5、微服务架构:从单体应用重构到应对常见挑战

微服务架构:从单体应用重构到应对常见挑战

1. 单体应用重构为微服务架构

将单体应用重构为微服务架构(MSA)时,我们可以从单体应用的功能构建微服务,识别单体应用中的数据访问,并将单体应用分解为独立的微服务,每个微服务都有自己的数据库。

在ABC - MSA系统中,请求分解是关键步骤。其工作流程如下:
- 用户通过Web界面启动订单履行流程,这将触发编排器的工作流。
- 编排器同时启动 place_order check_inventory 服务。 place_order 服务创建订单并将其状态标记为待处理,等待后续工作流处理; check_inventory 服务检查所订商品的库存,并根据商品是否可用返回 true false
- 如果所订商品中有任何商品不可用,将触发 web_msg_notification email_notification sms_notification 服务。

然而,这三个通知服务都需要访问 CUSTOMER 数据库以获取客户的姓名、电子邮件地址、电话号码等信息。为避免服务耦合,我们需要在所有服务中创建 CUSTOMER 数据库的副本。 CUSTOMER 数据库主要由 register_customer 服务管理,编

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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