11、微服务架构:异步、分布式与故障应对策略

微服务架构:异步、分布式与故障应对策略

1. 异步编程的应用与权衡

异步编程风格需要一些时间来适应。我们需要摒弃传统的函数调用返回结果的编程模式思维,转而采用更具事件驱动的方式。其优势在于能带来更高的灵活性,在异步交互中添加新的微服务变得更加容易。例如,购物车服务在用户结账时发布结账消息,负责记录购买信息、发送确认邮件和安排配送的微服务可独立监听该消息,无需特定的命令消息触发,购物车服务也无需了解其他服务的具体情况。这使得添加新功能(如增加忠诚度积分的微服务)变得轻松,无需对现有生产服务进行更改。

不过,异步方法也存在缺点。随着消息和微服务数量的增加,系统行为会变得隐晦,难以理解所有的系统交互,可能出现意外的行为模式。为降低这些风险,可采用严格的渐进式系统变更方法,并对系统行为进行有意义的度量。

2. 分布式计算的误区与挑战

微服务系统属于分布式系统,分布式计算存在诸多难以解决的问题。许多分布式计算框架试图让远程和本地操作看起来相同,但这种做法只是暂时缓解问题,却隐藏了系统的固有复杂性,使架构变得脆弱,易出现灾难性故障。

分布式计算存在以下常见误区:
- 网络是可靠的。
- 延迟为零。
- 带宽是无限的。
- 网络是安全的。
- 拓扑结构不会改变。
- 只有一个管理员。
- 传输成本为零。
- 网络是同质的。

微服务无法让我们避开这些误区,我们应正视这些警告,而非试图解决它们。以拜占庭将军问题为例,两位将军分别指挥 1000 名士兵对抗 1500 人的敌军,只有同时进攻才能获胜。将军通过信使传递消息,但信使可能被俘虏,即使使用不可破解的密

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型确定性模型,旨在应对电力系统中多源输入(如可再生能源)的不确定性,提升系统运行的安全性经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路,包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理,并通过Matlab编程实现算法求解,提供了完整的仿真流程结果分析。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向,展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最优潮流问题;②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现改进;③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持仿真工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码IEEE118节点系统参数进行实操演练,深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑求解过程,同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。
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