讨论:分布式环境中的服务以及事务

本文探讨了SOA在实际应用中面临的服务治理难题,特别是异常处理的重要性,并提出了一种基于最终一致性的异常处理模型。同时,文章还讨论了一个具体的业务流程中可能出现的异常及其解决方案。

     最近在看SOA相关的东西,综合看下来,发现几乎所有教材都在讲解正常流程;但是个人感觉下来,觉得

SOA的实施真正的问题反而是在服务的治理方面。遗憾的是教程几乎都着眼于基于ACID的分布式事务——实际上在现实世界里面,比如在淘宝,EBay里面,这种强一致性的两阶段事务根本就是被抛弃的,例如淘宝,用的是Best Efforts 1 Phase Commit .也就是说,是一种最终一致性模型。 当然,在一个所谓的事务(或者原子服务)里面,涉及到的数据源可能是数据库,Message,也可能是其他服务的某个服务。既然是非强一致性(实际上,因为涉及到WebService或者Restful这种服务调用,想做到强一致性几乎也是不可能的),那么就必须考虑异常情况。这些异常的治理对于一个SOA是非常重要的。

     大家接下来可以考虑一下这种情形下的异常处理或者治理吧~ 

     先抛砖引玉,看到一篇文章,讲可以抽象出单独的异常处理的服务。但是感觉还是不够细,比如下面一个流程: 

     

       在上面的四步操作中,每步都有可能产生问题。那么在每一步的时候,应该是怎么处理的呢?

       当然也要考虑到,服务A本身就有可能是某个服务(例如T)的系列调用中的一个,A的结果可能对T的调用产生影响。大家在工作中有没有遇到过类似的案例,一般是怎么处理的呢?

       欢迎大家拍砖和分享。

       当然,如果这个场景大家觉得有问题,也欢迎完善场景。

 

       PS: Iteye貌似越来越冷清了,不知道还能不能像以前一样有一群同学积极参与。。。。

 

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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