8、实战:实现 WCF 服务

实战:实现 WCF 服务

1. 引言

在之前,我们创建了一个基础的 WCF 服务 HelloWorldService,它只有一个名为 GetMessage 的方法,且该服务仅在一层中实现,服务接口和实现都在一个可部署组件内。现在,我们要实现一个名为 RealNorthwindService 的 WCF 服务,以反映真实世界的解决方案。本章将把服务接口层与业务逻辑层分离,后续还会为服务添加数据访问层。

2. 创建与测试 WCF 服务的步骤

创建和测试 WCF 服务可按以下步骤进行:
1. 使用 WCF 服务库模板创建项目
2. 使用 WCF 服务应用程序模板创建项目
3. 创建服务操作契约
4. 创建数据契约
5. 添加产品实体项目
6. 添加业务逻辑层项目
7. 从服务接口层调用业务逻辑层
8. 测试服务

3. 服务分层的原因

在 SOA 设计中,服务边界应明确,即隐藏服务边界背后实现的所有细节,包括使用的特定技术。此外,在服务实现内部,负责数据操作的代码应与负责业务逻辑的代码分离。因此,在现实世界中,将 WCF 服务实现为三层或更多层是一个很好的实践。这三层分别是服务接口层、业务逻辑层和数据访问层,具体信息如下表所示:
| 分层名称 | 功能描述 |
| ---- | ---- |
| 服务接口层 | 包含服务契约和操作契约,用于定义将在服务边界公开的服务接口;还定义数据契约,用于传入和传出服务;若服务外部可能抛出异常,也会在该层定义错误契约 |
| 业务逻辑层 | 将实际业务逻辑应用于服务操作,检查每个操作的前

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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