30、微服务架构全面解析:从转型到响应式设计

微服务架构全面解析:从转型到响应式设计

1. 微服务转型与集成

在将应用程序向微服务架构转型时,首先要识别出微服务的边界,这就如同找到一个个“接缝”,沿着这些“接缝”来进行分离。选择合适的“接缝”参数至关重要,像模块间的依赖关系、团队结构、数据库以及技术等,都是可能的考量因素。对于主数据的处理需要特别留意,你可以选择通过单独的服务或者配置来处理主数据,这要根据具体情况来判断。

由于每个微服务都有自己独立的数据库,许多现有的外键关系就会被移除,因此需要精心选择事务处理策略,以保证数据的完整性。

在集成技术方面,微服务之间的通信方式有同步和异步两种,协作风格包括请求/响应和基于事件两种。虽然请求/响应看起来是同步的,但实际上集成方式的结果是由具体实现决定的,而基于事件的风格则是完全异步的。

当处理大量微服务时,需要使用集成模式来促进它们之间的复杂交互。API 网关和事件驱动模式是两种有效的集成模式。API 网关能提供众多服务,具体如下:
- 路由 API 调用
- 验证 API 密钥、JWT 和证书
- 实施使用配额和速率限制
- 无需修改代码即可实时转换 API
- 设置缓存后端响应
- 记录调用元数据用于分析

事件驱动模式则是一些服务发布事件,另一些服务订阅这些事件。订阅服务会根据事件及其元数据独立做出反应,发布者并不知道订阅者将执行的业务逻辑。

下面是微服务集成流程的 mermaid 流程图:

graph LR
    A[微服务A] -->|请求/响应| B[API网关
【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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