protobuf厂内通讯模块的设计的思考

本文分享了关于高性能通讯模块的设计思路,包括使用protobuf协议的高效传输特性,并讨论了其在不同场景下的适用性和限制。重点阐述了如何利用MINA框架结合protobuf进行通讯设计。

一直以来比较关心高性能通讯模块的设计,最近看到两篇好文,由此想到曾经参与的几个通讯模块的设计和实现,跟大家分享思路。

 

首先来分享好文:

http://agapple.iteye.com/blog/859052

这一篇讲得是google protobuf协议和其他序列化的性能测试。朋友们看了一定会砰然心动,protobuf如此之高的通讯效率当然是求之不得。新浪微博IM各模块之间也采用protobuf作为通讯协议,TimYang写过文章比较google protobuf和facebook Thrift之间的性能。也证实了protobuf还是好东东。加之MINA可以很好的和此类通讯协议结合,无非是编解码嘛,一行伪代码搞定:

 

mySocketAcceptor.getFilterChain().addFirst("protobuf", new ProtocolCodecFilter(ProtobufCodecFactory.newInstance(MyProBufPacket.getDefaultInstance())));

 

http://www.wuzesheng.com/?p=1258

第二篇是讲解为什么protobuf有如此效率,大家慢慢品味吧。

 

优点:

使用protobuf二进制协议高效的传输,在通讯压力大得场合非常合适。

 

缺点:

私有协议,如果是基于公共协议的中间件。想推广使用,有一定阻力。

 

还是那句话:场景和应用决定构架,技术只是手段,客户的需求才是根本。

引用TimYang的话作为结尾

 

一个构架师的经验主要在于经历了多少场景,即解决了特定场景下的要求的经验
以及试错过程中积累的经验和对各种主流技术的掌握

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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