(1) 数据的缓冲.如模型图所示,如果数据的写入速率高,但间隔大,且会有突发;读出速率小,但相对均匀.则通过设置相应深度的FIFO,可以起到数据暂存的功能,且能够使后续处理流程平滑,避免前级突发时,后级来不及处理而丢弃数据. (2) 时钟域的隔离.对于不同时钟域的数据传递,则数据可以通过FIFO进行隔离,避免跨时钟域的数据传输带来的设计与约束上的复杂度.比如FIFO的一端是AD采集的数据,另一端是计算机的PCI总线,假设AD采集的速率是16位 100K SPS,那么每秒的数据量为100K*16b…

async fifo的full和empty的判断: 1)binary进制,MSB相同时,LSB也相同,empty: MSB不同时,LSB相同,full 2)gray code,MSB相同时,LSB也相同,empty: MSB不同,MSB-1也不同,余下LSB相同,full: ASYNC FIFO中的empty和full的控制流, 首先ptr,    ptr_w--------binary++---------gray code-------FF(wclk)--------SYNC FF(rclk…

转自:http://comm.chinaaet.com/adi/blogdetail/37555.html 首先,一定要理解清楚FIFO的应用场景,这个会直接关系到FIFO深度的计算,如果是面试官抛出的问题,那么有不清楚的地方,就应该进行询问.如果是笔试或者工程中需要计算FIFO深度的话,那么就需要自己考虑清楚. 其次,异步FIFO,读写时钟不同频,那么FIFO主要用于数据缓存,我们选择的FIFO深度应该能够保证在最极端的情况下,仍然不会溢出.因此考虑的前提一般都是写时钟频率大于读时钟频率,但是…

缓存能够有效加速应用的访问速度,同时可以降低后端负载,在应用架构中起着至关重要的作用,本文主要介绍缓存使用的一些技巧. 缓存更新策略 LRU/LFU/FIFO算法剔除 场景:数据一致性要求较低 原理:缓存使用量超过了预设值,使用maxmemory-policy来选择何种剔除策略对现有数据进行删除 问题:数据清理由算法决定,开发人员只能选择使用哪种算法,数据一致性最差 超时剔除 场景:数据一致性要求低 原理:给缓存设置过期时间(expire),自动删除 问题:一段时间窗口内存在一致性问题 主动更新…

1.寄存器与锁存器 锁存器:电平触发的存储单元,在有效电平时间里可以多次改变数据. 优点:    占触发器资源少,缺点是容易产生毛刺.(附上去毛刺的方法:格雷码计数器(*https://blog.csdn.net/qp314/article/details/5147695*)代替二进制码计数器,或者用D触发器同步.)  在FPGA中用的很少,因为FPGA中触发器的资源非常丰富.  寄存器:边沿触发的存储单元,在上升或下降沿数据变化,一个周期里只能变化一次.(寄存器是有DFF(D触发器)构成的,它…

一.前言 在上一篇博客已经介绍了Zookeeper开源客户端的简单实用,本篇讲解Zookeeper的应用场景. 二.典型应用场景 Zookeeper是一个高可用的分布式数据管理和协调框架,并且能够很好的保证分布式环境中数据的一致性.在越来越多的分布式系统(Hadoop.HBase.Kafka)中,Zookeeper都作为核心组件使用. 2.1 数据发布/订阅 数据发布/订阅系统,即配置中心.需要发布者将数据发布到Zookeeper的节点上,供订阅者进行数据订阅,进而达到动态获取数据的目的,实现配…

一.消息队列场景简介 “消息”是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象.消息被发送到队列中,“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器. 在目前广泛的Web应用中,都会出现一种场景:在某一个时刻,网站会迎来一个用户请求的高峰期(比如:淘宝的双十一购物狂欢节,12306的春运抢票节等),一般的设计中,用户的请求都会被直接写入数据库或文件中,在高并发的情形下会对数据库服务器或文件服务器造成巨大的压力,同时呢,也使响应延迟加剧.这也说明…

蓝牙在短距离无线通信领域占据举足轻重的地位—— 从手机.平板.PC到车载设备, 到耳机.游戏手柄.音响.电视, 再到手环.电子秤.智能医疗器械(血糖仪.数字血压计.血气计.数字脉搏/心率监视器.数字体温计.耳温枪.皮肤水分计等), 再到智能家居等领域均占有一席之地. 而蓝牙低功耗(BLE)是在蓝牙4.0协议上修改以适用低功耗应用场景的一种蓝牙协议. 随着上一股智能消费类电子大潮的到来,BLE的各种应用也像雨后春笋般在市场上铺开. 如果想 紧跟蓝牙协议的最新动态 ,可以在https://www.b…

