通过限制Dubbo Provider服务的并发请求上限实现控制引言在分布式系统中，使用Dubbo作为服务框架的提供者（Provider）通常面临一个重要的问题：如何控制并发请求的数量，以避免系统过载和资源竞争导致的性能问题...本文将介绍一种在Dubbo Provider服务中限制并发请求上限的方法，并提供相应的代码示例。背景Dubbo是阿里巴巴开源的高性能RPC框架，被广泛应用于分布式系统中。...当Consumer向Provider发起并发请求时，Provider需要控制并发请求数量，以保证系统的稳定性和可用性。...以下是一个示例的Dubbo Provider服务提供者的配置文件（dubbo-provider.xml）：<dubbo...配置自定义拦截器为了启用自定义拦截器，我们需要在Dubbo Provider的配置文件中进行相应的配置。
这篇文章主要围绕深度思维展开描述的，希望能让大家对深度思维有更多的思考和认识。 1....蔡格妮效应 先说说蔡格妮效应，其实就是指我们的大脑对于没有完成的事情有更深的印象，会自动提醒我们这件事还没有完成。...想象一下，这么多没做完的事儿，一窝蜂地被我们的大脑提醒，我们的大脑肯定是一团乱麻，很容易让我们手足无措，没法继续好好做当前手头的事情，工作效率也很难保证。...，当我们把每个小步骤都做的极致，那么整个再复杂的事情，我们最后得到的结果会接近最好。...放眼整个世界，有多少普普通通的凡人不是借流程型思维获得最后的成功呢？具有普适性的真理往往更加客观。 在商业世界中，全流程优化的操作也是很普遍的。
在这篇文章中，我们想看一些关于 Terraform Provider 采用情况的统计数据和指标，并根据这些数据推测当前和未来的技术趋势。...这可以从 Terraform Registry 中提供的 provider 数量不断增长来看，每年都有数百个（甚至数千个，如果算上那些较小的社区创建的 provider ）新 provider 被添加进来...Terraform Provider 由社区和 Provider 公司自己多次维护，并不断添加新的 provider 以支持更多的服务和平台。...合作伙伴 Provider ：由官方 HashiCorp 技术合作伙伴创建和支持的 Provider 。 社区 Provider ：由社区贡献者创建和维护的 Provider 。...看一下在不同类别中的增长情况，甚至是每个类别中的特定领域 - 无论是监控和可观测性，还是 DevOps 和 DevSecOps 工具，都可以告诉我们很多关于当前 DevOps 和云原生领域的情况。
从上述dubbo启动netty的初始化代码来看，当consumer发出的请求达到provider时，首先要经过解码器InternalDecoder，注意这个解码器只是简单的转发作用，实际上解码工作是靠具体协议对应的解码器的...注意：dubbo provider端的解码流程不是本文的关注重点，因此大家只需知道其流程即可，关于编解码这块后续我会写专门的文章来分析。...注意：dubbo的provider线程池模型不是本文关注的重点，因此大家理解节课，后续dubbo provider线程池模型这块后续我会写专门的文章来分析。...将请求数据传递给dubbo provider端的线程池来处理之后，接下来就是dubbo真正的业务处理流程了。...也到了本文该结束的时刻了，关于dubbo provider后续的处理流程解析，欢迎大家看接下来的文章哈。
在以前的版本中，当使用 artisan vendor:publish 命令来发布扩展包的资源时，需要自己指定 --provider 参数或者 --tag 参数来确定要发布什么资源。...比如 --provider="Barryvdh\Debugbar\ServiceProvider"，用于发布指定 provider 包含的资源，或者 --tag=config 这样的命令。...如上面的动画所展示的，如果不加任何参数，会先提示一个列表，让你选择要发布哪一个 provider 或者 tag 下的资源。这样就不用去记住要发布的资源所属的provider的完全限定名，非常方便。...除了通过交互式的操作来选择发布所需的资源之外，依然可以用以往的参数方式，比如 --provider 和 --tag, 除此之外还加入了一个 --all 参数，可以在不提示的情况下直接发布所有 provider...覆盖任何已经存在的文件 --all 不提示直接发布所有 service providers 包含的资源 --provider[=PROVIDER] 指定哪一个
