29、深入探索 Java EE 中 CQRS 系统的实现与通信策略

深入探索 Java EE 中 CQRS 系统的实现与通信策略

1. 应用边界的实现

在 Java EE 中实现应用边界,这更多是一个系统架构层面的问题,而非单纯的实现问题。微服务之间的通信应采用与技术无关的协议。Java EE 对 HTTP 有很强的支持,因为 HTTP 和 REST 服务都使用超媒体。

2. CQRS 实现概述

CQRS(命令查询职责分离)为创建分布式应用提供了一种有趣的方法,可实现可扩展且最终一致的业务用例。目前,虽然大家对 CQRS 兴趣浓厚,但企业中对其使用的了解还比较少。不过,CQRS 是一种架构风格,开发 CQRS 系统并非一定需要特定的框架。

3. 系统接口

CQRS 系统接口用于从系统外部发起业务用例。例如,客户端访问服务员系统来订购汉堡。这些接口供外部使用,理想情况下应使用与技术无关的协议实现。
- 对于类似 REST 的 HTTP 服务,命令服务实现修改资源的 HTTP 方法,如 POST、DELETE、PATCH 或 PUT。
- 查询服务通常仅实现通过 GET 查询资源的方法。

在示例中,客户端向命令服务资源发送 POST 请求来创建新的餐食订单,而查询服务通过 GET 资源检索餐食订单。这些 HTTP 接口用于外部通信,而应用内部通过事件中心发布的事件进行通信。

4. 使用 Apache Kafka 的示例场景

这里使用 Apache Kafka 作为分布式消息代理,它具有高性能和高吞吐量,支持发布/订阅模式。不过,在当前阶段,Apache Kafka 并未实现所有 JMS 语义,示例将使用 Kafka 特定

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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