11、构建高性能ASP.NET Core Web应用指南

构建高性能ASP.NET Core Web应用指南

1. 架构概念与事件溯源系统

在构建复杂应用时,多个微服务协作以支持具有弹性伸缩能力和应对大规模互联网流量的应用是一个重要的架构方向。事件溯源(Event Sourcing)是一种处理系统的方式,它有优点也有缺点。

以一个示例系统为例,该系统接受记录成员位置的命令请求。命令系统会对这些请求进行转换、扩充,最终注入事件,由事件处理器进行处理。事件处理器负责检测接近事件,并发出通知,以便系统的其他部分在团队成员彼此靠近时通知他们。

不过,事件溯源/命令查询职责分离(ES/CQRS)并非能解决所有问题。在某些情况下,它可能过于复杂;而在另一些情况下,可能又不够用。市场上也有许多第三方产品能让数据以类似事件溯源的方式在系统中流动。通过构建自己的自定义事件溯源服务套件,你可以了解这些产品的工作原理,以及人们选择使用它们的原因。

2. ASP.NET Core Web应用基础

通常认为,微服务是独立的应用程序,常通过HTTP(S)暴露RESTful API。也有一些微服务是消息驱动的,不暴露RESTful API,而是通过接收和发布消息来运行。而Web应用也是一种微服务,当构建适当时,它只是在部分端点上明确约定暴露HTML的微服务。

下面我们将探讨如何使用ASP.NET Core构建高性能、可扩展且高可用的Web应用,目标是让其在云端环境中蓬勃发展,而非简单地用新技术升级传统的单体应用。

2.1 从命令行应用开始

我们从一个命令行应用程序起步,逐步构建一个完整的Web应用,不使用模板、脚手架或向导。不过,如果你愿意,Visual St

基于matlab建模FOC观测器采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制(Simulink仿真实现)内容概要:本文档主要介绍基于Matlab/Simulink平台实现的多种科研仿真项目,涵盖电机控制、无人机路径规划、电力系统优化、信号处理、图像处理、故障诊断等多个领域。重点内容之一是“基于Matlab建模FOC观测器,采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制”的Simulink仿真实现,该方法通过状态观测器估算电机转子位置与速度,结合锁相环(PLL)实现精确控制,适用于永磁同步电机等无位置传感器驱动场景。文档还列举了大量相关科研案例与算法实现,如卡尔曼滤波、粒子群优化、深度学习、多智能体协同等,展示了Matlab在工程仿真与算法验证中的广泛应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事自动化、电气工程、控制科学、机器人、电力电子等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握FOC矢量控制中无传感器控制的核心原理与实现方法;②理解龙贝格观测器与PLL在状态估计中的作用与仿真建模技巧;③借鉴文中丰富的Matlab/Simulink案例,开展科研复现、算法优化或课程设计;④应用于电机驱动系统、无人机控制、智能电网等实际工程仿真项目。; 阅读建议:建议结合Simulink模型与代码进行实践操作,重点关注观测器设计、参数整定与仿真验证流程。对于复杂算法部分,可先从基础案例入手,逐步深入原理分析与模型改进。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值