19、软件开发中的通信、协作与团队建设

软件开发中的通信、协作与团队建设

1. 有界上下文的通信方式

1.1 同步与异步通信

有界上下文各自独立访问底层数据存储,维护的最大代价并非数据重复,而是设计和处理通信,以实现数据的最佳传播并丰富价值流。选择同步或异步通信,关键在于理解它们的影响。

同步依赖意味着调用服务会阻塞执行,等待被调用服务的响应。这种依赖很强,会使调用者与被调用者紧密耦合,扩展性不佳,调用服务还可能受被调用服务错误的影响,在对高可用性有要求的系统中不太适用。

异步通信则使用发布/订阅消息系统。调用服务发布关于领域事件的消息后,可继续其他工作,无需等待响应,提高了可扩展性。其他服务的问题不会导致该服务崩溃,即使其他服务暂时故障,调用服务本身也不会损坏,服务间的耦合度更低,自主性更强。

不过,异步消息解决方案会增加系统的基础设施复杂性,因为需要发送和处理消息的机制。而且,大量使用这种模式时,领域事件流的设计变得至关重要,可能会将复杂性转移到难以监控的领域,带来不必要的风险。

1.2 命令 - 查询分离

从通信角度看,命令和查询的分离也体现在有界上下文的概念中。查询适合同步通信,因为它们只需以只读模式暴露数据,理想情况下操作快速且无竞态条件。

由于 CAP 定理的影响,在分布式系统中以最终一致性条件工作已被证明在弹性、扩展性和性能方面具有关键优势。命令适合在异步通信中以“即发即忘”的模式执行,它们可能比查询需要更多时间来执行,且通常是事件的结果。

事件是系统层面相关事情发生的触发器和通知,应包含最少的标识信息。命令作为事件的结果被执行,引发事件的主体可能甚至不知道命令的发生。如果命令执

【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值