16、开发响应式微服务:从阻塞代码处理到事件驱动异步服务

开发响应式微服务:从阻塞代码处理到事件驱动异步服务

在微服务开发中,处理阻塞代码和实现非阻塞的 REST API 是提高系统性能和响应能力的关键。本文将详细介绍如何处理阻塞代码,如何在核心服务和组合服务中实现非阻塞的 REST API,以及如何开发事件驱动的异步服务。

处理阻塞代码

在使用 JPA 访问关系型数据库的评论服务中,我们没有对非阻塞编程模型的支持。为了解决这个问题,我们可以使用 Scheduler 来运行阻塞代码。 Scheduler 能够在一个有限线程数的专用线程池中运行阻塞代码,避免耗尽微服务中的可用线程,并避免影响并发的非阻塞处理。

以下是设置步骤:
1. 配置调度器 Bean 和线程池 :在 ReviewServiceApplication 主类中进行配置。

@Autowired
public ReviewServiceApplication(
  @Value("${app.threadPoolSize:10}") Integer threadPoolSize,
  @Value("${app.taskQueueSize:100}") Integer taskQueueSize
) {
  this.threadPoolSize = threadPoolSize;
  this.taskQueueSize = taskQueueSize;
}
@Bean
public Scheduler jdbcScheduler() {
  return Schedu
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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