架构师面试(十四):注册中心设计

问题

大家或多或少都接触过【注册中心】,对注册中心的基本功能,如:服务注册、服务发现、健康检查和变更通知 ,肯定是耳熟能详的;那么大家对注册中心的架构设计是否了解呢?

如果让你负责设计一个分布式的注册中心系统,那么你会考虑哪些关键问题呢?

解析

我们先来回顾关于【注册中心】的几个关键点:

1、注册中心的四大基本功能包括:服务注册、服务发现、健康检查和变更通知;其中 “服务注册” 动作由服务提供方节点发起,“服务发现” 动作由服务消费方节点发起,“健康检查” 和 “变更通知” 动作由注册中心发起;

2、注册中心这个组件存在的本质意义是什么呢?从系统架构分析的角度是为了解耦服务提供方节点对服务消费方节点的依赖。怎么理解呢?假设 服务消费方节点A 对 服务提供方节点B 进行 RPC 调用,我们说A和B的关系是 单向依赖;但是在实际的应用中,B节点的访问地址需要提供(以及将来的回收)给A,此时A和B 就形成了双向依赖的循环依赖关系;通过引入注册中心则方便的解决了该问题;

3、注册中心从功能的实现角度分析其本质,即:注册中心 = 存储系统 + 订阅系统,即在搭建一个注册中心的框架时,把握好其【存储实现】和【订阅实现】,也就基本实现了一个注册中心系统。

现在回到我们的问题上来,设计一个分布式的注册中心系统,需要考虑哪些关键问题呢?需要考虑三个最关键的点:

1、存储模型实现

注册中心需要记录和保存:服务提供方服务与节点之间的映射关系、服务消费方服务与节点之间的映射关系、服务消费方与服务提供方之间的订阅和被订阅的映射关系;存储模型的实现关乎注册中心【服务注册】和【服务发现】两个基本功能的实现。

2、订阅模型实现

注册中心需要通过【健康检查】密切关注着服务提供方节点的任何风吹草动,一旦有情况,需要及时通过【变更通知】主动告之服务消费方节点,这就是订阅模型需要做的实现;我们曾经提到过,订阅模型系统由三种实现模型,即:信箱模型、电话模型和BP机模型(见《

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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