ZooKeeper典型应用场景一览 数据发布与订阅(配置中心) 发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到ZK节点上,供订阅者动态获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新.例如全局的配置信息,服务式服务框架的服务地址列表等就非常适合使用. 应用中用到的一些配置信息放到ZK上进行集中管理.这类场景通常是这样:应用在启动的时候会主动来获取一次配置,同时,在节点上注册一个Watcher,这样一来,以后每次配置有更新的时候,都会实时通知到订阅的客户端,从来达到获取最新配置信息的…

NoSQL初探之人人都爱Redis:(3)使用Redis作为消息队列服务场景应用案例   一.消息队列场景简介 “消息”是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象.消息被发送到队列中,“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器. 在目前广泛的Web应用中,都会出现一种场景:在某一个时刻,网站会迎来一个用户请求的高峰期(比如:淘宝的双十一购物狂欢节,12306的春运抢票节等),一般的设计中,用户的请求都会被直接写入数据库或文件中,在高…

碰到一个场景: 一个脚本内起了多个后台线程,往一个日志文件写日志,结果因为线程之间争抢写锁,导致脚本执行效率很低,为了解决这个问题,希望减少写锁的争抢,尝试使用fifo解决该问题,以下是实验用例子. #!/bin/bashfifo_file=fifo.pipe mkfifo $fifo_file exec <>$fifo_file rm $fifo_file # 随便一个写了一个生成数据的函数 DateWrite () { i= ] do str=`date` i=$(( i+ )) echo…

一.消息队列场景简介 “消息”是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象.消息被发送到队列中,“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器. 在目前广泛的Web应用中,都会出现一种场景:在某一个时刻,网站会迎来一个用户请求的高峰期(比如:淘宝的双十一购物狂欢节,12306的春运抢票节等),一般的设计中,用户的请求都会被直接写入数据库或文件中,在高并发的情形下会对数据库服务器或文件服务器造成巨大的压力,同时呢,也使响应延迟加剧.这也说明…

原文地址:http://jm-blog.aliapp.com/?p=1232 ZooKeeper典型应用场景一览 数据发布与订阅(配置中心) 发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到ZK节点上,供订阅者动态获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新.例如全局的配置信息,服务式服务框架的服务地址列表等就非常适合使用. 应用中用到的一些配置信息放到ZK上进行集中管理.这类场景通常是这样:应用在启动的时候会主动来获取一次配置,同时,在节点上注册一个Watcher,这样一来,以…

本文主要关注Java编程中涉及到的各种集合类,以及它们的使用场景 相关学习资料 http://files.cnblogs.com/LittleHann/java%E9%9B%86%E5%90%88%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%8F%8Ajava%E9%9B%86%E5%90%88%E7%B1%BB%E8%AF%A6%E8%A7%A3%28collection%E3%80%81list%E3%80%81map%E3%80%81set%29.rar http://blog.sina.c…

转载 http://blog.chinaunix.net/uid-24774106-id-3379478.html    linux进程调度之 FIFO 和 RR 调度策略 2012-10-19 18:16:43 分类: LINUX 作者:manuscola.bean@gmail.com 博客地址:bean.blog.chinaunix.net   最近花了10几天的时间,将linux进程调度相关的内核代码看了两遍左右,也看了一些讲述linux进程调度的一些文章,总想写个系列文章,把进程调度全景…

本文转载自LittleHann 相关学习资料 http://files.cnblogs.com/LittleHann/java%E9%9B%86%E5%90%88%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%8F%8Ajava%E9%9B%86%E5%90%88%E7%B1%BB%E8%AF%A6%E8%A7%A3%28collection%E3%80%81list%E3%80%81map%E3%80%81set%29.rar http://blog.sina.com.cn/s/blog_a345…

ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架.维护着一个树形层次结构,书中的节点被称为znode.znode可以用来存储数据,并且有一个与之相关联的ACL(权限),znode不能大于1M.基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题.网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍. 值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的…

ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架.基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题.网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍. 值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利用其提供的一系列API接口(或者称为原语集),摸索出来的典型使用方法.因此,也非常欢迎读者分享你在ZK…

从FIFO中读取数据: 约定:如果一个进程为了从FIFO中读取数据而阻塞打开FIFO,那么称该进程内的读操作为设置了阻塞标志的读操作. 如果有进程写打开FIFO,且当前FIFO内没有数据,则对于设置了阻塞标志的读操作来说,将一直阻塞.对于没有设置阻塞标志读操作来说则返回-1,当前errno值为EAGAIN,提醒以后再试. 对于设置了阻塞标志的读操作说,造成阻塞的原因有两种:当前FIFO内有数据,但有其它进程在读这些数据:另外就是FIFO内没有数据.解阻塞的原因则是FIFO中有新的数据写入,不论信…

zookeeper类似一个分布式的文件系统,每个节点可以有和它自身或它的子节点相关联的数据,此外指向节点的路劲必须使用绝对路径(不能使用相对路劲):   Znode 对应目录树中的的一个节点,并拥有一些属性信息(版本号.时间戳等),每当Znode数据改变时它相应的版本号就会增加: 属性结构说明: czxid:节点被创建的Zxid值(Zxid为时间戳格式) mzxid:节点被修改的Zxid值: ctime:节点被创建的时间: mtime:节点最后一次的修改时间: version:节点被修改的版本号…

