基于Spring的web服务端逻辑代码层次及对应职责的一点想法

本文介绍了敏捷开发中的五个核心原则,并探讨了一个理想系统的代码分层结构,旨在提高软件项目的可维护性和扩展性。

引子

根据Robert C.Martin在《敏捷软件开发-原则、模式与实践》一书的观点,一个基本满足敏捷开发的代码应该符合以下5个原则:
SRP  单一职责原则
    就一个类而言,应该仅有一个引起它变化的原因。
OCP  开放一封闭原则
    软件实体(类、模块、函数等)应该是可以扩展的,但是不可修改。
LSP  Liskov替换原则
    子类型必须能够替换掉它们的基类型。
ISP  接口隔离原则
    不应该强迫客户依赖于它们不用的方法。接口属于客户,不属于它所在的类层次结构。
DIP  依赖倒置原则
    抽象不应该依赖于细节。细节应该依赖于抽象。
但在现实中,由于各个各样的原因,系统中总会有这样那样不符合这5个原则的地方。
这样的代码维护起来就两个字: 累  乱。
一个理想的系统,代码层次应该是这样的:
 

较理想的代码层次和职责

 

层次职责允许的操作不允许的操作
外部入口层(输入入边界)接收外部请求,封装成代码内部可用数据读取各种外部输入资源,如http请求,文件等直接调用基础服务
包括直接调用dao,mc,mq等
接口服务层校验请求数据的格式合法性,并调度各个业务服务,串联推动业务服务 无特殊情况,不直接调用基础服务层
业务服务层进行一个和多个领域模型之间的业务的封装,
 
缓存各种独立在db外的信息
可配合工具类实现领域对象的重新封装
 
领域服务层提供单个领域的各种操作,如增删改查。

缓存各种基于db的列表信息
可配合工具类实现领域对象的重新封装
 
基础服务层提供基础的存储和外部服务依赖的dao服务:可对应db行记录缓存领域对象dao服务无特殊情况不缓存 领域对象的列表
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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