Java软件架构设计慨论

本文探讨了Java软件架构设计的重要性及其实现方法。强调良好的架构设计对于软件项目的成功至关重要,并介绍了如何通过研究同类产品和技术特性来制定初始架构蓝图。文章还讨论了设计模式的应用、架构设计的迭代改进过程以及保持设计简洁性和灵活性的方法。

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Java软件架构设计慨论

    开始之初的架构设计决定着软件产品的生死存亡。“好的开始相当于成功一半”。

  开始的架构设计也是最难的,需要调研同类产品的情况以及技术特征,了解当前世界上对这种产品所能提供的理论支持和技术平台支持。再结合自己项目的特点(需要透彻的系统分析),才能逐步形成自己项目的架构蓝图。

  比如要开发网站引擎系统,就从Yahoo的个人主页生成工具 到虚拟主机商提供的网站自动生成系统,以及IBM Webphere Portal的特点和局限 从而从架构设计角度定立自己产品的位置。

  好的设计肯定需要经过反复修改,从简单到复杂的循环测试是保证设计正确的一个好办法

  由于在开始选择了正确的方向,后来项目的实现过程也验证了这种选择,但在一些架构设计的细部方面,还需要对方案进行修改,属于那种螺旋上升的方式,显然这是通过测试第一的思想和XP工程方法来实现的。

  如果我们开始的架构设计在技术平台定位具有一定的世界先进水平,那么,项目开发实际有一半相当于做实验,是研发,存在相当的技术风险。

  因此,一开始我们不可能将每个需求都实现,而是采取一种简单完成架构流程的办法,使用最简单的需求将整个架构都简单的完成一遍(加入人工干预),以检验各个技术环节是否能协调配合工作(非常优秀先进的两种技术有时无法在一起工作),同时也可以探知技术的深浅,掌握项目中的技术难易点。这个过程完成后,我们就对设计方案做出上面的重大修改,丰富完善了设计方案。

  设计模式是支撑架构的重要组件

  架构设计也类似一种工作流,它是动态的,这点不象建筑设计那样,一开始就能完全确定,架构设计伴随着整个项目的进行过程之中,有两种具体操作保证架构设计的正确完成,那就是设计模式(静态)和工程项目方法(RUP或XP 动态的)。

  设计模式是支撑架构的一种重要组件,这与建筑有很相象的地方,一个建筑物建立设计需要建筑架构设计,在具体施工中,有很多建筑方面的规则和模式。

  我们从J2EE蓝图模式分类http://java.sun.com/blueprints/patterns/catalog.html中就可以很清楚的看到J2EE这样一个框架软件的架构与设计模式的关系。

  架构设计是骨架,设计模式就是肉

  这样,一个比较丰富的设计方案可以交由程序员进一步完成了,载辅助以适当的工程方法,这样就可保证项目的架构设计能正确快速的完成。

  时刻牢记架构设计的目标

  由于架构设计是在动态中完成的,因此在把握架构设计的目标上就很重要,因此在整个项目过程中,甚至每一步我们都必须牢记我们架构设计的总体目标,可以概括下面几点:

  1. 最大化的重用:这个重用包括组件重用 和设计模式使用等多个方面。

  比如,我们项目中有用户注册和用户权限系统验证,这其实是个通用课题,每个项目只是有其内容和一些细微的差别,如果我们之前有这方面成功研发经验,可以直接重用,如果没有,那么我们就要进行这个子项目的研发,在研发过程中,不能仅仅看到这个项目的需求,也要以架构的概念去完成这个可以称为组件的子项目。

  2. 尽可能的简单明了:我们解决问题的总方向是将复杂问题简单化,其实这也是中间件或多层体系技术的根本目标。但是在具体实施设计过程中,我们可能会将简单问题复杂化,特别是设计模式的运用上很容易范这个错误,因此如何尽可能的做到设计的简单明了是不容易的。

  我认为落实到每个类的具体实现上要真正能体现系统事物的本质特征,因为事物的本质特征只有一个,你的代码越接近它,表示你的设计就是简单明了,越简单明了,你的系统就越可靠。更多情况是,一个类并不能反应事物本质,需要多个类的组合协调,那么能够正确使用合适的设计模式就称为重中之重。

  我们看一个具备好的架构设计的系统代码时,基本看到的都是设计模式,宠物店(pet store)就是这样的例子。或者可以这样说,一个好的架构设计基本是由简单明了的多个设计模式完成的。

  3. 最灵活的拓展性:架构设计要具备灵活性 拓展性,这样,用户可以在你的架构上进行二次开发或更加具体的开发。

  要具备灵活的拓展性,就要站在理论的高度去进行架构设计,比如现在工作流概念逐步流行,因为我们具体很多实践项目中都有工作流的影子,工作流中有一个树形结构权限设定的概念就对很多领域比较通用。

