21、微服务架构中的服务发现与边缘服务器实践

微服务架构中的服务发现与边缘服务器实践

1. Netflix Eureka服务发现测试

在微服务架构中,服务发现是一个关键环节,Netflix Eureka是一个强大的服务发现解决方案。下面我们将进行一系列关于Netflix Eureka的测试,以了解其在不同场景下的表现。

1.1 提取产品服务地址

首先,我们多次调用API并使用以下命令提取产品服务的地址:

curl localhost:8080/product-composite/1 -s | jq -r .serviceAddresses.pro

由于此时Eureka服务器未运行,客户端不会收到新产品实例的通知,因此所有调用都会指向第一个实例。

1.2 重启Eureka服务器并验证系统自愈能力

接下来,我们重启Eureka服务器,验证系统的自愈能力,即系统在出现故障后恢复正常的能力。具体步骤如下:
1. 使用以下命令启动Eureka服务器:

docker-compose up -d --scale review=1 --scale eureka=1 --scale product=2
  1. 多次执行以下调用,提取产品和评论服务的地址:
curl localhost:8080/product-composite/1 -s |
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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