Spring Cloud Hystrix 参数配置、简单使用、DashBoard

Spring Cloud Hystrix

文章目录

  • Spring Cloud Hystrix
    • 一、Hystrix 服务降级
    • 二、Hystrix使用示例
    • 三、OpenFeign Hystrix
    • 四、Hystrix参数
        • HystrixCommand.Setter核心参数
        • Command Properties
        • Fallback降级配置
        • Circuit Breaker 熔断器配置
        • Metrix 健康统计配置
        • Request Context 相关参数
        • Collapser Properties 命令合并配置
        • ThreadPool线程池配置
    • 五、监控Hystrix-DashBoard
      • 部署步骤:
        • 监控平台:Hystrix-DashBoard
        • 被监控服务配置:

Spring Cloud Hystrix 是一款优秀的服务容错与保护组件,也是 Spring Cloud 中最重要的组件之一。

Spring Cloud Hystrix 是基于 Netflix 公司的开源组件 Hystrix 实现的,它提供了熔断器功能,能够有效地阻止分布式微服务系统中出现联动故障,以提高微服务系统的弹性。Spring Cloud Hystrix 具有服务降级、服务熔断、线程隔离、请求缓存、请求合并以及实时故障监控等强大功能。

在微服务系统中,Hystrix 能够帮助我们实现以下目标:

  • 保护线程资源:防止单个服务的故障耗尽系统中的所有线程资源。
  • 快速失败机制:当某个服务发生了故障,不让服务调用方一直等待,而是直接返回请求失败。
  • 提供降级(FallBack)方案:在请求失败后,提供一个设计好的降级方案,通常是一个兜底方法,当请求失败后即调用该方法。
  • 防止故障扩散:使用熔断机制,防止故障扩散到其他服务。
  • 监控功能:提供熔断器故障监控组件 Hystrix Dashboard,随时监控熔断器的状态。

一、Hystrix 服务降级

Hystrix 提供了服务降级功能,能够保证当前服务不受其他服务故障的影响,提高服务的健壮性。

服务降级的使用场景有以下 2 种:

  • 在服务器压力剧增时,根据实际业务情况及流量,对一些不重要、不紧急的服务进行有策略地不处理或简单处理,从而释放服务器资源以保证核心服务正常运作。
  • 当某些服务不可用时,为了避免长时间等待造成服务卡顿或雪崩效应,而主动执行备用的降级逻辑立刻返回一个友好的提示,以保障主体业务不受影响。

Hystrix的降级策略:

Hystrix提供了如下三种降级策略:

  • 熔断降级: 默认在10秒内,发送20次请求,失败率达到50%,就会触发熔断降级。

  • 超时降级: 默认请求的响应时间超过1秒,就会触发超时降级。

  • 资源隔离降级

    ​ - 信号量隔离 调用线程与hystrixCommand线程是同一个线程。同步方式。资源消耗小。不支持超时。

    ​ - 线程池隔离 调用线程与hystrixCommand线程不是同一个线程。异步方式。支持超时。可以为每个服务单独分配线程池。大量线程的上下文切换带来的开销比较大。

二、Hystrix使用示例

改造现有服务

1.pom文件引入spring-boot-starter-netflix-hystrix

<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId><version>2.0.2.RELEASE</version>
</dependency>

