最全最简单的dubbo教程-配置的覆盖关系《七》
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/jingyangV587/article/details/85049938 一种场景，如果一个属性比如超时时间的设置很多地方都有设置，到底按哪一个来呢？ 这是官网给出的解释： 这里是官网给出的覆盖关系的图： 从图中可以看出方法级的在最上边，接口级的次之，全局配置的是最后，而且同级别的情况下，消费者的优先级大于服务提供者。 这里是个人给出的总结： （1）精确优先 （2）就近优先（消费者优先） 首先（
最全最简单的dubbo教程-启动时检查《八》
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/jingyangV587/article/details/85070784 启动时检查作用 这里是官网给出的说明： 启动时检查分为两个方面，一个是服务注册订阅检查另一个是判断是否有服务提供者，默认都为ture，意思就是服务启动的时候如果没有成功注册订阅，或者服务消费者启动的时候找不到对应的服务器提供者，就会报错阻止项目的启动。官网说了，可以设置为false，意思就是可以想让项目启动起来，发现服务未
最全最简单的dubbo教程-多版本《九》
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/jingyangV587/article/details/85071721 多版本作用 多版本主要过渡的时候用，实现灰度发布的一个手段。这里官网给出的解释： 多版本实测 新建多个实体类 这里我给接口做了两个实现类，一个是DefaultServiceImpl，一个是DefaultServiceImpl2： 服务提供者配置 服务消费者配置 配置一 访问结果 配置二 访问结果 当然可以加多少个版本都可以
最全最简单的dubbo教程-直连提供者《十》
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/jingyangV587/article/details/85073992 简介 感觉官网说的挺详细的，但是在开发中还是蛮重要的，所以我再提一下，官网给出了三种直连方案，通过 -D 参数指定，通过文件映射，通过 XML 配置，如图： 具体配置方法 通过 -D 参数指定（推荐） 就是项目启动时候设置直连的服务提供者，如图： 通过文件映射（推荐） 服务很多的情况下，可以用文件映射的形式，dubbo2.
最全最简单的dubbo教程-负载均衡策略《十一》
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/jingyangV587/article/details/85075572 官网说的也挺详细的，这里dubbo提供了四种负载均衡策略： random(随机)， roundRobin（轮询）， leastActive（最少活跃调用数）， consistentHash （一致性 Hash）。默认为随机模式。 随机 这是默认的，顾名思义，就是按权重随机访问。 轮询 按权重轮询访问 最少活跃调用数 这里越
最全最简单的dubbo教程-本地存根《十二》
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/jingyangV587/article/details/85338243 业务场景 远程调用后，有时候服务的提供方也想在服务的消费方执行一些比如，提前验证一些参数，不符合要求的情况下制造一些容错数据返回给用户，避免不必要的远程调用对系统资源的消耗。那么本地存根就是解决这个问题的。 配置方法 定义一个本地存根 该存根必须实现共同的接口，且个人建议放在共同依赖接口定义的位置如图： 我在代码的11行的
最全最简单的dubbo教程-服务降级《十三》
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/jingyangV587/article/details/85338676 业务背景 从网上拷贝来的，当服务器压力剧增的情况下，根据实际业务情况及流量，对一些服务和页面有策略的不处理或换种简单的方式处理，从而释放服务器资源以保证核心交易正常运作或高效运作。这个时候可以通过服务降级功能临时屏蔽某个出错的非关键服务，并定义降级后的返回策略。 降级策略 服务降级策略分为两种，一种是mock=force:
最全最简单的dubbo教程-集群容错《十四》
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/jingyangV587/article/details/85628086 在集群调用失败时，Dubbo 提供了多种容错方案，缺省为 failover 重试。 dubbo提供了以下几种集群容错模式： Failover Cluster 官方解释： 失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器 。通常用于读操作，但重试会带来更长延迟。可通过 retries=“2” 来设置重试次数(不含第一次)。 解释说明
最全最简单的dubbo教程-标签解析原理《十五》
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/jingyangV587/article/details/85698115 本文主要分析 XML 配置的实现原理和源码。 dubbo解析xml的配置的方式主要是通过spring提供的解析工具解析，dubbo自定义DubboNamespaceHandler 类这个类继承spring提供的NamespaceHandlerSupport类，如图： 这个类在spring启动的时候会调用init方法为每一种
最全最简单的dubbo教程-服务暴露过程《十六》
