2、深入了解微服务:架构、优势与设计

深入了解微服务:架构、优势与设计

1. 单体应用与微服务对比

1.1 单体应用示例

以折扣申领应用为例,当有用户想要申领新的人工智能代码编辑器的折扣时,在单体应用架构下,用户在网页上输入姓名和邮箱后,应用会按顺序执行一系列任务。首先将用户数据存储到数据库,接着向客服发送内部消息,然后给用户发送带有折扣码的邮件,最后写入日志信息。然而,发送邮件这一任务耗时近 10 秒,在此期间用户界面会冻结,影响用户体验,甚至引发用户在社交媒体上的调侃。

1.2 微服务版本示例

为避免负面宣传,开发人员采用了微服务架构。当用户输入信息后,应用会立即将消息发送到任务队列,用户体验瞬间完成。每个微服务都是独立的任务,可异步并行运行。它们会监听队列中是否有新消息,若有则解析消息并执行相应任务。邮件发送微服务不会阻碍其他微服务和用户体验,实施该架构后,用户反应积极。

1.3 Python 微服务示例

以下是一个用 Python 实现的微服务示例,它会在检测到任务队列中有新任务时写入日志消息:

1 from celery import Celery
2
3 app = Celery('log', broker='pyamqp://guest@localhost//')
4
5 @app.task
6 def write_log(log_message):
7      ...
  • 第 1 行:导入 Celery,它是任务队列管理器。
  • 第 3 行:将微服务连接到日志任务队列,使其能监听并接收发送到该队列的所
【数据驱动】【航空航天结构的高效损伤检测技术】一种数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,用于进行原位评估结构健康状态,即损伤位置和程度,在其中利用了选定位置的引导式兰姆波响应(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,利用选定位置的引导式兰姆波响应对航空航天等领域的结构进行原位损伤检测,实现对损伤位置程度的精确评估,相关方法通过Matlab代码实现,具有较强的工程应用价值。文中还提到了该技术在无人机、水下机器人、太阳能系统、四轴飞行器等多个工程领域的交叉应用,展示了其在复杂系统状态监测故障诊断中的广泛适用性。此外,文档列举了大量基于Matlab/Simulink的科研仿真资源,涵盖信号处理、路径规划、机器学习、电力系统优化等多个方向,构成一个综合性科研技术支持体系。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事航空航天、结构工程、智能制造、自动化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于航空航天结构、无人机机体等关键部件的实时健康监测早期损伤识别;②结合兰姆波信号分析数据驱动模型,提升复杂工程系统的故障诊断精度可靠性;③为科研项目提供Matlab仿真支持,加速算法验证系统开发。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码实例,深入理解兰姆波信号处理损伤识别算法的实现流程,同时可参考文中列出的多种技术案例进行横向拓展学习,强化综合科研能力。
评论
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