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
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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