3、流式模型转换与遗传编程学习模型转换规则

流式模型转换与遗传编程学习模型转换规则

流式模型转换

在流式模型转换中，存在一种可能产生不完整目标模型的机制，不过在某些场景下，这种局限性是可以接受的。

滑动窗口

使用领域特定语言（DSL）来指定滑动窗口，有基于时间（如 200 秒）和基于给定类型元素数量（如 1000 个元素）两种类型。滑动窗口以“先进先出”的方式工作，当窗口需要“移动”时，最早到达的元素会首先被丢弃。当一个源元素被丢弃时，所有引用它的其他数据结构也必须被丢弃，包括跟踪链接、期望具有该源元素跟踪链接的匹配所创建的延续，以及按键保存已流式传输对象的索引。在定义窗口时，需要考虑每种类型的预期数据量，例如在示例中，由于系统中的类数量有限，决定不丢弃类对象。

操作步骤如下：
1. 使用 DSL 定义滑动窗口类型（时间或元素数量）。
2. 根据预期数据量决定是否丢弃特定类型的对象。

二级存储的使用

为了确保所有绑定和代理都能被解析（前提是相应元素最终会被流式传输），可以使用模型存储库（如 Morsa）来存储全部或部分数据。但访问存储库可能会减慢转换执行速度，因此这种策略是否实用取决于流的速度，更适合在可以进行负载均衡的分布式场景中使用。为了优化，可以使用异步 I/O 访问二级存储，这种方法自然地适用于基于延续的调度算法，因为对存储库的访问可以在不同线程中调度，将规则执行存储到延续中，从而可以处理流中的其他元素。当存储库提供结果时，规则会无缝恢复执行。

操作步骤如下：
1. 选择合适的模型存储库（如 Morsa）。
2. 配置异步 I/O 访问存储库。
3. 在不同线程中调度对存储库的访