第四章 集成

寻找理想的服务间的集成技术指导原则:

  • 避免破坏性修改
  • 保证API的技术无关性
  • 使服务更便于消费方使用
  • 隐藏服务内部的实现细节

服务的集成时,调用的同步异步问题:

  • 同步方式:可以知道调用结果,但是耗时较长
  • 异步方式:对于运行时间较长的任务比较友好,但是对于请求结果需要额外处理才能获取到

跨服务调用业务流程问题:

  • 编排方式:依赖于某个中心大脑来指导并驱动整个流程,其缺点是中心大脑承担了过多职责,周边服务又过于简单
  • 协同方式:通过异步时间的方式,来触发多个服务一同协同完成某项复杂的流程

常见的集成方式:

  • 数据库:
    • 优点:简单快捷、实现速度快
    • 缺点:
      • 暴露了实现细节
      • 难以避免破坏性修改
  • 远程过程调用
    • 优点:可快速自动生成 客户端 和 服务端代码
    • 缺点:
      • 技术耦合性:部分RPC与特定技术强绑定,如Java RMI
      • 本地调用与远程调用不同,需要区别对待
      • 脆弱性:部分RPC服务端代码改变,需要对应客户端代码做响应修改
  • REST
    • 优点:隐藏内部实现
    • 缺点:
      • 无法自动生成请求代码
      • 延迟高

微服务的版本管理:

  • 尽可能减少坏性修改的发生
  • 及早的发现破坏性的修改
  • 使用语义化的版本管理:版本号遵循:MAJOR.MINOR.PATCH,MAJOR的改变,意味着存在向后不兼容的修改,MINOR 意味着新功能的增加,但是向后兼容的,PATCH 代表着对已有功能的缺陷修复
Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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