1.Java教程:dubbo源码解析-网络通信
2.Dubbo源码解析:网络通信
3.计算机视觉算法有哪些?CV算法
4.å¦ä½ç解SpringçAOPï¼
Java教程:dubbo源码解析-网络通信
在之前的码分内容中,我们探讨了消费者端服务发现与提供者端服务暴露的码分相关内容,同时了解到消费者端通过内置的码分负载均衡算法获取合适的调用invoker进行远程调用。接下来,码分我们聚焦于远程调用过程,码分即网络通信的码分springboot源码下载细节。
网络通信位于Remoting模块中,码分支持多种通信协议,码分包括但不限于:dubbo协议、码分rmi协议、码分hessian协议、码分ty进行网络通讯,码分NettyClient.doOpen()方法中可以看到Netty的码分相关类。序列化接口包括但不限于:Serialization接口、码分Hessian2Serialization接口、码分Kryo接口、FST接口等。
序列化方式如Kryo和FST,性能往往优于hessian2,openssl 源码使用 bio能够显著提高序列化性能。这些高效Java序列化方式的引入,可以优化Dubbo的序列化过程。
在配置Dubbo RPC时,引入Kryo和FST非常简单,只需在RPC的XML配置中添加相应的属性即可。
关于服务消费方发送请求,Dubbo框架定义了私有的RPC协议,消息头和消息体分别用于存储元信息和具体调用消息。消息头包括魔数、数据包类型、消息体长度等。消息体包含调用消息,如方法名称、参数列表等。请求编码和解码过程涉及编解码器的使用,编码过程包括消息头的写入、序列化数据的获取源码要javascript存储以及长度的写入。解码过程则涉及消息头的读取、序列化数据的解析以及调用方法名、参数等信息的提取。
提供方接收请求后,服务调用过程包含请求解码、调用服务以及返回结果。解码过程在NettyHandler中完成,通过ChannelEventRunnable和DecodeHandler进一步处理请求。服务调用完成后,通过Invoker的invoke方法调用服务逻辑。响应数据的编码与请求数据编码过程类似,涉及数据包的构造与发送。
服务消费方接收调用结果后,首先进行响应数据解码,获得Response对象,并传递给下一个处理器NettyHandler。处理后,响应数据被派发到线程池中,源码和工程文件此过程与服务提供方接收请求的过程类似。
在异步通信场景中,Dubbo在通信层面为异步操作,通信线程不会等待结果返回。默认情况下,RPC调用被视为同步操作。Dubbo通过CompletableFuture实现了异步转同步操作,通过设置异步返回结果并使用CompletableFuture的get()方法等待完成。
对于异步多线程数据一致性问题,Dubbo使用编号将响应对象与Future对象关联,确保每个响应对象被正确传递到相应的Future对象。通过在创建Future时传入Request对象,可以获取调用编号并建立映射关系。线程池中的线程根据Response对象中的调用编号找到对应的Future对象,将响应结果设置到Future对象中,供用户线程获取。
为了检测Client端与Server端的连通性,Dubbo采用双向心跳机制。简单消消乐源码HeaderExchangeClient初始化时,开启两个定时任务:发送心跳请求和处理重连与断连。心跳检测定时任务HeartbeatTimerTask确保连接空闲时向对端发送心跳包,而ReconnectTimerTask则负责检测连接状态,当判定为超时后,客户端选择重连,服务端采取断开连接的措施。
Dubbo源码解析:网络通信
在之前的章节中,我们探讨了消费者如何通过内置的负载均衡找到服务提供者以及服务暴露的原理。本节重点关注的是消费者如何通过网络与提供者进行远程调用的详细过程,涉及Dubbo框架的网络通信机制。
网络通信主要在Dubbo的Remoting模块中实现,Dubbo支持多种协议,包括自定义的Dubbo协议、RMI、Hessian、HTTP、WebService、Thrift、REST、gRPC、Memcached和Redis等,每种协议有其特点。例如,Dubbo协议利用NIO异步通信,适合处理大量并发小数据量的场景,而RMI采用阻塞式短连接,适合Java RMI应用。
序列化在通信中起着至关重要的作用,Dubbo支持多种序列化方式,如Hessian2、Java、Fastjson等,其中Hessian2是默认选择。近年来,高效序列化技术如Kryo和FST不断涌现,它们的性能优于Hessian2,可通过配置引入以优化性能。
数据在网络传输中需要解决粘包拆包问题,Dubbo通过定义私有RPC协议,消息头包含魔数、类型和长度等信息,以确保数据的正确接收。在消费者发送请求时,首先会生成一个封装了方法和参数的Request对象,经过编码后通过Netty发送。提供方则通过Netty接收请求,解码后执行服务逻辑并返回Response对象。
双向通信中,服务提供方和消费方都通过心跳机制来检查连接状态,客户端和服务端都设有定时任务,确保数据的及时交互。在异步调用中,Dubbo通过CompletableFuture实现从异步到同步的转换,并处理并发调用时的数据一致性问题。
计算机视觉算法有哪些?CV算法
计算机视觉是深度学习领域内备受关注的分支,它汇聚了计算机科学、数学、工程、物理学以及心理学等多个学科的知识。关于计算机视觉算法有哪些,业内专家给出了以下解答。
早期算法包括:
子空间(线性降维)
PCA(主成分分析):旨在最大限度地保留原始数据的主要信息,同时降低冗余信息;
LDA(线性判别分析):通过增大类间差距、减小类内差距来实现分类;
非线性降维:流形学习、加入核函数等方法。
ICA(独立成分分析):相较于PCA,ICA在处理光照、人脸表情、姿态等方面具有更好的效果,但其泛化能力有限。
HMM(隐马尔可夫):相比其他算法,HMM在处理光照变化、表情和姿态变化等方面更加鲁棒。
后期算法:通过loss函数优化模型结构,从而得到具有区分度的特征。
常用算法总结:
计算机视觉相关算法的源代码;
计算机视觉常用算法博客。
特征提取算法(寻找关键点):
(1) SIFT(尺度不变特征变换):具有尺度不变性,能够在图像中检测到关键点;
(2) SURF(加速稳健特征,SIFT加速版):通过构建Hessian矩阵,判断当前点是否为邻近区域中更亮或更暗的点,从而确定关键点位置;
优:特征稳定;
缺:对于边缘光滑的目标提取能力较弱。
(3) ORB:结合Fast与Brief算法,为Fast特征点增加方向性,实现旋转不变性,并提出金字塔方法解决尺度不变性问题;
ORB算法速度是SIFT的倍,是SURF的倍。
经观察,ORB算法在特征点标记时数量较少,如图所示。
SIFT、SURF、ORB实现;
(4) FAST角点检测:主要考虑像素点附近的圆形窗口上的个像素,通过比较像素强度,判断是否为角点;
非极大值抑制:在存在多个关键点时,删除角响应度较小的特征点。
(5) HOG(方向梯度直方图);
(6) LBP(局部二值特征):论述了高维特征与验证性能的正相关关系,即人脸维度越高,验证的准确度就越高。
(7) Haar:
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