Yarn核心——RPC(1) 动态代理

本文介绍了一种基于Java的RPC远程过程调用动态代理实现方法。通过定义Person接口并使用MyInvocationHandler实现InvocationHandler接口,创建了一个动态代理对象,该对象能够调用目标方法并在调用前后添加额外的功能。

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RPC的动态代理实现

(1) 定义协议

public interface Person {
    void walk();
    void sayHello();
}

(2) 实现协议

public class MyInvocationHandler implements InvocationHandler {
    /*
    * 执行动态代理对象的所有方法时,都会被替换成执行如下的invoke方法
    * proxy: 代表动态代理对象
    * method: 代表正在执行的方法
    * args: 代表实参
    *
    * */
    public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
        System.out.println("---正在执行的方法:"+method);
        method.invoke(proxy,args);
        if (args != null){
            System.out.println("--传入的实参为:");
            for (Object arg:args){
                System.out.println(arg);
            }
        }else{

        }
        return null;
    }
}

(3) 测试

public class ProxyText {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        InvocationHandler handler = new MyInvocationHandler();
        Person p =(Person) Proxy.newProxyInstance(Person.class.getClassLoader(),
                new Class[]{Person.class},handler);
        // 动态代理对象的walk和sayhello
        p.walk();
        p.sayHello();
    }
}
内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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