18、异步消息处理与Ruby应用部署实践

异步消息处理与Ruby应用部署实践

1. WebSphere MQ消息处理

在消息处理的场景中,我们常常需要将不同应用产生的消息进行整合处理。这里我们将使用WebSphere MQ(WMQ)来接收和处理消息,并将其转化为客户关系管理(CRM)数据库中的销售线索。

1.1 问题描述

有多个应用程序可让用户创建新账户,每个应用都会向 ACCOUNTS.CREATED 队列推送消息。我们的目标是批量处理这些消息,并在CRM数据库中创建销售线索。

1.2 解决方案

我们将开发一个独立程序,安排在夜间运行以批量处理消息。具体步骤如下:
1. 读取连接配置 :使用YAML配置文件,通过 WMQ_ENV 环境变量传递环境名称。

ENV = ENV['WMQ_ENV']
wmq_config = YAML.load(File.read('config/wmq.yml'))[WMQ_ENV].symbolize_keys
  1. 连接队列管理器并打开队列
WMQ::QueueManager.connect(wmq_config) do |qmgr|
  qmgr.open_queue(:q_name=>'ACCOUNTS.CREATED', :mode=>:in
混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码示例文件以便深入学习调试。
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