13、微服务架构系统的构建与发展

微服务架构系统的构建与发展

1. 代码转移与复用

在微服务系统中,代码转移是一个常见的操作。代码转移时,微服务可能需要有一个共同的接口,这是一种黑盒依赖,只需知道接口,而无需了解内部代码结构。同时,也可以将代码转移到另一个微服务中,同时保留在原微服务中,这会导致代码冗余。虽然需要在两个版本中修正错误,且两个版本可能会朝不同方向发展,但能确保微服务的独立性,尤其是在部署方面。

代码转移存在技术限制,两个微服务需使用相似技术,否则代码无法转移。不过在必要时,可使用新的编程语言或编程模型重写代码。由于微服务规模不大,重写的代码只是微服务的一部分,所需工作量是可控的。但存在一个问题,即接收代码的微服务规模会增大,有逐渐演变成单体应用的风险。

例如,订单处理微服务经常调用计费微服务来计算配送价格。若两个服务使用相同编程语言,代码可以从一个微服务转移到另一个。从领域角度看,配送成本计算应属于订单处理微服务。只有当两个服务使用相同平台和编程语言时,代码转移才可行,这也意味着微服务间的通信被本地通信所取代。

在代码复用方面,是选择将共享代码归于某个微服务,还是在多个微服务中保留冗余代码,这是一个值得思考的问题。传统的最佳实践是“不要重复自己”(DRY),即所有代码应只存储在系统中的一个位置。但在微服务架构中,冗余代码有一个关键优势,即两个微服务能保持独立,可独立部署和进一步开发,从而保留微服务的核心特性。

实际上,很难构建一个完全没有冗余的系统。在面向对象编程的早期,许多项目投入大量精力将共享代码转移到共享框架和库中,本意是减少单个项目的开发成本,但实际上可复用的代码往往难以理解和使用。在不同项目中采用冗余实现可能是更好的选择,有时多次实现代码比设计可复用

【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。
标题中的"EthernetIP-master.zip"压缩文档涉及工业自动化领域的以太网通信协议EtherNet/IP。该协议由罗克韦尔自动化公司基于TCP/IP技术架构开发,已广泛应用于ControlLogix系列控制设备。该压缩包内可能封装了协议实现代码、技术文档或测试工具等核心组件。 根据描述信息判断,该资源主要用于验证EtherNet/IP通信功能,可能包含测试用例、参数配置模板及故障诊断方案。标签系统通过多种拼写形式强化了协议主题标识,其中"swimo6q"字段需结合具体应用场景才能准确定义其技术含义。 从文件结构分析,该压缩包采用主分支命名规范,符合开源项目管理的基本特征。解压后预期可获取以下技术资料: 1. 项目说明文档:阐述开发目标、环境配置要求及授权条款 2. 核心算法源码:采用工业级编程语言实现的通信协议栈 3. 参数配置文件:预设网络地址、通信端口等连接参数 4. 自动化测试套件:包含协议一致性验证和性能基准测试 5. 技术参考手册:详细说明API接口规范集成方法 6. 应用示范程序:展示设备数据交换的标准流程 7. 工程构建脚本:支持跨平台编译和部署流程 8. 法律声明文件:明确知识产权归属及使用限制 该测试平台可用于构建协议仿真环境,验证工业控制器现场设备间的数据交互可靠性。在正式部署前开展此类测试,能够有效识别系统兼容性问题,提升工程实施质量。建议用户在解压文件后优先查阅许可协议,严格遵循技术文档的操作指引,同时需具备EtherNet/IP协议栈的基础知识以深入理解通信机制。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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