cari
RumahJavajavaTutorialCabaran dan strategi mengatasi seni bina perkhidmatan mikro dalam pembangunan fungsi Java

Cabaran dan strategi mengatasi seni bina perkhidmatan mikro dalam pembangunan fungsi Java

Cabaran dan Tindakan Balas Seni Bina Perkhidmatan Mikro dalam Pembangunan Fungsi Java

Pengenalan:
Dengan perkembangan pesat pembangunan perisian moden, seni bina perkhidmatan mikro telah menjadi semakin popular dalam pembangunan aplikasi Java. Berbanding dengan seni bina aplikasi tunggal tradisional, seni bina perkhidmatan mikro mempunyai banyak kelebihan, seperti kebolehskalaan tinggi, kebolehlaksanaan bebas, toleransi kesalahan, dsb. Walau bagaimanapun, sementara seni bina perkhidmatan mikro membawa banyak faedah, ia juga menghadapi beberapa cabaran. Artikel ini akan meneroka cabaran yang dihadapi oleh seni bina perkhidmatan mikro dalam pembangunan fungsi Java dan menyediakan strategi yang sepadan.

1. Cabaran: Kerumitan sistem teragih
Dalam seni bina perkhidmatan mikro, aplikasi dibahagikan kepada banyak perkhidmatan kecil yang bekerjasama. Setiap perkhidmatan digunakan secara bebas, dan mereka berkomunikasi dan berinteraksi melalui rangkaian. Kerumitan sistem yang diedarkan ini membawa banyak cabaran kepada pembangunan ciri Java.

1.1 Komunikasi antara perkhidmatan
Dalam seni bina perkhidmatan mikro, komunikasi antara perkhidmatan adalah sangat penting. Kaedah komunikasi biasa termasuk API RESTful dan baris gilir mesej. Walau bagaimanapun, kekerapan dan kepelbagaian komunikasi antara perkhidmatan menjadikan penyepaduan sistem dan penyahpepijatan lebih sukar. Untuk menyelesaikan masalah ini, kami boleh menggunakan beberapa rangka kerja dan teknologi sumber terbuka untuk memudahkan pelaksanaan komunikasi antara perkhidmatan. Contohnya, Spring Cloud dan Netflix OSS menyediakan set penyelesaian lengkap untuk memudahkan penemuan perkhidmatan, pengimbangan beban, pemutus litar, dsb. dalam seni bina perkhidmatan mikro.

1.2 Ketekalan Data
Dalam sistem teragih, ketekalan data merupakan isu yang sangat kompleks. Memandangkan setiap perkhidmatan mikro mempunyai pangkalan data bebasnya sendiri, ketekalan data dan penyegerakan menjadi lebih sukar. Untuk memastikan ketekalan data, kami boleh menerima pakai beberapa penyelesaian pengurusan transaksi yang diedarkan, seperti menggunakan perisian tengah mesej atau seni bina dipacu peristiwa. Teknologi ini boleh membantu kami mengekalkan ketekalan data dan penyegerakan merentas pelbagai perkhidmatan.

2. Strategi mengatasi: Gunakan corak reka bentuk dan rangka kerja sumber terbuka

2.1 Gunakan corak reka bentuk
Corak reka bentuk ialah amalan terbaik untuk menyelesaikan masalah tertentu. Dalam pembangunan fungsi Java, kami boleh menggunakan beberapa corak reka bentuk untuk membantu kami menghadapi cabaran seni bina perkhidmatan mikro.

2.1.1 Corak Penemuan Perkhidmatan
Corak penemuan perkhidmatan ialah corak yang digunakan untuk mencari dan mengenal pasti perkhidmatan dalam sistem teragih. Dalam pembangunan fungsi Java, kami boleh menggunakan beberapa rangka kerja sumber terbuka untuk melaksanakan corak penemuan perkhidmatan, seperti Netflix Eureka dan Consul. Rangka kerja ini boleh membantu kami menemui dan mendaftar perkhidmatan mikro secara automatik serta menyediakan mekanisme pengimbangan beban dan toleransi kesalahan.

