11、Elixir 进程:并发与容错的基石

Elixir 进程:并发与容错的基石

并发执行与并行计算

在 Elixir 中,进程是并发执行的基本单位。通过并行执行任务,我们可以显著提高程序的执行效率。例如,在一个四核机器上,某些任务的执行时间可以大幅下降至近半秒。不过,并行化并非总是最佳选择,有时过度并行化反而会降低效率。比如,计算整数列表中每个数的平方,顺序执行可能比并行执行更快,因为创建进程和聚合结果的开销会使并行方法变慢。所以,在设计程序时,需要根据具体的计算任务来权衡是否使用并行化。

我们实现的并行计算本质上是一个并行映射,可以通过插入不同的匿名函数来改变其用途。在实际应用中,我们不必使用 spawn 来创建进程进行并行计算,Elixir 提供了一些抽象,如 Task 模块。需要注意的是,并发计算会导致结果的顺序不确定,如果结果顺序很重要,可以在聚合结果时添加排序逻辑。

构建缓存工作进程

Elixir 中的进程不仅可以用于并发执行任务,还可以用于维护状态。这类进程通常会长期运行,并且能够处理特定类型的请求,被称为服务器进程。

为了实现服务器进程,我们需要让它执行一个无限循环,在每次循环中等待消息。接收到消息后,进程会处理该消息并继续循环。一般来说,这个循环不会占用大量 CPU 资源,因为大部分时间进程都在等待消息,处于挂起状态。

下面是一个缓存工作进程的示例代码:

defmodule CacheWorker do
  require Logger
  @expire_time 60_000
  def init(
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性扰动情况下的控制性能稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性鲁棒性,支撑科研论文复现工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性系统稳定性之间平衡的理解。
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