8、分布式服务中的服务发现与 Serf 应用

分布式服务中的服务发现与 Serf 应用

1. 服务发现概述

服务发现是分布式系统中的关键环节,它主要解决如何连接到服务的问题。一个有效的服务发现解决方案需要维护一个包含服务信息(如位置和健康状态)的最新注册表。下游服务通过查询这个注册表来发现上游服务的位置并建立连接,例如,Web 服务发现并连接到其数据库。

在云时代之前,由于应用运行在静态硬件上,可以通过手动管理和配置静态地址来实现“服务发现”。然而,在现代云应用中,节点频繁变化,服务发现变得至关重要。

部分开发者会在服务前放置负载均衡器以提供静态 IP,但对于服务器间通信,使用服务发现更为合适。负载均衡器会增加成本、引入延迟和单点故障,并且在服务伸缩时需要更新配置。如果管理大量微服务,不使用服务发现意味着要管理大量负载均衡器和 DNS 记录,这会增加运营负担、基础设施成本和延迟。

在我们的系统中,存在两个服务发现问题需要解决:
- 集群中的服务器如何相互发现?
- 客户端如何发现服务器?

2. 服务发现工具的任务

当应用需要与服务通信时,用于服务发现的工具需要完成以下任务:
- 管理包含服务 IP 和端口等信息的注册表。
- 帮助服务利用注册表找到其他服务。
- 对服务实例进行健康检查,移除不健康的实例。
- 当服务离线时将其从注册表中注销。

3. 传统服务发现方式及其局限性

过去,构建分布式服务的开发者依赖独立的服务发现服务(如 Consul、ZooKeeper 和 Etcd)。在这种架构下,用户需要运行两个集群:一个用于服务,另一个用于服务发现。使用独立服

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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