build a highly available cluster [1]

本文介绍了Linux系统中服务如何通过init守护进程进行启动的过程。包括不同运行级别的定义与转换、rc脚本的作用以及如何通过符号链接控制服务的状态。
最近在读Karl Kopper 用商业硬件和免费软件构建高可用集群。顺便记录一些有价值的内容。同时也希望能对其它关心这方面内容的朋友有帮助。

书的开头介绍了一些很基础的linux操作。以前不是很清楚的地方,这次也一并熟悉一下。

[b]1.2 使用init启动服务[/b]
内核启动并运行最初的初始步骤之后,init守护进程(所有进程的父进程)将被启动。然后init按照/etc/inittab配置中个的各项,启动必要的守护进程。

/etc/inittab 定义了0-6 7个系统运行级别 7行代码

每当系统的运行级别发生变化时,需要运行一次rc程序(/etc/rc.d/rc脚本)
init将包含运行级别号(0-6)的单字符参数传递给rc程序。然后rc程序启动/etc/rc.d目录下相应运行级别子目录中的所有以S开头的脚本。没有理解错的话S应该是start的缩写。
默认运行级别由/etc/inittab文件中的initdefault行定义:
id:3:initdefault

使用runlevel命令查看当前运行级别。

不运行图形界面的redhat linux默认级别为3.即init传递3给rc,rc运行/etc/rc3.d目录下以S开头的各个脚本,并为他们传递参数start。当系统管理员用shutdown命令时
传递给rc 3 ,rc运行/etc/rc3.d下以K(kill)开头的脚本,传递stop参数。

redhat 所有运行级别子目录内容

ls -l /etc/rc.d/rc?.d |less


值得注意的是这下面的kill start脚本只是指向/etc/rc.d/init.d目录下真实脚本的符号链接,可以通过创建移除这些符号链接来控制每个运行级别上运行的程序。
【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及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应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
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