2.1.2 Mod pemutus litar servis
Mod pemutus litar perkhidmatan ialah mod yang digunakan untuk menangani kegagalan perkhidmatan dan ketidakstabilan. Dalam pembangunan fungsi Java, kita boleh menggunakan Netflix Hystrix untuk melaksanakan mod pemutus perkhidmatan. Hystrix menyediakan satu set penyelesaian yang lengkap, termasuk pengasingan kumpulan benang, failback dan pemutus litar, untuk menangani kegagalan antara perkhidmatan dengan berkesan.

2.2 Gunakan rangka kerja sumber terbuka
Dalam pembangunan fungsi Java, kami juga boleh menggunakan beberapa rangka kerja sumber terbuka untuk memudahkan proses pembangunan dan penggunaan seni bina perkhidmatan mikro.

2.2.1 Spring Cloud
Spring Cloud menyediakan penyelesaian lengkap untuk membina dan menggunakan seni bina perkhidmatan mikro. Ia berdasarkan projek sumber terbuka seperti Spring Boot dan Spring Cloud Netflix, dan menyediakan fungsi seperti pengurusan konfigurasi bersepadu, penemuan perkhidmatan dan pemutus litar. Menggunakan Spring Cloud, kami boleh membangunkan dan menggunakan aplikasi perkhidmatan mikro dengan lebih pantas dan mengendalikan kerumitan sistem yang diedarkan dengan cekap.

2.2.2 Apache Kafka
Apache Kafka ialah sistem perisian tengah mesej yang diedarkan dan boleh skala. Ia membantu kami melaksanakan pemesejan tak segerak dan seni bina dipacu peristiwa antara berbilang perkhidmatan mikro. Menggunakan Kafka, kami boleh mencapai komunikasi antara perkhidmatan yang cekap dan konsistensi data.

Kesimpulan:
Senibina perkhidmatan mikro mempunyai potensi besar dalam pembangunan ciri Java, tetapi ia juga menghadapi beberapa cabaran. Dengan menggunakan corak reka bentuk dan rangka kerja sumber terbuka, kami boleh menangani cabaran ini dengan lebih baik dan membangunkan serta menggunakan aplikasi perkhidmatan mikro dengan lebih baik. Dengan mereka bentuk dan mengurus seni bina perkhidmatan mikro dengan betul, kami boleh meningkatkan kecekapan pembangunan, menyediakan fungsi yang boleh dipercayai dan mengurangkan risiko semasa proses pembangunan.

Rujukan:

  1. Membina Perkhidmatan Mikro: Merekabentuk Sistem Berbutir Halus oleh Sam Newman
  2. Corak Perkhidmatan Mikro: Dengan Contoh dalam Java oleh Chris Richardson

Atas ialah kandungan terperinci Cabaran dan strategi mengatasi seni bina perkhidmatan mikro dalam pembangunan fungsi Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
深度学习架构的对比分析深度学习架构的对比分析May 17, 2023 pm 04:34 PM

深度学习的概念源于人工神经网络的研究,含有多个隐藏层的多层感知器是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示,以表征数据的类别或特征。它能够发现数据的分布式特征表示。深度学习是机器学习的一种,而机器学习是实现人工智能的必经之路。那么,各种深度学习的系统架构之间有哪些差别呢?1.全连接网络(FCN)完全连接网络(FCN)由一系列完全连接的层组成,每个层中的每个神经元都连接到另一层中的每个神经元。其主要优点是“结构不可知”,即不需要对输入做出特殊的假设。虽然这种结构不可知使得完

此「错」并非真的错:从四篇经典论文入手,理解Transformer架构图「错」在何处此「错」并非真的错:从四篇经典论文入手,理解Transformer架构图「错」在何处Jun 14, 2023 pm 01:43 PM

前段时间,一条指出谷歌大脑团队论文《AttentionIsAllYouNeed》中Transformer构架图与代码不一致的推文引发了大量的讨论。对于Sebastian的这一发现,有人认为属于无心之过,但同时也会令人感到奇怪。毕竟,考虑到Transformer论文的流行程度,这个不一致问题早就应该被提及1000次。SebastianRaschka在回答网友评论时说,「最最原始」的代码确实与架构图一致,但2017年提交的代码版本进行了修改,但同时没有更新架构图。这也是造成「不一致」讨论的根本原因。

