16、从单体架构到微服务:重构方法分类解析

从单体架构到微服务:重构方法分类解析

1. 引言

如今,越来越多的组织倾向于将现有的企业级应用迁移到云端。这样做的原因是多方面的,包括高可用性和冗余性、自动扩展、更便捷的基础设施管理以及符合最新的安全标准,这些都确保了开发和运营流程更加敏捷和一体化,也就是所谓的 DevOps。在这种新范式的推动下,业务应用的设计、构建、部署和维护方式发生了根本性的变化。

为了让现有的单体应用能够适应云端环境,它们需要以灵活、松耦合的专业服务组合形式运行,这就是近年来兴起的微服务架构风格。然而,随着时间的推移,单体应用可能会变得庞大、复杂,甚至在后期陷入僵化,积累的技术债务会导致结构模糊,使得产品难以维护。而且,单体应用在模块级扩展方面往往能力不足,通常只能通过复制整个应用实例来应对工作负载的变化,这在大多数情况下是一种低效的资源利用方式。

微服务架构作为一种新的架构风格,有望解决这些问题。它最初是软件工程行业实践中的一种趋势,由 Lewis 和 Fowler 详细描述。在微服务架构中,需要将上下文相关的模块识别并封装成服务,实现内部高内聚和外部松耦合。为了充分发挥这种设计的优势,功能需要以适当的粒度进行拆分。但无论是从头开始构建基于微服务架构的新应用,还是将成熟的单体应用重构为微服务,都可能是一项耗时费力的工作。

本研究旨在通过比较和分类学术文献中提出的重构方法,填补科学研究的空白。研究结果可以帮助架构师和开发人员了解当前可用的重构方法,从而促进他们的具体转型过程。研究人员也可以通过快速了解该领域的现状,从这些发现中受益。研究的关键目标可以表述为一个研究问题:

研究问题 :在将单体应用架构分解为微服务的背景下,现有的架

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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