dubbo常用配置及注意事项

时间: 2023-10-10 18:13:35 浏览: 52
Dubbo是一个分布式服务框架,可帮助我们快速构建高性能、可扩展、可维护的分布式应用程序。下面是Dubbo常用配置及注意事项: 1. 服务提供者配置: - `dubbo.application.name`:应用程序名称 - `dubbo.application.owner`:应用程序所有者 - `dubbo.registry.address`:注册中心地址 - `dubbo.protocol.name`:协议名称 - `dubbo.protocol.port`:协议端口 - `dubbo.timeout`:调用超时时间 - `dubbo.provider.timeout`:服务提供者端超时时间 - `dubbo.provider.retries`:服务提供者重试次数 2. 服务消费者配置: - `dubbo.application.name`:应用程序名称 - `dubbo.application.owner`:应用程序所有者 - `dubbo.registry.address`:注册中心地址 - `dubbo.protocol.name`:协议名称 - `dubbo.protocol.port`:协议端口 - `dubbo.timeout`:调用超时时间 - `dubbo.consumer.timeout`:服务消费者端超时时间 - `dubbo.consumer.check`:服务消费者启动时是否检查服务提供者是否存在 3. 注册中心配置: - `dubbo.registry.address`:注册中心地址 - `dubbo.registry.timeout`:注册中心连接超时时间 - `dubbo.registry.username`:注册中心用户名 - `dubbo.registry.password`:注册中心密码 4. 注意事项: - Dubbo服务提供者和消费者的配置项必须一致。 - Dubbo服务提供者和消费者的协议名称、端口号、超时时间等配置项必须与注册中心一致。 - Dubbo服务提供者和消费者的版本号、接口名称、方法名称等必须定义清楚,否则会出现调用失败的情况。 - Dubbo服务提供者和消费者的日志级别应该适当调整,以便及时发现问题。 - Dubbo服务提供者和消费者的线程池大小应该根据实际情况进行配置,以避免线程池过大或过小的问题。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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