方法 在这里给大家介绍的框架图就是利用C4模型进行绘制的，C4 代表上下文（Context）、容器（Container）、组件（Component）和代码（Code）——一系列分层的图表，可以用这些图表来描述不同缩放级别的软件架构 C4 模型使用容器（应用程序、数据存储、微服务等）、组件和代码来描述一个软件系统的静态结构。同时它还考虑到使用软件系统的人。 下面案例来自互联网 1. 系统上下文（System Context） ? 上图中，除了用户和外围系统，要建设的系统包括一个基于javaspring mvc的web应用提供系统的功能入口，基于xamarin架构的手机app提供手机端的功能入口，一个基于java的api应用提供服务 其用途有： a.描述了系统由哪些组件/服务组成 b.厘清了组件之间的关系和依赖 c.为软件开发如何分解交付提供了框架 4. 代码（Code） ? 它表明该组件由很多类组成，实现细节直接反映了代码。 结语 利用C4模型进行框架图绘制，可以通过抽丝剥茧的方式将整个框架一层一层的分离，不仅使得作图之人有的放矢，同时也使得看图之人理解的更加清晰。
三种微服务架构模型的对比和分析 这三种架构都考虑了前端需求的变与领域模型的不变。 DDD 分层架构、整洁架构、六边形架构都是以领域模型为核心，实行分层架构，内部核心业务逻辑与外部应用、资源隔离并解耦。 请务必记好这个设计思想，今后会有大用处。 项目级微服务 项目级微服务的内部遵循分层架构模型就可以了。 领域模型的核心逻辑在领域层实现，服务的组合和编排在应用层实现，通过 API 网关为前台应用提供服务，实现前后端分离。 但项目级的微服务可能会调用其它微服务，你看在下面这张图中，比如某个项目级微服务 B 调用认证微服务 A，完成登录和权限认证。 如果再将它的业务范围扩大一些，我可以将它做成一个面向不同行业和渠道的服务平台。 BFF 微服务与其它微服务存在较大的差异，就是它没有领域模型，因此这个微服务内也不会有领域层。
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Adding a C4 Component Diagram to a Markdown document 如果git服务器不支持可视化，可以先从plantuml服务器站点制作一张png或svg的图，然后将相关的图发送到 Git服务器。 您可以在此模板中使用 C4 模型和 UML 图。例如，我们可以使用第 3 章中的 C4 范围图，第 5 章中的容器图和组件图。第 6 章中可以使用 C4 动态图或 UML 序列图。 结论 建议使用 Arch 42 模板以 Markdown 格式准备软件架构文档，并在代码中包含 Git 结构中的 C4 模型和 UML 图。 视频号【超级架构师】1分钟快速了解架构相关的基本概念，模型，方法，经验。每天1分钟，架构心中熟。知识星球向大咖提问，近距离接触，或者获得私密资料分享。喜马拉雅路上或者车上了解最新黑科技资讯，架构心得。
服务发现数据模型 Namespace隔离设计 命名空间(Namespace)用于进行租户粒度的隔离，Namespace 的常用场景之一是不同环境的隔离，例如开发测试 环境和生产环境的资源（如配置、服务） 数据模型 Nacos在经过阿里内部多年生产经验后提炼出的数据模型，则是一种服务-集群-实例的三层模型，这样基本可以满 足服务在所有场景下的数据存储和管理。在这里插入图片描述 ? 服务 对外提供的软件功能，通过网络访问预定义的接口。 实例 提供一个或多个服务的具有可访问网络地址（IP:Port）的进程，启动一个服务，就产生了一个服务实例。 元信息 Nacos数据（如配置和服务）描述信息，如服务版本、权重、容灾策略、负载均衡策略、鉴权配置、各种自定义标 签 (label)，从作用范围来看，分为服务级别的元信息、集群的元信息及实例的元信息。 通过数据模型可知： 应用通过Namespace、Service、Cluster(DEFAULT)的配置，描述了该服务向哪个环境（如开发环境）的哪个集群 注册实例。
