分布式组件实现消息系统

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分布式系统组件简介

分布式文件系统HDFS * 端口50070 具有分布式的集群结构,我们把实际存储数据的节点Datanode 具有一个统一对外提供查询,存储,搜索的机器节点Namenode 对外能够和客户端打交道 对内跟实际存储数据的节点打交道...

分布式发布订阅消息系统—Apache Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于...

常用分布式工具组件 distributed

分布式常用工具组件 distributed-tool V1.4 发布了,之前版本,只支持redis的单点连接,1.4之后,新增支持了哨兵模式部署的redis连接方式。初始化方式: 当然,目前这个工具,暂时还不支持多master集群方式部署的...

分布式分布式系统概述

在这些连通的节点上部署了组件并且组件之间的操作互相连通,,,这样的一个系统可以认为是一个分布式系统 冯诺依曼模型:输入设备、存储器(内存&外存)、控制器、运算器、输出设备 分布式系统...

分布式锁简单入门以及三种实现方式介绍

很多小伙伴在学习Java的时候,总是感觉Java多线程在实际的业务中很少使用,以至于不会花太多的时间去学习,技术债不断累积!等到了一定程度的时候对于与Java多线程相关的东西就很难理解,今天需要探讨的东西也是一样...

大数据分布式计算组件:Hadoop丨Storm丨Spark

“工欲善其事,必先利其器...本文将介绍“数据计算”环节中常用的三种分布式计算组件——Hadoop、Storm以及Spark。 当前的高性能PC机、中型机等机器在处理海量数据时,其计算能力、内存容量等指标都远远无法达到要...

分布式系统复习

1 分布式系统模型 1.1 什么是分布式系统分布式系统的目标 定义: 分布式系统是若干独立计算机的集合,这些计算机对于用户来说就像是单个相关系统。 目标: 使资源可访问 透明性 开放性 可扩展性 1.2 为什么要...

分布式架构的几种实现方式

今天小蕉跟大伙一起聊聊分布式系统的架构的套路。在开始说套路之前,大家先思考一个问题,为什么要进行分布式架构? 大多数的开发者大多数的系统可能从来没接触过分布式系统,也根本没必要进行分布式系统架构,为...

kafka分布式消息系统

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,...

分布式缓存组件Hazelcast

Hazelcast是一个Java的开源分布式内存实现,它具有以下特性: 提供java.util.{Queue, Set, List, Map}的分布式实现 提供java.util.concurrent.ExecutorService的分布式实现 提供java.util.concurrency.locks.Lock的...

分布式系统的基本特征

所谓分布式系统,是指硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上,彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。我们从这个定义中可以看出分布式系统包含两个区别于单块系统的本质性特征,一个是网络,分布式系统的...

分布式事务的实现原理

在 SOA 与微服务架构大行其道的今天,在分布式的多个服务中保证业务的一致性就需要我们实现分布式事务。 在这篇文章中,我们将介绍 事务的实现原理、分布式事务的理论基础以及实现原理。 事务 在文章的开头,我们...

分布式消息中间件-Rocketmq

消息中间件主要是实现分布式系统中解耦、异步消息、流量销锋、日志处理等场景,后面我也会结合一些场景进行探讨。现在生产中用的最多的消息队列有Activemq,rabbitmq,kafka,rocketmq等。  不过这个题目写的有点...

SpringCloud分布式开发五大组件详解

SpringCloud分布式开发五大组件详解服务发现——Netflix Eureka客服端负载均衡——Netflix Ribbon断路器——Netflix Hystrix服务网关——Netflix Zuul分布式配置——Spring Cloud ConfigEureka一个RESTful服务,用来...

分布式架构实现

每当太阳西沉,我坐在河边破旧的码头上,遥望新泽西...1、概述在传统的B/S 架构的系统里,技术架构往往是一个工程项目,各个逻辑分层都是该工程的业务逻辑模块,但是有些网站,如电商系统或全国性服务平台,用户群庞大

大型网站架构之分布式消息队列

本次分享大纲消息队列概述消息队列应用场景消息中间件示例JMS消息服务常用消息队列参考(推荐)资料本次分享总结一、消息队列概述消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等...

[分布式]:分布式系统的CAP理论

2000年7月,加州大学伯克利分校的Eric Brewer教授在ACM PODC会议上提出CAP猜想。2年后,麻省理工学院的...一个分布式系统最多只能同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition...

Redis分布式锁的正确实现方式(Java版)

... 一、什么是分布式锁? 要介绍分布式锁,首先要提到与分布式锁相对应的是线程锁、进程锁。 线程锁:主要用来给方法、代码块加锁。当某个方法或代码使用锁,...

基于zookeeper实现分布式

引言 在程序开发过程中不得不考虑的就是并发问题。在java中对于同一个jvm而言,jdk已经提供了lock和同步等。... 下面我们讲解怎么利用zk实现分布式锁。 ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务...

区块链:分布式系统核心技术

万法皆空,因果不空。 随着摩尔定律碰到瓶颈,分布式架构越来越常见。...本章将介绍分布式系统领域的核心技术,包括一致性、共识的定义,基本的原理和常见算法,最后还介绍了评估分布式系统可靠性的指...

分布式系统阅读笔记(八)-----分布式对象和组件

而分布式对象和分布式组件恰恰是2种重要的实现方式。 1、分布式对象包集成了面向对象的语言的特征和优点。能够使用户用类似面向对象的语言调用的层次上去实现远程的方法调用。 2、分布式对象有下面的一些优点:1、...

消息中间件在分布式系统中的作用

消息中间件是在分布式系统中完成...通过消息中间件,应用程序或组件之间可以进行可靠的异步通讯,从而降低系统之间的耦合度,提高系统的可扩展性和可用性。应用场景:通过使用消息中间件对Dubbo服务间的调用进行解...

消息队列在分布式系统中的应用

消息队列的种类消息队列消息队列(Message Queue,MQ)是大型分布式系统中不可或缺的重要组成部分,主要解决了 应用解耦,异步处理,流量削峰,消息通讯 等问题,支撑实现分布式系统的高并发,高性能,高可用,可...

常见分布式场景总结

分布式实战 缓存 缓存概念: 1、命中率,根据数据使用上的规律,二八规律:有20%的数据最常用,加载入缓存/有80%的数据不常用,最好不占用缓存 2、缓存将满时回收策略---LRU: 统计数据的使用频率,优先回收频率...

分布式消息系统:Kafka

Kafka是分布式发布-订阅消息系统。 它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的,可划分的,冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。 原文:...

如何实现一个TCC分布式事务框架

TCC事务模型虽然说起来简单,然而要基于TCC实现一个通用的分布式事务框架,却比它看上去要复杂的多,不只是简单的调用一下Confirm/Cancel业务就可以了的。 本文将以Spring容器为例,试图分析一下,实现一个通用的...

分布式系统核心—日志

分布式系统的核心组件:日志。有时也叫write-ahead logs 、commit logs 或者事物 logs, 通常指在应用所有的修改之前先写入日志,一般会将重放日志、撤销日志都写进去。  NoSQL数据库、KV存储、Hadoop、raft、...

分布式系统的现代消息传递

论文《分布式系统的现代消息传递》Modern Messaging for Distributed Sytems L Magnoni 通过IOP出版有限公司出版许可物理学学报:会议系列,608卷,第1会议 作者电子邮件 luca.magnoni@cern.ch 作者隶属...

分布式事务

分布式事务

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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