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  • Opengl三种模式

    千次阅读 2009-07-17 19:20:00
    OpenGL有三种模式,运行模式,选择模式,反馈模式。 其中反馈模式能返回图元的顶点的坐标。

    OpenGL有三种模式,运行模式,选择模式,反馈模式。

     

    其中反馈模式能返回图元的顶点的坐标。

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  • DataGuard有三种模式

    2020-01-31 10:36:12
    DataGuard有三种模式: 1.最大性能 这是Data Guard默认的保护模式。primay上的事务commit前不需要从standby上收到反馈信息,该模式在primary故障时可能丢失数据,但standby对primary的性能影响最小。 2.最大可用 在...

    DataGuard有三种模式:
    1.最大性能
    这是Data Guard默认的保护模式。primay上的事务commit前不需要从standby上收到反馈信息,该模式在primary故障时可能丢失数据,但standby对primary的性能影响最小。
    2.最大可用
    在正常情况下,最大可用模式和最大保护模式一样;在standby不可用时,最大可用模式会自动降低成最大性能模式,所以standby故障不会导致primay不可用。只要至少有一个standby可用的情况下,即使primary down机,也能保证不丢失数据。
    3.最大保护
    最高级别的保护模式。primay上的事务在commit前必须确认redo已经传递到至少一个standby上,如果所有standby不可用,则primary会挂起。该模式能保证零数据丢失, 一般为保证主库在某个从库故障后仍能正常运行,最好配置两个及以上的从库。

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  • Kafka client 消息接收的三种模式

    万次阅读 2018-01-11 15:29:17
    Kafka client 消息接收的三种模式 引言 kafka的消费模式总共有3种:最多一次,最少一次,正好一次。为什么会有这3种模式,是因为客户端处理消息,提交反馈(commit)这两个动作不是原子性。 1.最多一次:...

    Kafka client 消息接收的三种模式

    引言

    kafka的消费模式总共有3种:最多一次,最少一次,正好一次。为什么会有这3种模式,是因为客户端处理消息,提交反馈(commit)这两个动作不是原子性。

    • 1.最多一次:客户端收到消息后,在处理消息前自动提交,这样kafka就认为consumer已经消费过了,偏移量增加。
    • 2.最少一次:客户端收到消息,处理消息,再提交反馈。这样就可能出现消息处理完了,在提交反馈前,网络中断或者程序挂了,那么kafka认为这个消息还没有被consumer消费,产生重复消息推送。
    • 3.正好一次:保证消息处理和提交反馈在同一个事务中,即有原子性。
      本文从这几个点出发,详细阐述了如何实现以上三种方式。

    1.At-most-once(最多一次)

      1. 设置enable.auto.commit为ture
      1. 设置 auto.commit.interval.ms为一个较小的时间间隔.
      1. client不要调用commitSync(),kafka在特定的时间间隔内自动提交。
      1. 示例
        public void mostOnce(){
            Properties props = new Properties();
            props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
            props.put("group.id", "test-1");
            props.put("enable.auto.commit", "true");
            props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
            props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
            props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
            KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
            consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic", "bar"));
            while (true) {
                ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
                for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                    process(record);
                }
            }
        }
    
    
    

    2.At-least-once(最少一次)

    方法一

      1. 设置enable.auto.commit为false
      1. client调用commitSync(),增加消息偏移;
        public void leastOnce(){
            Properties props = new Properties();
            props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
            props.put("group.id", "test-1");
            props.put("enable.auto.commit", "false"); //取消自动提交
            props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
            props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
            KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
            consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic", "bar"));
            while (true) {
                ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
                for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
                    process(record);
                    consumer.commitAsync(); //提交offset
            }
        }
    
    

    方法二

      1. 设置enable.auto.commit为ture
      1. 设置 auto.commit.interval.ms为一个较大的时间间隔.
      1. client调用commitSync(),增加消息偏移;
      1. 示例
        public void leastOnce(){
            Properties props = new Properties();
            props.put("bootstrap.servers", "10.242.1.219:9092");
            props.put("group.id", "test-1");
            props.put("enable.auto.commit", "true"); //自动提交
            props.put("auto.commit.interval.ms", "99999999");
            props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
            props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
            KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
            consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic", "bar"));
            while (true) {
                ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
                for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
                    process(record);
                    consumer.commitAsync(); //提交offset
            }
        }
    

    3.Exactly-once(正好一次)