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/jingyangV587/article/details/85713716 服务暴露的总流程 首先将服务的实现封装成一个Invoker，Invoker中封装了服务的实现类。 将Invoker封装成Exporter，并缓存起来，缓存里使用Invoker的url作为key，然后注册到注册中心。 服务端Server启动，监听端口，等待调用。（请求来到时，根据请求信息生成key，到缓存查找Exporter
最全最简单的dubbo教程-服务引入《十七》
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/jingyangV587/article/details/85990523 服务引入总流程 创建client客户端，用来连接请求服务消费者。 封装invoker，里面主要包含请求的客户端，服务端地址端口，请求的类以及方法。 服务引入详细流程 在ReferenceBean->getObject()->init()中会调用createProxy()方法用来创建代理对象。 在createProxy()中
最全最简单的dubbo教程-服务调用原理《十八》
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/jingyangV587/article/details/86022541 简单介绍 如果前面都理解的话，并且netty的demo做过的话，这步就很好理解了，主要就是客户端请求服务器的一个过程。下面是官网提供的一个图，用来解释他的调用过程: 从上面的图可以看出代理对象proxy产生之后，如果不做cache(缓存),mock(本地伪装)的话，并且有多个invoker的情况下换根据负载均衡机制选择一个
最全最简单的dubbo教程-实现个简单的RPC《十九》
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/jingyangV587/article/details/86507330 项目案例的结构 服务器端业务处理类 //服务器端业务处理类
public class InvokeHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter {
//得到某接口下某个实现类的名字
private String getImplClassName(ClassInfo
Ubuntu:基于Anaconda安装Tensorflow（cpu版本）
安装环境:Ubuntu 16.04LTS 一、安装Anaconda 1.下载 到官网https://www.anaconda.com.download/,根据系统下载相应版本的anaconda 可以通过该链接下载:https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh 2.进入下载目录,打开终端,根据版本输入安装命令: bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh 3.安装过程,一直回车即可
windows安装xgboost（填坑）
尝试了该博客下的教程自己编译安装，一步步下来没有任何问题，全部执行完毕，当import的时候出现如下错误：winError 127。 尝试了各种，比如：下载vcomp140.dll，下载libgomp-1.dll，放在相应的C:\Windows\System32的路径下，但是还是报错。 最后黄天不负有心人，终于找到了解决方案，完美了解决了xgboost的安装问题。 这就在该链接下的教程，简单翻译步骤如下： 请按照这些说明准备XGBoost以便与Python一起使用。 我将xgboost放在一个
文本相似度-bm25算法原理及实现
原理 BM25算法，通常用来作搜索相关性平分。一句话概况其主要思想：对Query进行语素解析，生成语素qi；然后，对于每个搜索结果D，计算每个语素qi与D的相关性得分，最后，将qi相对于D的相关性得分进行加权求和，从而得到Query与D的相关性得分。 BM25算法的一般性公式如下： 其中，Q表示Query，qi表示Q解析之后的一个语素（对中文而言，我们可以把对Query的分词作为语素分析，每个词看成语素qi。）；d表示一个搜索结果文档；Wi表示语素qi的权重；R(qi，d)表示语素qi与文档d
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js with() 用法
var a = 123; var b = { a : 321}; with(b){ a = 456; console.log(a); // 321 }; alert(a); var a = 123; var b = {}; //这里去掉b中的a属性 with(b){ console.log(a); // 123 }; var url = 123; with(location){ var qs = search.substring(1); var hostName = hostname; var
java中的finalize() 方法解析
public class CanReliveObj { public static CanReliveObj obj; protected void finalize() { System.out.println(“fialize “); try { super.finalize(); } catch (Throwable e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } System.out.println(“obj
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