2.在controller中需要增加熔断功能的接口添加注解@HystrixCommand, 详细参数见 Hystrix参数

@RestController
@RequestMapping("hystrix")
public class HystrixController {@Autowiredprivate HystrixService hystrixService;// 熔断降级@GetMapping("{num}")@HystrixCommand(fallbackMethod="circuitBreakerFallback", commandProperties = {@HystrixProperty(name=HystrixPropertiesManager.CIRCUIT_BREAKER_ENABLED, value = "true"),// 是否开启熔断器@HystrixProperty(name=HystrixPropertiesManager.CIRCUIT_BREAKER_REQUEST_VOLUME_THRESHOLD,value = "20"),      // 统计时间窗内请求次数@HystrixProperty(name = HystrixPropertiesManager.CIRCUIT_BREAKER_ERROR_THRESHOLD_PERCENTAGE, value = "50"),// 在统计时间窗内,失败率达到50%进入熔断状态@HystrixProperty(name = HystrixPropertiesManager.CIRCUIT_BREAKER_SLEEP_WINDOW_IN_MILLISECONDS, value = "5000"), // 休眠时间窗口@HystrixProperty(name = HystrixPropertiesManager.METRICS_ROLLING_STATS_TIME_IN_MILLISECONDS, value = "10000") // 统计时间窗})public String testCircuitBreaker(@PathVariable Integer num, @RequestParam String name) {if (num % 2 == 0) {return "请求成功";} else {throw RunTimeException("");}}// fallback方法的参数个数、参数类型、返回值类型要与原方法对应,fallback方法的参数多加个Throwablepublic String circuitBreakerFallback(Integer num, String name) {return "请求失败,请稍后重试";}// 超时降级@GetMapping@HystrixCommand(fallbackMethod = "timeoutFallback", commandProperties = {@HystrixProperty(name = HystrixPropertiesManager.EXECUTION_TIMEOUT_ENABLED, value = "true"),// 是否开启超时降级@HystrixProperty(name = HystrixPropertiesManager.EXECUTION_ISOLATION_THREAD_TIMEOUT_IN_MILLISECONDS, value = "10000"),// 请求的超时时间,默认10000@HystrixProperty(name = HystrixPropertiesManager.EXECUTION_ISOLATION_THREAD_INTERRUPT_ON_TIMEOUT, value = "true")// 当请求超时时,是否中断线程,默认true})public String testTimeout(@RequestParam String name) throws InterruptedException{Thread.sleep(200)return "success";}public String timeoutFallback(String name) {return "请求超时,请稍后重试";}// 资源隔离(线程池)触发降级@GetMapping("isolation/threadpool")@HystrixCommand(fallbackMethod = "isolationFallback",commandProperties = {@HystrixProperty(name = HystrixPropertiesManager.EXECUTION_ISOLATION_STRATEGY, value = "THREAD")},threadPoolProperties = {@HystrixProperty(name = HystrixPropertiesManager.CORE_SIZE, value = "10"),@HystrixProperty(name = HystrixPropertiesManager.MAX_QUEUE_SIZE, value = "-1"),@HystrixProperty(name = HystrixPropertiesManager.QUEUE_SIZE_REJECTION_THRESHOLD, value = "2"),@HystrixProperty(name = HystrixPropertiesManager.KEEP_ALIVE_TIME_MINUTES, value = "1"),})public String testThreadPoolIsolation(@RequestParam String name) throws InterruptedException {Thread.sleep(200)return "success";}public String isolationFallback(String name) {return "资源隔离拒绝,请稍后重试";}// 信号量资源隔离@GetMapping("isolation/semaphore")@HystrixCommand(fallbackMethod = "isolationFallback",commandProperties = {@HystrixProperty(name = HystrixPropertiesManager.EXECUTION_ISOLATION_STRATEGY, value = "SEMAPHORE"),@HystrixProperty(name = HystrixPropertiesManager.EXECUTION_ISOLATION_SEMAPHORE_MAX_CONCURRENT_REQUESTS, value = "2")})public String testSemaphoreIsolation(@RequestParam String name) throws InterruptedException {Thread.sleep(200)return "success";}public String isolationFallback(String name) {return "资源隔离拒绝,请稍后重试";}}

3.全局参数application.yml @HystrixCommand注解的配置优先于Hystrix全局配置

hystrix:command:default:circuitBreaker:enabled: truerequestVolumeThreshold: 20errorThresholdPercentage: 50sleepWindowInMilliseconds: 5000execution:timeout:enabled: trueisolation:thread:timeoutInMilliseconds: 2000interruptOnTimeout: truesemaphore:maxConcurrentRequests: 10strategy: THREADmetrics:rollingStats:timeInMilliseconds: 10000threadpool:default:coreSize: 10maximumSize: 19allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize: falsekeepAliveTimeMinutes: 1maxQueueSize: -1queueSizeRejectionThreshold: 5

4.在启动类添加注解 @EnableCircuitBreaker 注解或者 @EnableHystrix 注解

@SpringBootApplication
@EnableCircuitBreaker
public class HystrixSpringApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(HystrixSpringApplication.class, args);}
}

三、OpenFeign Hystrix

在服务提供方定义 feign client 接口 以及 fallback或者fallbackFactory,在服务消费方定义具体的降级策略。

1.引入依赖

<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId><version>2.0.2.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency><groupId>io.github.openfeign</groupId><artifactId>feign-httpclinet</artifactId><version>9.7.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>io.github.openfeign</groupId><artifactId>feign-hystrix</artifactId><version>9.7.0</version>
</dependency>

