场景应用

领域驱动设计系列（2）浅析VO、DTO、DO、PO的概念、区别和用处 作者: Johnny.Liang 发布时间: 2015-06-02 18:47 阅读: 5612 次 推荐: 13 原文链接 [收藏] 　　 上一篇 文章作为一个引子，说明了领域驱动设计的优势，从本篇文章开始，笔者将会结合自己的实际经验，谈及领域驱动设计的应用。本篇文章主要讨论一下我们经常会用到的一些对象：VO、DTO、DO和PO。 　　由于不同的项目和开发人员有不同的命名习惯，这里我首先对上述的概念进行一个简单描述，名字只是个标识，我们重点关注其概念： 　　 概念： 　　VO （View Object ）： 视图对象，用于展示层，它的作用是把某个指定页面（或组件）的所有数据封装起来。 　　DTO （Data Transfer Object ）： 数据传输对象，这个概念来源于J2EE的设计模式，原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体，以减少分布式调用的次数，从而提高分布式调用的性能和降低网络负载，但在这里，我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对象。 　　DO （Domain Object ）： 领域对象，就是从现实世界中抽象出来的有形或无形的业务实体。 　　PO （Persistent Object ）： 持久化对象，它跟持久层（通常是关系型数据库）的数据结构形成一一对应的映射关系

由于不同的项目和开发人员有不同的命名习惯，这里我首先对上述的概念进行一个简单描述，名字只是个标识，我们重点关注其概念： 概念： VO （ View Object ）： 视图对象，用于展示层，它的作用是把某个指定页面（或组件）的所有数据封装起来。 DTO （ Data Transfer Object ）： 数据传输对象，这个概念来源于 J2EE 的设计模式，原来的目的是为了 EJB 的分布式应用提供粗粒度的数据实体，以减少分布式调用的次数，从而提高分布式调用的性能和降低网络负载，但在这里，我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对象。 DO （ Domain Object ）： 领域对象，就是从现实世界中抽象出来的有形或无形的业务实体。 PO （ Persistent Object ）： 持久化对象，它跟持久层（通常是关系型数据库）的数据结构形成一一对应的映射关系，如果持久层是关系型数据库，那么，数据表中的每个字段（或若干个）就对应 PO 的一个（或若干个）属性。 模型： 下面以一个时序图建立简单模型来描述上述对象在三层架构应用中的位置 l 用户发出请求（可能是填写表单），表单的数据在展示层被匹配为 VO 。 l 展示层把 VO 转换为服务层对应方法所要求的 DTO ，传送给服务层。 l 服务层首先根据 DTO 的数据构造（或重建）一个 DO ，调用 DO 的业务方法完成具体业务。 l

文章目录 消息队列 相关概念 异步处理 应用解耦 流量削锋 日志处理 消息通讯 主要产品 消息队列 相关概念 消息队列中间件时分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。 异步处理 场景说明 ：用户注册成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。 串行方式 ：将注册信息写入数据库成功后，向用户发送邮件，再发送注册短信，将结果返回客户端。 并行方式 ：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信，以上三个任务完成后，返回给客户端。 消息队列 ：将注册信息写入数据库成功后，注册信息写入消息队列，发送邮件和短信的消费者异步读取消息队列，写入消息队列即将返回给客户端。 应用解耦 场景说明 ：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。 传统方式 ：订单系统调用库存系统的接口。 消息队列 -> 订单系统 ：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功。 库存系统 ：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作。 流量削锋 场景说明 ：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增。 传统方式 ：服务端突然接受来自前端的大量订单请求 消息队列 ：在应用前端加入消息队列-> 用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列