是进程决定了协作与通信的方式，从而引申出两种具有本质区别的编程模型： 进程内编程模型 跨进程编程模型 它们之间的区别在于组件之间的调用方式。 REST） 讨论C4模型的Container Simon Brown提出了自己的C4模型，如下图所示： ? 微服务与Bounded Context 微服务作为一个可以独立部署的微小服务，天生就是一个在物理上隔离的自治服务。 从物理视图的角度看，一个微服务就是C4模型中的Container，也就是六边形架构中的六边形。 以微服务观之，就是要满足服务边界足够的自治性。 故而当DDD遇到微服务，其实有许多玄妙的相似之处值得深究。它们之间或许可以碰撞出感情的火花，也未可知呢。
而迁移学习之所以如此有效，得益于其利用自监督任务（如语言建模或填充缺失词）在大量可用的无标注的文本数据上对模型进行预训练；接着，又在更小的标注数据集上对模型进行微调，从而让模型实现比单单在标注数据上训练更好得多的性能 作者在C4数据集上对T5 模型进行预训练，让模型在许多 NLP 基准上都实现了最佳结果，与此同时还拥有足够的灵活性，进行微调后可应用到多个重要的下游任务上。 未标注数据集的实验中，他们展示了在域内数据集上训练模型是有益的，而在更小的数据集上对模型进行预训练则会导致不利的过拟合； 训练策略的实验中，他们发现多任务学习可以与“先预训练再微调”的方法相媲美，但是要求更细致地选择模型在每个任务上训练的频率 在预训练期间，T5学习如何从C4文档中填充文本的丢失跨度。对模型进行了微调，在无需输入任何信息或者上下文的情况下，将其应用于已经封闭式问答。 用C4对模型进行了微调，效果良好，尤其是模型对缺失文本的预测非常棒！例如下列对于输入：“我喜欢花生酱和—N—三明治”，输出结果如下所示： ?
微服务，从其概念来看，就是一个个单一(这块依赖于自己的实现)业务功能实现的服务，特点是功能单一简单，业务耦合度低，服务之间调用支持多种方式(http、tcp)，某个微服务的故障不至于影响整个服务集群。 微服务架构逻辑图(图片来自于网络) 与微服务相对的，是集中式服务或者单体服务(本文中将均以集中式服务来表述)。 2、微服务单独部署，不至于影响其他微服务 3、每个服务单独部署，这样可以将CPU密集型与非CPU密集型的服务混合部署，这样一定程度上节省了部署成本 微服务架构的缺点 ： 1、分布式部署，各个业务以http或者RPC方式进行调用，一定程度上增加了调用的复杂性(相比于集中式服务的进程内函数堆栈调用) 2、服务之间协议的选型，比如某个服务因为业务需要 ，所以需要更好的了解业务知识，以便能够正确的进行微服务功能设计 笔者从事于互联网行业，负责过推荐引擎，广告引擎等，基本都是以微服务方式来实现，比如阿里妈妈，快手等广告后台架构，均以微服务方式来实现