    3.1 思路

    • 如果要实现这种方式,必须自己控制消息的offset,自己记录一下当前的offset,对消息的处理和offset的移动必须保持在同一个事务中,例如在同一个事务中,把消息处理的结果存到mysql数据库同时更新此时的消息的偏移

    3.2 实现

      1. 设置enable.auto.commit为false
      1. 保存ConsumerRecord中的offset到数据库
      1. 当partition分区发生变化的时候需要rebalance,有以下几个事件会触发分区变化
      • 1 consumer订阅的topic中的分区大小发生变化
      • 2 topic被创建或者被删除
      • 3 consuer所在group中有个成员挂了
      • 4 新的consumer通过调用join加入了group

    此时 consumer通过实现ConsumerRebalanceListener接口,捕捉这些事件,对偏移量进行处理。

      1. consumer通过调用seek(TopicPartition, long)方法,移动到指定的分区的偏移位置。

    3.3 实验

      1. 首先需要建立存储topic,partition中的offset记录,建表如下
    
    DROP TABLE IF EXISTS `tb_yx_message`;
    CREATE TABLE `tb_yx_message` (
    	`id` bigInt(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键' ,
    	`topic` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '主题' ,
    	`kPartition` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '分区' ,
    	`offset` bigInt(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '偏移' ,
    	PRIMARY KEY (`id`),
    	UNIQUE KEY `UNIQ_KEY`(topic,kPartition)
    )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='分区消息表';#约10万
    
    • 2.同时创建操作数据库的的MessageDao类
    public interface MessageDao {
    
        @Insert(" insert  into tb_yx_message(topic,kPartition,offset) " +
                " values(#{topic},#{kPartition},#{offset})")
        public int insertWinner(MessageOffsetPO MessageOffset);
    
        //获取偏移
        @Select(" select * from tb_yx_message " +
                " where topic=#{topic} and kPartition=#{kPartition} ")
        public MessageOffsetPO get(@Param("topic") String topic,
                                   @Param("kPartition") String partition);
    
        //更新偏移
        @Update(" update tb_yx_message set offset=#{offset}" +
                " where topic=#{topic} and kPartition=#{kPartition}")
        public int update(@Param("offset") long offset,
                          @Param("topic") String topic,
                          @Param("kPartition") String partition);
    }
    
    • 3.接下去需要实现ConsumerRebalanceListener接口,在分区rebalance的时候,调用的顺序:先调用onPartitionsRevoked(通知consumer 任务被取消了),再调用onPartitionsAssigned(通知consumer新的任务来了)。

    • 4.那么在我们收到任务被取消的时候,把对应offset保存到数据库;在收到新任务到来的时候,从数据库读出对应分区的偏移(例如刚启动),具体实现如下所示。

    public class MyConsumerRebalancerListener implements org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRebalanceListener {
    
        private Consumer<String, String> consumer;
        private MessageDao messageDao;
    
        public MyConsumerRebalancerListener(Consumer<String, String> consumer, MessageDao messageDao) {
            this.consumer = consumer;
            this.messageDao = messageDao;
        }
    
        //任务被取消
        public void onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> partitions) {
            for (TopicPartition partition : partitions) {
                long offset = consumer.position(partition);
                MessageOffsetPO build = MessageOffsetPO
                        .builder()
                        .offset(offset)
                        .kPartition(partition.partition() + "")
                        .topic(partition.topic())
                        .build();
                try {
                    messageDao.insertWinner(build);
                } catch (Exception e) {
    
                }
                log.info("onPartitionsRevoked topic:{},build:{}",partition.topic(),build);
            }
        }
    
        //收到新任务
        public void onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> partitions) {
            for (TopicPartition partition : partitions) {
                MessageOffsetPO messageOffsetPO = messageDao.get(partition.topic(), partition.partition() + "");
                if(messageOffsetPO==null){ //接收到新的topic,即数据库中记录不存在
                    consumer.seek(partition,0);
                }else{
                    consumer.seek(partition,messageOffsetPO.getOffset()+1);//下一个offset,所以需要加1
                }
                log.info("onPartitionsAssigned topic:{},messageOffsetPO:{},offset:{}",partition,messageOffsetPO);
            }
        }
    }
    
