无状态缓冲带来的可伸缩性

假设性思考~~~~

如果企业级开发中, 系统这样设计, 能否满足各类系统需求

-------- 第一阶段限制

1. 系统中所有的对象只有以下两种情况
a) 常量bean, 常量,不会改变的数据,固定配置,固定参数
a) 数据bean, 拥有getter,setter方法的纯javabean对象,均可持久化,如POJO,DTO
b) 服务bean, 即bean组件, spring管理下的bean组件,如DAO,MO,AO,SO
i. 对象的成员变量只能是bean组件
ii. 空参构造函数, 无需初使化
iii. 对象的方法的参数和返回类型必须为ID数据或数据bean
2. 数据bean均需持久化管理,或者持久化到数据库服务器,或者持久化到缓冲服务器. 方法退出后,此bean中不可以保持任何引用.
3. 数据bean的获取只能来源于
a) HTTP请求参数
b) 缓冲服务器
c) 数据库服务器
d) 其它的外部服务
4. 数据bean不能来源于当前服务器的内存缓冲或者全局变量或者本地硬盘
5. 数据bean在每台服务器获取后,都应该是一致的,不存在不同步的情况
6. 数据bean是无状态的,与服务器无关,因此bean是一致的
7. 数据bean的一致性由缓冲服务器,数据库服务器,或其它外部服务来保证
8. 换句话说, 所有服务在等待请求状态时, 本地服务器不可以保持任何数据bean的引用.


9. 服务bean中每个方法,只能接受数据bean做为参数,也只能返回数据bean做为结果
10.服务bean中每个方法,如果根据每个bean调用外部服务获取的数据一致,则相同的参数,必须返回相同的结果
11.服务bean中每个变量,不能是数据bean,只能是常量bean或者服务bean的引用,
12.服务bean中每个方法,不能依赖于成员变量, 没有上下文参数, 即此类对象性质等同于工具类助手类对象, 可实现单例模式

13.服务器集群=任意个应用服务器+外部服务器,应用服务器单点故障不会影响业务轮转

------------- 第二阶段


1. 由于数据bean是可序列化的,因此可以用固定的字符串ID来表示相应的数据bean
2. 如果数据bean实现版本管理,可以通过 id.version 来确定唯一的数据
3. 组合id.version与数据bean后产生的数据bean, 等同于常量bean
4. 由于服务bean可实现单例,因此服务bean可以用固定的字符串name来确定唯一的服务bean
5. 服务bean可以byName方式或byType注入, 再加上空参构造


------------- 第三阶段

1. 外部服务器上实现字符串ID获取最新版本的数据bean
2. 本地服务器上实现字符串name获取唯一版本的服务bean
3. 本地服务器上实现字符串name+方法名name获取服务bean指定的方法
4. 由字符串name+方法名name确定唯一ID,来确定唯一方法
5. 客户端传入字符串ID及方法ID,传至服务器,可返回唯一的字符串ID
6. 字符串ID与方法ID,确定唯一的请求ID,可转换为字符串,也可逆转换
7. 这里的唯一ID,都可以理解为常量bean


------------- 第四阶段

1. 本地服务器只处理两种逻辑
a) 传入唯一字符串ID,去外部服务器获取结果bean
b) 根据字符串ID,方法ID,处理后返回结果bean
2. 本地服务器,外地服务器都可理解为数据bean的转换器
3. 唯一ID可用来标识
a) 常量bean,数据bean,服务bean,服务bean的每种请求
4. 可使用缓冲服务器或代理服务器来缓冲唯一ID对应的各类数据


------------- 第五阶段

1. 使用URL规范来表示唯一请求ID,传至服务器,返回唯一的HTML代码
2. HTTP协议中相同的URL,在服务端数据版本相同时,应该返回相同的HTML
3. HTTP协议中与上下文参数相关的数据,应保存在HTTP.HEADER中,如处理服务器的ID,处理时间,处理版本,处理参数
4. 由HTTP协议中的last-modified,etag来标识服务端的版本号,由max-age,Expire来标识版本的生命周期
5. HTTP请求,对与相同的URL,相同版本,在生命周期内,返回唯一的HTML结果


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假设以下皆可实现
1. 对数据bean操作自动保存至缓冲服务器, 根据缓冲策略刷新至数据库服务器
2. 缓冲服务器选择性支持以下缓冲,单条缓冲,分页缓冲,TOP缓冲,分类缓冲,自增缓冲
3. 数据bean是有版本的,服务bean,及服务bean中的每个方法也是有版本的


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高性能WEB服务

1. 由代理服务器或者缓冲服务器缓冲HTTP结果,如果版本未更新,则返回304或者缓冲的内容
2. 当缓冲生命周期结束后,由代理服务器去应用服务器验证每个数据bean及方法的版本,如果数据及方法的版本均未改变,则返回304或者缓冲的内容
3. 如果数据bean或者方法bean更新,则由方法处理返回最新版本的结果bean,并通知代理服务器或者缓冲服务器更新版本


未完待续...
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
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