SOFA Weekly | Service Mesh 系列直播预告、Seata 发布

SOFA WEEKLY | 每周精选,筛选每周精华问答

同步开源进展,欢迎留言互动

SOFAStack(Scalable Open Financial Architecture Stack)是蚂蚁金服自主研发的金融级云原生架构,包含了构建金融级云原生架构所需的各个组件,包括微服务研发框架,RPC 框架,服务注册中心,分布式定时任务,限流/熔断框架,动态配置推送,分布式链路追踪,Metrics 监控度量,分布式高可用消息队列,分布式事务框架,分布式数据库代理层等组件,也是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。

SOFAStack 官网: https://www.sofastack.tech

SOFAStack: https://github.com/sofastack

  每周读者问答提炼  

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我们会筛选重点问题通过 

" SOFA WEEKLY " 的形式回复

@闫圣哲 提问:

请问:关于 SOFAJRaft 线性读,为什么读失败了要应用到状态机呢,是为了拉齐 readindex 吗?

A:线性一直读不走 raft log (应该是你说的状态机的意思),在 rheakv 里面,如果线性一直读失败了,那么会和write操作一样通过 raft log 达成一致再走状态机读,这是个兜底策略,否则 readIndex 失败了能怎么办呢?另一只方式就是直接返回用户失败了。可以具体看一下「JRaft 实现细节解析之高效的线性一致读」这一小节的内容~

https://www.sofastack.tech/projects/sofa-jraft/consistency-raft-jraft/

SOFAJRaft:

  Service Mesh 大规模落地系列  

  SOFA 项目进展  

本周发布详情如下:

发布 Seata v1.2.0 版本,主要变更如下:

i. 支持 XA 事务模式;

ii. 支持事务传播机制;

iii. 支持批量更新和删除 SQL;

iv. TCC 模式支持 hsf 服务调用;

v. Saga 模式性能优化默认不注册分支事务等;

本次发布涉及代码改动文件数 324个,代码行 +11,907 −3,437。   

此版本在 feature 和稳定性相对 1.1.0 版本都有较大幅度增强,强烈推荐大家验证和升级到此版本。 

详细发布报告:https://seata.io/zh-cn/blog/download.html

  社区活动报名  

本期为第一期 Service Mesh Virtual Meetup 线上系列直播第一期,邀请了四位来自不同公司的嘉宾,从四个角度对 Service Mesh 的应用实践展开分享。

本次线上 meetup 分享涵盖 Service Mesh 的可观察性和生产实践。为大家介绍 Service Mesh 中的可观察性与传统微服务中可观察性的区别,如何使用 SkyWalking 来观测 Service Mesh,还有来自百度和陌陌的 Service Mesh 生产实践。

本系列采用线上直播的形式,从 5 月 6 日开始到 5 月 14 日,每周三、周四晚上  19:00-20:00 我们相约进行一个主题分享。

观看直播方式:保存图片扫码 或 点击“阅读原文”,关注直播间,即可观看直播

本文归档在 sofastack.tech。

本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
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