2.定义Feign调用接口,其中fallbackFactory中为试下的fallback方法

// fallbackFactory 实现
@FeignClient(value = "hystrixProject", url="http://localhost:8085", fallbackFactory = HystrixServerFallbackFactory.class)
public interface HystrixServer {@GetMapping("/test")String test();
}// fallback 实现
@FeignClient(value = "hystrixProject", url="http://localhost:8085", fallback = HystrixServerFallback.class)
public interface HystrixServer {@GetMapping("/test")String test();
}

3.定义HystrixServerFallbackFactory.class

import feign.hystrix.FallbackFactory;@Component
public class HystrixServerFallbackFactory implements FallbackFactory<HystrixServer> {@Overridepublic HystrixServer create(Throwable throwable) {return new HystrixServer() {@Overridepublic String test() {return "服务降级";}}}
}

4.定义HystrixServerFallback.class

@Component
public class HystrixServerFallback implements HystrixServer {public String test() {return "服务降级";}
}

5.全局配置,application.yml

老版本配置:对应于本文的版本

feign:hystrix:enabled: true

新版本配置:

feign:circuitbreaker:enabled: true    //开启服务降级

6.启动类增加注解

@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
public class HystrixDashboardApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(HystrixDashboardApplication.class, args);}
}

四、Hystrix参数

HystrixCommand.Setter核心参数
  • HystrixCommandGroupKey:区分一组服务,一般以接口为粒度。
  • HystrixCommandKey:区分一个方法,一般以方法为粒度。
  • HystrixThreadPoolKey:一个HystrixThreadPoolKey下的所有方法共用一个线程池。
  • HystrixCommandProperties:基本配置
Command Properties
  • hystrix.command.default.execution.isolation.strategy 隔离策略,默认是Thread,可选Thread|Semaphore。thread用于线程池的隔离,一般适用于同步请求。semaphore是信号量模式,适用于异步请求
  • hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds 命令执行超时时间,默认1000ms
  • hystrix.command.default.execution.timeout.enabled 执行是否启用超时,默认启用true
  • hystrix.command.default.execution.isolation.thread.interruptOnTimeout 发生超时是是否中断,默认true
  • hystrix.command.default.execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests 最大并发请求数,默认10,该参数当使用ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE策略时才有效。如果达到最大并发请求数,请求会被拒绝。理论上选择semaphore size的原则和选择thread size一致,但选用semaphore时每次执行的单元要比较小且执行速度快(ms级别),否则的话应该用thread。
  • hystrix.command.default.execution.isolation.thread.interruptOnCancel
Fallback降级配置

这些参数可以应用于Hystrix的THREAD和SEMAPHORE策略

  • hystrix.command.default.fallback.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests 如果并发数达到该设置值,请求会被拒绝和抛出异常并且fallback不会被调用。默认10.
  • hystrix.command.default.fallback.enabled 当执行失败(run方法抛异常)或者请求被拒绝(资源不足),是否会尝试调用hystrixCommand.getFallback() 。默认true
Circuit Breaker 熔断器配置
  • hystrix.command.default.circuitBreaker.enabled 用来跟踪circuit的健康性,如果未达标则让request短路。默认true.
  • hystrix.command.default.circuitBreaker.requestVolumeThreshold 一个rolling window内最小的请求数。如果设为20,那么当一个rolling window的时间内(比如说1个rolling window是10秒)收到19个请求,即使19个请求都失败,也不会触发circuit break。默认20.
  • hystrix.command.default.circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds 触发短路的时间值,当该值设为5000时,则当触发circuit break后的5000毫秒内都会拒绝request,也就是5000毫秒后才会关闭circuit。默认5000.
  • hystrix.command.default.circuitBreaker.errorThresholdPercentage 错误比率阀值,如果错误率>=该值,circuit会被打开,并短路所有请求触发fallback。默认50,一般服务错误率达到10%时,服务已经不可用了,所以一般建议设置到10以下。
  • hystrix.command.default.circuitBreaker.forceOpen 强制打开熔断器,如果打开这个开关,那么拒绝所有request,默认false.
  • hystrix.command.default.circuitBreaker.forceClosed 强制关闭熔断器 如果这个开关打开,circuit将一直关闭且忽略circuitBreaker.errorThresholdPercentage
Metrix 健康统计配置
  • hystrix.command.default.metrics.rollingStats.timeInMilliseconds 设置统计的时间窗口值的,毫秒值,circuit break 的打开会根据1个rolling window的统计来计算。若rolling window被设为10000毫秒,则rolling window会被分成n个buckets,每个bucket包含success,failure,timeout,rejection的次数的统计信息。默认10000.
  • hystrix.command.default.metrics.rollingStats.numBuckets 设置一个rolling window被划分的数量,若numBuckets=10,rolling window=10000,那么一个bucket的时间即1秒。必须符合rolling window % numberBuckets == 0。默认10.
  • hystrix.command.default.metrics.rollingPercentile.enabled 执行时是否enable指标的计算和跟踪,默认true
  • hystrix.command.default.metrics.rollingPercentile.timeInMilliseconds 设置rolling percentile window的时间,默认60000
  • hystrix.command.default.metrics.rollingPercentile.numBuckets 设置rolling percentile window的numberBuckets。逻辑同上。默认6
  • hystrix.command.default.metrics.rollingPercentile.bucketSize 如果bucket size=100,window=10s,若这10s里有500次执行,只有最后100次执行会被统计到bucket里去。增加该值会增加内存开销以及排序的开销。默认100.
  • hystrix.command.default.metrics.healthSnapshot.intervalInMilliseconds 记录health 快照(用来统计成功和错误绿)的间隔,默认500ms
Request Context 相关参数
  • hystrix.command.default.requestCache.enabled 默认true,需要重载getCacheKey(),返回null时不缓存
  • hystrix.command.default.requestLog.enabled 记录日志到HystrixRequestLog,默认true
Collapser Properties 命令合并配置
  • hystrix.collapser.default.maxRequestsInBatch 单次批处理的最大请求数,达到该数量触发批处理,默认Integer.MAX_VALUE
  • hystrix.collapser.default.timerDelayInMilliseconds 触发批处理的延迟,也可以为创建批处理的时间+该值,默认10
  • hystrix.collapser.default.requestCache.enabled 是否对HystrixCollapser.execute() and HystrixCollapser.queue()的cache,默认true
ThreadPool线程池配置
  • hystrix.threadpool.default.coreSize 并发执行的核心线程数,默认10。不能设置为0,初始化setter的时候会出现异常。

