electron-api-gateway

本文介绍了APIGateway,一个为了解决多进程通信问题而设计的 Electron 主进程API管理框架。文章详细阐述了项目背景、存在的问题、协议格式以及框架的主要功能,包括初始化参数、注册API、请求API等。此外,还讨论了客户端登录验证、消息格式错误处理等遗留问题。

ApiGateway 设计

1.项目说明

这是一个基于electron主进程的api管理框架。我们项目组对electron技术的使用较多,这个也算是经验的总结,经历过生产环境的考验。本项目的所有代码和文档都是我个人完成,只是将框架的核心思想提取出来实现并开源。

1.1 框架要解决的问题

首先说一下项目的组成,我们是一个以electron为核心的PC端项目,以安装包的形式发布版本。

1.1.1 项目现状

  1. 进程数量多:其中带UI进程窗口40个以上,还有一些无UI的进程。
  2. 进程实现的语言多:有electron渲染进程和主进程,node进程,C++进程。
  3. 进程之间通信方式多:进程并不是完全独立的,各个进程之间需要根据业务有通信交互,这些交互有些以IPC形式完成,如electron的渲染进程和主进程通过ipc通信;有些是通过本地开启的消息服务器通过订阅主题完成的,如C++进程通过内部的消息服务器与主进程通信。

1.1.2 问题

我们来看几个ipc通信场景,最复杂的是electron的渲染进程跟C++进程通信

  1. electron渲染进程跟C++进程通信
  2. electron渲染进程和主进程
  3. C++进程和主进程
  4. 主进程和node进程
  5. node进程和electron渲染进程

原有的设计是这样,每次一个进程发消息给另一个进程都是通过electron主进程做中转。然后每次由于新的业务,都需要新加一条通信通道。所以每次新加一个条通信通道至少需要改动三个项目的代码(消息发起进程=> 主进程=> 消息接收进程),而且这仅仅是消息发送,如果要拿到消息请求的返回值仍然需要加一条新的通道。而且消息传递过程中出错,那么问题几乎无法定位。因为报错可能是发生在任何地方。发送端,中转端,接收端,甚至是消息处理报错。根据已有的方案我们可以总结出来以下问题:

  1. 每次添加新的消息都需要去加新的通道,通道名,需要至少修改三个项目的代码。
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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