4、微服务架构:从单体应用到灵活架构的转变

微服务架构:从单体应用到灵活架构的转变

1. 单体应用架构的问题

在传统的单体应用架构中,存在着诸多问题,这些问题限制了应用的可扩展性、灵活性和对新技术的适应性。

1.1 单体应用模块间依赖

单体应用架构中,应用内的模块紧密耦合。模块之间通过本地调用协议或合适的远程协议进行通信,且大多数调用是同步的,即每个请求事务都期望得到响应或异常反馈。
- 当所有模块打包部署在同一进程中时,本地方法调用是最佳通信方式。但这种部署方式下,要么整个应用正常运行,要么只要某个模块的任何部分出现问题,整个应用就会崩溃。
- 若将部分模块分离部署到不同进程,分离模块所在进程的健康状况不会影响其他依赖进程。然而,从整体来看,如果分离模块因任何原因停止运行,依赖模块仍会受到影响。因为模块间通信是直接的同步方法调用依赖,若被调用模块无响应或不存在,调用模块会受到影响,可能无限阻塞或等待一段时间后报错。

1.2 可扩展性困境

现代应用架构应具备水平可扩展性,即同一功能的多个实例可部署到不同进程,客户端对同一功能的请求可由具有相同功能的任何服务器进程处理,这种拓扑结构称为服务器群。
以电子商务应用为例,用户与应用的交互步骤通常如下:
1. 访问电子商务应用的主页。
2. 浏览产品类别。
3. 选择感兴趣的商品并浏览所选产品的详细信息。
4. 若感兴趣,将所选商品添加到购物车。
5. 创建用户资料或登录已有账户。
6. 付款并结算商品,确认订单。

通常,许多已登录和未登录的用户会浏览大量产品类别和产品详情页面,因此处理这些请求的产品模块比订单模块承受的压力更大。为了灵活应对

【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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