  • hystrix.threadpool.default.maximumSize 并发执行的最大线程数,默认10。 This property sets the maximum thread-pool size. This is the maximum amount of concurrency that can be supported without starting to reject HystrixCommands. Please note that this setting only takes effect if you also set allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize. Prior to 1.5.9, core and maximum sizes were always equal.

  • hystrix.threadpool.default.maxQueueSize BlockingQueue的最大队列数,当设为-1,会使用SynchronousQueue,值为正时使用LinkedBlcokingQueue。Note: This property only applies at initialization time since queue implementations cannot be resized or changed without re-initializing the thread executor which is not supported.

  • hystrix.threadpool.default.queueSizeRejectionThreshold 队列截断阈值。即使maxQueueSize没有达到,达到queueSizeRejectionThreshold该值后,请求也会被拒绝。如果maxQueueSize == -1,该字段将不起作用。

  • hystrix.threadpool.default.keepAliveTimeMinutes 线程空闲存活时间。如果corePoolSize和maxPoolSize设成一样(默认实现)该设置无效。

  • hystrix.threadpool.default.metrics.rollingStats.timeInMilliseconds 线程池统计指标的时间,默认10000。

  • hystrix.threadpool.default.metrics.rollingStats.numBuckets 将rolling window划分为n个buckets,默认10。

建议设置值:
timeoutInMilliseconds:依赖外部接口时,推荐配置比rpc超时时间稍短,否则可能无法发挥作用。
maxConcurrentRequests:估算值:(单机QPS*响应时间)2/1000,2为预留一倍值,可以自行调整。
coreSize:估算值:(单机qps
响应时间)*1.5/1000,1.5为预留0.5倍buffer,该值可以适当减少,因为线程池会有排队队列。
maxQueueSize:仅在allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize(是否开启动态线程数)为true时才生效。建议设置core的两倍大小。

五、监控Hystrix-DashBoard

部署步骤:

监控平台:Hystrix-DashBoard

1.新建Hystrix-DashBoard项目,引入pom依赖

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-hystrix-dashboard</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId></dependency></dependencies>

2.application.yml文件配置

server:port: 8082
spring:application:name: hystrix-dashboardhystrix:dashboard:proxy-stream-allow-list: "*"

3.在启动类上添加@EnableHystrixDashboard注解开启Dashboard

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.hystrix.dashboard.EnableHystrixDashboard;@SpringBootApplication
@EnableHystrixDashboard
public class HystrixDashboardApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(HystrixDashboardApplication.class, args);}
}

