26、提升应用程序可扩展性与应对错误的策略

提升应用程序可扩展性与应对错误的策略

在软件开发中,可扩展性和错误处理是至关重要的两个方面。可扩展性关乎应用程序能否在面对不断增长的用户和数据量时保持高效运行,而错误处理则直接影响软件的稳定性和用户体验。下面将详细探讨相关的技术和策略。

1. 可扩展性与线程使用

可扩展性不仅仅意味着更多的并行化,还涉及资源的有效利用。在资源有限的情况下,如内存和 CPU 使用率达到上限时,应用程序的扩展就会受到限制。

ASP.NET Core 使用线程池来并行处理 Web 请求,线程池中的线程数量通常多于 CPU 核心数,这是因为线程经常会等待 I/O 操作完成,此时其他线程可以在同一 CPU 核心上调度运行,从而提高 CPU 核心的利用率。

然而,线程数量过多也会带来问题。操作系统会采用抢占式调度,为每个线程分配短暂的执行时间,然后将 CPU 核心让给其他线程。如果线程池中的线程过多,每个线程获得的 CPU 时间就会减少,导致运行时间变长,影响网站或 API 的性能。

为了更精确地利用 I/O 等待时间,可以使用异步 I/O。异步 I/O 允许线程在等待回调结果时被其他请求使用,从而在同一线程上并行处理多个请求。以下是一个将同步代码转换为异步代码的示例:

public async Task UpdateCustomerPreferencesAsync(string name,
  string prefs) {
  int? result = await MySqlHelper.ExecuteScalarAsync(
    customerConnection,
    
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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