chapter 3 基于图像一致性的三维重建 基于第二章的图像一致性算法，本章将会详细介绍最近几年流行的多视角立体几何算法。区分MVS算法有许多因素，例如图像一致性函数，场景表达，可视化计算和初始化条件。因此提出一个单独的分类并不容易。本文将会依据输出的场景表示方法作为主要分类方式。因为它决定了应用的场景，有兴趣的读者可以参考[165]查看mvs算法的分类方法。 Fig3.1 表示4种常用的表示方法：深度图、点云、体素场、mesh面片，本章将会介绍每种重建算法的state-of-the-art 方法。点云重建方法的渲染方式是采用基于点的渲染技术[160,83],展示了一个完整的纹理渲染模型，但是点云模型仅仅是独立的带颜色的3D点；体素场常用于计算机视觉和计算机图形学表示3D平面，常将体素场当成距离一个平面的带符号的距离函数，该平面是函数场的零势面。 Fig3.2表示MVS算法的重建步骤和中间或者最终几何形态类型，许多MVS算法集中于单个重建步骤，然而有些将多个步骤组合成操作管线，本表表达了大多数MVS算法/系统，除了一种算法-直接通过图像一致性体素构建mesh，通过体素融合方法[190，102]，在这个方法中，图像一致性体素替换了点云图或者深度图。 当然有许多过去开发的算法再这里没有列举出来，例如level-set方法，level-set曾经在MVS算法中非常流行

一、Java 线上诊断工具 Arthas 二、IDE 插件 Cloud Toolkit 三、混沌实验注入工具 ChaosBlade 四、Java 代码规约扫描插件 五、应用实时监控工具 ARMS 六、静态开源站点搭建工具 Docsite 七、Android 平台上的秒级编译方案 Freeline 八、性能测试工具 PTS 九、云效开发者工具KT 十、架构可视化工具 AHAS 十一、数据处理工具 EasyExcel 十二、iOS 类工具 HandyJSON 十三、云上资源和应用部署工具 EDAS Serverless 十四、数据库连接池 Druid 十五、Java 工具集 Dragonwell 《Netty 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《Spring 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《MyBatis 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《Spring MVC 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《Spring Boot 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《数据库实体设计合集》 《Java 面试题 —— 精品合集》 《Java 学习指南 —— 精品合集》 1. 概述 从人工到自动化，从重复到创新，技术演进的历程中，伴随着开发者工具类产品的发展。 阿里巴巴将自身在各类业务场景下的技术积淀，通过开源、云上实现或工具等形式对外开放，本文将精选了一些阿里巴巴的开发者工具

近日恰逢学生毕业季，课程后期大家“期待+苦逼”的时刻莫过于每天早上内容回顾和面试题问答部分【 临近毕业每天课前用40-60分钟对之前内容回顾、提问和补充，专挑班里不爱说话就的同学回答 】。 期待的是可以检验自己学习的成功；苦逼的是怎么又有东西没记住，但我们依然每天坚持一遍、一遍又一遍指导记住为止。 原本以为大家会把讲过的都记录下来，以便日后毕业复习，事实证明 18岁的我 还是太年轻。 一切想象的太美好，三番五次督促整理到自己笔记上，可是这群小子们就有不照干的呢。 最后同学们获胜，我还是怂了，花了一天把这些题乖乖的给大爷们整理一遍呗。。。。。。 各位大佬暂时先来315道题尝尝吧，后面有时间再继续补充。 有缘人如果看到这些题，不妨把答案写到下面，来证明下你到底有多水，哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈 注意：你问答案在哪里？答案在视频里了，就是不给你写。 第一部分 Python基础篇（80题） 为什么学习Python？ 通过什么途径学习的Python？ Python和Java、PHP、C、C#、C++等其他语言的对比？ 简述解释型和编译型编程语言？ Python解释器种类以及特点？ 位和字节的关系？ b、B、KB、MB、GB 的关系？ 请至少列举5个 PEP8 规范（越多越好）。 通过代码实现如下转换： 二进制转换成十进制：v = “0b1111011”
 十进制转换成二进制：v = 18