他认为，任何一个给定的领域都包含多个限界上下文，每个限界上下文中的模型分成两部分，一部分不需要与外部通信，另一部分则需要。 每个上下文都有明确的接口，该接口决定了它会暴露哪些模型给其他上下文。 2.1 共享的隐私模型 例如，对于MusicCorp来说，财务部门和仓库就可以是两个独立的限界上下文。 因为，财务部的雇员需要库存信息，所以库存项就变成了两个上下文之间的共享模型。但是我们不会把库存项在仓库模型中的所有内容都暴露出去。 很多情况下，这种情况就会导致是否要采用REST的讨论了。 2.2 模块和服务 在单块系统中，一旦你发现了领域内部的限界上下文，一定要使用模块对其进行建模，同时使用共享和隐藏模型。 这些模块边界就可以成为绝佳的微服务候选。 一般来讲，微服务应该清晰的和限界上下文保持一致。熟练之后，就可以省掉在单块系统中先使用模块的这个步骤，而直接使用单独的服务。 总结：微服务边界要和限界上下文保持一致。
表1.四种亚型与临床特征间关系 3.四种亚型与免疫间的关系 作者通过分析免疫基因表达，对肿瘤免疫微环境评分（immuneScore,StromalScore,ESTIMATEScore） 总体而言，免疫微环境在C3和C4亚型中加强 2D: 四个亚型中28个免疫细胞基因表达评分。大多基因在C3中高表达，少数在C3和C4中高表达 ? 图4.免疫检查点基因在四个亚型中的表达 6.免疫增强亚型相关模块的WGCNA分析和挖掘 作者通过WGCNA分析将相关基因分为5个模块，分析五个模块在四个亚型中的表达差异。 ，C3与棕色模块关联强，C4与黄色模块关联强 5E: KEGG通路富集分析，棕色模块42条，黄色模块30条，蓝色模块94条。 图5.免疫增强亚型相关模块的WGCNA分析和挖掘 7.使用测试集进行验证 使用GSE26193数据集中 107 个样本进行验证，预测C1有55例，C2有15例,C3有24例,C4有17例,分析免疫相关基因表达与预后
最后，作者提出了一个使用自监督C4和有监督EXMIX的多任务目标进行预训练的模型ExT5。 最后，作者提出了ExT5：一个在有监督的EXMIX和自监督的C4上进行预训练的T5模型。 3 ExT5模型 3.1 训练ExT5 预训练 作者在C4和EXMIX上进行预训练，并将它们与超参数R结合起来，该参数是C4样本相对于EXMIX样本的采样比例。 这是由于作者推测，容量大的模型会更容易与有监督数据集过拟合，而且不容易发生灾难性遗忘。 微调 作者对T5和ExT5采用相同的微调程序来进行公平的比较。 within-mixture的任务衡量任务从多任务预训练和极限任务扩展中受益的程度。与Raffel等人的协同训练模型类似，作者继续从预训练的ExT5 checkpoint对目标任务进行微调。
这是微服务架构系列文章的第 3 篇 高可用性、可扩展性、故障恢复能力和性能是微服务的特征。您可以使用微服务架构模式来构建微服务应用程序，从而降低微服务失败的风险。 服务模板——开发人员可以通过复制源代码模板快速开始开发新服务。顾名思义，模板是一个简单的可运行服务，它实现了构建逻辑和横切关注点以及示例应用程序逻辑。 通讯模式 基于微服务的应用程序是分布式系统。 基础架构模式 它们解决了与开发之外的基础设施有关的问题，例如部署、发现和与外部 API 的通信模式。 部署模式 部署微服务有几种模式。传统上，服务以特定语言的方式打包。有两种现代部署方法。 外部 API 模式 微服务提供的 API 粒度通常与客户端所需的不同。微服务提供的 API 通常是细粒度的，因此客户端必须与多个服务交互。 视频号【超级架构师】1分钟快速了解架构相关的基本概念，模型，方法，经验。每天1分钟，架构心中熟。知识星球向大咖提问，近距离接触，或者获得私密资料分享。喜马拉雅路上或者车上了解最新黑科技资讯，架构心得。
