化及DDR3原理图分析
详解FPGA及硬件电路开发
03-10 2340
文章介绍了DDR3内存相对于DDR2的主要变化，包括接口时钟频率提升至内核时钟的4倍，预取长度增加到8，CL和AL时钟周期数增加，并引入了写入延时参数CWL。DDR3新增了复位引脚和ZQ校准引脚，支持点对点连接和fly-by拓扑结构，引入写入均衡技术，简化了PCB设计并提高了信号质量。同时，文章还简要分析了DDR3的原理图，包括电源和引脚的连接。
戴尔服务器r710主板电池位置,戴尔R710内部结构1
weixin_39895684的博客
08-04 2794
四、戴尔R710内部结构上文提到过，戴尔R710内部布局采用了通用型设计，与上一代的戴尔PE2950基本一致。戴尔R710依旧采用了模块化的设计，风扇、扩展卡、硬盘、电源等部分均采用了独立的模块设计，并且可以免工具拆装。模块化和免工具的设计降低了服务器升级和维护的难度，一旦服务器硬件出现故障，可以迅速的进行替换，并且不影响其它部件，降低了故障恢复时间。从下面的内部结构图可以看到，可以免工具拆装的部...
系统架构设计(3)-可扩展性
JavaEdge全是干货的技术号
06-03 4155
即使系统现在可靠，不代表将来一定可靠。发生退化的最常见原因是负载增加：并发用户从最初的10,000 增长到 100,000或系统目前处理数据量超出之前很多倍。可扩展性，描述系统应对负载增加的能力。它不是衡量一个系统的一维指标， 谈论“系统X是可扩展 ”或“不扩展”无太大意义。相反，讨论可扩展性通常得考虑：“若系统以某种方式增长，应对措施有啥”， “该如何添加计算资源来处理额外的负载”先得简洁描述系统当前的负载，才能更好讨论后续的增长问题（例如负载加倍，意味啥？）。负载可以用称为负载参数的若干数字来描述。参数
关于提升业务系统扩展性的一些思考
Hopefully Sky的博客
10-08 2714
软件架构设计是一个工程问题，设计的目的是为了能以最低的成本来满足构建和运维系统的需求。其实几乎所有的软件系统在设计之初都被要求是可以扩展的。对于一套持续运行的系统来说，运维的成本往往是开发成本的10倍以上。设计一套可扩展的软件系统去支撑多变的业务，已经成为了软件设计的一个主导原则。
Unity编辑器扩展
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使用MenuItem标识可以为编辑器添加新的菜单,也可以为Inspector上下文添加菜单。点击后执行一些特定的逻辑，没有额外的操作界面。只有静态方法可以使用该标识，该标识可以把静态方法转换为菜单命令。 另外可以为菜单创建快捷方式(hotkey),你可以使用如下特殊修饰字符：%(Windows系统上的ctrl,OS X系统上的cmd),#(shift),&(alt)。比如快捷方式“shift-alt-g”的写法为[MenuItem(“XX/XX/XXX #&g”)]。如果不需要为hotkey提供修饰符需要用
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在实际工作中，业务需求总在不断变化，因此，经常会面临以下这些问题： （1）如何快速地上线新业务？老板很可能明天就想看到效果。 （2）对某个功能进行修改，如何不影响到系统其它的功能？ 对于新的需求变化，我们一方面要快快搞定，另一方面要稳稳接住。但问题是软件虽然姓"软"，但也不是想变就能变，如果事先没有经过良好的设计，调整起来，往往牵一发动全身，导致系统到处出问题。 那如何设计一个具有良好扩展性的系统，能够快速支持业务变化落地呢？ 接下来，我们围绕系统的可扩展，先来了解下什么是系统，什么样的系统才能具备良好
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服务器定义及发展史 服务器概念: 图：服务器概念 服务器也是一种计算机。 服务器，也称伺服器，是提供计算服务的设备。由于服务器需要响应服务请求，并进行处理，因此一般来说服务器应具备承担服务并且保障服务的能力。 服务器的构成包括处理器、硬盘、内存，系统，总线等，和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求...
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摘要：虽然ASP.NET2.0百分之百地向后与ASP.NET1.1兼容，但它给ASP.NET带来了很多内部的变化。...在此白皮书中，我们将探讨自版本1.x以来ASP.NET2.0的内部结构是如何变化的。本文探讨的主题对注重性能
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MCS-51系列单片机是典型的代表，其内部结构包括4K字节的ROM（具体大小根据型号不同有所变化），并且支持片外ROM扩展，通过EA引脚的高低电平设置可以选择内部或外部ROM。在程序存储器中，有特定的地址单元具有特殊...
