The patch of the open bug [AMQ-1116]

本文介绍了一个ActiveMQ使用过程中的问题:在Failover模式下,客户端无法正常关闭。文章深入分析了问题产生的原因,并提供了一种解决方案,通过修改MutexTransport来允许ShutdownCommand绕过写锁。
项目中使用Activemq作为消息中间件,ActiveMQ是Apache的开源项目,是一个轻量级的JMS实现。
在使用的过程中遇到了一个比较棘手的问题:
如果连接到ServiceBroker的Connection设成failover的话,当连接断开的时候,FailoverTransport会启动一个工作线程不断的重连,这个时候如果有一个消息需要发送的话,这个消息会被block住,直到重新建立连接才能发送。不过这个时候用户有可能会想要关闭这个Client端。这时候问题出现了,客户端无法关闭这个重连的线程。
原因如下:
ActiveMQ在通信层使用了管道过滤器的模式,当客户端要发送一个消息的时候,这个消息会经过一个Filter Chain进行层层处理,org.apache.activemq.transport.MutexTransport是其中的一个,主要作用是对线程加上互斥锁,代码如下:
[code] public void oneway(Object command) throws IOException {
synchronized (writeMutex) {
next.oneway(command);
}
}[/code]
在MutexTransport后面有一个FailoverTransport,担负着如果连接断开则重新连接的责任,所以FailoverTransport在网络断开的时候会阻塞住,这样writeMutex就无法释放,而用户的关闭请求也是作为一个command传入的,所以Shutdown这个Command就无法传入FailoverTransport通知其停止重连。
解决方案:
大概的思路就是在MutexTransport做一个判断,如果Command为ShutdownCommand就无须获取writeMutex锁,直接通过MutexTransport进入FailoverTransport,通知其停止重连。
MutexTransport的修改代码如下:
[code]
public void oneway(Object command) throws IOException {
if (command instanceof ShutdownCommand) {
next.oneway(command);
} else {
synchronized (writeMutex) {
next.oneway(command);
}
}
}[/code]
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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