37、Spring 消息驱动与远程调用:异步通信的实用指南

Spring 消息驱动与远程调用:异步通信的实用指南

在软件开发中,异步消息传递相较于同步 RPC 具有显著优势。它能实现应用间的间接通信,降低系统间的耦合度,减少单个系统故障的影响,还能避免发送方等待响应,提升应用性能。虽然 JMS 为 Java 应用的异步通信提供了标准 API,但使用起来较为繁琐。Spring 则消除了 JMS 的样板代码和异常处理代码,让异步消息传递更易于使用。本文将详细介绍 Spring 中消息驱动 POJO 的创建、消息监听器的配置,以及基于消息的远程过程调用(RPC)的两种实现方式。

1. 创建消息驱动 POJO

在大学的一个夏天,作者在黄石国家公园的老忠实客栈做客房服务工作。每天下班后,作者会去当地邮局查看是否有邮件。邮局里的老员工行动缓慢,查询邮件的过程十分耗时。这就像 JmsTemplate 的 receive() 方法,调用时会去队列或主题中查找消息,直到消息到达或超时才返回,期间应用只能等待。

EJB 2 规范引入了消息驱动 bean(MDB),它能异步处理消息,与同步消息接收器不同,MDB 会将 JMS 目的地中的消息作为事件进行响应。不过,EJB 2 的 MDB 必须实现 javax.ejb.MessageDrivenBean 接口,还需实现一些 EJB 生命周期回调方法,不太符合 POJO 的特性。

到了 EJB 3 规范,MDB 变得更像 POJO 了,不再需要实现 MessageDrivenBean 接口,而是实现更通用的 javax.jms.MessageListener 接口,并使用 @MessageDriven 注解。

Spring 2.0 提供了类似 EJB 3 MDB 的消息驱动

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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