4.启动服务访问地址 “http://localhost:7020/hystrix”,可以看到Hystrix Dashboard入口

在这里插入图片描述

调用的格式页面中已给出,第一个文本框中是需要监控的服务或者集群的地址,这里暂时不需要监控集群,所以我们输入监控的服务地址即可,即输入“http://localhost:7010/actuator/hystrix.stream”;

“Delay”文本框中是轮询调用服务监控信息的延迟时间,默认是2000ms(2s);

“Title”文本框中是监控页面的标题,这里我们输入“hystrix服务调用商品服务”,然后单击“Monitor Stream”就可以进入Hystrix Dashboard页面,如图所示。

被监控服务配置:

因为Hystrix是通过监控服务调用监控信息的,并且需要访问被监控服务的“/hystrix.stream”接口,而这个接口也是Actuator监控的一个端点,所以需要在服务调用者的pom.xml文件中添加Actuator依赖,并开放监控的端点信息。

1.被监控服务pom文件增加依赖

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId><version>RELEASE</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId></dependency>
</dependencies>

2.application.yml增加配置信息

# 暴漏监控信息
management:endpoints:web:exposure:include: "*"

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/257397.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

React Native开发iOS实战录

文章目录 背景环境准备基础工具&#xff1a;xcode安装主要工具安装CocoaPods 基本步骤采用Expo go运行iOS模拟器运行安装在真机上测试发布到苹果商店 原生模块与编译链接问题静态库和 Frameworkuse_frameworks!和use_modular_headers! 常见问题ruby3在macOS上编译失败import of…

如何在Django中使用分布式定时任务并结合消息队列

如何在Django中使用分布式定时任务并结合消息队列 如何在Django中使用分布式定时任务并结合消息队列项目背景与意义实现步骤1. 安装Celery和Django-celery-beat2. 配置Celery3. 配置Django-celery-beat4. 定义定时任务5. 启动Celery worker 和 beat6. Celery 指令7. 对接消息队…

【数据结构】LRU Cache

文章目录 LRUCache LRUCache 1. LRUCache是一种缓存的替换技术&#xff0c;在CPU和main memory之间根据计算机的局部性原理&#xff0c;往往会采用SRAM技术来构建CPU和主存之间的高速缓存&#xff0c;DRAM(dynamic random access memory)用于构建主存&#xff0c;LRUCache这种…

WEB APIs(1)

变量声明const&#xff08;修饰常量&#xff09; const优先&#xff0c;如react&#xff0c;基本const&#xff0c; 对于引用数据类型&#xff0c;可用const声明&#xff0c;因为储存的是地址 何为APIs 可以使用js操作HTML和浏览器 分类&#xff1a;DOM&#xff08;文档对象…

Golang快速入门到实践学习笔记

Go学习笔记 1.基础 Go程序设计的一些规则 Go之所以会那么简洁&#xff0c;是因为它有一些默认的行为&#xff1a; 大写字母开头的变量是可导出的&#xff0c;也就是其它包可以读取 的&#xff0c;是公用变量&#xff1b;小写字母开头的就是不可导出的&#xff0c;是私有变量…

[WinForm开源]概率计算器 - Genshin Impact(V1.0)

创作目的&#xff1a;为方便旅行者估算自己拥有的纠缠之缘能否达到自己的目的&#xff0c;作者使用C#开发了一款小型软件供旅行者参考使用。 创作说明&#xff1a;此软件所涉及到的一切概率与规则完全按照游戏《原神》(V4.4.0)内公示的概率与规则&#xff08;包括保底机制&…

Virt a Mate(VAM)游戏折腾记录

如有更新见原文&#xff1a;https://blog.iyatt.com/?p13283 1 前言 如果在网上看到有些视频名字带有 VAM 的&#xff0c;可能就是玩这个游戏录屏的。这个游戏可以建模、操作模型动作、构建场景等等。之前大致知道有这么个东西&#xff0c;只是电脑配置太差了&#xff0c;新…

文件上传-第三方服务阿里云OSS

JAVA后端实现文件上传,比如图片上床功能,有很多实现方案,可以将图片保存到服务器的硬盘上。也可以建立分布式集群,专门的微服务来存储文件常见的技术比如Minio。对于中小型公司&#xff0c;并且上传文件私密性不高的话可以使用第三方的存储服务&#xff0c;比如阿里云、华为云等…

投资银行在网络安全生态中的作用

文章目录 一、投资银行的含义(一)并购买方。(二)并购卖方。(三)IPO辅助。(四)投资银行业务的另一方面是帮助这些交易融资。二、从投资银行角度看网络安全产业(一)行业的短期前景三、复杂的网络安全并购(一)行业知识对投资银行业务很重要(二)在网络安全领域,技术…

