架构师面试(三十二):注册中心数据结构

问题

提到【注册中心】,我们对它的基本功能,肯定可以顺手拈来,比如:【服务注册】【服务发现】【健康检查】【变更通知】等。

透过这些基本功能,一个普适的注册中心的数据结构应该如何设计呢? 

可以结合着具体的业务场景来进行描述。

解析

【注册中心】除了【服务注册】、【服务发现】、【健康检查】和【变更通知】基本功能之外,还有一个很关键的功能,即:【服务订阅】。我们围绕着这些基本功能来设计一个普适的注册中心的数据结构,如下图:

图片

【注册中心】一种非常普适的数据结构是 【KList】,即 一个键值 Key 与一个列表 List 进行映射。

按图中举例:PA 和 PB 是服务提供方的服务名称,CA 是服务消费方的服务名称;PA 有两个服务节点,即 PA-1 和 PA-2, CA 有两个服务节点,即 CA-1 和 CA-2。

在【注册中心】的数据结构中,共包括四类【KList】结构:

  1. 服务与节点的映射关系,如:PA—>[PA-1, PA-2],CA—>[CA-1, CA-2];

  2. 节点与服务的映射关系,如:PA-1—>[PA],PA-2—>[PA],CA-1—>[CA],CA-2—>[CA];(此类数据的List的长度是1)

  3. 订阅关系映射,如:服务CA订阅了服务PA和PB, CA—>[PA, PB];

  4. 被订阅关系映射,如:PA—>[CA], PB—>[CA]。

此四类【KList】数据可以完成【注册中心】所有功能:

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析短时倒谱的基本理论及其傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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