21、Erlang 系统中的可扩展性、监督策略与应用管理

Erlang 系统中的可扩展性、监督策略与应用管理

1. 可扩展性与短生命周期进程

在典型的 Erlang 设计中,系统里每个真正并发的活动都会创建一个进程。例如,若系统是数据库,每次查询、插入或删除操作都会生成一个进程;若为即时通讯服务器,每个入站和出站消息、状态更新、登录和注销操作也都会有一个进程。不过,并发模型会受系统资源的限制,比如实际中可能只有一个数据库连接,这就成了瓶颈,会使请求串行化。

当有大量动态子进程在短时间内频繁启动和终止时,主管(supervisor)可能会成为瓶颈。简单的 simple_one_for_one 策略扩展性更好,因为它使用 dict 键值库模块,而非像其他主管类型那样将子进程规范存储在列表中,但它也有其局限性。动态子进程的启动和终止速率难以给出通用标准,这取决于底层硬件、操作系统、核心以及进程自身的行为等因素。

若主管的消息队列增长到数千条消息,就说明遇到了问题,可采用以下两种方法解决:
- 创建主管池 :确保每个主管处理的子进程数量在其能力范围内。左边的进程作为调度器,负责主管之间的协调,必要时启动新的主管。可使用轮询、一致性哈希或随机等算法选择主管池中的主管。

graph LR
    A[调度器] --> B[主管1]
    A --> C[主管2]
    A --> D[主管3]
    B --> E[子进程1]
    B --> F[子进程2]
    C --> G[子进程3]
    D --&g
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化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学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用
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