关于qos理解

服务质量qos

开篇先提出几个问题:

  1. qos一般的应用场景有什么?
  2. qos一般有哪些要求?
  3. qos如何去实现,在什么平台,是软件还是硬件层面?
  4. qos有哪些现成的案例可以借鉴?
  5. qos是什么?

先回答qos是什么?

一般在网络服务中,如何用有限的资源去服务尽可能多的用户和应用,提供足够低的延迟和足够高的带宽,综合调度不同应用的优先级和应用特点(计算密集型还是数据密集型),来达到系统最优的一种策略。
一般有三种策略级别,从弱到强依次是best-effort,diff-serv,int-serv。策略级别越强则代表,对整个网络服务监控的越严密,对软硬件要求越高,但同时也可以最大化利用网络资源和应用特性。

那一般如何去实现呢?

按照流程,有这样几步。
分类:根据应用的特点,对网络请求进行分类处理,从而采取不同的优先级
策略:针对不同的优先级,限制对应类别的网络带宽,如果超出限制则丢弃报文
标识:网络服务是个链条,需要将分类结果保存进报文里。
队列和调度:不同报文根据mark的结果进入不同队列,并通过调度,相应报文中的请求。

qos的要求性能指标?

可用性:是指当用户需要时,网络,硬件,软件能正常服务,不会宕机。主要通过主从备份来提高。
吞吐率:
时延:根据应用不同,对时延的要求也不同,语音,视频等往往要求很高
丢失:UDP和TCP协议的区别很大程度上就是是否保证可靠传输,丢包之后是否支持重传。

### ROS2 QoS 详解及使用场景 #### 什么是 QoS? 在 ROS2 中,QoS(Quality of Service,服务质量)是一种重要的机制,用于定义发布者和订阅者之间的通信行为。这种机制允许开发者根据具体的应用需求配置通信的可靠性、持久性和实时性等特性[^1]。 #### QoS 参数及其含义 以下是 ROS2 提供的主要 QoS 参数: 1. **History** - 描述存储的消息历史记录数量或时间范围。 - 值选项包括 `KEEP_LAST` 和 `KEEP_ALL`。 - `KEEP_LAST`: 存储最近 N 条消息 (N 是 depth 的值)[^1]。 - `KEEP_ALL`: 存储所有接收到的消息直到内存耗尽[^1]。 2. **Depth** - 配合 History 使用,表示当 History 设置为 KEEP_LAST 时保存的历史消息数[^1]。 3. **Reliability** - 定义消息传递的方式。 - 值选项包括: - `RELIABLE`: 确保每条消息都能成功传输给订阅者,类似于 TCP 协议的行为[^3]。 - `BEST_EFFORT`: 不保证每条消息都到达订阅者,减少延迟并提高吞吐量,类似于 UDP 行为[^3]。 4. **Durability** - 控制消息生命周期以及如何处理新加入的订阅者。 - 值选项包括: - `VOLATILE`: 发布者的消息只发送给当前在线的订阅者。 - `TRANSIENT_LOCAL`: 新订阅者可以接收之前发布的消息副本,这与 ROS1 中的 latching 类似[^1]。 5. **Deadline** - 如果一条消息未能在指定的时间间隔内被消费,则认为该消息已过期。 6. **Lifespan** - 指定单个消息的有效期限,在此期间之外不会被分发到新的订阅者[^1]。 7. **Liveliness** - 定义检测节点活动状态的方法。 - 值选项包括: - `AUTOMATIC`: 自动定期广播心跳信号以表明存活状态。 - `MANUAL_BY_TOPIC`: 手动控制特定主题上的活跃声明。 8. **Avoid Ros Namespace Conventions** - 是否遵循标准命名空间约定,默认情况下启用。 9. **Compatibility with ROS1 Latching Behavior** - 在某些条件下,“TRANSIENT_LOCAL”加上适当 Depth 可模拟 ROS1 的 latching 功能[^1]。 #### 实际案例分析 假设有一个自动驾驶车辆项目需要高精度传感器数据同步采集,此时可以选择如下 QoS 设置: ```python from rclpy.qos import qos_profile_sensor_data, QoSDurabilityPolicy, QoSProfile qos_profile = QoSProfile( reliability=qos_profile_sensor_data.reliability, durability=QoSDurabilityPolicy.TRANSIENT_LOCAL, history=qos_profile_sensor_data.history, depth=10 ) ``` 这段代码设置了较高的可靠性和短暂本地持久化策略,确保即使有新加入的订阅方也能获取最新的十次测量结果[^2]。 #### 总结 通过合理配置这些 QoS 参数,可以在不同应用场景下优化性能表现。例如对于低延时要求的任务选用 BEST_EFFORT;而对于关键任务则应采用 RELIABLE 方式保障准确性。
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