32、微服务通信:二进制序列化、RPC与异步通信详解

微服务通信:二进制序列化、RPC与异步通信详解

1. 二进制序列化优化

在应用间通信中,二进制序列化是一种典型的优化方式。它能生成更短的消息,减少带宽占用和处理时间。例如,使用二进制序列化在对象中表示一个整数大约需要4字节,与计算机内存中存储该整数所需的字节数基本相同(有少量用于协议处理元数据的开销);而将同一整数以文本形式表示时,每个数字需要一个字节,还需加上字段名所需的字节。

2. 高效灵活的二进制序列化

序列化是将数据转换为可在通信通道上传输或存储在文件中的过程,因此数据的序列化方式对传输的数据量有很大影响。.NET生态系统中有多个快速的、特定于平台的二进制序列化器,能以极低的计算成本生成紧凑、简短的消息。

不过,高效的二进制序列化器存在一些问题:
- 互操作性差 :大多数高性能二进制序列化器与特定平台绑定,不同平台的二进制格式不兼容,如Java二进制格式与.NET二进制格式不兼容,这在应用微服务使用不同技术时会产生问题。
- 版本兼容性问题 :使用特定平台的内存中二进制格式时,向对象添加或删除属性会破坏兼容性,导致使用旧版本类的微服务无法反序列化新版本类创建的数据,这会在微服务的CI/CD周期之间产生依赖关系。

JSON格式因避免了上述两个问题而被广泛采用,它不依赖于任何特定语言/运行时,新增属性可忽略,删除属性可通过分配默认值处理。ProtoBuf二进制格式旨在为二进制格式提供与JSON相同的序列化/反序列化优势。

ProtoBuf通过定义抽象基本类型及其二进制表示来实现互操作性,每个框架负责将其原生类型与这些基

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优算法(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、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变。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优流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优算法研究的相关科研人员工程技术人员,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避障;②研究智能优算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优;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系统鲁棒性。
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