Apollo选型及优势介绍

这次又写信给哪位 2022-03-05 20:33:20
加精

1.什么是Apollo

相当于微服务中的配置中心,如nacos等,可以将springboot中yml文件统一管理起来,且大部分配置修改后可以直接生效。

相比于nacos,Apollo更加的重量级,功能也更加强大(相对的也更加复杂)。Apollo提供了丰富的权限设定,环境配置。

在选择时,如果您只需要简单的管理配置,并不需要多环境,没有多部门多用户协作,也不需要用户权限,只是小厂,请无脑选择nacos,否则请选择Apollo。

 

2.Apollo的优势

1.统一管理不同环境、不同集群的配置

     Apollo提供了一个统一界面集中式管理不同环境(environment)、不同集群(cluster)、不同命名空间(namespace)的配置。

2.权限管理、发布审核、操作审计

     应用和配置的管理都有完善的权限管理机制,对配置的管理还分为了编辑和发布两个环节,从而减少人为的错误。

3.配置修改实时生效(热发布)

     用户在Apollo修改完配置并发布后,客户端能实时(1秒)接收到最新的配置,并通知到应用程序。

4.版本发布管理

     所有的配置发布都有版本概念,从而可以方便的支持配置的回滚。

5.灰度发布

     支持配置的灰度发布,比如点了发布后,只对部分应用实例生效,等观察一段时间没问题后再推给所有应用实例。

6.客户端配置信息监控

     可以在界面上方便地看到配置在被哪些实例使用

7.功能强大

     支持缓存,支持邮件模板。在配置发布时候,可以发布信息邮件通知到相关的负责人。#

8.部署简单

     配置中心作为基础服务,可用性要求非常高,这就要求Apollo对外部依赖尽可能地少

     目前唯一的外部依赖是MySQL,所以部署非常简单,只要安装好Java和MySQL就可以让Apollo跑起来

     Apollo还提供了打包脚本,一键就可以生成所有需要的安装包,并且支持自定义运行时参数

 

3.项目的可用性考虑

需要的场景:

  1. 提供统一的管理配置的接口,且提供可视化界面。
  2. 支持热部署,更改立刻生效。
  3. 支持集群。
  4. 不停机更新。(动态更改路由)
  5. 优秀的性能。见以上性能报告
  6. 日志记录与回滚功能。(防止实施人员扯皮)
  7. 代码开源 如需要可以定制开发 (成本较大)

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CSDN-Ada助手 2023-01-13
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内容概要:本文详细介绍了基于Apollo框架的三种路径跟踪控制算法——纯跟踪(PP)、线性二次调节器(LQR)和模型预测控制(MPC)的Python实现及其仿真对比。首先,PP算法通过简单的预瞄点选择进行路径跟随,适用于低速场景,但在急弯处表现不佳。其次,LQR算法利用状态空间方法求解最优反馈矩阵,表现出良好的稳定性,尤其在中低速弯道中有优异表现。最后,MPC算法通过预测未来的状态并优化控制输入,展现出最高的路径跟踪精度和平滑性,但计算复杂度较高。文中还提供了详细的调参经验和实战建议,以及各算法在不同场景下的优缺点分析。 适合人群:对自动驾驶路径跟踪控制感兴趣的开发者、研究人员和技术爱好者,尤其是有一定Python编程基础和控制系统理论背景的人群。 使用场景及目标:①帮助读者理解三种路径跟踪算法的工作原理和应用场景;②提供具体的Python代码实现和调参技巧,便于实际项目应用;③通过仿真对比,明确各算法的优势和局限,为实际选型提供依据。 其他说明:文章不仅涵盖了算法的理论基础,还包括了大量的实战经验和调试建议,附带完整的代码和详细的注释,有助于深入理解和应用这些先进的路径跟踪控制算法。

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