Memcached之CAS 协议

本文介绍了Memcached 1.2.4版本引入的CAS协议,通过对比Java并发中的CAS操作,详细阐述了CAS协议如何解决多客户端并发设置相同key值时产生的版本冲突问题。
参考:[url]http://langyu.iteye.com/blog/680052[/url]

[b]什么是CAS协议 [/b]
Memcached于1.2.4版本新增CAS(Check and Set)协议类同于Java并发的CAS(Compare and Swap)原子操作,处理同一item被多个线程更改过程的并发问题。

在Memcached中,每个key关联有一个64-bit长度的long型惟一数值,表示该key对应value的版本号。这个数值由Memcached server产生,从1开始,且同一Memcached server不会重复。在两种情况下这个版本数值会加1:1、新增一个key-value对;2、对某已有key对应的value值更新成功。删除item版本值不会减小。

[b]CAS协议解决的问题 [/b]
模拟多个Memcached client并发set同一个key的场景。如clientA想把当前key的value set为"x",且操作成功;clientB却把当前key的value值由"x"覆盖set为"y",这时clientA再根据key去取value时得到"y"而不是期望的"x",它使用这个值,但不知道这个值已经被其它线程修改过,就可能会出现问题。

CAS协议解决这种并发修改问题。有线程试图修改当前key-value对的value时,先由gets方法得到item的版本号,操作完成提交数据时,使用cas方法谨慎变更,如果在本地对item操作过程中这个key-value对在Memcached server端被其它线程更改过,就放弃此次修改(乐观锁概念)。
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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