14、实时UML:通用资源建模

实时UML:通用资源建模

1. 资源与QoS

在分析系统时,我们会遇到资源及其服务质量(QoS)的问题。例如,WriteService为其客户端提供服务,它有一个简单的QoS特性“WorstCase”。在某个场景中使用的WriteService实例,其提供的QoS值为3毫秒,这意味着它的最坏性能是3毫秒。

在该场景的一系列动作中,DataCollector对象执行的AcquireDataStore动作是一个AcquireService动作,通过 «GRMacquire» 构造型来表示。标记值表明AcquireService是一个阻塞动作,它对WriteService的QoS要求是5毫秒。由于提供的QoS值优于所需的QoS值,所以这种资源使用是可以满足的。

2. 资源 - 客户端图

资源 - 客户端关系通常可以看作是一种对等协作,资源和客户端分别是服务提供者和服务消费者,它们在相同的抽象级别上进行建模。例如,资源可以是保护某些共享数据的信号量,而客户端可以是使用该信号量访问共享数据的软件任务。

在图论中,二分图(或双图)是一种图,其顶点(或节点)可以分为两个不相交的集合X和Y,使得每条边都连接X中的一个顶点和Y中的一个顶点。资源 - 客户端图是一种具有资源集R和客户端集C的二分图。从资源r到客户端c的有向边表示客户端c当前是资源r的所有者,而从客户端c到资源r的有向边表示客户端c当前正在请求资源r。换句话说,客户端的出边表示其未完成的资源请求。

下面是资源 - 客户端图的一个简单示例:

graph LR
    classDef res
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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