  树形结构是组织信息的基本形式,我们现在看到的网站或者ERP前台都是以树形菜单来组织功能的,那么我们在进行架构设计时,就可以将树形结构和功能分开设计,他们之间联系可以通过树形结构的节点link在一起,就象我们可以在圣诞树的树枝上挂各种小礼品一样,这些小礼品就是我们要实现的各种功能。

  有了这个概念,通常比较难实现的用户级别权限控制也有了思路,将具体用户或组也是和树形结构的节点link在一起,这样就间接实现了用户对相应功能的权限控制,有了这样的基本设计方案的架构无疑具备很灵活的拓展性。

<think>好的,我现在要处理用户关于Android 12中RKNN开发配置和使用教程的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。 用户提供了三个引用。引用1提到了RKNN Model Zoo和RKNN Toolkit2的环境配置,包括安装Miniconda3。引用2是关于系统镜像下载,特别是Ubuntu 22.04版本和导出ONNX模型。引用3讨论了RV1808/1126使用RKNN作为MediaPipe推理后端的步骤,包括配置参数如use_rga、use_mmap和data_type的设置,以及反量化的处理。 用户的问题集中在Android 12上,所以需要将引用中的信息与Android系统关联起来。引用3提到了MediaPipe和RKNN的集成,这可能适用于Android开发,但需要确认是否支持Android 12。此外,RKNN Toolkit2的环境配置可能在不同平台上有所不同,用户可能需要针对Android进行调整。 接下来,我需要考虑Android开发中RKNN的一般步骤,比如环境准备、模型转换、集成到Android应用、配置参数和性能优化。结合引用中的信息,模型转换部分可以参考引用2提到的导出ONNX模型,然后使用RKNN Toolkit转换为RKNN格式。引用3中的配置参数(如use_rga、use_mmap、data_type)可能在Android中同样适用,但需要查阅相关文档确认。 可能还需要指导用户如何将RKNN库集成到Android项目中,比如添加依赖项或NDK配置。此外,性能优化方面,引用3提到的反量化处理可能需要特别注意,尤其是在Android设备上的实现。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用提供的资料。需要验证引用中的信息是否适用于Android 12,例如系统镜像是否支持,或者是否有特定版本的要求。如果某些步骤在引用中没有明确说明,可能需要提示用户参考官方文档或社区资源。</think>### Android 12 RKNN 开发配置与使用教程 #### 1. **环境准备** - **系统镜像与工具链**: 根据引用[2],建议使用Ubuntu 22.04作为开发环境,并下载Orange Pi 5 Pro等支持RKNN的硬件镜像。对于Android 12开发,需确保RKNN Toolkit2适配Android NDK版本(推荐NDK 21+)[^2]。 - **安装RKNN Toolkit2**: 参考引用[1],通过Miniconda3配置Python环境(建议Python 3.8),并安装RKNN Toolkit2以支持模型转换与推理。命令示例: ```bash pip install rknn_toolkit2 ``` #### 2. **模型转换(ONNX转RKNN)** - **导出ONNX模型**: 使用PyTorch或TensorFlow等框架导出模型为ONNX格式(引用[2])。 - **转换为RKNN格式**: 编写RKNN配置文件(`config.yml`),指定输入尺寸、量化方式等参数。示例代码: ```python from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() rknn.config(target_platform='rk3568', mean_values=[[127.5]], std_values=[[127.5]]) rknn.load_onnx(model="model.onnx") rknn.build(do_quantization=True, dataset="dataset.txt") rknn.export_rknn("model.rknn") ``` #### 3. **Android项目集成** - **添加RKNN库依赖**: 将编译好的RKNN动态库(`librknnrt.so`)和模型文件(`model.rknn`)放入Android项目的`jniLibs`目录。 - **JNI接口开发**: 通过JNI调用RKNN的C/C++ API实现推理。关键配置参考引用[3]: ```cpp #include <rknn/rknn_runtime.h> rknn_context ctx; int ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, nullptr); ret = rknn_inputs_set(ctx, input_num, input_attrs); ret = rknn_run(ctx, nullptr); ret = rknn_outputs_get(ctx, output_num, output_attrs, nullptr); ``` #### 4. **关键配置参数** - **use_rga与use_mmap**: 根据引用[3],若Android设备不支持硬件加速(如RGA),需将`use_rga`和`use_mmap`设为`false`。 - **数据量化类型**: `data_type`可选`uint8`或`fp32`。若选`uint8`,需手动实现反量化;若选`fp32`,RKNN会自动处理[^3]。 #### 5. **性能优化** - **多线程推理**: 利用Android的`ThreadPoolExecutor`并行处理输入数据。 - **内存优化**: 启用`use_mmap`(若支持)减少内存拷贝开销,或通过零拷贝技术直接操作物理内存。 #### 6. **调试与验证** - **日志输出**: 启用RKNN的调试模式(`RKNN_LOG_LEVEL=DEBUG`)查看详细运行信息。 - **性能分析**: 使用`rknn.query(RKNN_QUERY_PERF_DETAIL)`获取各层耗时,针对性优化模型结构。
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