13、分布式系统中的事务管理:Eclipse MicroProfile LRA 实践

分布式系统中的事务管理:Eclipse MicroProfile LRA 实践

在分布式系统中,事务管理一直是一个具有挑战性的问题。随着微服务架构的普及,传统的事务处理方式难以满足系统的高可用性和可扩展性需求。本文将介绍 Eventuate Tram 和 MicroProfile LRA 两种解决方案,并通过一个足球市场微服务的示例详细阐述 MicroProfile LRA 的实现过程。

1. Eventuate Tram 平台

Eventuate Tram 平台为 Saga 管理提供了不同的解决方案,这些方案均基于 Eventuate 平台构建。其核心思想是在数据库事务中发送消息,从而实现状态的原子更新和消息或领域事件的发送,确保数据的一致性。

Eventuate Tram 应用的架构涉及两个主要服务:Todo Service 和 Todo View Service。Todo Service 负责处理领域状态的变更(插入、更新和删除),并在操作完成后以传统的 ACID 事务方式将事件存储在 MESSAGE 表中。Eventuate Tram CDC 服务通过数据库日志跟踪 MESSAGE 表的插入操作,进行数据变更捕获,并使用 Apache Kafka 将消息发布到分布式主题。Todo View Service 订阅这些事件并更新 ElasticSearch,以获取最新的数据版本。这种架构融合了 Saga 编排和 CQRS 模式的优势。

2. MicroProfile LRA 规范

MicroProfile 规范旨在基于 Saga 模式为分布式系统中的微服务事务管理提供标准解决方案。其中,Long Running Actions (L

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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