19、系统性能调优与安全强化最佳实践

系统性能调优与安全强化最佳实践

1. 内存性能调优

当进程请求内存时,内核仅预留虚拟内存,不消耗实际的 RAM。只有在进程启动时,内核才会分配物理页框,这使得应用程序能够分配超过系统可用内存的空间,此特性称为内存超量使用(memory overcommitment)。

系统的内存超量使用策略可通过 sysctl 变量 vm.overcommit_memory 进行调整,可设置为以下值:
- 0:内核使用启发式超量使用算法,这是系统默认配置。
- 1:内核始终超量使用内存,无论是否有足够的空闲内存,都会批准内存分配。
- 2:内核严格控制内存超量使用,仅提交等于交换空间加上一定百分比(默认 50%)物理内存的内存量,该百分比由 vm.overcommit_ratio 变量定义。

使用以下命令验证这两个变量:

# sysctl vm.overcommit_memory
# sysctl vm.overcommit_ratio
2. 存储性能调优
2.1 存储单位问题

存储性能调优需正确区分存储分配过程中使用的度量单位。常见的错误是使用错误的存储度量单位,导致存储空间未被使用或浪费。

国际单位制(SI)是世界上使用最广泛的度量系统,国际电工委员会(IEC)构建了一种替代标准,使用 SI 十进制前缀,取类似十进制前缀的前两个字母(如 ki- 表示

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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