22、事件驱动与请求响应微服务集成的策略与实践

事件驱动与请求响应微服务集成的策略与实践

1. 模式优势与弊端

1.1 模式优势

使用特定模式具有诸多好处:
- 能在应用业务逻辑时,将事件处理与请求 - 响应 API 相融合。
- 服务可按需调用所需的外部 API。
- 可通过向端点发送多个非阻塞请求并行处理事件。服务在发送完每个请求后才等待结果,获取结果后更新偏移量并处理下一批事件。不过,并行处理仅适用于队列式流,因为它不保证处理顺序。

1.2 模式弊端

  • 向外部服务发送请求会给工作流引入不确定性因素。重新处理事件,即使只是失败的批次,也可能产生与原始处理不同的结果,设计应用时需考虑这一点。
  • 当请求 - 响应端点由组织外部的第三方控制时,API 或响应格式的更改可能导致微服务失败。
  • 请求频率也是需要考虑的问题。例如,发现微服务中的错误并需要回滚输入流进行重新处理时,事件驱动的微服务通常会尽快处理事件,这可能导致对外部 API 的请求量激增,从而使远程服务失败或阻止来自本 IP 地址的流量,增加响应延迟和应用负载。可使用配额限制消费和处理速率,但也需要处理请求的微服务进行严格的限流。

2. 处理和服务有状态数据

2.1 内部状态存储服务实时请求

微服务可从其内部状态提供结果。客户端请求先到达负载均衡器,再由其路由到微服务实例。若只有一个微服务实例,且它实现了应用的所有状态数据,那么所有应用数据都可在该实例中获取。状态通过消费两个输入事件流(A 和 B)实现,并将变更日志备份到事件代理。

通常需要多个微服务实例来

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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