看架构 from:假如从餐饮店的角度来看架构…

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#架构 #redis #mycat #niginx #微服务架构

本文探讨了数据源单独存储、前后端分离、负载均衡策略、MySQL主从架构、分库分表、微服务架构、消息中间件及缓存设计等关键概念，深入解析了现代软件架构的各个层面。

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数据源单独存储

前后端分离

常用的技术框架搭配可以是vue,react...结合 ssh,ssm,springboot系列进行搭配。

 

负载均衡

  • 轮询访问：按照Tomcat1-->Tomcat2-->Tomcat3的顺序轮流访问，通知不同的厨师来做菜。

  • 随机访问：每次有客人下单，Nginx都通过抽签的形式来进行随机指明厨师做菜。

  • 最少链接法：谁的需求单最少，就指令相应的厨师做菜。

  • 响应最快法：哪位厨师的做菜效率高，就选择哪位厨师。

  • 哈希法：下单的顾客如果是小孩，就交给Tomcat1，如果是年轻人，就交给Tomcat2，如果是中年人或者老人，就交给Tomcat3。

这就是前后端分离+负载均衡

 

当随着客户请求的次数增加，通常我们会采用这种模式的架构进行搭建项目，将前端页面放置在nginx服务器上边进行加载，然后通过在nginx里面进行upstream的配置定制相应的负载均衡策略，在后端业务模块通过使用Tomcat来进行横向扩展，提高性能的承载能力。

 

MySQL的主从架构

 

随着系统应用访问量逐渐增大，单台数据库读写访问压力也随之增大，当读写访问达到一定瓶颈时， 将数据库的读写效率骤然下降，甚至不可用。为了解决此类问题，通常会采用mysql集群，当主库宕机后，集群会自动将一个从库升级为主库，继续对外提供服务。Master主机将数据操作记录在指定的日志文件里面，然后Slave主机之间通过IO线程来读取日志内容，同步操作到本机上去。一旦出现了故障，通过配置的keepalived信息可以自动实现主从的切换。

 

 

分库分表

基于MyCat中间件的分库分表方案

 

使用MyCAT这种中间件最主要的核心功能点就是分库分表，将一个大表水平划分为了N个小表。MyCAT的原理可以用“拦截”一词来形容，它拦截了用户发送过来的SQL语句，首先对SQL语句做了一些特定的分析，如分片分析，路由分析，读写分离分析，缓存分析等，然后将此SQL发往后端的真实数据库，并将返回的结果做适当处理，最终返回给用户。

 

微服务架构

 

微服务架构”一词大概也是近些年来才出现，它将整体的业务模块拆分成了多个小而独立的子模块，然后每个子模块之间都会进行基于不同协议的相应通信。互联网公司里面经常会有微服务技术的身影，比较著名的微服务框架有Dubbo，SpringCloud。

 

消息中间件

消息中间件传输数据

MQ消息队列主要是在各个微服务模块之间进行相应的数据中转，能够起到系统解耦，削峰等作用，因此这种技术成为了微服务架构中非常受欢迎的技术中间件。常见的MQ消息队列中间件有RabbitMQ，ActiveMQ，RocketMQ，Kafka。

 

缓存设计

分布式Redis缓存分片架构

上图中的redis图标描述的redis cluster方案架构，通过对数据进行哈希计算之后放在不同的槽点，然后每个槽点都设置主从模式增强其容错性，采用分片模式的缓存架构可以增加系统的缓存数据量。

 

 

 

 

