构建分布式应用准备（从零到一）
最编程
2024-07-07 08:46:44
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此文章只做分析，具体应用具体分析，并不是说所有的应用都适用于分布式，也不是说，所有的分布式都是要类同一下流程。
目录
一、需求分析
二、技术选型
三、环境准备
四、搭建步骤
五、测试与部署
六、监控与调优
一、需求分析
首先，你需要明确你的分布式应用的需求和目标。这包括应用的业务逻辑、数据存储需求、用户量预估、并发量要求等。这将有助于你选择合适的分布式技术栈和架构。
二、技术选型
根据需求分析的结果，选择适合的技术栈和工具。以下是一些常见的分布式Java应用的技术组件：
- 服务框架：如Spring Boot、Spring Cloud等，用于构建微服务架构。
- 注册中心：如Eureka、Consul或Zookeeper，用于服务发现和注册。
- 负载均衡：如Nginx、Ribbon等，用于分发请求到不同的服务实例。
- 消息队列：如RabbitMQ、Kafka等，用于异步通信和消息传递。
- 分布式数据库：如MySQL集群、Cassandra、HBase等，用于存储和查询数据。
- 缓存：如Redis、Memcached等，用于提高数据访问速度。
- 分布式配置中心：如Spring Cloud Config、Apollo等，用于统一管理配置信息。
三、环境准备
- 开发工具：安装Java开发工具包（JDK）和集成开发环境（IDE），如IntelliJ IDEA或Eclipse。
- 服务器：准备足够的服务器资源，可以是物理机或虚拟机。确保服务器之间的网络连接稳定可靠。
- 网络环境：配置好服务器的网络，确保各节点之间可以相互通信。
四、搭建步骤
- 创建服务：使用Spring Boot等框架创建微服务应用，并定义好服务的接口和实现。
- 注册服务：将创建好的服务注册到注册中心，以便其他服务可以发现和调用。
- 配置负载均衡：使用负载均衡器将请求分发到不同的服务实例上，确保请求的均匀分布和高可用性。
- 实现消息队列：根据业务需求，配置和使用消息队列实现异步通信和消息传递。
- 配置数据存储：选择合适的分布式数据库和缓存技术，并配置好数据存储和访问方式。
- 配置分布式配置中心：将应用的配置信息统一存储到配置中心，方便管理和维护。
五、测试与部署
- 单元测试：对每个服务进行单元测试，确保服务的功能正常。
- 集成测试：对整个分布式应用进行集成测试，验证各服务之间的协作和通信是否正常。
- 部署：将应用部署到服务器集群中，确保各节点按照预期运行。
六、监控与调优
- 监控：使用监控工具对分布式应用进行实时监控，包括性能监控、错误监控等。
- 调优：根据监控结果进行性能调优和故障排查，提高应用的性能和稳定性。
每个应用的初始立项基本是依次下来的。此流程也是可以套用到自己的简历上来详细说下自己的项目中通过以上技术解决了那些难点，实现了那些优化
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韦根26协议读头的使用及proteus仿真-模拟韦根26读头的数据发送 使用定时器T1，采用16位定时器方式。 //8051 T1初始化 void Timer1_init { TMOD=0x10; //T1 16位定时器模式 ET1=0; //关闭定时器中断 TR1=0; //关闭定时器 TF1=0; //清除TF1标志 } 例如，就发送上面的这个数据：01000110111000001001010101 十进制的18580053 发送数据0的时候，就是将数据线D0拉低404us，发送数据1的时候，就是将数据线D1拉低404us。 首先设置定时器初值，用STC的下载器计算404us的预装入值。 拉低数据线，等待404us到时，之后抬高数据线，再等待2ms的时间，一位数据就发送完成了。 void Send_bit(bit bD) { //拉低数据线D0 404us TL1 = 0x8C; //设置定时初值 TH1 = 0xFE; //设置定时初值 if(bD==0) Send_D0=0; else Send_D1=0; TR1=1; //开启定时器 while(TF1 ==0); //等待溢出 //时间到抬高数据线 if(bD==0) Send_D0=1; else Send_D1=1; TF1=0; //清溢出标志 TR1=0; //关定时器 //下面是数据位的间隔 2ms TL1 = 0xCD; //设置定时初值 TH1 = 0xF8; //设置定时初值 TR1=1; //开启定时器 while(TF1 ==0); //等待溢出 TF1=0; //清溢出标志 TR1=0; //关定时器 } 将韦根26协议的数据装入一个无符号长整型变量里: //二进制 0 100011011100000100101010 1 头尾两位为奇偶校验位，十进制是18580053 unsigned long WG26=18580053; 无符号长整型是四个字节32位，装入26位的数据，则最前面的6位是无效的，循环移位6次，把无效数据移除。 //000000 01000110111000001001010101 for(i=0; i<6; i++) { WGdata=WGdata<<1; } //现在WGdata中的数据是 01000110111000001001010101 000000，后面多了6个0。 有效数据已经移动到最前面，可以开始发送了，循环26次发送数据 for(i=0; i<26; i++) { if( (WGdata & 0x80000000) == 0x80000000 ) Send_bit(1); //如果最高位为1，发送1 else Send_bit(0); //如果最高位为0，发送0 WGdata=WGdata<<1; //左移1位 } } 完整发送函数： //发送韦根26数据，用4个字节保存，一共32位 void SendWG26(unsigned long WGdata) { uchar data i; //从最高位开始发送数据，将开头的6个无效数据位隔过去 //18580053 //000000 01000110111000001001010101 //01000110111000001001010101 000000 for(i=0; i<6; i++) { WGdata=WGdata<<1; } //有效数据位已经移到了开头，开始发送数据 for(i=0; i<26; i++) { if( (WGdata & 0x80000000) == 0x80000000 ) Send_bit(1); else Send_bit(0); WGdata=WGdata<<1; } } 数据的接收 将数据线D0，D1连接到与门74HC08上，两条数据线上有数据发送时会产生INT0的下降沿中断。 （这只是仿真图，实际硬件连接有所不同） 在中断服务程序中接收数据： 还是用一个节的无符号长整型数据WG26，将收到的数据记入其最低位。每接到一位数据，左移一次。当接收到26个数据时，认为收到了读头发来的完整数据。设置接收完成标志ReceiveFlag=1;供主程序查询。 这里设置了一个超时检测，就是接收到的两位数据之间的时间间隔如果大于5ms就认为数据超时，（因为读头发来的数据每位之间的间隔是2ms）。这样，如果有意外的脉冲干扰，引起计数数据位的count值错误，也只会产生一次数据接收错误，将各种标志和变量全部清零后，不会影响下一次的数据接收。 在中断服务程序退出之前，一定要清除中断标志IE0，以免响应了无效数据的中断标志，产生接收错误。 void INT0_ISR(void) interrupt 0 //外部中断0服务程序 { //如果接到的两位数据之间间隔超过5ms，定时器溢出标志TF1置位 //超时检测使用定时器T1，16位定时方式 EX0=0; //关中断 //如果有定时器超时标志置位 if(TF1==1) //数据有误，放弃数据 { LCD_StrDisp(0x00,"Try Again "); LCD_StrDisp(0x40,"TimeOut Error "); Beep(10); //隔过至少一个数据包的时间，以便放弃不完整的数据 //延时100ms Delay50ms; Delay50ms; TR1=0; //关定时 TF1=0; //清标志 TL1 = 0x00; //设置定时初值 5ms 溢出 TH1 = 0xEE; //设置定时初值 5ms 溢出 count=0; WG26=0; ReceiveFlag=0; } //如果数据位间隔未超时 else { WG26=WG26<<1; if(RD0==0) //接收到了0 WG26=WG26&0xFFFFFFFE; else if(RD1==0) //接收到了1 WG26=WG26|0x00000001; count++; if(count==26) { count=0; ReceiveFlag=1; TR1=0; //关定时 TF1=0; //清标志 } else { //为接收下一位做准备 TR1 = 0; //关定时 TF1 = 0; //清除TF1标志 TL1 = 0x00; //设置定时初值 TH1 = 0xEE; //设置定时初值 //超过5ms溢出标志被置位 TR1 = 1; //定时器1开始计时 } } IE0=0; //清除INT0中断标志，很重要！ EX0=1; //开中断 } 在主程序查询到接收完成标志后，开始对数据进行奇偶校验位的核对。 得到奇校验位，记入odd=1 将无效的6位移除 得到偶校验位，记入even=0 将偶校验位移除，统计前12位有几个1 100011011100 000100101010
