16、分布式事务与通用服务解析

分布式事务与通用服务解析

1. Saga 事务机制

Saga 是一系列事务的组合,要么全部成功完成,要么全部回滚。在 Saga 流程中,编排器会产生支付确认事件到酒店主题,酒店服务消费该事件并将预订状态改为“已确认”,接着酒店服务产生酒店房间确认事件到响应主题,预订服务编排器消费该事件后可执行下一步,如向用户发送成功响应或执行预订服务内部的其他逻辑。

步骤 1 - 13 是可补偿事务,步骤 14 是关键事务,步骤 15 及以后是可重试事务。若任何一个服务向预订主题返回错误响应,编排器可向其他服务产生事件以运行补偿事务。

2. 编排与协同模式对比
对比项 协同模式 编排模式
请求方式 并行请求,采用观察者面向对象设计模式 线性请求,采用控制器面向对象设计模式
与 Kafka 交互 启动 Saga 的服务与两个 Kafka 主题通信,产生一个主题启动分布式事务,消费另一个主题执行最终逻辑 编排器通过 Kafka 主题与每个服务通信,在 Saga 的每一步,编排器需向一个主题产生请求以开始该步骤,并从另一个主题消费以接收步骤结果
代码可读性 启动 Saga 的服务仅包含向 Saga 第一个主题产生和从最后一
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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