19、无状态服务器与ConMan应用开发详解

无状态服务器与ConMan应用开发详解

1. 无状态服务器概述

在数据库应用开发中,无状态服务器是一种重要的架构模式。在限制应用服务器返回数据量时,需要让服务器知道每次获取新数据包时从哪里开始检索数据。Delphi数据库应用是无状态的,服务器端数据库组件不会跟踪其在数据集中的当前位置。当提供者从TSQLDataSet或其他数据集组件检索数据时,数据集打开,数据发送给提供者,然后数据集关闭。由于数据集仅在短时间内被访问,单个服务器端数据集可以为多个客户端应用提供服务,从而减少内存负载并提高性能。

2. 无状态服务器上的增量数据提取

概念上,无状态服务器上的增量数据提取工作流程如下:
- 提供者获取一组记录,并记住批次中最后一条记录的ID。
- 提供者将最后一条记录通知客户端应用。
- 客户端记住最后获取的记录。
- 当客户端从服务器获取下一批记录时,它会将之前检索到的最后一条记录通知服务器。
- 服务器检索在之前检索到的最后一条记录之后出现的下一批记录。

3. 实现无状态服务器

要实现无状态服务器,需要为服务器上的三个提供者事件以及客户端上的两个客户端数据集事件提供事件处理程序。

3.1 服务器端设置

在应用服务器中,需要将TSQLDataSet设置为参数化查询,例如:

SELECT * FROM CONTACTS WHERE ID > :MinID ORDER BY ID

这将仅选择ID大于已获取的最后一个ID的联系人。

【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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