AngularJS 中的 factory、 service 和 provider 初学 AngularJS 时， 肯定会对其提供 factory 、 service 和 provider 感到疑惑， 这三种都是提供服务的方式...this 指向的对象， 相当于下面的代码： var serviceObj = new MyService(); provider 与 factory 和 service 稍有不同的是， provider...return result; } }) 最后 controller 拿到的对象就是 provider 的 $get 方法返回的对象， 相当于下面的代码： var instance = new MyProvider...$get(); 使用 factory、 service 与 provider factory、 service 与 provider 使用起来是一样的， 都是通过 AngularJS 的依赖注入使用，...: provider 可以在应用启动时进行配置 provider 的特殊之处就是可以在 module 启动时进行配置， 从而达到特殊的用途， 比如在上面的 provider 中可以添加一个
E:\data\MongoDB\data）–port 5555 分片采用副本集的优点 Mongodb存储了海量数据，分片采用副本集，可以实现数据的可靠性。...如果shard出现问题，可以通过副本集中的推选，选出新的主节点，从而避免了数据的丢失。...采用副本集来构造分片的过程 （1） 建立副本集 在开启mongod服务时指明副本集名称 Mongod –shardsvr –port 10000 –replSet shard1 –dbpath...“数据的存储路径” 这里的shard1就是副本集的名称 同样的，在shard1副本集中的服务器都要在开启服务的时候指明副本集的名称。...（2） 配置副本集 config={_id:“shard1”，members:[{_id:0,host:”127.0.0.1:10000”},{_id:1,host:”127.0.0.1:10001
一个 分片 是一个底层的 工作单元 ，它仅保存了 全部数据中的一部分。...分片是数据的容器，文档保存在分片内，分片又被分配到集群内的各个节点里。 当你的集群规模扩大或者缩小时， Elasticsearch 会自动的在各节点中迁移分片，使得数据仍然均匀分布在集群里。...一个分片可以是 主 分片或者 副本 分片。 索引内任意一个文档都归属于一个主分片，所以主分片的数目决定着索引能够保存的最大数据量。 一个副本分片只是一个主分片的拷贝。...副本分片作为硬件故障时保护数据不丢失的冗余备份，并为搜索和返回文档等读操作提供服务。 在索引建立的时候就已经确定了主分片数，但是副本分片数可以随时修改。...当 Elasticsearch 在索引中搜索的时候， 他发送查询到每一个属于索引的分片(Lucene 索引)，然后像 执行分布式检索 提到的那样，合并每个分片的结果到一个全局的结果集。
一、kafka的副本机制 由于Producer和Consumer都只会与Leader角色的分区副本相连，所以kafka需要以集群的组织形式提供主题下的消息高可用。...一个分区可以有多个副本，这些副本保存在不同的broker上。每个分区的副本中都会有一个作为Leader。...关于副本的更多信息，请参考链接： https://blog.csdn.net/weixin_38750084/article/details/82942564 二、概述 目前的kakfa集群有3个节点，...因此，需要将副本数改为3，也就是每台服务器都有一个副本，这样才是稳妥的！ 三、动态扩容 kafka-topics.sh 不能用来增加副本因子replication-factor。...其中 default.replication.factor 是真正决定，topi的副本数量的 关于kafka配置文件的更多解释，请参考链接： https://blog.csdn.net/memoordit
在嵌入式系统上的深度学习 随着人工智能 (AI) 几乎延伸至我们生活的方方面面，主要挑战之一是将这种智能应用到小型、低功耗设备上。...深度学习框架、特征和挑战 至今，深度学习的主要限制及其在实际生活中的应用一直局限于计算马力、功率限制和算法质量。...深度学习技术于 2012 年达到 16% 的五大错误率，现在低于 5%，超出人为表现！如需了解更多有关神经网络和深度学习框架的介绍性信息，您可阅读近期关于这个话题的最新博客。 ?...一个可行的嵌入式解决方案无法承担每次在深度学习算法进步时而变得过时的代价。避免这个情况的关键是具备随之发展进化的灵活性并处理新层。...除了这些拓扑，还有完全卷积网络，这是关于单像素问题的快速、端对端模型。完全卷积网络可接收任意大小的输入，并通过有效推理和学习产生相应大小的输出。
