分布式、集群、微服务

微服务是架构设计方式

分布式是系统部署工作方式

集群是个物理形态

 

微服务是啥?

这里不引用书本上的复杂概论了,简单来说微服务就是很小的服务,小到一个服务只对应一个单一的功能,只做一件事。

这个服务可以单独部署运行,服务之间可以通过RPC来相互交互,每个微服务都是由独立的小团队开发,测试,部署,上线,负责它的整个生命周期。

微服务架构又是啥?

在做架构设计的时候,先做逻辑架构,再做物理架构,当你拿到需求后,估算过最大用户量和并发量后,

计算单个应用服务器能否满足需求,如果用户量只有几百人的小应用,单体应用就能搞定,即所有应用部署在一个应用服务器里,

如果是很大用户量,且某些功能会被频繁访问,或者某些功能计算量很大,建议将应用拆解为多个子系统,各自负责各自功能,这就是微服务架构。

分布式又是啥?

分布式服务顾名思义服务是分散部署在不同的机器上的,一个服务可能负责几个功能,是一种面向SOA架构的,

服务之间也是通过rpc来交互或者是webservice来交互的。

逻辑架构设计完后就该做物理架构设计,系统应用部署在超过一台服务器或虚拟机上,且各分开部署的部分彼此通过各种通讯协议交互信息,就可算作分布式部署,

生产环境下的微服务肯定是分布式部署的,分布式部署的应用不一定是微服务架构的,比如集群部署,它是把相同应用复制到不同服务器上,但是逻辑功能上还是单体应用。

 

好的设计应该是分布式和集群的结合,先分布式再集群,具体实现就是业务拆分成很多子业务,然后针对每个子业务进行集群部署,这样每个子业务如果出了问题,整个系统完全不会受影响。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/jian-gao/p/10697140.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值