Dubbo相关的问题

Dubbo 失败机制

Dubbo 是一个 RPC 框架,它为我们的应用提供了远程通信能力的封装,同时,Dubbo 在 RPC 通信的基础上,逐步在向一个生态在演进,它涵盖了服务注册、动态路由、容错、服务降级、负载均衡等能力,基本上在微服务架构下面临的问题,Dubbo 都可以解决。

而对于 Dubbo 服务请求失败的场景,默认提供了重试的容错机制,也就是说,如果基于 Dubbo 进行服务间通信出现异常,服务消费者会对服务提供者集群中其他的节点发起重试,确保这次请求成功,默认的额外重试次数是 2 次。

除此之外,Dubbo 还提供了更多的容错策略,我们可以根据不同的业务场景来进行选择。

1. 快速失败策略,服务消费者只发起一次请求,如果请求失败,就直接把错误抛出去。这种比较适合在非幂等性场景中使用。
2. 失败安全策略,如果出现服务通信异常,直接把这个异常吞掉不做任何处理。并且返回⼀个空。
3. 失败自动恢复策略,后台记录失败请求,然后通过定时任务来对这个失败的请求进行重发。通常⽤于消息通知操作。
4. 并行调用多个服务策略,就是把这个消息广播给服务提供者集群,只要有任何一个节点返回,就表示请求执行成功。
5. 广播调用策略,逐个调用服务提供者集群,只要集群中任何一个节点出现异常,就表示本次请求失败。
6. 失败重试:调⽤失败后基于retries属性重试其它服务器,这是默认的机制,重试默认2次。---------默认

要注意的是,默认基于【重试策略】的容错机制中,需要注意幂等性的处理,否则在事务型的操作中,容易出现多次数据变更的问题。

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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