kratos http原理 - 相关文章

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通过 layout 探索 kratos 运行原理

创建项目首先需要安装好对应的依赖环境,以及工具: go 下载 protoc go install google.golang.org/protobuf/cmd/protoc-gen-go@latest protoc-gen-go go install google.golang.org/grpc/cmd/protoc-gen-go-grpc@latest # 创建项目模板 kratos new helloworld cd helloworld # 拉取项目依赖 go mod download…

kratos

技术文章日志库的使用姿势通过 layout 探索 kratos 运行原理发版日志发布日志 - kratos v2.0.5 版本发布发布日志 - kratos v2.0.4 版本发布…

go微服务框架kratos学习笔记八 (kratos的依赖注入)

目录 go微服务框架kratos学习笔记八(kratos的依赖注入) 什么是依赖注入 google wire kratos中的wire Providers injector(注入器) Binding Interfaces go微服务框架kratos学习笔记八(kratos的依赖注入) 笔记二提过依赖注入,和如何生成,但没有细讲,本文来简单看看kratos的依赖注入. 什么是依赖注入来看一个小程序, 创建一个小程序模拟带有问候的事件我们将创建三个结构类型: 1)为迎宾员创建消息 message…

从kratos分析BBR限流源码实现

什么是自适应限流自适应限流从整体维度对应用入口流量进行控制,结合应用的 Load.CPU 使用率.总体平均 RT.入口 QPS 和并发线程数等几个维度的监控指标,通过自适应的流控策略,让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡,让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性. 核心目标: 自动嗅探负载和 qps,减少人工配置削顶,保证超载时系统不被拖垮,并能以高水位 qps 继续运行限流规则计算吞吐量:利特尔法则 L = λ * W 如上图所示,如果我们开一个小店,平均每分钟进店 2…

奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域.是很多机器学习算法的基石.本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的. 1. 回顾特征值和特征向量我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:$$Ax=\lambda x$$ 其中A是一个$n \times n$的矩阵,$x$是一个$n$维向量,则我们说$\lam…

node.js学习（三）简单的node程序&&模块简单使用&&commonJS规范&&深入理解模块原理

一.一个简单的node程序 1.新建一个txt文件 2.修改后缀修改之后会弹出这个,点击"是" 3.运行test.js 源文件使用node.js运行之后的. 如果该路径下没有该文件,会报错 4.运行test2.js 二.模块简单使用为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式.在Node环境中,一个.js文件就称之为一个模块(module). 模块化的开发的好处:提高代码的可维护性,避免修…

线性判别分析LDA原理总结

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),…