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分工协作 单体：影响开发效率、发布及迭代性差，项目启动慢，每一个开发者都要对整个项目有个总体的把握 拆分：开发效率高，每个开发者专注自己负责的模块，提升了敏捷性， 并发能力 单体：整体集群，易造成系统资源浪费；无法准确的预测最大并发量，无法准确的预知服务器扩容数量 拆分：服务集群，充分利用服务器资源，可以只针对多个或单个服务扩容，容易定位问题或服务并发数量，从而实现更加准确的扩容 业务 单体：随着业务的增加，应用慢慢膨胀，难以维护 差分：根据功能垂直差分，责任更加分明，维护更加精...

分布式架构是指将单体架构的各个部分拆分，然后部署不同的机器或进程中去，soa和微服务基本上都是微服务架构 SOA是一个面向服务的架构，系统所有服务都注册在总线上，当调用服务时，从总线上查找信息，然后调用 微服务时一种更彻底的面向服务的架构，将系统中各个功能抽象成一个个小的应用程序，基本保持一个应用对应一个服务架构

高内聚】低耦合，职责单一，服务粒度适中 以业务模型切入：比如 商品、用户、订单等等 演进式拆分：刚开始不要拆分的太细、可以逐步迭代拆分 微服务1.0 仅使用服务注册发现 微服务2.0 服务注册发现，熔断、降级 微服务3.0 将服务治理作为通用组件

服务注册： 服务启动时，通过rest请求的方式向Nacos Server注册自己的服务 服务心跳：Nacos Client 会维护一个定时心跳通知Nacos Server 默认5s一次，如果超过15s没有收到心跳，会将服务设置为false(拉取服务列表时会把此服务忽略），如果nacos 服务端超过30s 没有收到心跳，则剔除服务。 服务发现：Nacos Client 会有一个定时任务，实时去Nacos Server 拉取健康服务 服务停止：Nacos Client 通过 rest 发送一个注销请求

配置中心原理

扫描给定路径下的class 生成所有类的bean对象定义，并放在一个map中 然后筛选出非懒加载的BeanDefinition对象进行创建Bean，对于多例Bean不需要在启动过程中进行创建，获取时创建 利用BeanDefinition创建Beanj就是Bean的生命周期，这期间包含合并BeanDefinition、推断构造函数、实例化、属性填充、初始化、初始化后等步骤，其中AOP就是发生在初始化这一步 单例Bean创建后，Spring会发布容器启动事件 Spring 启动结束 1、AnnotatedBe...

@SpringApplication 注解是Spring Boot框架中用来标识Spring Boot应用主类的。它提供了一种快捷的方式来启动和配置Spring应用程序。 @EnableAutoConfigration注解： 负责自动配置类的导入，也就是把自动配置类导入到Spring容器中，从而得到解析 @SpringBootConfigration注解：等同于@Configration，表示当前类是一个配置类 主要作用是配置和启动Spring Boot应用。它提供了一些有用的属性，例如@ComponentS...

Spring 创建一个Bean对象时，会先创建出一个Java对象，会通过反射来执行类的构造方法来得到一个Java对象，而这个过程就是Bean的实例化。 得到Bean对象后会进行依赖注入，依赖注入之后就会进行初始化了，而Bean的初始化就是调用Bean对象里面的特定方法，比如如果实现了InitialzingBean接口，那么框架就会调用aferPropertiesSet方法，或者执行init-method指定的方法

AspectJ 是在编译前把额外的逻辑生成到字节码逻辑 AOP 是动态代理的，在运行中生成的 共用AspactJ一套注解 类实现了接口底层会用JDK 实现，否则就用CgLib实现

没加@Configuration注解 方法内的自调用 方法是私有的，Spring事务是基于Cglib实现的，而cglib是基于父子类的，被代理对象是父类，如果被代理的方法是私有的，子类无法重写，也就无法增加Spring事务逻辑 单独线程处理事务 手动处理了异常 类没有被Spring管理 数据库不支持事务 方法被final修饰

* 1、ApplicationContext继承了BeanFactory * 2、ApplicationContext拥有BeanFactory的所有功能 * 3、ApplicationContext拥有额外的功能、例如获取环境变量、事件发布、资源等

spring.factories 是SpringBoot SPI机制实现的核心，SPI表示一种扩展机制，spring.factories作用是对SpringBoot进行扩展的。 在spring.factories文件中配置上接口对应的实现类即可实现对springboot的扩展。

一、实现原理        使用了设计模式当中的观察者模式，该模式是定义了一种一对多的依赖关系，多个观察者可以监听同一个主题对象，当这个对象发生变化时，会通知相应的观察者会做出相应的变化。 二、组成 事件监听器：需要继承ApplicationListener或定义@EventListener,用于监听和处理特定的事件 事件类：需要继承ApplicationEvent或子类，用于封装事件的具体信息 事件发布者：用于发布事件，应用上下文ApplicationContext已实现 Appli...

$x=x_i$ 0 1 2 3 ... M 总和 出现次数 $m_0$ $m_1$ $m_2$ $m_3$ ... $m_M$ N 出现频率 $p^*_0$ $p^*_1$ $p^*_2$ $p^*_3$ ... $p^*_4$ 1

[TOC] 数学期望 举一个例子，机砖厂中的机器数据的例子 $x=x_i$ 0 1 2 3 ... M 总和 出现次数 $m_0$ $m_1$ $m_2$ $m_3$ ... $m_M$ N 出现频率 $p^*_0$ $p^*_1$ $p^*_2$ $p^*_3$ ... $p^*_4$ 1 其中 $N=\Sigma_{i=1}^{M}m_i, p^*_i = m_i /N $ 于是便可以得到机床的统计平均数据 $$\overline{X} = \Sigma_{i=1}^{M} p^*_ix...

设X是一个随机变量，$g(x)$是一个实函数，则$Y=g(x)$也是一个随机变量，理论上虽然也可以通过X的分布求出Y的分布，然后通过定义求出给$g(x)$的数学期望$E[g(x)]$,不不过比较复杂，下面给出定理，以简化计算。 定理4.1.1 设X是一个随机变量，$Y=g(x)$,且$E(Y)$存在则 (1). 若$X$是离散型随机变量，其概率分布为** $$P{X=x_i} = p_i, i=1,2,3,....$$ 则Y的数学期望为$$E(Y)=E[g(x)]=\Sigma_{i}^{+\infty}g(x_i...

[TOC] 一、什么是参数估计？ 参数估计是统计推断的一种，根据总体随机抽取的样本推断总体分布未知参数的过程。 估计形式： 点估计：是指总体X的分布函数已知，但它的一个或多个参数未知，需要借助总体的一个样本估计总体的未知参数。 矩法： 基本思想是用样本中心距替换总体矩，从而求出未知参数的估计量。因为根据大数定律，若已知总体K阶矩uk存在，则样本k阶矩Ak依概率收敛于总体k阶矩即 $$ A_k \overset{P}{\longrightarrow}u_k $$, 且样本矩的连续函数依概率收敛于总体矩的连续函数。 计...

例7.1.1 设总体X的密度函数为 $$ f(x) = \begin{cases} (\alpha + 1)x^\alpha, \text{ } 0 \lt x \lt1, \alpha \gt-1, \\ \textbf 0, \text{ } 其他 \end{cases} $$ 其中 $\alpha$ 是未知参数,样本为($X_1$, $X_2$, .......,$X_n$),求$\alpha$的矩估计量。 解： 令$A_1= \overline{X} = \mu = E(x) = \frac{...