在很多机器学习和深度学习的应用中，我们发现用的最多的优化器是 Adam，为什么呢？...Mini-batch gradient descent 梯度更新规则: MBGD 每一次利用一小批样本，即 n 个样本进行计算， 这样它可以降低参数更新时的方差，收敛更稳定， 另一方面可以充分地利用深度学习库中高度优化的矩阵操作来进行更有效的梯度计算...learning rate，如果我们的数据是稀疏的，我们更希望对出现频率低的特征进行大一点的更新。...鞍点就是：一个光滑函数的鞍点邻域的曲线，曲面，或超曲面，都位于这点的切线的不同边。...Adagrad 这个算法就可以对低频的参数做较大的更新，对高频的做较小的更新，也因此，对于稀疏的数据它的表现很好，很好地提高了 SGD 的鲁棒性，例如识别 Youtube 视频里面的猫，训练 GloVe
这种方式统一定义为Provider，其实Flutter内部已经有Provider的完整实现，不过我们为了学习这种解决方法的思想，自己来实现一个简易版的Provider。...之后再去看Flutter的Provider将会更加简单。 方案已经有了，下面我们直接来看具体实现细节。...其它的widget都没有变化。 这样就解决了开篇提到的疑问，达到了widget刷新的最小化。 以上是一个简单的Provider-Consumer的使用。Flutter对这一块有更完善的实现方案。...但是经过我们这一轮分析，你再去看Flutter中Provider的源码将会更加简单易懂。...如果你想了解Flutter中Provider的使用，你可以通过flutter_github来了解它的具体实战使用技巧。 想要查看Provider实战技巧，需要将分支切换到sample_provider
深度学习方法旨在学习特征层次，其具有由较低层特征的组合形成的较高层级的特征。在多个抽象级别自动学习特征允许系统去学习将输入直接从数据映射到输出的复杂函数，而不完全依赖于人工制造的特征。...结构的深度是指所学习的函数中的非线性运算的组成的数量。...最近提出了深度架构的其他算法，既不利用RBM也不利用自动编码器而利用相同的原理。...虽然自动编码器，RBM和DBN可以用未标记的数据进行训练，但在许多上述应用中，它们已经成功地用于初始化特定任务的深度监督前馈神经网络。...这些阶段之间应该有什么类型的接口？深度架构的最新研究的一个标志是对这些中间表示的关注：深度架构的成功属于RBMs ，普通自动编码器，稀疏自动编码器或去噪自动编码器。
第一个深度学习笔记吧，看书有一阵子了，对理论知识仍然稀里糊涂的，不过一边实操一边记笔记一边查资料，希望逐步再深入到理论里去，凡事开头难，也不怕他人笑话。一般深度学习都是从手写数字识别开始的。...深度学习的简单步骤如下： 1. 载入训练数据和测试数据 2. 训练数据和测试数据预处理，比如向量化等。 3. 构造学习模型，添加全连接层、激活层、Dropout层 4....模型评估，在测试模式下返回模型的误差值和评估标准值 7 最后就是模型可视化、保存模型等等之类的 关于深度学习中epoch、 iteration和batchsize，这三个概念的区别： （1）batchsize...在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练； 简单点说，批量大小将决定我们一次训练的样本数目。...，Sequential的第一层需要接受一个关于输入数据shape的参数， # 后面的各个层则可以自动的推导出中间数据的shape，因此不需要为每个层都指定这个参数。
现网数据量比较小，所以能保证 oplog 可以记录一整天的数据而不被覆盖，因此只要一天备份一次即可。若当天的数据需要恢复，可直接从当前 oplog 中去恢复。...说明 备份 备份恢复 使用crontab定时备份 参考资料 说明： 一、mongodb 版本：4.0.10 二、配置副本集的服务器： 服务器端口地址 默认角色 10.133.8.232:27017...primary 10.53.101.8:27017 secondary 10.165.4.200:27110 arbiter 备份 备份指令 # 指令中加上副本集的名字mongors是为了从主节点进行备份...在备份过程中捕获oplog更改日志，以保持一致的时间点。该选项只对全库导出有效，所以不能指定-d选项。因为整个实例的变更操作都会集中在local库中的oplog.rs集合中。 --gzip:可选项。...备份恢复 # 数据库备份恢复，20190703是要恢复的备份所在的文件夹 # .
