Zookeeper概述

1、简介
 Zookeeper 是一个开源的分布式的,为分布式应用提供协调服务的 Apache 项目。
 Zookeeper 从设计模式角度来理解:是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架,它负责存储和管理重要的数据,然后接受观察者的注册,一旦这些数据的状态发生变化,Zookeeper 就将负责通知已经在 Zookeeper 上注册的那些观察者做出相应的反应,从而实现集群中类似 Master/Slave 管理模式 。
 Zookeeper=文件系统+通知机制
2、特点
(1)、Zookeeper:一个领导者(leader),多个跟随者(follower)组成的集群。leader 负责进行投票的发起和决议,更新系统状态 。follower 用于接收客户请求并向客户端返回结果,在选举leader 过程中参与投票 。
(2)、集群中只要有半数以上节点存活,Zookeeper 集群就能正常服务。
(3)、全局数据一致:每个 server 保存一份相同的数据副本,client 无论连接到哪个 server,数据都是一致的。
(4)、更新请求顺序进行,来自同一个 client 的更新请求按其发送顺序依次执行。
(5)、数据更新原子性,一次数据更新要么成功,要么失败。
(6)、实时性,在一定时间范围内,client 能读到最新数据。
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3、数据结构
 ZooKeeper的存储结构是一个树形结构,每个节点称做一个 ZNode, 是zookeeper 集群自身维护的一套数据结构,每一个 znode 默认能够存储 1MB 的数据,每个 ZNode都可以通过其路径唯一标识。
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4、应用场景
 提供的服务包括:分布式消息同步和协调机制、服务器节点动态上下线、统一配置管理、
负载均衡、集群管理等。
 统一命名服务:分布式环境下,经常需要对应用/服务进行统一命名,便于识别。
 统一配置管理:分布式环境下,配置文件同步非常常见。将配置信息写入Zookeeper上的Znode,各个客户端服务器监听这个Znode,一旦Znode中的数据修改,Zookeeper将通知各个客户端服务器。
 统一集群管理:分布式环境下,实时掌握每个节点的状态是必要的。Zookeeper可以实现实时监控节点的变化,可将节点信息写入Zookeeper上的一个Znode,监听这个Znode可获取它的实时状态变化。。
服务器动态上下线:客户端能实时洞察到服务器的上下线的变化。
软负载均衡:在Zookeeper中记录每台服务器的访问数,让访问数最少的服务器去处理最新的客户端请求。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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