初识Raft协议

博客内容仅给出了一个参照链接https://www.jdon.com/artichect/raft.html ,推测与Raft相关信息技术内容有关,但信息有限。

参照https://www.jdon.com/artichect/raft.html

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。
### Raft 分布式一致性协议的工作原理 Raft 是一种用于管理分布式系统的复制日志的一致性算法,其设计目标是提供更高的可理解性和实用性。以下是关于 Raft 协议如何工作的详细介绍: #### 1. 节点角色定义 在 Raft 中,节点分为三种主要的角色:Leader、Follower 和 Candidate。 - **Leader**: 负责处理所有的客户端请求并将其记录到日志中。其他节点会跟随 Leader 的指令操作[^1]。 - **Follower**: 不主动发起任何动作,仅响应来自 Leader 或 Candidate 的 RPC 请求。 - **Candidate**: 当 Follower 发现无法接收到 Leader 的心跳信号时,它可能会转变为 Candidate 并尝试选举新的 Leader[^3]。 #### 2. 领导者选举机制 领导者选举是 Raft 协议的核心部分之一。当集群启动或当前 Leader 失效时,系统进入选举阶段: - 如果某个 Follower 在超时时间内未收到来自 Leader 的心跳消息,则该节点转换为 Candidate,并向其他节点发送投票请求(RequestVote RPC)。如果获得超过半数的票数,则成为新 Leader[^2]。 - 若多个 Candidates 同时竞选导致选票分裂而无人胜出,则触发新一轮随机延迟后的重新选举过程直至选出唯一 Leader[^4]。 #### 3. 日志复制流程 一旦选举完成,Leader 开始接收客户命令并将这些命令作为条目追加到本地日志中;随后通过 AppendEntries RPC 将最新日志同步给 Followers[^5]: ```python def append_entries(follower_id, prev_log_index, entries): follower = get_follower_by_id(follower_id) if not follower.log_matches(prev_log_index): return False follower.append_logs(entries) return True ``` #### 4. 安全性保障措施 为了确保数据一致性和可靠性,Raft 提出了几个重要的安全性约束条件: - **单一领导原则**:在同一时刻只能存在一个有效的 Leader 来协调整个群集的操作。 - **多数派规则**:每项决策都需要得到大多数副本的认可才能被提交生效。 - **日志匹配属性**:不同服务器上的相同索引位置的日志必须完全相等。 #### 性能表现分析 就性能而言,在稳定状态下,每次提交一条日志只需要一次往返通信至集群一半以上的成员即可完成确认。因此,Raft 的性能受到磁盘 I/O 和网络延时的影响较大。 --- ###
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