3、微服务架构:原理、优势与挑战解析

微服务架构:原理、优势与挑战解析

1. 异步消息传递

异步消息传递是指系统不会立即期望从服务获得及时响应,系统可以继续处理而不阻塞该调用。将此消息传递概念融入应用程序后,用户在系统与销售数据库(Sales DB)和/或库存数据库(Inventory DB)服务交互并向各自数据库提取或推送数据时仍能获得响应。用户(通过用户界面)对各个服务的调用不会阻止来自相同或不同用户的新调用。

消息格式方面,常见的有 JSON、XML 等,它们在基于 HTTP 的 API 风格资源中都适用。此外,若有需要,也可使用二进制消息格式。可根据自身偏好选择消息格式。

2. 微服务架构的工作原理

微服务架构是一种将应用程序构建为一组松散耦合服务集合的架构风格。这些服务可以相互通信,也可以彼此独立。基于微服务的应用程序的整体工作架构取决于开发应用程序所使用的各种模式,例如后端或前端模式。

微服务架构具有以下优点:
- 遵循 SOLID 原则,便于将功能以一种允许任何编程语言使用的方式暴露给其他或外部组件,而无需遵循特定的用户界面(如 Web 服务、API、REST 服务等)。
- 整个系统以非互连或相互依赖的协作方式工作。
- 每个组件仅负责自身的功能,即单一职责。
- 通过分离概念对代码进行隔离,隔离后的代码可重复使用。

3. 微服务的优势

与面向服务架构(SOA)和单体架构相比,微服务具有以下显著优势:
|优势|描述|
|----|----|
|成本效益高的扩展|无需大量投资即可使整个应用程序具有可扩展性。例如,在购物车应用中,可对产品搜索模块和订

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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