15、JMS消息处理与事务管理

JMS消息处理与事务管理

1. 消息自主性与补偿事务

在消息处理中,如果消息的重发标志被设置,我们会调用 processCompensatingTransaction 方法来撤销之前消息处理所产生的持久化或缓存更改。在示例中, processInterimMessage 方法只是将消息负载添加到内部的 ArrayList 中,但在实际应用中,它可能会执行一些业务逻辑,并将数据存入数据库表,为处理下一条消息做准备。当客户端出现故障时,消息会被重发, processCompensatingTransaction 方法会清理或重新初始化可能处于不一致状态的特定应用数据。

消息自主性是一个重要的概念,每条消息都应该是自包含的。当多个消息需要相互依赖时,应用程序应设计成有限状态机,保存每条消息处理的结果,以便在后续恢复应用程序的状态。后续消息可以独立地重建其工作所需的所有上下文。

2. 消息分组与多接收者

2.1 消息分组问题

在使用多接收者进行消息分组时,需要考虑一些额外因素。点对点消息模型通过并发消息监听器(即多个接收者)支持负载均衡,允许消息系统同时处理多条消息。但这在消息分组时会带来问题,如果没有设置正确的代码和消息属性,消息组可能会分散到多个接收者,导致部分消息留在队列中未被确认。

2.2 解决方案:JMSXGroupID 属性

为了解决这个问题,使用消息分组时应始终使用 JMSXGroupID 消息属性。该属性会提供一个“粘性消费者”,确保

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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