4、协议的非分层有色 Petri 网模型及并发冲突分析

协议的非分层有色 Petri 网模型及并发冲突分析

1. 协议的第二个 CPN 模型概述

在网络数据传输中,我们需要考虑更复杂的情况,如数据包超车、数据包和确认信息丢失等。因此,引入了协议的第二个 CPN(有色 Petri 网)模型,该模型基于之前的 CPN 模型,但考虑了数据包超车、数据包和确认信息在网络传输时可能丢失的情况。这就要求具备数据包重传能力,同时接收方需要检查到达的是否为预期的数据包。由于确认信息可能相互超车,发送方可能会收到无序的确认信息。此模型是非确定性的,用于引入并发和冲突这两个关键概念。

1.1 初始标记 M0 的模型结构

初始标记 M0 的第二个 CPN 模型有五个与第一个 CPN 模型相同的转换,还包含之前模型中的六个位置以及两个新位置。
- DataReceived 位置:用于替代 PacketsReceived ,只保留数据包中的数据,其颜色集指定为 DATA 。该位置的初始标记包含一个颜色为空字符串的令牌。
- NextRec 位置:与 NextSend 位置具有相同的颜色集,作用类似,包含接收方期望接下来接收的数据包编号。
- PacketsToSend 位置:通过符号常量指定初始标记,符号常量定义如下:

if n=k
then k+1
else k
n
k
k
data
n
if success
then 1`n
else empty
n
if n
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
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