UDP on Linux

facebook使用memcached800个服务器来cache28个T的数据

facebook的工程师在调优memcached过程中从TCP移到UDP以减少网络流量(这是个老话题了,可以专门讨论:)),但是却发现UDP在Linux上性能下降的很厉害,原因是多个线程向一个socket传送数据造成锁的竞争。

另外Linux的内核对于网络软中断、IP包队列的处理都存在一些可优化的地方,经过优化后facebook声称他们的memcached可以处理200K/S的UDP请求平均的延迟是173毫秒,最大可以到500k而他们在Stock Linux上只能跑50K

 

Coherence的传输就是使用UDP,有一个专门的线程做网络读写,不存在竞争问题。

根据测试Coherence的进程可以在Stock Linux用足千兆网卡, 也试过10g网卡上传输超过500M/S的数据(当然涉及到Linux内核的这些问题,Coherence也是绕不过的,不过目前来说 Coherence的应用主要是企业应用,不是互联网应用,还不会有这么大的负载量,也不会OS的极限)

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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