provider端的Filter链构建是在初始化流程中构建的，我们知道初始化流程肯定会走到方法org.apache.dubbo.remoting.transport.netty4.NettyServer...#doOpen中，可以在该方法打个断点，然后启动provider服务，调用栈信息如下： ?...从调用栈中方法 org.apache.dubbo.rpc.protocol.ProtocolFilterWrapper#export 代码来看，buildInvokerChain会构建provider的...是包括Consumer和Provider的，初始化provider只会用到provider侧的Filter配置，具体Filter实现类会通过group来区分PROVIDER或者CONSUMER，对应的buildInvokerChain...，因此Filter过滤链的前后顺序就是在META-INF/dubbo/internal/org.apache.dubbo.rpc.Filter文件配置的顺序，这点要注意。
如果事件处理的逻辑能迅速完成，并且不会发起新的 IO 请求，比如只是在内存中记个标识，则直接在 IO 线程上处理更快，因为减少了线程池调度。...但如果事件处理逻辑较慢，或者需要发起新的 IO 请求，比如需要查询数据库，则必须派发到线程池，否则 IO 线程阻塞，将导致不能接收其它请求。...因此，需要通过不同的派发策略和不同的线程池配置的组合来应对不同的场景: 说明：一个服务提供者(对应zk中的一条provider url记录)使用一个线程池实例FixedThreadPool 核心参数说明： Dispatcher all 所有消息都派发到线程池...limited 可伸缩线程池，但池中的线程数只会增长不会收缩。只增长不收缩的目的是为了避免收缩时突然来了大流量引起的性能问题。 eager 优先创建Worker线程池。
我知道微服务这个话题已经被讨论的太多太多，但我还是想以我在Web应用设计的经验出发，发表一些我的个人观点： 很多人认为微服务架构解决的是与伸缩性和性能有关的软件问题。...对于跨多个领域的特性，必须明确数据的所有权，以及清晰一致的API，否则就有可能把所涉及的服务之间的关系变得复杂化。定义这些边界是开发此特性的团队的责任。服务之间的通信应该能反映团队之间的通信。...微服务架构算是我过往印象比较深的项目之一。并且，即使作为行业的最佳实践，但也能看到各种各样失败的案例。文章是对的，关于微服务最棘手的问题实际上是组织问题，而不是技术问题。...实际上，我在我的博客中写了更多关于这方面的内容，在一篇名为“模块化：因为我们需要扩展，但我们也负担不起微服务”的文章中：https://blog.kronis.dev/articles/modulith-because-we-need-to-scale-but-we-also-cannot-afford-micro-services...事实上，我还有另一个关于这个主题的博客主题，“Docker Swarm over Kubernetes”：https://blog.kronis.dev/articles/docker-swarm-over-kubernetes
•获取推荐依赖的核心原理在于上下游作业输入和输出的表级血缘依赖图；•通过血缘分析当前作业的输入和输出，找到合适的上游作业；•对合适的作业进行环路检测，剔除存在闭环的作业；•返回合适的节点列表。...、非结构化数据结构化处理或者增加标识数据日期描述信息，不做深度清洗加工。...•标签数据层TDM 面向对象建模，对跨业务板块、跨数据域的特定对象数据进行整合，通过IDMapping把各个业务板块、各个业务过程中的同一对象的数据打通，形成对象的全域标签体系，方便深度分析、挖掘、应用...数据仓库的建设是面向主题的、集成性的、不可更新的、时许变化的。...•业务数据质量的实时监控，初期可以根据规则的方式来识别质量状况 其实，你需要的不是实时数仓，需要的是一款合适且强大的OLAP数据库。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
