汽车软件架构正由面向信号迈向面向服务,而DDS数据分发服务是新一代分布式实时通信中间件协议,高实时性能,高可靠性能,开放式体系结构和发布/订阅端的非耦合性能,大大加速和简化了分布式系统的开发,使其非常适用于汽车领域,不但能满足汽车智能驾驶领域大数据传输的需求,同时能够满足SOA架构。(SOA 面向服务)DDS是数据分发服务,基于DCPS魔性的一种中间件协议和API标准,它将系统的组件集成在一起,提
一、hash算法hash算法的实质是对key进行hash,然后将hash后的值对节点个数取模。其运用场景包括hashmap、数据库分库分表等。相对来说,hash算法实现较简单。但是也存在一些问题,比如当节点个数扩容或者减少,那么存在原来节点中的所有数据需要重新对新节点个数取模,分配新的节点位置。如下图所示,假设当前有三个节点,现在有三个key,通过hash(key)%3后,key1路由到node3
我们可能希望 Discourse 能够使用 RSS 或者 json 格式对数据对外进行发布和传输。如果你可以查看代码的话,你可以使用下面的链接,能够提供相关的代码。<link rel="alternate" type="application/rss+xml" title="Latest posts" href="https://meta.discourse.org/posts.rss" /><link rel="alternate" type="application/rss
原创 2021-08-11 09:27:04
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系统学习包的构建与分发 1. 为什么需要对项目分发打包?平常我们习惯了使用 pip 来安装一些第三方模块,这个安装过程之所以简单,是因为模块开发者为我们默默地为我们做了所有繁杂的工作,而这个过程就是 打包。打包,就是将你的源代码进一步封装,并且将所有的项目部署工作都事先安排好,这样使用者拿到后即装即用,不用再操心如何部署的问题(如果你不想对照着一堆部署文
服务器开发,高并发始终是一个不断追求的目标。若实现这个目标,将所有阻塞操作异步化是必不可少的。执行异步任务,最容易想到的是使用多线程,但线程不是多多益善,相反要控制在一定的数量。如何在多线程环境下,合理地进行任务派发,是这篇文章要讨论的。就像在概述中描述的,单个游戏服务器进程主要分三层:网络、逻辑和数据存取,下面将具体阐述。网络层使用Netty,将有若干worker线程收发网络消息,收到消息后如何
本文主要实现在多任务下,如何指定线程分发任务。比如100条任务,分发给四个线程。 想要实现的效果如下: 线程1执行任务第0——24     线程2执行任务第25——49    线程3执行任务第50——74   线程4执行任务75——99 具体实现方法如
转载 2023-07-01 19:44:55
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我们可能希望 Discourse 能够使用 RSS 或者 json 格式对数据对外进行发布和传输。 如果你可以查看代码的话,你可以使用下面的链接,能够提供相关的代码。 <link rel="alternate" type="application/rss+xml" title="Latest pos
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在MongoDB(版本 3.2.9)中,数据分发是指将collection的数据拆分成块(chunk),分布到不同的分片(shard)上,数据分发主要有2种方式:基于数据块(chunk)数量的均衡分发和基于片键范围(range)的定向分发。MongoDB内置均衡器(balancer),用于拆分块和
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# JAVA数据分发实现指南 ## 概述 在本文中,我将向你介绍如何使用JAVA实现数据分发功能。数据分发是指将数据从一个源传递到多个目标的过程。我们将使用Java提供的一些库和技术来实现这一目标。 ## 流程概述 下面是实现JAVA数据分发的大致流程: ```mermaid pie title 数据分发流程 "源数据" : 40 "处理逻辑" : 30 "目
原创 2023-10-29 08:06:23
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DDS(Data Distribution Service)是以数据为中心,定义描述网络环境下数据内容/交互行为和服务质量要求的标准技术,2013年,发布了专门为实时系统设计的数据分发/订阅标准。DDS发布订阅模型DDS以数据为中心的发布--订阅模型为所有分布式节点之间建立了一个虚拟共享的全局数据空间GDS。在该模型下分布式节点在网络上以发布或订阅的方式传输数据,节点可以是发布者or订阅者,或者既
