go语言学习备忘(并发)

并发与并行

       并行是让不同的代码片段同时在不同的物理处理器上执行。并行的关键是同时做很多事情,而并发是指同时管理很多事情,这些事情可能只做了一半就被暂停去做别的事情了。在很多情况下,并发的效果比并行好,因为操作系统和硬件的总资源一般很少,但能支持系统同时做很多事情。这种“使用较少的资源做更多的事情”的哲学,也是指导 Go 语言设计的哲学。Go语言使用goroutine来实现并发。

       goroutine是go语言自己实现的一个虚拟运行时。操作系统会在物理处理器上调度线程来运行,而 Go 语言的运行时会在逻辑处理器上调度goroutine来运行。每个逻辑处理器都分别绑定到单个操作系统线程。在 1.5 及以后的版本,Go语言的运行时默认会为每个可用的物理处理器分配一个逻辑处理器。在 1.5 版本之前的版本中,默认给整个应用程序只分配一个逻辑处理器。这些逻辑处理器会用于执行所有被创建的goroutine。

       在下图中,可以看到操作系统线程、逻辑处理器和本地运行队列之间的关系。如果创建一个 goroutine 并准备运行,这个 goroutine 就会被放到调度器的全局运行队列中。之后,调度器就将这些队列中的 goroutine 分配给一个逻辑处理器,并放到这个逻辑处理器对应的本地运行队列中。本地运行队列中的 goroutine 会一直等待直到自己被分配的逻辑处理器执行。

         有时,正在运行的 goroutine 需要执行一个阻塞的系统调用,如打开一个文件。当这类调用发生时,线程和 goroutine 会从逻辑处理器上分离,该线程会继续阻塞,等待系统调用的返回。与此同时,这个逻辑处理器就失去了用来运行的线程。所以,调度器会创建一个新线程,并将其绑定到该逻辑处理器上。之后,调度器会从本地运行队列里选择另一个 goroutine 来运行。一旦
被阻塞的系统调用执行完成并返回,对应的 goroutine 会放回到本地运行队列,而之前的线程会保存好,以便之后可以继续使用。
        如果一个 goroutine 需要做一个网络 I/O 调用,流程上会有些不一样。在这种情况下,goroutine会和逻辑处理器分离,并移到集成了网络轮询器的运行时。一旦该轮询器指示某个网络读或者写操作已经就绪,对应的 goroutine 就会重新分配到逻辑处理器上来完成操作。调度器对可以创建的逻辑处理器的数量没有限制,但语言运行时默认限制每个程序最多创建 10 000 个线程。这个限制值可以通过调用 runtime/debug 包的 SetMaxThreads 方法来更改。如果程序试图使用更多的线程,就会崩溃。

        如果希望让 goroutine 并行,必须使用多于一个逻辑处理器。当有多个逻辑处理器时,调度器会将 goroutine 平等分配到每个逻辑处理器上。这会让 goroutine 在不同的线程上运行。不过要想真的实现并行的效果,用户需要让自己的程序运行在有多个物理处理器的机器上。否则,哪怕 Go 语言运行时使用多个线程,goroutine 依然会在同一个物理处理器上并发运行,达不到并行的效果。

        go语言中并发与并行的处理如下图:

 

本文内容源自: 《go语言实战》

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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