多路径多领域通吃!谷歌AI发布多领域学习通用模型MDL多路径多领域通吃!谷歌AI发布多领域学习通用模型MDLMay 28, 2023 pm 02:12 PM

面向视觉任务(如图像分类)的深度学习模型,通常用来自单一视觉域(如自然图像或计算机生成的图像)的数据进行端到端的训练。一般情况下,一个为多个领域完成视觉任务的应用程序需要为每个单独的领域建立多个模型,分别独立训练,不同领域之间不共享数据,在推理时,每个模型将处理特定领域的输入数据。即使是面向不同领域,这些模型之间的早期层的有些特征都是相似的,所以,对这些模型进行联合训练的效率更高。这能减少延迟和功耗,降低存储每个模型参数的内存成本,这种方法被称为多领域学习(MDL)。此外,MDL模型也可以优于单

机器学习系统架构的十个要素机器学习系统架构的十个要素Apr 13, 2023 pm 11:37 PM

这是一个AI赋能的时代,而机器学习则是实现AI的一种重要技术手段。那么,是否存在一个通用的通用的机器学习系统架构呢?在老码农的认知范围内,Anything is nothing,对系统架构而言尤其如此。但是,如果适用于大多数机器学习驱动的系统或用例,构建一个可扩展的、可靠的机器学习系统架构还是可能的。从机器学习生命周期的角度来看,这个所谓的通用架构涵盖了关键的机器学习阶段,从开发机器学习模型,到部署训练系统和服务系统到生产环境。我们可以尝试从10个要素的维度来描述这样的一个机器学习系统架构。1.

SOA中的软件架构设计及软硬件解耦方法论SOA中的软件架构设计及软硬件解耦方法论Apr 08, 2023 pm 11:21 PM

​对于下一代集中式电子电器架构而言,采用central+zonal 中央计算单元与区域控制器布局已经成为各主机厂或者tier1玩家的必争选项,关于中央计算单元的架构方式,有三种方式:分离SOC、硬件隔离、软件虚拟化。集中式中央计算单元将整合自动驾驶,智能座舱和车辆控制三大域的核心业务功能,标准化的区域控制器主要有三个职责:电力分配、数据服务、区域网关。因此,中央计算单元将会集成一个高吞吐量的以太网交换机。随着整车集成化的程度越来越高,越来越多ECU的功能将会慢慢的被吸收到区域控制器当中。而平台化

2023年值得了解的几个前端格式化工具【总结】2023年值得了解的几个前端格式化工具【总结】Sep 30, 2022 pm 02:17 PM

eslint 使用eslint的生态链来规范开发者对js/ts基本语法的规范。防止团队的成员乱写. 这里主要使用到的eslint的包有以下几个: 使用的以下语句来按照依赖: 接下来需要对eslint的

AI基础设施:IT和数据科学团队协作的重要性AI基础设施:IT和数据科学团队协作的重要性May 18, 2023 pm 11:08 PM

人工智能(AI)已经改变了许多行业的游戏规则,使企业能够提高效率、决策制定和客户体验。随着人工智能的不断发展和变得越来越复杂,企业投资于合适的基础设施来支持其开发和部署至关重要。该基础设施的一个关键方面是IT和数据科学团队之间的协作,因为两者在确保人工智能计划的成功方面都发挥着关键作用。人工智能的快速发展导致对计算能力、存储和网络能力的需求不断增加。这种需求给传统IT基础架构带来了压力,而传统IT基础架构并非旨在处理AI所需的复杂和资源密集型工作负载。因此,企业现在正在寻求构建能够支持AI工作负

深析如何通过Nginx源码来实现worker进程隔离深析如何通过Nginx源码来实现worker进程隔离Nov 06, 2022 pm 04:41 PM

本文给大家介绍如何通过修改Nginx源码实现基于端口号的 Nginx worker进程隔离方案。看看到底怎么修改Nginx源码,还有Nginx事件循环、Nginx 进程模型、fork资源共享相关的知识。

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

EditPlus versi Cina retak

EditPlus versi Cina retak

Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

Alat pembangunan web visual

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

mPDF

mPDF

mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),