9、Posix消息队列详解

Posix消息队列详解

1. 消息队列简介

消息队列可以看作是一个消息的链表。具有足够权限的线程可以将消息放入队列,也可以从队列中取出消息。每个消息都是一个记录,并且发送者会为每个消息分配一个优先级。在某个进程向队列写入消息之前,不要求有其他线程正在等待该消息的到来,这与管道和FIFOs不同,对于管道和FIFOs来说,如果没有读者,写入者就没有意义。

一个进程可以向队列写入一些消息,然后终止,后续由其他进程读取这些消息。我们说消息队列具有内核持久性,这与管道和FIFOs不同。当管道或FIFOs最后一次关闭时,其中剩余的数据会被丢弃。

Posix消息队列和System V消息队列有很多相似之处,但主要区别如下:
| 比较项 | Posix消息队列 | System V消息队列 |
| ---- | ---- | ---- |
| 读取规则 | 读取操作总是返回队列中优先级最高的最旧消息 | 读取操作可以返回任何所需优先级的消息 |
| 消息入队响应 | 当消息放入空队列时,允许生成信号或启动线程 | 无类似功能 |

每个队列上的消息都有以下属性:
- 无符号整数优先级(Posix)或长整数类型(System V)
- 消息数据部分的长度(可以为0)
- 数据本身(如果长度大于0)

这些特性与管道和FIFOs不同,后两者是没有消息边界的字节流,并且每个消息没有关联的类型。

下面是一个可能的Posix消息队列的排列图(假设为链表结构):

graph LR
    classD
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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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