Ajax推送与拉取方式的优缺点

本文对比了基于COMET的推送方式与纯拉取方式在数据一致性、服务器及网络性能等方面的表现。研究发现,推送方式能提供更好的数据一致性和网络性能,但服务器CPU使用率较高且扩展性受限;拉取方式难以同时保证数据完整性和高性能。

在他们的实验性研究中,作者们在一个利用COMET推送方式实现(Dojo的Cometd库)的AJAX应用和一个纯拉取方式的应用之间,对数据一致性、服务器性能、网络性能以及数据遗失进行了比较。

他们总结说:

    “...如果我们想要高数据一致性和高网络性能,我们就应该选择推送方式。但是,推送会带来一些扩展性问题;服务器应用程序CPU使用率是拉取方式 的7倍。根据我们的结果,服务器性能会在350-500个用户时趋于饱和。对于更大数量的用户,负载均衡和服务器集群技术就在所难免了。 
     
    使用拉取方式,要想达到完整的数据一致性以及很高的网络性能是很困难的。如果拉取的时间间隔大于数据更新的时间间隔,就会发生一些数据的遗失。而如果小于数据更新的时间间隔,网络性能就会受到影响。拉取方式只有在拉取时间间隔等同于数据更新时间间隔时,才会恰到好处。但是,为了达到那样的目标,我们就需要提前知道准确的数据更新时间间隔。然而,数据更新的时间间隔很少是静态不变并可以预知的。这使得拉取方式只有在数据是根据某种特定模式发布的情况才 有用。”

一些其他Comet Ajax服务器推送模型的实现:

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      Orbited :一种开源的分布式Comet服务器
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      AjaxMessaging :Ruby on Rails的Comet插件
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      Pushlets :一个开源框架,可以让服务器端java对象推送事件到浏览器端javascript,java applet,或者flash应用程序
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      Lightstreamer :提供基于AJAX-COMET模式的HTTP流的商业实现
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      Pjax :Ajax的推送技术

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Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提系统隐含动态特征,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仿真结果,证明了该方法的有效性先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础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为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模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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