分布式系统扫盲

分布式系统博大精深,今天我们先来扫盲

几个知识点:全局状态和事件排序,逻辑时钟和物理时钟

分布式操作系统:互斥,选举,死锁检测和解决方法,自稳定,任务调度和负载,分布式通信:一度以通信,组通信,可靠性:一致性;错误恢复;可靠通信

分布式数据管理:复制数据一致性;分布式并发控制

应用:分布式操作系统;分布式文件系统‘分布式共享存储器;异形处理

还有一些比较重要的概念:

进程与线程,这个是大部分面试的高频考题,并发,锁,并行,集群。

其中比较重要的是并行与并发区别,当一个系统只有一个CPU时候,一个时间段内只有一个线程运行,成为并发,多个cpu有可能是并行。cpu1执行一个线程,cpu2执行一个线程,两个线程不抢占cpu资源。

区别:并行指同一时刻发生,并发指2个或多个时间同一时间间隔发生,两者容易混淆,请牢记

集群:集群指的是一群相互独立通过高速网络连在一起的计算机。

系统重发:retry  幂等性性质调用1次调用N次返回一样的结果。

CAP理论

C一致性,A可用性,P分区容忍性

 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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