26、微服务架构:变革、复杂度与转型的综合解析

微服务架构:变革、复杂度与转型的综合解析

1. API 变更与契约测试

在开发过程中,独立进行契约测试并验证变更不会影响 API 的现有客户端是很重要的。为了让系统尽快上线运行,架构中可能未包含契约测试组件。不过,许多从业者使用 Pact 进行消费者驱动的契约测试取得了成功。像 Pact 这样的工具能让消费者和提供者持续共享并测试接口的变更。

即便有契约测试,最终仍可能需要引入会破坏某些代码的变更。此时,需实施某种多版本模式,并维护旧的微服务,直到客户端团队完成所需更改。总体而言,架构在降低消费者影响变更成本方面作用有限,API 变更难度大,需要良好的设计思维和规划才能使变更具有可承受性。

2. 数据变更的挑战与应对

维护微服务架构时,处理数据是最具挑战性的方面之一,数据模型的变更尤为困难。数据持久层是软件系统的必要部分,但更改数据结构时会变得复杂,软件组件依赖于所使用的数据系统,变更可能带来高昂成本和影响。下面从四个方面分析数据架构的变更:
- 实施成本 :变更数据模型的成本取决于结构、格式、关系的复杂程度以及所需的工具或语言。当存在复杂值、多种数据类型、唯一键或复杂关系时,模型复杂度会增加。成本主要源于理解模型本身,以确保安全变更。架构虽未明确防止数据模型变得过于复杂,但决定让微服务拥有自己的数据,这有助于限制模型的范围和大小,降低代码变更成本。不过,需持续衡量实施成本,防止服务及其数据模型过度增长。
- 协调成本 :优先考虑独立性的更大好处是降低协调成本。微服务拥有自己的数据,可自由更改数据结构,无需与其他团队或系统所有者协商。这与传统模式形成鲜明对比,传

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。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模实现方法;③为科研项目提供算法参考代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值