文案馆头像壁纸微信小程序源码【支持流量主】

文案馆头像壁纸微信小程序源码【支持流量主】 源码介绍&#xff1a;文案馆头像壁纸微信小程序源码是一款可以获取套图、头像、壁纸的小程序。小程序源码内置流量主功能 需求环境&#xff1a;微信小程序phpmysql 下载地址&#xff1a; https://www.changyouzuhao.cn/13453.ht…

分析一个项目(微信小程序篇)二

目录 首页&#xff1a; 发现&#xff1a; 购物车&#xff1a; 我的&#xff1a; 分析一个项目讲究的是如何进行对项目的解析分解&#xff0c;进一步了解项目的整体结构&#xff0c;熟悉项目的结构&#xff0c;能够知道每个组件所处在哪个位置&#xff0c;发挥什么作用。 接…

(三十八)大数据实战——Atlas元数据管理平台的部署安装

前言 Apache Atlas 是一个开源的数据治理和元数据管理平台&#xff0c;旨在帮助组织有效管理和利用其数据资产。为组织提供开放式元数据管理和治理功能 &#xff0c;用以构建其数据资产目录&#xff0c;对这些资产进行分类和管理&#xff0c;形成数据字典 。并为数据分析师和数…

JVM(4)原理篇

1 栈上的数据存储 在Java中有8大基本数据类型&#xff1a; 这里的内存占用&#xff0c;指的是堆上或者数组中内存分配的空间大小&#xff0c;栈上的实现更加复杂。 以基础篇的这段代码为例&#xff1a; Java中的8大数据类型在虚拟机中的实现&#xff1a; boolean、byte、char…

基于LightGBM的回归任务案例

在本文中&#xff0c;我们将学习先进的机器学习模型之一&#xff1a;Lightgbm。在对XGB模型进行了越来越多的改进以获得更好的性能之后&#xff0c;XGBoost是一种极限梯度提升机器&#xff0c;但通过lightgbm&#xff0c;我们可以在没有太多计算的情况下实现类似或更好的结果&a…

洛谷C++简单题小练习day11—字母转换,分可乐两个小程序

day11--字母转换--2.14 习题概述 题目描述 输入一个小写字母&#xff0c;输出其对应的大写字母。例如输入 q[回车] 时&#xff0c;会输出 Q。 代码部分 #include<bits/stdc.h> using namespace std; int main() { char n;cin>>n;cout<<char(n-32)<…

为自监督学习重构去噪扩散模型

在这项研究中&#xff0c;作者检验了最初用于图像生成的去噪扩散模型&#xff08;DDM&#xff09;的表示学习能力。其理念是解构DDM&#xff0c;逐渐将其转化为经典的去噪自动编码器&#xff08;DAE&#xff09;。这一解构过程让大家能够探索现代DDM的各个组成部分如何影响自监…

18 19 SPI接口的74HC595驱动数码管实验

1. 串行移位寄存器原理&#xff08;以四个移位寄存器为例&#xff09; 1. 通过移位寄存器实现串转并&#xff1a;一个数据输入端口可得到四位并行数据。 通过给data输送0101数据&#xff0c;那么在经过四个时钟周期后&#xff0c;与data相连的四个寄存器的输出端口得到了0101…

FileZilla Server 1.8.1内网搭建

配置环境服务器服务器下载服务器配置服务器配置 Server - ConfigureServer Listeners - Port 协议设置 Protocols settingsFTP and FTP over TLS(FTPS) Rights management(权利管理)Users(用户) 客户端建立连接 配置环境 服务器处于局域网内: 客户端 < -访问- > 公网 &l…

Stable Diffusion 模型下载:DreamShaper(梦想塑造者)

本文收录于《AI绘画从入门到精通》专栏&#xff0c;专栏总目录&#xff1a;点这里。 文章目录 模型介绍生成案例案例一案例二案例三案例四案例五案例六案例七案例八案例九案例十 下载地址 模型介绍 DreamShaper 是一个分格多样的大模型&#xff0c;可以生成写实、原画、2.5D 等…

实例分割论文阅读之:FCN:《Fully Convolutional Networks for Semantica Segmentation》

论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf 代码链接&#xff1a;https://github.com/pytorch/vision 摘要 卷积网络是强大的视觉模型&#xff0c;可以产生特征层次结构。我们证明&#xff0c…