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NeurIPS 2022 | 最强斗地主AI！网易互娱AI Lab提出基于完美信息蒸馏的方法-完美信息蒸馏(PTIE) 在斗地主游戏中，非完美信息的引入主要是由于三位玩家均不能看到别人的手牌，对于任意一位玩家而言，仅可知道其余两位玩家当前手牌的并集，而难于精准判断每位玩家当前手牌。完美信息蒸馏的思路是针对这种非完美问题，构建一个第三方角色，该角色可以看到三位玩家的手牌，该角色在不告知每位玩家完美信息的情况下通过信息蒸馏的方式引导玩家打出当前情况下合理的出牌。 以强化学习常用的 Actor-Critic 算法为例，PTIE 在 Actor-Critic 算法的应用中可以利用 Critic 的 Value 输出作为蒸馏手段来提升 Actor 的表现。具体而言即在训练中 Critic 的输入为完美信息(包含所有玩家的手牌信息)，Actor 的输入为非完美信息(仅包含自己手牌信息)，此种情况下 Critic 给予的 Value 值包含了完美信息，可以更好地帮助 Actor 学习到更好的策略。 从更新公式上来看，正常的 Actor-Critic 算法 Actor 更新的方式如下： 在 PTIE 模式下，对于每个非完美信息状态 h，我们可以在 Critic 中构建对应的完美信息状态 D(h)，并用 Critic 的输出来更新 Actor 的策略梯度，从而达到完美信息蒸馏的效果。 PTIE 框架的整体结构如下图所示： 无论是训练还是执行过程中智能体都不会直接使用完美信息，在训练中通过蒸馏将完美信息用于提升策略，从而帮助智能体达到一个更高的强度。 PTIE 的另一种蒸馏方式是将完美信息奖励引入到奖励值函数的训练中，PerfectDou 提出了基于阵营设计的完美信息奖励 node reward，以引导智能体学习到斗地主游戏中的合作策略，其定义如下： 如上所示，完美信息部分 代表 t 时刻地主手牌最少几步可以出完，在斗地主游戏中可以近似理解为是距游戏获胜的距离， 代表 t 时刻地主阵营和农民阵营距游戏获胜的距离之差， 为调节系数。通过此种奖励设计，在训练时既可以一定程度地引入各玩家的手牌信息(出完的步数需要知道具体手牌才能计算)，同时也鼓励农民以阵营的角度做出决策，提升农民的合作性。 特征构建： PerfectDou 针对牌类游戏的特点主要构建了两部分特征：牌局状态特征和动作特征。其中牌局状态特征主要包括当前玩家手牌牌型特征、当前玩家打出的卡牌牌型特征、玩家角色、玩家手牌数目等常用特征，动作特征主要用于刻画当前状态下玩家的所有可能出牌，包括了每种出牌动作的牌型特征、动作的卡牌数目、是否为最大动作等特征。 牌型特征为 12 * 15 的矩阵，如下图所示： 该矩阵前 4 行代表对应每种卡牌的张数，5-12 行代表该种卡牌的种类和对应位置。 网络结构和动作空间设计 针对斗地主游戏出牌组合数较多的问题，PerfectDou 基于 RLCard 的工作上对动作空间进行了简化，对占比最大的两个出牌牌型：飞机带翅膀和四带二进行了动作压缩，将整体动作空间由 27472 种缩减到 621 种。 PerfectDou 策略网络结构如下图所示： 策略网络结构同样分为两部分：状态特征部分和动作特征部分。 在状态特征部分，LSTM 网络用于提取玩家的历史行为特征，当前牌局状态特征和提取后的行为特征会再通过多层的 MLP 网络输出当前的状态信息 embedding。 在动作特征部分，每个可行动作同样会经过多层 MLP 网络进行编码，编码后的动作特征会与其对应的状态信息 embedding 经过一层 MLP 网络计算两者间的相似度，并经由 softmax 函数输出对应的动作概率。 实验结果
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实时音频和视频技术的发展与应用-1.1 双重音频和视频 从架构上看，双人音视频系统相对简单明了。红点代表房间信令服务，房间信令服务的主要功能是管理房间信息，实现容量协商和上下行链路的质量调节，例如当下行信道发生拥塞时，上行线路的码率和分辨率会降低。 在传输信道层面，我们的策略是优先直连，在跨区域、跨运营商的情况下，我们会选择单中转或双中转信道，在策略上尽量保持直连和中转信道同时存在，当其中一个信道的质量不好时，系统会自动切断到另一个信道的流量。 1.2 多人音视频 多人视频通话的产品形态是整个房间不超过 50 人，大盘平均房间规模约为 4.x 人，房间内部最多满足一个大视频和三个小视频（四屏）。根据这一条件，我们在架构中采用了典型的 SFU 小房间设计。 上图中的红点代表房间信令服务，主要用于房间管理和状态信息同步。房间管理主要包括用户列表的管理，例如哪些用户打开了视频/音频，我看了谁，谁看了我，这些都是基于房间管理的信息，然后房间信令服务会将这些信息同步到媒体传输服务进行数据分发。 房间服务的另一个作用是房间级容量协商和质量控制，例如，房间里的每个人一开始都支持 H.265 编码，当某个时刻进来一个只支持 H.264 编码的用户时，房间里所有的上游主播就必须把 H.265 切成 H.264。还有一种情况是，房间里有一定比例的人下行链路信道质量较差，这会导致上行链路房间质量下降。 在传输层面，我们采用的是单层分布式媒体传输网络，大家都选择中转方式，不区分双人和多人，采用 Full-Mesh 传输机制将所有数据推送过去，比如一个节点上的人并不都看另外两个人的视频，但还是会将视频推送给他们。
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