场景一：统一命名服务 我们给服务或应用起名字，然后下边有对应的ip地址，这个比较容易理解，类似于DNS解析 场景二： 就是我们把配置文件写到/configuration文件里边然后三个client对 /configuration 节点进行监听，当节点内容发生变化了以后，client会被告知，然后client会把新的配置信息拉取下来，进行更改 场景三: 统一集群管理就是实时获取节点的信息，这点在集群中是很重要的，client每启动一个，就会在zk集群进行注册并监听，当server发生变化的了之后，就会做出相应的改变 场景四： 就是server会把集群里的服务器状态信息写入到zk集群中，当服务器2发生变化的时候，zk的数据会发生变化，从而会告知client，那么cilent就不会在去连接server2 这台服务器了 场景五： 在zk集群中存储，存储nginx集群服务的节点信息和访问数量，zk会根据节点的访问数量来分配最新的请求。 来源： 51CTO 作者： heypon 链接： https://blog.51cto.com/13930997/2454364

创建型模式，共五种：工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式。 结构型模式，共七种：适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。 行为型模式，共十一种：策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。 其实还有两类：并发型模式和线程池模式。 常用应用场景： 工厂模式 ：IOC就是典型的工厂模式 代理模式 ：AOP就是代理实现的 Facade模式 ：shiro框架的核心 单例模式 Spring默认就是单例 不变模式 string 八大基本数据类型都是单例 Future 模式 异步调用。即请求时只拿到一个契约，约定以后可以获取这个东西 来源： https://www.cnblogs.com/duguangming/p/11407721.html

支付宝的性能测试 作者 付丽华 孙玉星 发布于 2014年5月22日 | 6 讨论 分享到： 微博 微信 Facebook Twitter 有道云笔记 邮件分享 稍后阅读 我的阅读清单 一、性能测试支付宝场景介绍 2013年双11过程当中，促销开启的第一分钟内支付宝的交易总额就突破了一亿元，短时间内大量用户涌入的情况下，如何保证用户的支付顺畅，是对支付宝应用系统的一个极大的挑战。 支付宝的性能测试场景分为性能基线测试，项目性能测试。 任意一笔交易过来，我们都需要对交易进行风险扫描，对于有可能是账户盗用的交易，我们会把这笔支付直接拒绝掉，或者通过手机校验码等方式进行风险释放。 相关厂商内容 滴滴出行iOS客户端架构演进之路！ 微信客户端如何应对弱网络！ 函数式编程中的Swift与Swift中的函数式编程！ 你离成为一位合格的技术领导者还有多远？ 国际范 最前沿 不容错过的容器技术盛会 相关赞助商 GMTC全球移动技术大会2016年6月24日-25日，北京， 点击了解详情 ！ 我们有一个老的扫描平台A，现在需要构建一个新的扫描平台B，对A中关键技术进行升级，并增加额外的功能。扫描的策略是存储在DB中的，需要通过发布来更新到应用服务器的内存中。 二、性能测试需求分析和方案制定 a. 需求挖掘 1),查看业务方的显性需求。业务方给到的需求为平台B的分析性能要优于平台A的性能

内容简介 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多门学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有 智能的根本途径。 本书通过对机器学习的背景知识、算法流程、相关工具、实践案例以及知识图谱等内容的讲解，全面介绍了机器学习的理论基础和实践应用。书中涉及机器学习领域的多个典型算法，并详细给出了机器学习的算法流程。 本书适合任何有一定数据功底和编程基础的读者阅读。通过阅读本书，读者不仅可以了解机器学习的理论基础，也可以参照一些典型的应用案例拓展自己的专业技能。同时，本书也适合计算机相关专业的学生以及对人工智能和机器学习感兴趣的读者阅读。 通过阅读本书，你将了解到： 机器学习全流程的串联方式，包括数据预处理、特征工程、算法、模型评估等； 最常用的机器学习算法，包括逻辑回归、随机森林、支持向量机、KMEANS、DBSCAN、K 近邻、马尔科夫决策、LDA、标签传播等； 机器学习算法在实际业务中的应用，涉及金融、医疗、新闻、电商等诸多领域； 机器学习的常用工具：R、Spark-MLib、TensorFlow、PAI 等； 时下最热门的技术领域：深度学习、知识图谱等。 作者简介 李博，花名“傲海”。目前任阿里云数据产品经理，主要负责机器学习平台的产品化建设以及对外业务应用。本科、硕士毕业于北京邮电大学