`
cake918
  • 浏览: 22908 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 杭州
文章分类
社区版块
存档分类
最新评论

mle ESB浅析7——状态机模式

    博客分类:
  • SOA
 
阅读更多

本来应该继续介绍各个组件的启动流程,这里先补充下mule所使用的一些设计模式,方便从宏观上对mule的代码结构进行理解。

首先介绍的是状态机模式,该模式在mule中的使用随处可见。具体状态机管理的实现如下:

 严格遵循SEDA规范,一个状态就是一个阶段,每个phase只关心当前是否可以进入该状态,接着统一调用invokePhase,在该函数中进行状态的设置以及回调函数的调用。这里使用哪个回调函数由外部传入,采用了Command模式。

 针对状态之间的变迁,都需要对应的manager进行管理。针对mule context以及registry(transient registry,registry broker)有对应的lifecycle进行生命周期的管理。这三个lifecycle manager 都在mule context创建时被实例化,而spring registry的lifecycle manager在start时被实例化。

 mule context没有注册单独注册其状态,而是使用默认的状态机,但是注册了状态变迁表。此时invoke的对象,在lifecycle Manager初始化是就由外部传入。

 

此外还会为model,connector,flow,component等实例创建对应的lifecycle manager,并触发对应实例的init函数,在init函数中设置对应的消息处理函数链,消息监听函数,并将消息注入到mule context中。针对每一个seda stage实例,都会为之创建一个事件队列。

在调用start之后,所有对象的也会通过生命周期管理触发其start函数的调用,从而完成实例的启动。

 

 

 

每一个含有生命周期的对象,都有对应的状态机管理器,对象需要注入其拥有的状态,以及各个状态间的转移关系,还有状态发生转移时需要进行的操作,此处操作的输入采用了command模式。

当状态发生转移时,就会触发相应的事件通知。同时进入回调之前,先记录将要进入的状态,在回调结束后,更新当前状态 。

状态转移方式:

1)直接转移:如果前后状态是可以直接转移的,那么直接调用对应的回调函数,并设置相关状态

2)间接转移:如果前后状态不可以直接转移的,那么需要调用中间状态的回调函数,并设置相关状态,最终转移到目标状态。

 

具体实现

通过RegistryLifecycleManager统一入口invokePhase,进行各个模块的状态触发。状态以及对应的回调,在模块初始化阶段完成。

需要初始化的模块在mule context状态转移为start时注册。目前需要启动的对象有transactionQueueManager,connector,agent,model,flowConstruct,startable等(这里是按顺序启动!针对上述对象的所有实例都需要进行初始化操作,通过类型来查找,默认情况下针对一个对象只能有一个实例,这些实例在spring的refresh过程中创建为bean实例)。不在此阶段初始化的对象有registry, mulecontext, messageSource, component, outboundRouterCollection,outboundRouter。

如果是通过web启动的,则在加载配置完成后,如果muleContext已经start则主动触发所有实例,否则触发一次muleContext的start状态转移,通过对象类型来查找对应实例进行start,这里如果是spring则调用application context来查找对应的bean。

这里使用的反射机制查找并自动执行对应实例的start方法!--invoke具体执行的方法通过getMethod方法来确定。这里由于只有一个start方法,因此通过getMethod方法获取的方法列表的首个方法就是start。如果有多个方法的话,start必须放在最前面了。

 

以muleContext为例,其注册的状态机如下:

 

其init阶段的触发是doCreateMuleContext时,手动调用执行的。

其start阶段的执行是在mulecontext初始化,配置加载完毕后,如果是独立部署则由外部主动调用start函数触发的。如果是潜入到web容器中部署,则加载配置完成后,主动调用applyLifecycle触发创建对象的start状态。

状态机模式与观察者模式紧密关联,因此下一节重点介绍观察者模式在mule中的使用。

 

  • 大小: 34.2 KB
  • 大小: 23.4 KB
  • 大小: 11.2 KB
分享到:
评论

相关推荐

    极大似然法——状态空间方程辨识_极大似然法_极大似然法/参数辨识_circusddd_状态空间辨识_状态空间辨识_

    标题中的“极大似然法——状态空间方程辨识”是指使用极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)来确定状态空间模型的参数。状态空间模型是一种描述系统动态行为的数学工具,它将系统的状态表示为一组变量...

    mle.zip_MLE

    《最大似然估计(MLE)原理与应用》 在统计学和机器学习领域,最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)是一种广泛使用的参数估计方法。它基于这样的思想:选择使得数据出现概率最大的参数值。在这个...

    mle.zip_ MLE_MLE_MLE MATLAB

    MLE,全称最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation),是一种在统计学中常用的数据分析方法,用于估计模型参数。MATLAB作为一种强大的数值计算环境,是实现MLE算法的理想工具。这个名为“mle.zip”的压缩包包含...

