粗粒与细粒 - 开卷题库

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最佳答案

粒度是指系统被分解成小的部分，无论是系统本身或其描述或观察一个较大的实体在多大程度上细分。例如，一码破碎成英寸的粒度比折成脚的院子。

粗粒度系统包括更少，更大的组成部分细粒度的系统; 粗粒度的系统的描述子组件，而细粒度描述涉及较小的组件其中较大的是组成。

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在服务方面:

Http://en.wikipedia.org/wiki/service_granularity_principle

根据定义，粗粒度服务操作的范围更广而不是细粒度的服务，尽管条款是相对的前者通常需要增加设计的复杂性，但可以减少完成一项任务所需的调用次数。

细粒度的服务接口与聊天接口大致相同。

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另一种理解方法是从进程和线程之间通信的角度进行思考。进程通过粗粒度通信机制(如套接字、信号处理程序、共享内存、信号量和文件)进行通信。另一方面，线程可以访问属于进程的共享内存空间，这允许它们应用更精细的粒度通信机制。

来源: 实践中的 Java 并发

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简单来说

粗粒度的 -大于细粒度的大子组件。只需将一个或多个细粒度服务包装到一个更粗粒度的操作中。

细粒度 -较小的组件，较大的组件由较小的组件组成，较低级的服务

最好有更多的粗粒度服务操作，这些操作由细粒度操作组成

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粗粒度并不总是意味着更大的组件，如果字面意思是粗糙，它意味着粗糙，或不适当。例如:。在软件项目管理中，如果您将一个小型系统分解为几个组件，这些组件的大小相同，但是复杂性和特性不同，这可能导致粗粒度。相反，对于细粒度分解，您将根据每个组件提供的功能的内聚性划分组件。

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粗粒度: 少数对象包含大量相关数据，这就是为什么服务具有更广泛的功能范围。示例: 一个“ Account”对象保存客户名称、地址、帐户余额、开业日期、最后更改日期等。 因此: 增加了设计的复杂性，减少了各种操作的单元数量

细粒度: 更多的对象，每个对象拥有更少的数据，这就是为什么服务的功能范围更窄的原因。示例: Account 对象保持平衡，Customer 对象保持名称和地址，AccountOpenings 对象保持开始日期，等等。 因此: 降低了设计复杂度，增加了各种服务操作的单元数量。这些是这些对象之间定义的关系。

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粗粒度和细粒度。这两种模式都定义了如何共享内核在多个 Spark 任务之间。顾名思义，细粒度模式是负责在更细粒度级别上共享核心。 细粒度模式已被星火弃用，将很快被移除。

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对于像文本文件这样的数据集，粗粒度意味着我们可以对整个数据集进行转换，但不能对数据集上的单个元素进行转换。而细粒度意味着我们可以对数据集上的单个元素进行转换。

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粗粒度和细粒度都考虑优化许多服务。但不同之处在于水平。我喜欢用一个例子来解释，你会很容易理解。

细粒度 : 例如，我有100个服务，比如 findbyId、 findbyCategry、 findbyName... ..。等等。为什么我们不能提供 find (id、分类、名称... ... 等等) ，而不是那么多服务。这样我们就可以减少服务。这只是一个例子，但目标是如何优化服务的数量。

粗粒度 : 例如，我有100个客户端，每个客户端都有自己的100个服务集。所以我必须提供100 * 100总服务。这是非常困难的。我所做的不是这样，而是将适用于大多数客户机的所有公共服务标识为一个服务集，并分别保留。例如，在100个服务中，有50个服务是常见的。所以我只能管理100 * 50 + 50。

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与细粒度服务相比，核心粒度服务提供了更广泛的功能。根据业务领域的不同，可以创建单个服务来为单个业务单元服务，或者如果子单元之间基本上相互独立，则可以创建专门的多个细粒度服务。粗粒度服务可能变得更加困难，可能由于其大小而不能适应变化，而细粒度服务可能引入管理多个服务的额外复杂性。

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粒度在存储空间非常重要的大规模数据时有一个重要的应用。

根据 牛津字典的粒度的含义是-

一组数据中细节的范围或程度

根据 剑桥字典-

信息中包含很多小细节，使你能够非常清楚地理解正在发生的事情

所以从词的具体含义来看，它是连续过程的某种数据分割。

更细的粒度 由小的区间划分组成，因此可以实现详细的表示。另一方面，粒度较粗的颗粒帧间隔较大，可以节省存储空间。

两种粒度类型的使用是特定于应用程序的。

例如-如果我们有一个应用程序，其中最近的时间信息比旧的信息更重要。对于最近的数据的详细表示可以通过 更细的粒度找到，而对于较旧的数据表示，我们可以使用 粒度较粗的颗粒。