C/S架构与B/S架构的适用场景分析
C/S架构(客户端/服务器架构)与B/S架构(浏览器/服务器架构)在适用场景上各有特点,主要取决于应用的具体需求、用户群体、系统维护成本、跨平台需求等因素。
一、C/S架构的适用场景
1、高性能与交互性要求高的应用:
当应用程序需要高性能的计算能力,且对用户交互性有较高要求时,C/S架构更为合适。因为C/S架构的客户端可以充分利用本地计算机的计算资源,提供更快的响应速度和更丰富的交互功能。
2、对网络传输速度要求不是特别敏感的应用:
对于某些应用场景,如企业内部系统或局域网环境下的应用,网络传输速度可能不是主要考虑因素,此时C/S架构的适用性更强。
3、需要高度安全性和稳定性的应用:
C/S架构通过客户端应用程序可以更好地控制数据安全,减少数据泄露的风险,适用于对安全性要求较高的应用。
4、复杂图形界面和数据处理的应用:
客户端应用程序可以支持复杂的图形界面和大量的数据处理,提供更丰富的用户体验和功能,适用于需要这些特性的应用。
二、B/S架构的适用场景
1、面向广大用户群体且需要跨平台和跨设备访问的应用:
B/S架构通过浏览器访问应用,用户无需安装额外的客户端软件,只需具备网络连接和浏览器即可访问应用,因此适用于面向广大用户群体且需要跨平台和跨设备访问的Web应用。
2、低维护成本和企业内部系统:
B/S架构的维护成本相对较低,因为所有更新和维护工作都集中在服务器端进行,无需在每个客户端上进行操作。这特别适用于需要低维护成本的企业内部系统。
3、快速部署和扩展的应用:
B/S架构的系统易于部署和扩展,因为新增用户或设备只需连接到服务器并通过浏览器访问应用即可,无需安装额外的软件或进行复杂的配置。
4、对客户端计算机配置要求不高的应用:
B/S架构的客户端主要是浏览器,对计算机配置的要求较低,适用于各种配置水平的计算机设备。
三、总结
C/S架构和B/S架构各有其适用的场景。在实际应用中,应根据具体需求、用户群体、系统维护成本、跨平台需求等因素综合考虑,选择最合适的架构。在某些情况下,还可以采用C/S和B/S相结合的混合架构模式,以充分发挥两种架构的优势,弥补各自的不足。
相关文章:

C/S架构与B/S架构的适用场景分析
C/S架构(客户端/服务器架构)与B/S架构(浏览器/服务器架构)在适用场景上各有特点,主要取决于应用的具体需求、用户群体、系统维护成本、跨平台需求等因素。 一、C/S架构的适用场景 1、高性能与交互性要求高的应用&…...

AI论文精读笔记-Generative Adversarial Nets(GAN)
1. 论文基本信息 论文标题:Generative Adversarial Nets 作者:Ian J. Goodfellow,∗ Jean Pouget-Abadie,† Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair,‡ Aaron Courville, Yoshua Bengio 发表时间和期刊:2014.06…...

Redis(主从复制、哨兵模式、集群)概述及部署测试
目录 一、Redis 主从复制 1.1、Redis 主从复制概念 1.2、主从复制的作用 1.3、主从复制流程 1.4、搭建Redis 主从复制 二、Redis 哨兵模式 2.1、Redis 哨兵模式概念 2.2、哨兵模式原理 2.3、哨兵模式的作用 2.4、哨兵模式的结构 2.5、故障转移机制 2.6、主节点的选…...

jmeter吞吐量控制器
一、吞吐量控制器作用:旨在混合场景中,控制样本数,通常在比例场景中使用 吞吐量控制器提供了两种控制模式: 百分比执行(Percent Executions): 吞吐量控制器会根据配置的百分比来决定其下的作用…...

【GBase 8c V5_3.0.0 分布式数据库常用几个SQL】
1.检查应用连接数 以管理员用户 gbase,登录数据库主节点。 接数据库,并执行如下 SQL 语句查看连接数。 SELECT count(*) FROM (SELECT pg_stat_get_backend_idset() AS backendid) AS s;2.查看空闲连接 查看空闲(state 字段为”idle”)且长时间没有更…...
grep,wc命令
一.grep命令 1.grep命令的作用 我们通过grep命令从文件中通过关键字过滤文件行 2.grep命令的语法 grep [-n] 关键字 文件路径 其中grep作为命令主体 -n选项表示在结果中显示匹配的行的行号 关键字为必填参数,表示过滤的关键字(可以使用""…...

