21、基于PostgreSQL的活动服务及集成测试

基于PostgreSQL的活动服务及集成测试

在当今的软件开发中,数据持久化和服务测试是至关重要的环节。本文将深入探讨基于PostgreSQL的活动服务的实现以及相关的集成测试策略。

1. 活动服务与PostgreSQL连接池

要使用PostgreSQL进行活动服务,首先需要创建一个连接池。以下是创建连接池的代码示例:

PgPool pgPool = PgPool.pool(vertx, PgConfig.pgConnectOpts(),
        new PoolOptions());

public static PgConnectOptions pgConnectOpts() {
    return new PgConnectOptions()
           .setHost("localhost")
           .setDatabase("postgres")
           .setUser("postgres")
           .setPassword("vertx-in-action");
}

创建连接池时,需要一个Vert.x上下文、一组连接选项(如主机、数据库和密码)以及池选项。池选项可用于设置最大连接数和等待队列的大小,这里使用默认值即可。连接池对象将用于执行对数据库的查询。

2. 设备更新事件处理

EventsVerticle 负责监听 incoming.steps 主题上的Kafka记录,每个记录都是设备通过摄取服务发送

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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