一、概述生产中常常需要将数据组织成某种规范格式以接口或远程调用的方式提供给下端系统,数据类型、数据格式规范、下端系统类型常常存在多种不同的需求和可变因素,因此可将数据分发业务剥离出来,无关具体业务,形成一套数据格式规范可配置、可选择并且数据类型和下端系统可扩展可插拔的组件。 1.必须遵守的事情上游系统和下端系统保持数据的一致性分发任务的执行有先后顺序,不可乱序不同数据类型、不同下端系统的分发任务
折腾了一周的 Java Quartz 集群任务调度,很遗憾没能搞定,网上的相关文章也少得可怜,在多节点(多进程)环境下 Quartz 似乎无法动态增减任务,恼火。无奈之下自己撸了一个简单的任务调度器,结果只花了不到 2天时间,而且感觉非常简单好用,代码量也不多,扩展性很好。 实现一个分布式的任务调度器有几个关键的考虑点单次任务和循环任务好做,难的是 cron 表达式的解析和时间计算怎么
 ******** ******** 第一部分: 介绍说明 ******** ********      个人感觉在做交互的时候, 对于Android的按键分发的理解还是比较重要的.这些内容在<深入理解Android> <Android系统源代码情景分析> 还有一些博客内容中都有写到.最近想着要仔细的了解
ForkJoinPool的优势在于,可以充分利用多cpu,多核cpu的优势,把一个任务拆分成多个“小任务”,把多个“小任务”放到多个处理器核心上并行执行;当多个“小任务”执行完成之后,再将这些执行结果合并起来即可。Java7 提供了ForkJoinPool来支持将一个任务拆分成多个“小任务”并行计算,再把多个“小任务”的结果合并成总的计算结果。ForkJoinPool是ExecutorServic
数据分发服务      数据分发服务(DDS)的核心是以数据为中心的发布-订阅DCPS(Data-Centric Publish-Subscribe),即发布者能高效地将正确的信息传递给适当的订阅者。2 数据分发模型数据分发归结为一种独立的系统软件或服务程序的中间件,分布式应用借助这种软件在不同的技术之间
# Spark 数据分发机制 ## 引言 随着大数据时代的到来,数据处理和分析变得越来越重要。Apache Spark作为一种高效的大数据处理框架,广泛应用于各个行业。在Spark中,数据分发机制是其中一个重要的组成部分。本文将介绍Spark的数据分发机制,并通过代码示例来解释其工作原理。 ## 什么是Spark数据分发机制 Spark数据分发机制是指在Spark集群中,将数据按照特定的规
原创 11月前
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# Java 订阅-分发模式的数据处理 随着技术的发展,数据处理正在朝着更加高效和灵活的方向发展。其中,**订阅-分发(Publish-Subscribe)模式**被广泛应用于各种系统中,尤其是在消息传递、事件驱动系统和微服务架构中。本文将深入探讨 Java 中的订阅-分发模式,并通过代码示例来演示其具体实现。 ## 什么是订阅-分发模式? 订阅-分发模式是一种消息传递模式,主要由两部分构成
原创 2月前
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NameNode学习目标理解 namenode 的工作机制尤其是元数据管理机制,以增强对 HDFS 工作原理的 理解,及培养 hadoop 集群运营中“性能调优”、“namenode”故障问题的分析解决能力问题场景1、Namenode 服务器的磁盘故障导致 namenode 宕机,如何挽救集群及数据?2、Namenode 是否可以有多个?namenode 内存要配置多大?namenode 跟集群数
# Netty异步分发数据实现教程 ## 1. 引言 在网络通信中,异步分发数据是一个常见的需求。Netty是一个高性能的网络编程框架,可以帮助我们实现异步分发数据的功能。本文将教会你如何使用Netty来实现异步分发数据。 ## 2. 流程图 下面是整个流程的流程图: ```mermaid flowchart TD A[创建ServerBootstrap] --> B[设置Event
原创 9月前
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# Java数据分发模型实现指南 ## 1. 流程概述 为了实现Java数据分发模型,我们需要遵循以下步骤: ```mermaid journey title 数据分发模型实现步骤 section 1. 准备工作 开发环境搭建 -> 数据源准备 -> 数据接收端准备 section 2. 发送数据 数据处理 -> 数据封装 -> 数据
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