28、微服务弹性与分布式追踪实践

微服务弹性与分布式追踪实践

在微服务架构中,保障服务的弹性和可观测性至关重要。本文将介绍如何测试微服务的熔断和重试机制,以及如何使用分布式追踪技术来更好地理解微服务之间的协作。

熔断和重试机制测试

在微服务系统中,熔断和重试机制是保障服务稳定性的重要手段。下面将详细介绍如何对这些机制进行测试。

自动化测试构建与运行

要构建和运行自动化测试,可按以下步骤操作:
1. 构建 Docker 镜像

cd $BOOK_HOME/Chapter13 
./gradlew build && docker-compose build
  1. 启动系统并运行测试
./test-em-all.bash start

当测试脚本输出 Start Circuit Breaker tests! 时,之前描述的测试就已执行。

验证正常操作下熔断开关关闭

在调用 API 之前,需要获取访问令牌:

unset ACCESS_TOKEN 
ACCESS_TOKEN=$(curl -k https://writer:secret-writer@localhost:844
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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