14、可靠消息传递与事务详解

可靠消息传递与事务详解

在分布式消息系统中,可靠消息传递是一个至关重要的概念,它不仅仅是处理断开连接的消费者的机制,更是理解分布式消息系统设计的关键。下面我们将深入探讨可靠消息传递的工作原理、相关协议以及在应用中的使用方法。

基本概念

在讨论可靠消息传递的各个部分之前,我们需要明确一些新的术语。JMS 客户端应用程序使用 JMS API,每个 JMS 供应商在客户端提供 JMS API 的实现,我们称之为客户端运行时。此外,JMS 供应商还提供某种消息“服务器”,用于实现消息的路由和传递。客户端运行时和消息服务器统称为 JMS 提供者。无论 JMS 提供者采用何种架构,JMS 系统的逻辑部分都是相同的。

提供者故障是指应用程序代码范围之外的任何故障情况,可能包括硬件故障、意外异常、软件缺陷导致的进程异常结束或网络故障。

可靠消息传递主要由三个部分组成:
- 消息自主性 :消息是自包含的自主实体。在设计分布式消息应用程序时,必须牢记这一点。消息在其生命周期内可能会在多个进程中多次发送和重发。沿途的每个 JMS 客户端都会消费消息、检查消息、执行业务逻辑、修改消息或创建新消息以完成手头的任务。从某种意义上说,JMS 客户端与系统的其他部分有一个契约:当它接收到消息时,完成其部分处理,并可能将消息(或新消息)传递到另一个主题或队列。当 JMS 客户端发送消息时,它就完成了自己的工作,消息服务器保证任何其他感兴趣的方都会收到消息。这种发送者和消息服务器之间的契约类似于 JDBC 客户端和数据库之间的契约,一旦数据交付,就被认为是“安全的”,并且脱离了客户端的控制。
- 存储 - 转发消息 </

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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