分布式事务的解决方案

        根据分布式系统的特点以及BASE等相关理论,目前分布式事务的解决方案一般采取柔性事务的处理方案。柔性事务的类型一般可分为:两阶段型、补偿型、异步确保型和最大努力通知型四类。

        一.柔性事务中的服务模式

        柔性事务的方案中,要实现柔性事务,根据技术方案和业务场景的不同需要,系统需要提供一定的服务模式,服务模式是柔性事务流程中的特殊操作实现。这些服务模式主要有:

        1.可查询操作:服务操作具有全局唯一标识(如订单号、交易流水号等)或者组合标识(如商户号+商户订单号),使用全局唯一的服务操作标识,查询操作执行结果。使用时间区段与(或)一组服务操作的标识,批量查询一批操作执行结果。

        2.幂等操作(Idempotenty):重复调用多次产生的业务结果与调用一次产生的业务结果相同,即f(f(x)) = f(x)

        3.TCC操作:将一步操作拆分成try、confirm、cancel。Try: 尝试执行业务,完成所有业务检查(一致性),预留必须业务资源(准隔离性)。Confirm:确认执行业务,真正执行业务,不作任何业务检查,只使用Try阶段预留的业务资源。Cancel: 取消执行业务,释放Try阶段预留的业务资源。Confirm和Cancel操作要满足幂等性。

        4.可补偿操作:完成业务处理后,可进行补偿操作,抵销(或部分抵销)正向业务操作的业务结果。补偿操作满足幂等性,TCC操作中的Confirm操作和Cancel操作,其实也可以看作是补偿操作。

 

        二.柔性事务在实际应用中的解决方案

        目前实际应用中,广泛使用的柔性事务解决方案主要有以下三种:

        1.可靠消息最终一致方案(异步确保型)

        2.TCC方案 (两阶段型、补偿型)

        3.最大努力通知方案(非可靠消息、定期校对)

        当然还有其它一些方案,这里不做重点介绍。这三种方案各自用到一些服务模式,有各自的优缺点,在后面的文章中再做详细阐述。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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