9、分布式数据库技术:Paxos 与 Amazon Aurora 解析

分布式数据库技术:Paxos 与 Amazon Aurora 解析

1. Paxos Leader - Lease 管理

在分布式系统中,Paxos 算法是一种常用的共识算法,而 Paxos Leader - Lease 管理对于确保系统的一致性和稳定性至关重要。

1.1 传统方法

确保 Paxos 领导者租赁间隔不相交的最简单方法是,领导者在每次延长租赁间隔时,同步进行 Paxos 写入操作。后续领导者会读取该间隔,并等待其结束。

1.2 TrueTime 方法

使用 TrueTime 可以避免额外的日志写入来确保租赁间隔的不相交性。具体操作步骤如下:
1. 潜在的第 i 个领导者在发送租赁请求( esend i,r )之前,计算从副本 r 获得租赁投票开始时间的下限: vleader i,r = TT.now().earliest
2. 每个副本 r 在收到租赁请求( ereceive i,r )之后的 egrant i,r 时刻授予租赁,租赁结束时间为 tend i,r = TT.now().latest + 10
3. 副本 r 遵循单投票规则,即直到 TT.after(tend i,r) 为真时,才会授予另一个租赁投票。为了在 r 的不同实例中强制执行此规则,Spanner 在授予租赁之前,会在授予副本处记录租赁投票,此日志写入可以搭载在现有的 Paxos 协议日志写入上。
4. 当第 i 个领导者

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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