分布式数据库重要技术概念小记

本文探讨了分布式系统中的一致性理论,包括CAP理论及其三个基本要素:一致性、可用性和分区容忍性。此外还介绍了实现一致性的多种算法和技术,如两阶段提交、Gossip算法、Bloom Filter以及Merkle Tree等。

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源码解析:

http://blog.youkuaiyun.com/FireCoder/article/details/5700982

http://io.typepad.com/glossary.html#gls-consistencylevel

垂直扩展 vs. 水平扩展(Sharding)
Feature-based shard or functional segmentation
Key-based sharding
Lookup table


CAP理论
Consistency
Availability
Partition Tolerance

两阶段提交

Gossip
Gossip算法又称为疫情传播算法
随机选择节点同步状态,在有限步内便可达到所有节点视图一致。
消息的类型:
Push
Pull
Push-Pull

Bloom Filter
Bloom Filter 通过连续的哈希函数映射Key到位数组
因为不同Key之间存在Hash碰撞,所有BloomFilter有一定的误差,
会把不属于这个集合的Key误判为属于,所以Bloomfilter适用于
对结果不要求很精确的场景。

MerkleTree
MerkleTree用于快速判断不一致数据的位置,一遍read repair进行修复,
MerkleTree又称为Hash树,叶子节点代表数据,非叶子节点是由下层孩子的
Hash计算得到的。

[@more@]

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内容概要:本文详细介绍了如何使用STM32微控制器精确控制步进电机,涵盖了从原理到代码实现的全过程。首先,解释了步进电机的工作原理,包括定子、转子的构造及其通过脉冲信号控制转动的方式。接着,介绍了STM32的基本原理及其通过GPIO端口输出控制信号,配合驱动器芯片放大信号以驱动电机运转的方法。文中还详细描述了硬件搭建步骤,包括所需硬件的选择与连接方法。随后提供了基础控制代码示例,演示了如何通过定义控制引脚、编写延时函数和控制电机转动函数来实现步进电机的基本控制。最后,探讨了进阶优化技术,如定时器中断控制、S形或梯形加减速曲线、微步控制及DMA传输等,以提升电机运行的平稳性和精度。 适合人群:具有嵌入式系统基础知识,特别是对STM32和步进电机有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①学习步进电机与STM32的工作原理及二者结合的具体实现方法;②掌握硬件连接技巧,确保各组件间正确通信;③理解并实践基础控制代码,实现步进电机的基本控制;④通过进阶优化技术的应用,提高电机控制性能,实现更精细和平稳的运动控制。 阅读建议:本文不仅提供了详细的理论讲解,还附带了完整的代码示例,建议读者在学习过程中动手实践,结合实际硬件进行调试,以便更好地理解和掌握步进电机的控制原理和技术细节。同时,对于进阶优化部分,可根据自身需求选择性学习,逐步提升对复杂控制系统的理解。
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