【巨杉数据库Sequoiadb】【咨询】数据节点什么时候回打印大量的连接日志

本文探讨了数据节点上大量Shard会话与线程创建的原因,指出这通常由协调节点的持续连接引发,并分析了可能源于OM定期查询或应用短连接使用的情况。

【描述】
从数据 节 点的日志中, 发现 大量的 create session 和 start thread for EDU 的日志。
数据 节 点什么 时间 会触 发这 种操作?

根据日志, 创 建的会 话类 型是 Shard , 绑 定的 线 程 类 型是 ShardAgent ,因此是 shard 平面的 连 接触 发 的会 话 与 线 程 创 建, Shard 平面的 连 接来自于 协调节 点(从 线 程退出的日志中也可以看到 R-Port 是 11810 )。因此, 这 是由于一直 有来自于 协调节 点的新 连 接 导 致。
是否有使用 OM ?开了网 页 的情况下, OM 会定期去集群上 查询 快照,会有 这 种情况。
如果没有使用, 则 看看是否有 应 用使用短 连 接?

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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