NLP-文本分类文献阅读-前置基础-词汇解释-通俗易懂-9月份-学习总结
目录 迁移学习 特征选择 特征工程 朴素贝叶斯分类方法 支持向量机 K-最近邻(K-Nearest Neighbors, KNN) 特征向量稀疏 卷积神经网络 循环神经网络 图神经网络 TextCNN 动态 K 最大池化 One-hot BOW Word2vec 池化(Pooling) 全连接…...
Conda安装和使用(ubuntu)
以下是关于如何使用 Conda 的详细指南。这将涵盖从安装到基本操作的各个方面,帮助您高效地管理Python环境和依赖项。 Conda 简介 Conda 是一个跨平台的开源包管理器和环境管理器,最初由 Anaconda 开发,广泛用于数据科学、机器学习和科学计算…...

JavaEE:文件操作
文章目录 文件操作和IO文件系统操作File介绍属性构造方法方法 代码演示前四个listmkdirrenameTo 文件操作和IO 文件系统操作 创建文件,删除文件,创建目录,重命名… Java中有一个类,可以帮我们完成上述操作. 这个类叫做File类. File介绍 属性 这个表格描述了文件路径的分隔符…...

Python | 练习作业 2
为学生登录系统新增搜索功能。 第二天作业的解题思路: # 1.创建一个空列表保存搜索结果 # 2.让用户输入要搜索的内容 # 3.遍历学生信息,检查学生的id name age gender score # 中的属性值 是否跟用户搜索的内容一致 # 4.如果有一致的属性 那么就将该学生…...

C语言-整数和浮点数在内存中的存储-详解-上
C语言-整数和浮点数在内存中的存储-详解-上 1.前言2.整数2.1无符号整数2.2原码、反码、补码符号位最大值转换过程补码的意义简化算术运算易于转换方便溢出处理 1.前言 在C语言的使用中,需要时刻关注数据的类型,不同类型交替使用可能会发生错误ÿ…...
图论篇--代码随想录算法训练营第六十一天打卡| Floyd 算法,A*算法
Floyd 算法(求多源汇最短路) 题目链接:97. 小明逛公园 题目描述: 小明喜欢去公园散步,公园内布置了许多的景点,相互之间通过小路连接,小明希望在观看景点的同时,能够节省体力&…...

CMake构建学习笔记16-使用VS进行CMake项目的开发
文章目录 1. 概论2. 详论2.1 创建工程2.2 加载工程2.3 配置文件2.4 工程配置2.5 调试执行 3. 项目案例4. 总结 1. 概论 在之前的系列博文中,我们学习了如何构建第三方的依赖库,也学习了如何去组建自己的CMake项目,尤其是学习了CMake的核心配…...
数据结构中线性表的定义和特点
线性表:有n个数据特征相同的元素构成的有限序列。 特点: 除了第一个元素,最后一个元素,其余的元素都有唯一的前驱和唯一的后继。 案例引入: 一元多项式的运算: 可以将一元多项式p(x)抽象为一个有n1个系…...
【PyTorch单点知识】PyTorch中的自动混合精度(AMP)模块详解
文章目录 0. 前言1. 什么是自动混合精度?2. PyTorch AMP 模块3. 如何使用 PyTorch AMP3.1 环境准备3.2 代码实例3.3 代码解析 4. 结论 0. 前言 按照国际惯例,首先声明:本文只是我自己学习的理解,虽然参考了他人的宝贵见解及成果&a…...
数据结构 --- 哈希表
哈希表(Hash Table),也叫散列表,是一种根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。 一、基本原理 哈希函数 哈希表通过一个特定的哈希函数,将关键码映射到表中的一个位置。这个位置通常…...

