服务编排即代码

引言

微服务架构因其灵活性、可扩展性和敏捷性而成为现代应用开发的主流选择,它使得团队能够独立开发、测试和部署应用的不同部分。然而,这种架构也带来了新的挑战,尤其是在服务间的协作和部署流程上。

在微服务的实际运行中,尽管每个服务在概念上是独立的,但它们却需要协同工作以完成业务流程。这导致在开发过程中,我们常常需要同时启动多个相关服务,甚至全部服务。在云原生环境中,每次代码变更都意味着需要为对应服务重新构建Docker镜像,并将其重新部署,这一过程不仅重复、繁琐,也增加了开发流程的复杂性。因此,为了适应微服务架构,我们必须重新思考和优化我们的开发流程。

Tilt

Tilt是一个专门为解决微服务开发痛点的工具包,提供服务可视化、自动编排、实时更新等功能。

安装

安装Tilt


bash

代码解读

复制代码

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/tilt-dev/tilt/master/scripts/install.sh | bash

验证安装情况


bash

代码解读

复制代码

➜ tilt version v0.33.21, built 2024-11-08

使用

创建一个Node.js服务


js

代码解读

复制代码

const express = require('express'); const app = express(); const path = require('path'); app.use(express.static('public')); app.get('/', (req, res) => { res.sendFile(path.join(__dirname + '/index.html')); }); app.listen(8000, () => { console.log('Server running at http://localhost:8000/'); });

创建Dockerfile


Dockerfile

代码解读

复制代码

FROM node:20 WORKDIR /app ADD . . RUN yarn install ENTRYPOINT [ "node", "/app/index.js" ]

创建K8s编排文件


yml

代码解读

复制代码

apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: example-nodejs labels: app: example-nodejs spec: selector: matchLabels: app: example-nodejs template: metadata: labels: app: example-nodejs spec: containers: - name: example-nodejs image: example-nodejs-image ports: - containerPort: 8000

创建Tiltfile


python

代码解读

复制代码

# -*- mode: Python -* k8s_yaml('kubernetes.yaml') k8s_resource('example-nodejs', port_forwards=8000) docker_build('example-nodejs-image', '.')

启动服务


bash

代码解读

复制代码

➜ tilt up --context orbstack Tilt started on http://localhost:10350/ v0.33.21, built 2024-11-08 (space) to open the browser (s) to stream logs (--stream=true) (t) to open legacy terminal mode (--legacy=true) (ctrl-c) to exit

--context 参数表示我正在使用的 Kubernetes 上下文是 orbstack

根据服务的配置

点击某个服务可以查看其容器日志

修改代码并保存,可以看到服务镜像已经自动重新构建并部署

总结

通过使用Tilt工具,我们可以简化微服务开发的工作流程并让服务变得可视化,在多人协作时可以将开发环境、服务编排流程以代码的形式进行同步。

源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
《基于STM32微控制器集成温湿度监测与显示功能的系统实现方案》 本方案提供了一套完整的嵌入式系统设计参考,实现了环境参数的实时采集、可视化呈现与异常状态提示。系统核心采用意法半导体公司生产的STM32系列32位微控制器作为主控单元,负责协调各外设模块的工作流程。 系统通过数字式温湿度复合传感器周期性获取环境参数,该传感器采用单总线通信协议,具有响应迅速、数据可靠的特点。采集到的数值信息通过两种途径进行处理:首先,数据被传输至有机发光二极管显示屏进行实时图形化显示,该显示屏支持高对比度输出,能够在不同光照条件下清晰呈现当前温度与湿度数值;其次,所有采集数据同时通过通用异步收发传输接口输出,可供上位机软件进行记录与分析。 当监测参数超出预设安全范围时,系统会启动声学警示装置,该装置可发出不同频率的提示音,以区分温度异常或湿度异常状态。所有功能模块的驱动代码均采用模块化设计原则编写,包含完整的硬件抽象层接口定义、传感器数据解析算法、显示缓冲区管理机制以及串口通信协议实现。 本参考实现重点阐述了多外设协同工作的时序控制策略、低功耗数据采集模式的应用方法,以及确保系统稳定性的错误处理机制。代码库中包含了详细的初始化配置流程、中断服务程序设计和各功能模块的应用程序接口说明,为嵌入式环境监测系统的开发提供了可靠的技术实现范例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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