这个应用被设计成一个微服务架构应用，如图中所示： ? 分析 好处 支持大型复杂应用程序的持续交付和部署 可维护性增高：每个服务相对较小，因此更容易理解和更改。 当开发新的微服务模块可以采用新的技术栈进行试验开发并使用，稳定后，可以逐步推广到其他微服务。 按领域驱动的设计的子域分解 按用户行为与用例分解，并定义负责特定操作的微服务。例如 Shipping Service 负责运送完整的订单。 定义一个负责对某个类型的实体/资源进行操作的微服务。 另一个挑战是实现需要检索多个服务拥有的数据的查询。 相关的设计模式 ? 微服务拆解模式 每个微服务数据库独立设计模式：每个服务如何拥有自己的数据库，以确保松散耦合。 统一 API 网关模式：定义客户端如何访问微服务体系结构中的服务。 客户端服务发现和服务器端服务发现模式用于将客户端的请求路由到可用的服务实例。
本文说明了微服务体系的可缩放模型中，3种维度上缩放能力的优缺点。 [xm10iyoegd.png] X轴缩放 X轴缩放包括在负载均衡器后面运行的应用程序的多个副本。 这种方法的另一个问题是，它没有解决大型应用程序开发复杂性的问题。 Y轴缩放 Y轴缩放将应用程序拆分为多个不同的服务。每项服务都负责一项或多项密切相关的职能。 有几种不同的方法可以将应用程序分解为服务。一种方法是使用基于动词的分解并定义实现单个用例的服务。另一种选择是通过名词来分解应用程序，并创建负责与特定实体相关的所有操作的服务。 Z轴缩放 使用Z轴缩放时，每个服务器都运行相同的代码副本。在这方面，它类似于X轴缩放。最大的区别是每个服务器只负责数据的一个子集。系统的某些组件负责将每个请求路由到适当的服务器。 另一种常见的路由标准是客户类型。例如，通过将其请求路由到具有更多容量的不同服务器集，应用程序可以为付费客户提供比免费客户更高的服务等级。
在一个稳定的微服务生态系统里开发一个微服务应该跟开发一个小型的标准应用一样，都需要一个出类拔萃的基础设施的支持。 第4 层（顶层）就是微服务所在的层。 ? 微服务生态系统的4层模型 第1 层：硬件层 微服务生态系统的底层是硬件层。这一层是服务器物理机所在的层，它们是所有内部工具和微服务运行的基础。 请求和响应模式就更直接了，客户端发送一个请求到一个服务（或消息代理）上，这个服务会对这个请求做出响应。有些消息中间件同时支持两种模式，比如ApacheKafka。 在微服务生态系统里，只要涉及请求转发，都需要用到负载均衡器，这意味着一个大型的微服务生态系统将包含多层负载均衡。 这种方式对单体应用架构或小型的微服务生态系统来说是没有问题的，但在包含了大量微服务和内部工具（每个工具都有自定义的配置）的大型微服务生态系统里，这种方式就会造成混乱：处在上层的微服务团队需要修改处在下层的工具代码
我会以为开发此模拟的实现路径为主线进行说明，希望能帮助到某些开发朋友。 一、模块分解 ? 模块分析是按照《C4-架构图》理念做的，主要分为 1. 容器：将当前构建的系统放大，显示出系统的 应用程序、数据存储、微服务等信息 3. 组件：放大单个《容器》后，显示其容器内部的组件列表、及关系。 4. 更正说明：上图中的《容器》应该改为《组件》，根据《C4-架构图》的定义，使用《组件》更贴切，因为想表达的是《登录/权限》模拟的子组件列表 2. 登录验证/在线用户管理：此两个组件为业务核心组件，设计与实现时要重点考虑 3. 获取用户/获取资源/角色：此两个组件主要从第三方系统获取数据，要考虑使用工厂模式进行策略切换。 二、核心代码 ? 1. 通过《C4-架构图》对系统从宏观->微观的逐步细化 2. 业务领域组件应该要高内聚 3. 对依赖组件要低耦合 4. 不急着进行数据库设计，先梳理好业务领域组件之间关系，以及核心业务实现。 5.
