24、多线程编程中的事件驱动、并发、并行与同步

多线程编程中的事件驱动、并发、并行与同步

1. 事件驱动线程模式

1.1 背景与问题

在现代硬件环境下,虽然具备同时处理大量请求的计算能力,但传统的每个连接一个线程(thread-per-connection)模式存在局限性。线程有固定成本,包括内核和用户空间栈,这对给定进程中的线程数量可扩展性设置了限制,在 32 位系统中尤为明显。即便系统有资源处理数千个并发连接,运行大量并发线程时仍会遇到可扩展性瓶颈。

1.2 事件驱动线程的诞生

系统设计者发现,许多线程大部分时间都在等待,如读取文件、等待数据库返回结果或发出远程过程调用。基于此观察,事件驱动线程模式应运而生。该模式将等待操作与线程解耦,通过异步 I/O 发出所有 I/O 请求,并使用多路复用 I/O 管理服务器中的控制流。

1.3 事件驱动线程的工作原理

在事件驱动模式中,请求处理被转换为一系列异步 I/O 请求和相关回调。这些回调可通过多路复用 I/O 进行等待,此过程称为事件循环。当 I/O 请求返回时,事件循环将回调交给等待的线程。

1.4 事件驱动模式的特点

与每个连接一个线程模式一样,事件驱动模式不一定需要线程化。事件循环可以是单线程进程执行完回调后的自然流程。仅在需要真正的并行性时才添加线程,且线程数量不应超过处理器数量。

1.5 事件驱动模式的应用

目前,事件驱动模式是设计多线程服务器的首选方法。近年来,出现了许多 Apache 的替代方案,均采用事件驱动模式。在设计线程化系统软件时,建议优先考虑事件驱动模式,包括异步 I/O、回调、事件循环和每个处理

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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