Linux相关:在阿里云下载centos系统镜像
文章目录 1、镜像站2、下载方式一2.1、第一步打开镜像站地址2.2 下载地址: https://mirrors.aliyun.com/centos/2.3、选择7版本2.4、镜像文件在isos文件夹中2.5、选择合适的版本 3、下载镜像快捷方式 1、镜像站 阿里云镜像站地址 2、下载方式一 2.1、第一步打开镜像站地址 2…...
24. 线模型对象
线模型Line渲染顶点数据 下面代码是把几何体作为线模型Line (opens new window)的参数,你会发现渲染效果是从第一个点开始到最后一个点,依次连成线。 // 线材质对象 const material new THREE.LineBasicMaterial({color: 0xff0000 //线条颜色 }); //…...

EasyExcel 快速入门
目录 一、 EasyExcel简介 官网链接: 代码链接: 二、 EasyExcel快速上手 引入依赖: 设置Excel相关注解 编写对应的监听类: 简单写入数据: 简单读取数据: 不需要使用监听器: 需要使…...

Sparse4D v1
Sparse4D: Multi-view 3D Object Detection with Sparse Spatial-Temporal Fusion Abstract 基于鸟瞰图 (BEV) 的方法最近在多视图 3D 检测任务方面取得了重大进展。与基于 BEV 的方法相比,基于稀疏的方法在性能上落后,但仍然有很多不可忽略的优点。为了…...
论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(一)
宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架论文解析 论文解读:交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(一) 论文解读:交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化…...
鸿蒙中用HarmonyOS SDK应用服务 HarmonyOS5开发一个生活电费的缴纳和查询小程序
一、项目初始化与配置 1. 创建项目 ohpm init harmony/utility-payment-app 2. 配置权限 // module.json5 {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.INTERNET"},{"name": "ohos.permission.GET_NETWORK_INFO"…...

c#开发AI模型对话
AI模型 前面已经介绍了一般AI模型本地部署,直接调用现成的模型数据。这里主要讲述讲接口集成到我们自己的程序中使用方式。 微软提供了ML.NET来开发和使用AI模型,但是目前国内可能使用不多,至少实践例子很少看见。开发训练模型就不介绍了&am…...

Android15默认授权浮窗权限
我们经常有那种需求,客户需要定制的apk集成在ROM中,并且默认授予其【显示在其他应用的上层】权限,也就是我们常说的浮窗权限,那么我们就可以通过以下方法在wms、ams等系统服务的systemReady()方法中调用即可实现预置应用默认授权浮…...
【HTTP三个基础问题】
面试官您好!HTTP是超文本传输协议,是互联网上客户端和服务器之间传输超文本数据(比如文字、图片、音频、视频等)的核心协议,当前互联网应用最广泛的版本是HTTP1.1,它基于经典的C/S模型,也就是客…...

学校时钟系统,标准考场时钟系统,AI亮相2025高考,赛思时钟系统为教育公平筑起“精准防线”
2025年#高考 将在近日拉开帷幕,#AI 监考一度冲上热搜。当AI深度融入高考,#时间同步 不再是辅助功能,而是决定AI监考系统成败的“生命线”。 AI亮相2025高考,40种异常行为0.5秒精准识别 2025年高考即将拉开帷幕,江西、…...
MySQL 部分重点知识篇
一、数据库对象 1. 主键 定义 :主键是用于唯一标识表中每一行记录的字段或字段组合。它具有唯一性和非空性特点。 作用 :确保数据的完整性,便于数据的查询和管理。 示例 :在学生信息表中,学号可以作为主键ÿ…...

Web后端基础(基础知识)
BS架构:Browser/Server,浏览器/服务器架构模式。客户端只需要浏览器,应用程序的逻辑和数据都存储在服务端。 优点:维护方便缺点:体验一般 CS架构:Client/Server,客户端/服务器架构模式。需要单独…...

解析两阶段提交与三阶段提交的核心差异及MySQL实现方案
引言 在分布式系统的事务处理中,如何保障跨节点数据操作的一致性始终是核心挑战。经典的两阶段提交协议(2PC)通过准备阶段与提交阶段的协调机制,以同步决策模式确保事务原子性。其改进版本三阶段提交协议(3PC…...
CppCon 2015 学习:Time Programming Fundamentals
Civil Time 公历时间 特点: 共 6 个字段: Year(年)Month(月)Day(日)Hour(小时)Minute(分钟)Second(秒) 表示…...