目录 微服务框架 SpringCloud SpringCloud技术栈 SpringCloud核心组件 核心组件工作原理 微服务架构组件 最后 微服务框架 微服务（Microservices）是一种架构风格 ，一个大型复杂软件应用由一个或多个微服务组成。 以往我们开发应用程序都是单体型，虽然开发和部署比较方便，但后期随着业务的不断增加，开发迭代和性能瓶颈等问题，将会困扰开发团队，微服务就是解决此问题的有效手段。 从上面的技术栈图中可以看出： 微服务框架核心是服务治理 服务治理的核心组件包括网关、服务注册与发现、服务调用 SpringCloud核心组件 组件 选型 备注 网关 Zuul 服务注册与发现 Eureka Core平台下想要使用SpringCloud，可通过steeltoe来实现，具体可参考 https://steeltoe.io/ 微服务架构组件 一个较完整的微服务架构包含的如下的组件 组件 选型 网关
我将微服务定义为“通过构建细粒度服务以支持分布和组织为功能域的业务功能来提供SOA的方法”。没有模式是魔术棒或银弹。您应该正确构思和定制模式企业应该专注于解决支持架构所需的项目以构建自适应平台。 一些企业的SOA实施失败了 - 因为他们没有完全分析他们的业务能力模型，并认为开发Web服务意味着SOA或从大型供应商购买SOA套件会使他们启用SOA或无法显示SOA及其业务驱动因素/目标。 服务是基于业务能力模型建模的，第一个版本进展顺利。它们是基于JMS同步服务的XML，主要侧重于提供向代理，Web和语音通道应用程序公开的声明平台所需的功能。 创建多个技术，物理层的服务只会导致交付复杂性和运行时效率低下。我们最终拥有包装服务，编排服务，业务服务和数据服务。这些服务模型提供了技术问题。 如果我们有一个网关，应用一些数据过滤和丰富模式就可以做到。要是。 投资API管理解决方案，以集中，管理和监控一些非功能性问题，并且还可以消除消费者管理多个微服务配置的负担。
该框架为预训练和微调提供了一致的训练目标。具体来说，无论任务如何，都以最大可能性为目标训练模型并使用教师强制。为指定模型执行的任务，需要向原始输入序列添加特定于任务的（文本）前缀后再输入模型。 ? 由于我们最终会微调英语到德语、法语和罗马尼亚语翻译的模型，因此词汇表需要涵盖这些非英语语言——将C4中使用的页面分类为德语，法语和罗马尼亚语。 对于 GLUE 和 SuperGLUE ，我们使用基准评估服务器来计算官方测试集分数。对于 SQuAD ，在测试集上进行评估需要在基准服务器上运行推理。 不幸的是，该服务器上的计算资源不足以从我们最大的模型中获得预测。结果，我们改为继续报告SQuAD验证集的性能。 对于无监督训练，我们从C4数据集中提取文本并应用降噪目标，该目标会破坏连续范围的令牌。在对单个任务进行微调之前，我们对多任务混合进行了预训练。
IoT模型中云和微服务的角色 实施IoT的更好的方式是不将其看作传感器集合，而是作为云托管的微服务的集合。类似地，我们应该认为互联网不是服务器的集合，而是资源的集合。 云托管微服务可能能够创建出一种功能集合的IoT模型。比如，一系列功能会收集传感器和控制器，并且使其以数据而不是设备的形式暴露给大家。甚至还可以添加时间戳数据，使得用户更容易设定趋势并且确定相关性。 云和微服务对公有IoT服务的影响 微服务和云还能够促进公有IoT服务进入自定义和创新的新阶段。比如，假设有一个路径应用程序，设计来采集一个大城市的步行路径。 开发人员只需要发布他们的微服务就可以添加价值。 公有服务的IoT模型必须有价值，并且任何增加花费，安全和合规风险的东西都很难部署。 设备本身无法解决问题，IT技术人员能够从微服务模型受益更多。 剩下的问题是企业如何从多个资源里最佳地组装微服务，产出有用的IoT模型。
GlusterFS主要由存储服务器、客户端及NFS/Samba存储网关（可选组件）组成。 GlusterFS架构中最大的设计特点是没有元数据服务器组件，也就是说没有主/从服务器之分，每一个节点都可以是主服务器。 在该模式下，并没有对文件进行分块处理，文件直接存储在某个server节点上。 . 分布式卷具有如下特点： . 1、文件分布在不同的服务器，不具备冗余性。 2、更容易且廉价地扩展卷的大小。 在配置时指定条带数必须等于卷中Brick 所包含的存储服务器数，在存储大文件时，性能尤为突出，但是不具备冗余性。 . 复制卷具有如下特点： 1、卷中所有的服务器均保存一个完整的副本。 2、卷的副本数量可由客户创建的时候决定。 3、至少有两个块服务器或更多服务器。 4、具备冗余性。
腾讯云弹性微服务（TEM）是面向微服务应用的Serverless Paas平台，为用户提供应用托管、生命周期管理、服务治理及多维度监控等微服务管理能力。实现Iaas资源serverless化，微服务自动弹性扩缩容，帮助用户免运维，解决成本和效率问题，进一步降低微服务应用上云的门槛。
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