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平时在Linux和Winows下都有编码的时候，移植代码的时候免不了发现一些问题。 1. 你到底准不准？关于clock()计时函数 首先是一段简单的测试代码，功能为测试从文本文件读取数据并赋值给向量最后打印输出的运行时间。 int main(int argc, char **argv) { clock_t t1=clock(); ifstream in("data.txt"); v...
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基础结构： 字符串操作封装，例如分隔符等常用操作（string_handle） 对象池封装 位存储（bit_map） 序列化反序列化buffer（octets，能够支持写时拷贝以及压缩功能） 阻塞队列（block_queue） ring buffer 时间封装 json_to_pb，pb_to_json（pb_json_convert） 无锁队列 共享内存 定时器（timer...
Eigen用法
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日志是真牛啊，真详细，很值得学习，无论是日志内容，还是打印位置。第一次尝试linux编译java，修改java代码。编码的整体结构思维不同。
redis源码阶段性完成
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02-22 363
现在已经改成按模块划分，包括业务逻辑、数据结构、知识细节、问题等几个方向整理。现在看同样太乱，但要是从学习的角度，肯定会有很大益处。拆解后，这是master处理psyn实现的部分图。然后，再结合相关流程图一起学习，效果还是很好的。断断续续的，终于基本完成了，但也只限于基本哈。后来又重新整理了一版，也相当于又看了一遍。这个是最开始想的按文件整理（还没整理全）因此，往往会发现，一句话可能就概括了。一个是太忙了，一个是内容确实太多了。其实书籍讲的都很好，讲了大体思路。但是，到具体实现细节就复杂的多了。
内部结构变化属于深度学习吗
最新发布
07-19
### 深度学习是否包括模型内部结构的变化 深度学习本质上是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心在于通过多层次的非线性变换来学习数据的高阶抽象特征。因此，模型内部结构的变化不仅是深度学习的一部分，更是推动其发展的关键动力之一。随着研究的深入和技术的进步，深度学习模型的结构不断演化，从最初的多层感知机（MLP）到卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer 等，每一种结构的创新都带来了性能的提升和应用场景的扩展[^1]。 模型内部结构的变化通常体现在以下几个方面：网络深度的增加、连接方式的调整、激活函数的改进、注意力机制的引入等。例如，Transformer 模型通过引入自注意力机制（Self-Attention），实现了对长距离依赖关系的有效建模，从而在自然语言处理任务中取得了显著的性能提升[^1]。这种结构上的创新不仅丰富了模型的功能，也扩展了深度学习的适用范围。 此外，随着模型规模的不断增大，如 GPT-3、BERT 等大模型的出现，模型内部结构的复杂性进一步提升。这些模型通常包含数十亿甚至上百亿个参数，其结构设计更加精细，能够更好地捕捉数据中的复杂模式。这种结构上的变化不仅提高了模型的表达能力，也增强了其对多模态任务的适应性[^1]。 在实际应用中，模型结构的变化也体现在模型的可解释性、训练效率和泛化能力等方面。例如，残差连接（Residual Connection）的引入有效缓解了深度网络中的梯度消失问题，使得训练更深的网络成为可能；而 Dropout 层的使用则在一定程度上提高了模型的泛化能力。这些结构上的改进都是深度学习领域不断演进的重要体现。 以下是一个使用 PyTorch 实现的简单残差网络模块，展示了模型结构变化在代码中的体现： ```python import torch import torch.nn as nn class ResidualBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super(ResidualBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(in_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(in_channels) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x): residual = x x = self.relu(self.bn1(self.conv1(x))) x = self.bn2(self.conv2(x)) x += residual # 残差连接 return self.relu(x) # 初始化残差模块 residual_block = ResidualBlock(in_channels=64) # 模拟输入 input_tensor = torch.randn(1, 64, 32, 32) # 前向传播 output_tensor = residual_block(input_tensor) # 输出结果 print("Residual Block Output Shape:", output_tensor.shape) ``` 该示例展示了一个典型的残差模块，它通过引入跳跃连接（Skip Connection）来缓解深度网络中的梯度消失问题，体现了深度学习模型内部结构变化的实际应用。
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