      1. 对于client端的代码可以这么写
        /**
         * 正好一次
         */
        public void exactlyOnce(){
            Properties props = new Properties();
            props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
            props.put("group.id", "test-1");
            props.put("enable.auto.commit", "false"); //取消自动提交
            props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
            props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
            KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
            MyConsumerRebalancerListener rebalancerListener = new MyConsumerRebalancerListener(consumer,messageDao);
            consumer.subscribe(Arrays.asList("test-new-topic-1", "new-topic"),rebalancerListener);
            while (true) {
                ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
                for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                    boolean isException=false;
                    try {
                        log.info("consume record:{}",record);
                        processService.process(record);
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                        isException=true;
                    }
                    if(isException){
                        //处理发生异常,说明数据没有被消费,为了保证能被消费,需要移动到该位置继续进行处理
                        TopicPartition topicPartition=new TopicPartition(record.topic(),record.partition());
                        consumer.seek(topicPartition,record.offset());
                        log.info("consume exception offset:{}",record.offset());
                        break;
                    }
    //                  rebalancerListener.getOffsetMananger().saveOffsetInExternalStore(record.topic(),record.kPartition(),record.offset());
                }
            }
        }
    
    • 第19行 **processService.process(record);**对消息进行消费,同时记录了消息的偏移位置,ProcessService代码如下
    @Service
    @Slf4j
    public class ProcessService {
    
        @Autowired
        MessageDao messageDao;
    
        @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
        public void process(ConsumerRecord<String, String> record){
             log.info(" record:{}",record);
             //对消息进行处理,这里只是简单的打印了一下
             System.out.println(">>>>>>>>>"+Thread.currentThread().getName()+"_"+record);
             //更新偏移量
             messageDao.update(record.offset(),record.topic(),record.partition()+"");
        }
    }
    

    3.4 运行程序.

    • 场景1: consumer订阅topic——test-new-topic-1(之前未订阅过),然后producer向consumer发送两条信息,consumer收到信息,未抛出异常。得到日志如下:
    2018-01-11 14:36:07,948 main INFO  MyConsumerRebalancerListener.onPartitionsAssigned:53 -onPartitionsAssigned topic:test-new-topic-1-0,messageOffsetPO:null,offset:{}
    2018-01-11 14:37:15,156 main INFO  KafkaConsumeTest.exactlyOnce:106 -consume record:ConsumerRecord(topic = test-new-topic-1, partition = 0, offset = 0, CreateTime = 1515652635056, serialized key size = 1, serialized value size = 14, headers = RecordHeaders(headers = [], isReadOnly = false), key = 0, value = message:0-test)
    2018-01-11 14:37:15,183 main INFO  ProcessService.process:23 - record:ConsumerRecord(topic = test-new-topic-1, partition = 0, offset = 0, CreateTime = 1515652635056, serialized key size = 1, serialized value size = 14, headers = RecordHeaders(headers = [], isReadOnly = false), key = 0, value = message:0-test)
    2018-01-11 14:37:15,238 main INFO  KafkaConsumeTest.exactlyOnce:106 -consume record:ConsumerRecord(topic = test-new-topic-1, partition = 0, offset = 1, CreateTime = 1515652635062, serialized key size = 1, serialized value size = 14, headers = RecordHeaders(headers = [], isReadOnly = false), key = 1, value = message:1-test)
    2018-01-11 14:37:15,239 main INFO  ProcessService.process:23 - record:ConsumerRecord(topic = test-new-topic-1, partition = 0, offset = 1, CreateTime = 1515652635062, serialized key size = 1, serialized value size = 14, headers = RecordHeaders(headers = [], isReadOnly = false), key = 1, value = message:1-test)
    
    • 第1行,consumer收到新的任务指派,由于数据库中没有这个topic,所以获得的messgeOffsetPO为null,那么consumer需要从offset为0处开始接受数据
    • 第2-3行,consumer获得了数据并对数据进行处理,消息的offset=0
    • 第4-5行,consumer获得了数据并对数据进行处理,消息的offset=1
    • 此时数据库的状态为:

    • 场景2:producer向consumer发送两条信息,consumer收到信息,进行处理,但抛出异常。
        @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
        public void process(ConsumerRecord<String, String> record){
             log.info(" record:{}",record);
             System.out.println(">>>>>>>>>"+Thread.currentThread().getName()+"_"+record);
             messageDao.update(record.offset(),record.topic(),record.partition()+"");
             throw new RuntimeException("error");//抛出异常
        }
    