一.数据发布与订阅(配置中心) 发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到ZK节点上,供订阅者动态获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新.例如全局的配置信息,服务式服务框架的服务地址列表等就非常适合使用.       应用中用到的一些配置信息放到ZK上进行集中管理.这类场景通常是这样:应用在启动的时候会主动来获取一次配置,同时,在节点上注册一个Watcher,这样一来,以后每次配置有更新的时候,都会实时通知到订阅的客户端,从来达到获取最新配置信息的目的.      分…

一.消息队列场景简介 "消息"是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象.消息被发送到队列中,"消息队列"是在消息的传输过程中保存消息的容器. 在目前广泛的Web应用中,都会出现一种场景:在某一个时刻,网站会迎来一个用户请求的高峰期(比如:淘宝的双十一购物狂欢节,12306的春运抢票节等),一般的设计中,用户的请求都会被直接写入数据库或文件中,在高并发的情形下会对数据库服务器或文件服务器造成巨大的压力,同时…

ZooKeeper典型应用场景一览   数据发布与订阅(配置中心) 发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到ZK节点上,供订阅者动态获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新.例如全局的配置信息,服务式服务框架的服务地址列表等就非常适合使用. 应用中用到的一些配置信息放到ZK上进行集中管理.这类场景通常是这样:应用在启动的时候会主动来获取一次配置,同时,在节点上注册一个Watcher,这样一来,以后每次配置有更新的时候,都会实时通知到订阅的客户端,从来达到获取最新配置信…

ZooKeeper Client APIZooKeeper Client Library提供了丰富直观的API供用户程序使用,下面是一些常用的API: ● create(path, data, flags): 创建一个ZNode, path是其路径,data是要存储在该ZNode上的数据,flags常用的有: PERSISTEN, PERSISTENT_SEQUENTAIL, EPHEMERAL, EPHEMERAL_SEQUENTAIL ● delete(path, version): 删除一…

现在软件或者网页的并发量越来越大了,大量请求直接操作数据库会对数据库造成很大的压力,处理大量连接和请求就会需要很长时间,但是实际中百分之80的数据是很少更改的,这样就可以引入缓存来进行读取,减少数据库的压力. 常用的缓存由Redis和memcached,但是有时候一些小场景就可以直接使用Java实现缓存,就可以满足这部分服务的需求. 缓存主要有LRU和FIFO,LRU是Least Recently Used的缩写,即最近最久未使用,FIFO就是先进先出,下面就使用Java来实现这两种缓存. LR…

1.1 zookeeper简介 Zookeeper 是 Hadoop 生态系统中的协同实现,是Hadoop集群管理的一个必不可少的模块,它主要来控制集群中的数据,如它管理Hadoop集群中的NameNode,还有Hbase中Master Election.Server之间状态同步等.Zookeeper 实际上是 Google 的 Chubby 一个开源的实现.Zookeeper 的配置中心实现更像一个文件系统,文件系统中的所有文件形成一个树状结构.Zookeeper 维护着这样的树形层次结构,树…

声明,本文是复制别人的文章,感觉还行,原文:http://www.cnblogs.com/xymqx/p/4465610.html 本人热爱技术,跪求有好的技术文章希望大家多多分享,谢谢.... Zookeeper 分布式服务框架是 Apache Hadoop 的一个子项目,它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务.状态同步服务.集群管理.分布式应用配置项的管理等.本文将从使用者角度详细介绍 Zookeeper 的安装和配置文件中各个配置项的意义,以及分析 Zoo…

本文设计思想采用明德扬至简设计法.在使用FPGA设计系统时,常需要利用FIFO进行数据缓存保证数据不丢失,因此计算FIFO深度是至关重要的.FIFO的深度主要取决于“最恶劣”的情况,以下对于两种最常见的场合进行分析. 1.已知读写两侧带宽及最恶劣情况,求FIFO深度 如:对于异步FIFO,写时钟100MHZ,读时钟80MHZ.读写位宽均为16bit.已知每100个写周期最多写入960bit数据,读侧每时钟读取一个数据.问:FIFO深度至少为多少? 分析:典型的“背靠背”情况,此时最恶劣的情况是第…

java.util.concurrent包,此包下的集合都不允许添加null元素 序号 接口 类 特性 适用场景 1 Queue.Collection ArrayBlockingQueue 有界.阻塞.线程安全.FIFO 生产者.消费者场景比较合适,并且支持FIFO 2 Queue LinkedTransferQueue 阻塞.线程安全.FIFO LinkedTransferQueue实现了一个重要的接口TransferQueue,该接口含有下面几个重要方法: 1. transfer(E e):…

ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架.基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题.网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍. 值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利用其提供的一系列API接口(或者称为原语集),摸索出来的典型使用方法.因此,也非常欢迎读者分享你在ZK…