13、分布式系统架构:挑战、反模式与应对策略

分布式系统架构:挑战、反模式与应对策略

在当今数字化时代,可扩展和可靠系统的需求促使分布式系统得到广泛应用。分布式系统是由相互连接的组件构成的复杂网络,旨在跨多台机器或节点处理大规模数据的处理、存储和通信。然而,设计分布式系统面临着一系列独特的挑战和陷阱。

1. 多语言持久化实践

多语言持久化是推动大多数企业应用发展的良好途径。通过这种方法,可以探索 SQL、NoSQL 或任何持久化解决方案。以下是一段示例代码,展示了开发者插入和删除操作的 API:

public Developer insert(Developer developer) {
    return this.repository.save(developer);
}
@DELETE
@Path("{id}")
public void deleteById(@PathParam("id") String id) {
    this.repository.deleteById(id);
}

Jakarta Data 有助于标准化行为和代码模式,它能利用多种持久化解决方案构建强大的功能体系,是提升 Java 数据持久化模式能力的有前景的解决方案。

2. 分布式系统架构的挑战

构建分布式系统的目标是实现高可用性、容错性以及更好的性能和可扩展性,同时将工作负载分布到多个节点。但这些系统的复杂性常常引发各种挑战,主要包括以下几个方面:
- 数据一致性 :在不同节点间维护数据的完整性和一致性至关重要,但随着系统规模的扩大,这一挑战愈发严峻。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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