    
    • 运行后得到如下结果:
    2018-01-11 14:56:48,357 main INFO  KafkaConsumeTest.exactlyOnce:116 -consume exception offset:2
    2018-01-11 14:56:48,866 main INFO  KafkaConsumeTest.exactlyOnce:106 -consume record:ConsumerRecord(topic = test-new-topic-1, partition = 0, offset = 2, CreateTime = 1515653807138, serialized key size = 1, serialized value size = 14, headers = RecordHeaders(headers = [], isReadOnly = false), key = 0, value = message:0-test)
    2018-01-11 14:56:48,867 main INFO  ProcessService.process:23 - record:ConsumerRecord(topic = test-new-topic-1, partition = 0, offset = 2, CreateTime = 1515653807138, serialized key size = 1, serialized value size = 14, headers = RecordHeaders(headers = [], isReadOnly = false), key = 0, value = message:0-test)
    .......
    

    可以看到,consumer一直在消费offset为2的数据,由于处理时时异常状态,所以一直在消费2,数据库此时的状态与之前的一致,offset为1,符合预期。

    4.引用:

    招聘

    阿里巴巴内推

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  • NGN业务第二种和第三种方式还存在一个问题就是在业务和发展的初期,电信运营商可以利用网络优势制订一定的游戏规则,能够掌握主动权。但随着这些业务模式的发展,运营商不能只单纯作为承载网络运作,还必须考虑加入...
  • 伺服控制的三种模式

    2016-01-14 10:47:00
     伺服电机一般为个环控制,从内到外依次是电流环、速度环、位置环,就是3个闭环负反馈PID调节系统。最内的PID环就是电流环,此环完全在伺服驱动器内部进行,通过霍尔装置检测驱动器给电机的各相的输出电流,负...

    本文部分内容转自博客http://blog.csdn.net/sunjiajiang/article/details/8252026,感谢博主“老孙”!

      伺服电机一般为三个环控制,从内到外依次是电流环、速度环、位置环,就是3个闭环负反馈PID调节系统。最内的PID环就是电流环,此环完全在伺服驱动器内部进行,通过霍尔装置检测驱动器给电机的各相的输出电流,负反馈给电流的设定进行PID调节,从而达到输出电流尽量接近等于设定电流,电流环就是控制电机转矩的,所以在转矩模式下驱动器的运算最小,动态响应最快。 第2环是速度环,通过检测的电机编码器的信号来进行负反馈PID调节,它的环内PID输出直接就是电流环的设定,所以速度环控制时就包含了速度环和电流环,换句话说任何模式都必须使用电流环,电流环是控制的根本,在速度和位置控制的同时系统实际也在进行电流(转矩)的控制以达到对速度和位置的相应控制。 第3环是位置环,它是最外环,可以在驱动器和电机编码器间构建也可以在外部控制器和电机编码器或最终负载间构建,要根据实际情况来定。由于位置控制环内部输出就是速度环的设定,位置控制模式下系统进行了所有3个环的运算,此时的系统运算量最大,动态响应速度也最慢。

      1、电流环:电流环的输入是速度环PID调节后的那个输出,我们称为“电流环给定”吧,然后呢就是电流环的这个给定和“电流环的反馈”值进行比较后的差值在电流环内做PID调节输出给电机,“电流环的输出”就是电机的每相的相电流,“电流环的反馈”不是编码器的反馈而是在驱动器内部安装在每相的霍尔元件(磁场感应变为电流电压信号)反馈给电流环的。

      2、速度环:速度环的输入就是位置环PID调节后的输出以及位置设定的前馈值,我们称为“速度设定”,这个“速度设定”和“速度环反馈”值进行比较后的差值在速度环做PID调节(主要是比例增益和积分处理)后输出就是上面讲到的“电流环的给定”。速度环的反馈来自于编码器的反馈后的值经过“速度运算器”得到的。

      3、位置环:位置环的输入就是外部的脉冲(通常情况下,直接写数据到驱动器地址的伺服例外),外部的脉冲经过平滑滤波处理和电子齿轮计算后作为“位置环的设定”,设定和来自编码器反馈的脉冲信号经过偏差计数器的计算后的数值在经过位置环的PID调节(比例增益调节,无积分微分环节)后输出和位置给定的前馈信号的合值就构成了上面讲的速度环的给定。位置环的反馈也来自于编码器。

      编码器安装于伺服电机尾部,它和电流环没有任何联系,他采样来自于电机的转动而不是电机电流,和电流环的输入、输出、反馈没有任何联系。而电流环是在驱动器内部形成的,即使没有电机,只要在每相上安装模拟负载(例如电灯泡)电流环就能形成反馈工作。