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基于K-Means算法的餐饮店铺选品分析
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<think>好的，用户现在想用K-Means算法来优化餐饮店铺的选品策略。我需要先回顾之前的对话，看看用户已经了解了哪些内容，然后结合他们当前的请求来提供帮助。 之前用户询问了K-Means在餐饮数据分析中的应用，包括客户细分、菜品组合优化和门店管理。现在他们想具体应用在选品分析上，所以需要把之前的步骤细化到选品策略上。 首先，确定用户的需求是什么。他们可能希望通过聚类分析找出哪些菜品组合更受欢迎，或者根据销售数据优化库存和菜单。可能需要考虑的特征包括销量、利润、季节性、搭配频率等。 接下来，要确保数据预处理步骤正确，比如标准化，这在之前的回答中已经提到过。用户可能需要参考之前的标准化方法，如引用[1]中的方法，使用Python进行数据标准化。 然后，确定如何选择K值。之前用户的问题里提到了轮廓系数，所以这里可能需要详细说明如何用轮廓系数或肘部法来确定最佳的聚类数。同时，结合引用[2]提到的毕设项目需要包含算法，可能需要建议如何将K-Means整合到系统中，比如结合SSM框架做一个管理系统，既有算法部分又满足答辩要求。 另外，用户可能需要具体的实现步骤，比如代码示例，如何应用K-Means到选品数据，然后如何分析结果。比如，聚类后每个簇的特点是什么，高销量低利润的菜品，还是季节性明显的菜品，从而制定不同的策略。 还要考虑优化方法，比如如何选择初始质心，使用k-means++，或者二分K-means，这在之前的回答中也提到过。需要确保用户知道这些优化方法如何应用到选品分析中。 最后，生成相关问题时要围绕选品策略，比如如何评估聚类效果，特征工程如何处理，或者与其他算法的对比。这样可以帮助用户进一步深入课题，尤其是毕设可能需要这些扩展内容。 总结一下，需要分步骤解释如何应用K-Means到选品分析，包括数据准备、特征选择、模型训练、结果分析和优化建议，同时结合之前的引用内容，确保符合毕设要求，既有算法实现又有系统设计，避免被说题目过时。</think>以下是如何使用K-Means算法优化餐饮店铺选品策略的完整解决方案，结合您提到的毕设算法应用需求[^2]： --- ### 一、数据特征工程（关键步骤） 1. **核心特征维度** - 单品维度：$ \text{销量}(x_1) $、$ \text{利润率}(x_2) $、$ \text{季节性波动系数}(x_3) $ - 组合维度：$ \text{菜品搭配频率}(x_4) $、$ \text{套餐参与率}(x_5) $ - 时间维度：$ \text{午市/晚市销量比}(x_6) $、$ \text{周末销量占比}(x_7) $ *使用引用[1]的标准化方法预处理数据* 2. **特征矩阵构建示例** $$ X = \begin{bmatrix} x_{11} & x_{12} & \cdots & x_{17} \\ x_{21} & x_{22} & \cdots & x_{27} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ x_{n1} & x_{n2} & \cdots & x_{n7} \end{bmatrix} $$ --- ### 二、算法实现步骤 #### 步骤1：数据预处理 ```python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据加载（示例字段） data = pd.read_csv('menu_items.csv') features = data[['sales','profit_rate','seasonality','combo_freq',...]] # 标准化处理（引用[1]方法） scaler = StandardScaler() data_zs = scaler.fit_transform(features) ``` #### 步骤2：K值确定（结合毕设创新点） ```python # 肘部法则与轮廓系数双验证 from sklearn.metrics import silhouette_score sse = [] sil = [] k_range = range(2,8) for k in k_range: kmeans = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++') labels = kmeans.fit_predict(data_zs) sse.append(kmeans.inertia_) sil.append(silhouette_score(data_zs, labels)) # 可视化选择（建议在毕设系统中集成该图表） ``` #### 步骤3：模型训练（优化版本） ```python # 改进的二分K-means算法（引用[2]建议的算法优化） model = KMeans(n_clusters=4, init='k-means++', algorithm='elkan', # 优化计算效率 random_state=42) model.fit(data_zs) ``` --- ### 三、聚类结果应用 1. **典型菜品分类** | 类别 | 特征 | 选品策略 | |---|---|--| | 明星产品 | 高销量+高利润 | 重点推广，设置套餐锚点 | | 潜力产品 | 低销量+高利润 | 调整陈列位置，捆绑销售 | | 引流产品 | 高销量+低利润 | 控制库存，作为促销工具 | | 淘汰产品 | 双低特征 | 考虑下架或配方优化 | 2. **动态优化机制** - 每周更新聚类中心： $$ \mu_i^{(t+1)} = \alpha \cdot \mu_i^{(t)} + (1-\alpha)\cdot \text{new\_centroid} $$ - 设置销量预警阈值： $$ \text{当} \frac{||x-\mu_i||}{\sigma_i} > 2 \text{时触发预警} $$ --- ### 四、毕设系统集成建议（符合引用[2]要求） 1. **技术架构** - 前端：Vue.js 展示聚类结果热力图 - 后端：Spring Boot 处理数据 - 算法层：Python Flask 提供K-Means接口 *注：具体实现可参考引用[1]的工程结构* 2. **创新点设计** - 增加时间滑动窗口机制 - 结合Apriori算法进行关联规则挖掘 - 可视化聚类边界动态变化 ---
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