软件体系架构阅读笔记十二

使用微服务架构后,服务通过网络远程调用,网络不稳定易引发雪崩效应。本文针对此问题,介绍了解决措施,包括舱壁隔离模式(微服务容器分组、线程池隔离)和熔断模式,以保障微服务系统的稳定运行。

在使用了微服务架构以后,整体的业务流程被拆分成小的微服务,并组合在一起对外提供服务,微服务之间使用轻量级的网络协议通信,通常是RESTful风格的远程调用。由于服务与服务的调用不再是进程内的调用,而是通过网络进行的远程调用,众所周知,网络通信是不稳定、不可靠的,一个服务依赖的服务可能出错、超时或者宕机,如果没有及时发现和隔离问题,或者在设计中没有考虑如何应对这样的问题,那么很可能在短时间内服务的线程池中的线程被用满、资源耗尽,导致出现雪崩效应。本节针对微服务架构中可能遇到的这些问题,讲解应该采取哪些措施和方案来解决。

1. 舱壁隔离模式

这里用航船的设计比喻舱壁隔离模式,若一艘航船遇到了意外事故,其中一个船舱进了水,则我们希望这个船舱和其他船舱是隔离的,希望其他船舱可以不进水,不受影响。在微服务架构中,这主要体现在如下两个方面。

1)微服务容器分组

笔者所在的支付平台应用了微服务,将微服务的每个节点的服务池分为三组:准生产环境、灰度环境和生产环境。准生产环境供内侧使用;灰度环境会跑一些普通商户的流量;大部分生产流量和VIP商户的流量则跑在生产环境中。这样,在一次比较大的重构过程中,我们就可以充分利用灰度环境的隔离性进行预验证,用普通商户的流量验证重构没有问题后,再上生产环境。

另外一个案例是一些社交平台将名人的自媒体流量全部路由到服务的核心池子中,而将普通用户的流量路由到另外一个服务池子中,有效隔离了普通用户和重要用户的负载。

其服务分组如下图所示。

 

 

2)线程池隔离

在微服务架构实施的过程中,我们不一定将每个服务拆分到微小的力度,这取决于职能团队和财务的状况,我们一般会将同一类功能划分在一个微服务中,尽量避免微服务过细而导致成本增加,适可而止。

这样就会导致多个功能混合部署在一个微服务实例中,这些微服务的不同功能通常使用同一个线程池,导致一个功能流量增加时耗尽线程池的线程,而阻塞其他功能的服务。

线程池隔离如下图所示。

 

2. 熔断模式

可以用家里的电路保险开关来比喻熔断模式,如果家里的用电量过大,则电路保险开关就会自动跳闸,这时需要人工找到用电量过大的电器来解决问题,然后打开电路保险开关。在这个过程中,电路保险开关起到保护整个家庭电路系统的作用。

对于微服务系统也一样,当服务的输入负载迅速增加时,如果没有有效的措施对负载进行熔断,则会使服务迅速被压垮,服务被压垮会导致依赖的服务都被压垮,出现雪崩效应,因此,可通过模拟家庭的电路保险开关,在微服务架构中实现熔断模式。

微服务化的熔断模式的状态流转如下图所示。

 转载博客:https://blog.youkuaiyun.com/kwame211/article/details/78015601

转载于:https://www.cnblogs.com/wei-jing/p/11053120.html

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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