    MLE估计(极大似然估计)Stata示例代码

    MLE(极大似然估计)是一种在统计学中广泛使用的参数估计方法,用于估计模型中的未知参数。这种方法基于最大似然原则,即寻找使样本数据出现概率最大的参数值。在Stata软件中,我们可以利用其内置的功能进行MLE估计...

    MLE_朴素贝叶斯

    最大似然估计(MLE)和朴素贝叶斯是统计学和机器学习领域的两个重要概念。本知识点将对MLE进行详细介绍,包括其基本原理、在朴素贝叶斯分类器中的应用以及如何应用于不同分布的参数估计。同时,我们将通过实例深入...

    MLE、MAP、Bayesian-E、naive Bayes

    最大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP)、贝叶斯估计(Bayesian-E)和朴素贝叶斯(naive Bayes)是统计学和机器学习领域中用于参数估计和分类的四种重要方法。下面将对这些方法进行详细介绍。 首先,最大...

    MLE.zip_MLE_MLE估计_分布MLE_极大似然估计_正态分布 似然

    **MLE(最大似然估计)**是统计学中一种常用参数估计方法,它基于概率模型的最大似然性来估计未知参数。在给定的数据集中,MLE寻找使得数据出现概率最大的参数值。这种方法假设数据是独立同分布的,并且依赖于模型的...

    MLE_MAP_Part1.pdf

    本部分内容将重点讨论概率论中的几个核心概念,包括独立性、条件独立性、参数估计以及最大似然估计(MLE)和最大后验概率估计(MAP),并以朴素贝叶斯分类器为例,探讨这些理论在实际应用中的作用。 首先,概率论中...

    norm1803_r_ME_正态分布的mle_MLE_MLE和ME_源码

    标题中的"norm1803_r_ME_正态分布的mle_MLE_MLE和ME_源码"表明这是一个关于R语言的项目,主要目的是实现最大似然估计(MLE)和矩估计(ME)方法来估计符合正态分布的数据参数,并提供可视化功能。让我们深入探讨这两...

    Python库 | mle_training_housing-0.1.3.tar.gz

    "Python库 | mle_training_housing-0.1.3.tar.gz" 是一个针对Python编程语言的库,其主要功能可能涉及机器学习(MLE,可能是Machine Learning Estimators)和住房数据集的训练。这个库的版本号是0.1.3,表明它是该...

    MLE vs MAP

    最大似然估计(MLE)和最大后验估计(MAP)是统计学中用于参数估计的两种重要方法,在机器学习、生物信息学以及许多其他数据分析领域都有广泛应用。为了理解这两种估计方法,我们首先需要了解参数估计的基本概念。 ...

    MLE.rar_offerfoq_极大似然 时变霍克斯过程_计数过程_霍克斯过程

    今天我们将聚焦于一个特定的计数过程模型——时变霍克斯过程(Time-Varying Hawkes Process),这是一种用于处理自激事件序列的统计工具。这个模型在金融市场分析、社会网络研究、地震学、医学研究等多个领域都有...

    matlab中mle代码-FracPaQ:骨折模式的量化

    matlab中mle代码压裂 断裂模式的量化 MATLAB 脚本用于量化岩石和其他材料中的断裂模式。 由阿伯丁大学的 Dave Healy 和其他人开发。 版本 2.8.0 2021 年 3 月。 这是最新的“官方”发布版本,并取代了 2.6 版和所有...

    mle.pdf.zip_Basically..._MLE

    **最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)** 最大似然估计是一种在统计学中广泛应用的参数估计方法,用于确定一个概率模型中未知参数的值。它基于这样的原则:选择使得数据出现可能性最大的参数值。在...

    MLE_MAP_Part1_zip_MLE_lengths3o_

    《MLE_MAP_Part1_zip_MLE_lengths3o_》是一个与最大似然估计(MLE, Maximum Likelihood Estimation)相关的学习资料,由斯坦福大学提供的部分课程内容组成。在这个压缩包中,主要包含了一份名为“MLE_MAP_Part1.pdf...

    mle.rar_MCL_MLE_arrangelrl_jarhzf_蒙特卡罗

    《蒙特卡罗方法在MATLAB中的应用:MCL、MLE与arrangelrl_jarhzf》 蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样或统计试验的计算方法,广泛应用于解决各种复杂问题,特别是在概率论、统计学和计算机科学中。在MATLAB环境下,...

    chapter3_MLE_

    最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,简称MLE)是一种在统计学中广泛使用的参数估计方法。通过这种方法,我们可以从观察到的数据中找到最有可能生成这些数据的模型参数。MATLAB作为一种强大的数值计算和...

    极大似然估计(MLE)

    ### 极大似然估计(MLE)及其应用 #### 一、极大似然估计基本原理 **极大似然估计**(Maximum Likelihood Estimation, MLE)是一种统计学中的参数估计方法,它通过构建和最大化似然函数来寻找能够使观察数据出现...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics