为什么使用bean注解创建IRule,就可以定义负载均衡规则

@Bean
public IRule randomRule() {
return new RandomRule();
}
当您在Spring Cloud中定义一个IRule的Bean时,您实际上是在配置Ribbon的负载均衡规则。这个Bean会被注入到Ribbon客户端中,并在客户端发起服务调用时用于决定如何选择目标服务实例。


这里需要对注入的概念重新回顾一下:

注入==》依赖注入==》控制反转==》控制对象生成的过程不再由程序员主动定义,而是交由spring容器控制

  1. 正向的控制是通过new关键字主动的创建一个对象
    是人在控制对象的创建和销毁过程
  2. 控制反转是通过@Bean将对象注册到spring容器中,通过@Autowired将容器中的对象注入
    是spring容器在控制对象的创建和销毁过程

控制反转的案例

假设有接口A,接口实现类B,接口实现类C
接口A定义负载均衡基础规则
B实现了负载均衡-轮询
C实现了负载均衡-随机


使用new主动创建:
首先使用轮询
A test = new B();
创建了至少20个new B();在不同的位置
之后,需要修改规则为随机
此时,需要将至少20个在不同的位置的new B();更改为new C();
异常繁琐


使用控制反转:
首先使用轮询
先用@bean注解定义注册到Spring容器的接口实现类是B

@Bean
public A test() {
    return  new B();   
}

之后,使用@Autowired将实现类出注入,创建的过程完全由sp

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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