        谈谈PID各自对差值调节对系统的影响:

      1、单独的P(比例)就是将差值进行成比例的运算,它的显著特点就是有差调节,有差的意义就是调节过程结束后,被调量不可能与设定值准确相等,它们之间一定有残差,残差具体值您可以通过比例关系计算出。增加比例将会有效减小残差并增加系统响应,但容易导致系统激烈震荡甚至不稳定。

      2、单独的I(积分)就是使调节器的输出信号的变化速度与差值信号成正比,大家不难理解,如果差值大,则积分环节的变化速度大,这个环节的正比常数的比例倒数我们在伺服系统里通常叫它为积分时间常数,积分时间常数越小意味着系统的变化速度越快,所以同样如果增大积分速度(也就是减小积分时间常数)将会降低控制系统的稳定程度,直到最后出现发散的震荡过程。这个环节最大的好处就是被调量最后是没有残差的。

      3、PI(比例积分)就是综合P和I的优点,利用P调节快速抵消干扰的影响,同时利用I调节消除残差。

      4、单独的D(微分)就是根据差值的方向和大小进行调节的,调节器的输出与差值对于时间的导数成正比,微分环节只能起到辅助的调节作用,它可以与其他调节结合成PD和PID调节。它的好处是可以根据被调节量(差值)的变化速度来进行调节,而不要等到出现了很大的偏差后才开始动作,其实就是赋予了调节器以某种程度上的预见性,可以增加系统对微小变化的响应特性。

      5、PID综合作用可以使系统更加准确稳定的达到控制的期望。

      伺服的电流环的PID常数一般都是在驱动器内部设定好的,操作使用者不需要更改。

      速度环主要进行PI(比例和积分),比例就是增益,所以我们要对速度增益和速度积分时间常数进行合适的调节才能达到理想效果。

      位置环主要进行P(比例)调节。对此我们只要设定位置环的比例增益就好了。

      位置环、速度环的参数调节没有什么固定的数值,要根据外部负载的机械传动连接方式、负载的运动方式、负载惯量、对速度、加速度要求以及电机本身的转子惯量和输出惯量等等很多条件来决定,调节的简单方法是在根据外部负载的情况进行大体经验的范围内将增益参数从小往大调,积分时间常数从大往小调,以不出现震动超调的稳态值为最佳值进行设定。

      当进行位置模式需要调节位置环时,最好先调节速度环(此时位置环的比例增益设定在经验值的最小值),调节速度环稳定后,在调节位置环增益,适量逐步增加,位置环的响应最好比速度环慢一点,不然也容易出现速度震荡。

      三种控制方式:

      1、转矩控制:转矩控制方式是通过外部模拟量的输入或直接的地址的赋值来设定电机轴对外的输出转矩的大小,具体表现为例如10V对应5Nm的话,当外部模拟量设定为5V时电机轴输出为2.5Nm:如果电机轴负载低于2.5Nm时电机正转,外部负载等于2.5Nm时电机不转,大于2.5Nm时电机反转(通常在有重力负载情况下产生)。可以通过即时的改变模拟量的设定来改变设定的力矩大小,也可通过通讯方式改变对应的地址的数值来实现。应用主要在对材质的受力有严格要求的缠绕和放卷的装置中,例如饶线装置或拉光纤设备,转矩的设定要根据缠绕的半径的变化随时更改以确保材质的受力不会随着缠绕半径的变化而改变。

      2、位置控制:位置控制模式一般是通过外部输入的脉冲的频率来确定转动速度的大小,通过脉冲的个数来确定转动的角度,也有些伺服可以通过通讯方式直接对速度和位移进行赋值。由于位置模式可以对速度和位置都有很严格的控制,所以一般应用于定位装置。 

      3、速度控制:通过模拟量的输入或脉冲的频率都可以进行转动速度的控制,在有上位控制装置的外环PID控制时速度模式也可以进行定位,但必须把电机的位置信号或直接负载的位置信号给上位反馈以做运算用。位置模式也支持直接负载外环检测位置信号,此时的电机轴端的编码器只检测电机转速,位置信号就由直接的最终负载端的检测装置来提供了,这样的优点在于可以减少中间传动过程中的误差,增加整个系统的定位精度。 

    转载于:https://www.cnblogs.com/may1016/p/5128806.html

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