22、服务导向架构(SOA)设计与API最佳实践

服务导向架构(SOA)设计与API最佳实践

1. 服务概述

服务可以简单理解为功能的垂直切片,包含数据库、应用代码和缓存层。在服务内部,应遵循特定的设计原则,而面向服务的架构(SOA)在外部也带来了诸多额外优势:
|特性|说明|
|----|----|
|可理解性|每个服务负责单一业务功能,代码量被精简到单人可理解的程度。|
|隔离性|服务的应用代码与其他应用代码分离,数据库也相互独立。只有服务应用本身能直接访问其持久化和缓存层,服务是数据的守护者。|
|统一访问|通过发布的API访问服务,服务也通过其他服务的API访问它们。API是访问服务数据的唯一接口。|
|信任性|服务位于防火墙内,信任任何有物理访问权限的客户端发起的服务请求。|
|可扩展性|隔离性和统一访问使得更易保证缓存的正确性,持久化数据的变更点减少到服务代码中。因此可最大化利用缓存,减少对数据库资源的需求,通过增加应用服务器就能让应用处理更大的负载。|

2. 服务设计练习

为了更好地理解和应用服务导向架构,可进行以下练习:
1. 检查应用的功能垂直切片,确定哪些适合分离为独立服务,并说明原因。
2. 对于每个确定的候选服务,明确驱动其功能的数据库表。
3. 对于每个表,找出进出服务的外键,并思考如何处理隔离数据库中的外键。

3. SOA通信方式

在SOA中,有多种行业标准的服务间通信方法可供选择,如XML - RPC、SOAP和REST。在比较这些方法之前,先了解良好服务设计应具备的两组属性:
- 第一组属性确保服务可维护且能与当前和未来的客户端互操作。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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