工人如何保住“饭碗”？
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农业大国的想象空间 近年来，飞控、导航、通信等技术的不断突破，推动了无人机产业加速发展和崛起，目前不管是在国土测绘、航拍摄影还是交通管理、工业巡检等领域，我们时常能看到无人机应用的身影，可以说其已成为各传统行业转型的重要利器。而在众多融合应用中，农业与无人机的关系无疑最引人关注，因为两者互补价值明显。 其中，无人机对于农业来说，是解决劳动力短缺、作业成本高、生产效率低等问题，实现智能化、现代化转型发展的重要动力。而农业对于无人机，则提供了用武之地和巨大潜力市场。在后者上，我国作为农业大国，拥有近20亿亩的耕地、40亿亩林地、30亿亩牧草地以及2亿亩园地，这给了无人机应用广阔想象空间。 根据有关专家预测，如果按照500亩以上的家庭农场大户每户一架植保无人机来计算，我国农业领域对于无人机的需求差不多在33000台左右，这还不算林地、牧草地和园地对于无人机的植保需求。当前，一台植保无人机价值上万到几十万不等，如果我国普遍按照10万来算，预计无人机在植保领域的规模将达上亿。 当然，这只是植保无人机的整机销售规模，更大的市场空间在于“服务后市场”。众多植保无人机的落地，需要租恁、维修、操作等众多服务来支撑，其背后的市场潜力不容忽视。行业做过初步计算，仅看无人机植保服务，按照20元/亩收费，每亩年均植保10次，对应植保服务空间也有80多亿元，远超整机销售。
基于此，在农业大国的巨大需求加持下，未来无人机在植保领域的整机销售加上服务后市场，总的规模预计在千亿左右，潜力和蓝海十分广阔。 异步处理 有些逻辑，不需要实时反馈给用户那就可以采用异步的方式在后台进行处理。 异步处理的方式最常见的就是将任务加到线程池中进行处理，线程池需要考虑容量以及对一些指标的监控，相关的文章可以查看我的这篇：一时技痒，撸了个动态线程池，源码放Github了 除了一些指标的监控，线程池的使用另一个需要关注的问题就是任务的持久化。如果你的数据本来就是存储好了的，然后读取出来通过线程池去执行是没问题的。如果是没有持久化直接丢入线程池中进行执行，就有可能出现丢失的情况，比如服务重启之类的场景。 关于持久化，无论是线程池还是 EventBus 这种，都会遇到，所以针对异步的场景我建议大家使用消息队列比较好。 消息队列可以存储任务信息，保证不会丢失。单独消费队列的消息进行逻辑处理，如果想提高消费速度，也可以在队列的消费方使用线程池进行多线程消费，多线程消费也要避免消息丢失的情况，可以查看我的这篇文章：嘘!异步事件这样用真的好么? JVM 参数调整 JVM 参数的调整，一般情况下我们都不用怎么去调整。偶尔有些代码写的不好，导致内存溢出了，这个时候会去做一些调整和优化代码。 参数调整主要是去降低 GC 的导致的停顿问题，如果你的程序一直在 GC, 一直在停顿，你的接口自然就慢了。 只要没有频繁的 Full GC，在优化这块 JVM 的参数调整可以最后再做，优先以 SQL 优化这些为主。 加机器 加机器是最后的终极大招了，并发量上去的时候，你在怎么优化单机器和单数据库抗并发能力也是有限的，这个时候只能水平扩展了。 如果是创业初期，并且在快速发展，加机器是最直接的优化方式了，虽然说成本上去了，但是开发资源也是成本，节约下来可以实现更多的业务需求。等到中期稳定了再考虑架构，性能方面整体的优化和重构。
就像玩游戏一样，有装备的玩家才能所向睥睨啊，对于后端应用来说也是一样，高配的机器，高配的数据库配置，高配的缓存等。 （编辑：唐山站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
