Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как сервер без гражданства может сохранять состояние сеанса на стороне сервера?

Я читаю известную книгу Мартина Фаулера Шаблоны архитектуры корпоративных приложений, чтобы систематизировать свои знания.

Я прочитал главу Session and States и немного запутался. В первой части главы автор рекомендует использовать сервер без сохранения состояния, чтобы избежать некоторых проблем. Затем автор говорит, что иногда нам нужно сохранить некоторые данные на стороне сервера - например, корзину пользователя в интернет-магазине. Но для реализации сеанса с состоянием мы можем использовать сервер без сохранения состояния. Затем автор описывает способы сохранения состояния сеанса (клиент, сервер, база данных)

Но после прочтения этой главы я не понимаю, что такое сервер без сохранения состояния. Как сервер может быть без гражданства, если он сохраняет состояние сеанса?

java state architecture stateless session
27.09.2019

  • Сервер не сохраняет состояние сеанса. Приложение сохраняет свое состояние, которое также может включать информацию о сеансе. 27.09.2019

Ответы:


1

У Quora есть хорошее определение:

Служба без сохранения состояния — это служба, которая не хранит никаких данных на сервере приложений. Он читает или записывает данные в базу данных, возвращает значение (или нет), после чего любая информация о самой задаче забывается.

Значение: сам сервер не хранит данные о состоянии. Он может поместить его в какую-то базу данных. Затем он может предоставить клиенту своего рода маркер, который клиент может включить в будущие вызовы. И этот токен позволяет другим серверам извлекать соответствующие данные, скажем, из базы данных.

Ключевой момент: конечно, информацию нужно хранить где-то. Но это где-то не сервер, а некая инфраструктура, к которой могут получить доступ все серверы без сохранения состояния.

27.09.2019
  • Таким образом, сохранение состояния сеанса на клиенте или в базе данных (или любом другом внешнем хранилище) позволяет нам иметь сервер без сохранения состояния? 27.09.2019
  • @gstackoverflow Думаю, это правильный вывод. Дело в том, что ваши данные о состоянии должны куда-то идти. Если вы хотите позволить себе переключать серверы между запросами одного и того же клиента, они не могут находиться исключительно на этом сервере. Но также обратите внимание: конечно, это имеет последствия. Я вижу, что это скорее потенциальное видение для работы. Даже если у вас есть серверы без сохранения состояния, они могут кэшировать информацию, и из соображений производительности вы можете захотеть, чтобы один и тот же клиент каким-то образом обращался к тому же серверу. 27.09.2019
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..