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Dubbo 源码分析 - 自适应拓展原理

1.原理 我在上一篇文章中分析了 Dubbo 的 SPI 机制,Dubbo SPI 是 Dubbo 框架的核心。Dubbo 中的很多拓展都是通过 SPI 机制进行加载的,比如 Protocol、Cluster、LoadBalance 等。有时,有些拓展并非想在框架启动阶段被加载,而是希望在拓展方法被调用时,根据运行时参数进行加载。这听起来有些矛盾。拓展未被加载,那么拓展方法就无法被调用(静态方法除外)。拓展方法未被调用,就无法进行加载,这似乎是个死结。不过好在也有相应的解决办法,通过代理模式就可以解决这个问题,这里我们将具有代理功能的拓展称之为自适应拓展。Dubbo 并未直接通过代理模式实现自适应拓展,而是代理代理模式基础上,封装了一个更炫的实现方式。Dubbo 首先会为拓展接口生成具有代理功能的代码,然后通过 javassist 或 jdk 编译这段代码,得到 Class 类,最后在通过反射创建代理类。整个过程比较复杂、炫丽。如此复杂的过程最终的目的是为拓展生成代理对象,但实际上每个代理对象的代理逻辑基本一致,均是从 URL 中获取欲加载实现类的名称。因此,我们完全可以把代理逻辑抽出...

给初学者的深度学习入门指南

想入门深度学习的你会不会有这样的疑问呢? “非计算机专业能学会使用深度学习吗?” “线性代数和概率统计快忘完了,英语也只是四级飘过,能学会使用深度学习吗?” “甚至连最容易学的Python语言也不会,有机会吗?” 很巧,我在一年前也向别人问过类似的问题。 我的答案是:学会使用绝对没问题,毕竟不需要自己凭空创造嘛。 可以这么说吧,人工智能犹如造车运动,可以分为两大阶段。 • 第一阶段:关键部件的研发 (1)算法的研发: 这个阶段有吴恩达、李飞飞、GeoffreyHinton、Ian Goodfellow等传奇人物的卓越贡献 (2)工具框架的研发: 这个阶段有谷歌等巨头的卓越贡献 • 第二阶段:各个部件的组装 第一个阶段的工作已有行业巨头和技术大佬完成,我们可以做的就是用好这些技术和工具,来完成自己的工作。所以一般情况下,对于小白,推荐的学习路线如下: 1. 掌握编程工具,推荐Python 2. 掌握一些基本的数学知识 3. 理解机器学习理论和算法 4. 掌握必要的深度学习框架 5. 了解行业最新动态和研究成果 非计算机专业如何转行使用深度学习 深度学习人才可以分为两类,一类是创造深度学习...

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