一.CAN物理层特征 CAN收发器的作用是负责逻辑电平和信号电平之间的转换.即从CAN控制芯片输出逻辑电平到CAN收发器,然后经过CAN收发器内部转换将逻辑电平转换为差分信号输出到CAN总线上,CAN总线上的节点都可以决定自己是否需要总线上的数据. 市场上常用的收发器(例如: VP230.TJA1040.TCAN337等)多为ISO 11898标准.在此标准中,对于CAN的信号逻辑1和0的产生:当CAN_H为3.5V,CAN_L为1.5V,差值为2V左右时为显性(dominant)电平表示,而两

SPARK如何使用AKKA实现进程.节点通信 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第三章第一部分

项目开发中,web前端节点需要与远端的聊天服节点通信.聊天服使用了otp,但我对otp下的分布式通信不太清楚,造成了一些问题. 1)首先是cowboy节点的命名.具体参数是配置在工程目录rel下的vm.args文件中: -name xxx@127.0.0.1 -setcookie xxxxx -heart 或者在cowboy启动的控制台中输入node()查看节点命名. 2)知道远端结点命名后,首先要调用net_kernel:connect()连接.不过可能是因为是在单台服务器上的原因,我没有调用

一.目的 ①在不同节点个数的情况下,用Matlab拟合出连通率与通信半径的关系曲线. ②在不同节点通信半径的情况下,用Matlab拟合出连通率与节点个数的关系曲线. 二.方法描述 在1x1的单位矩形中随机部署传感器节点,而且假设每个节点的通信半径一样.在每一组节点个数和节点通信半径下进行1000次试验,进而分别模拟出连通率随节点数增加以及通信半径增加的变化趋势. 关键算法即判断节点网络是否具有连通性,算法流程图如下: 关键的程序设计在于找到与节点相连的节点的递归调用,通过不断的搜索邻接矩阵中的1

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http://blog.chinaunix.net/uid-22566367-id-382011.html 在Programming Erlang这本书中,在写到第十章中,主要实现的是不同节点之间的通信,书上列出了四步,其中的第一步很容易实现,依葫芦画瓢,很容易实现同一台机子上,不同节点之间的通信,运行结果和书上的完全一致.当你急切地去尝试第二步(在局域网内,不同机子之间的通信)时,你可能会卡住的(本人是这样的,不知道你?),实践的结果和Joe所说的完全不一样(你如果按照书上所说,在kvs:st

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版权声明:博客将逐步迁移到 http://cwqqq.com https://blog.csdn.net/cwqcwk1/article/details/24738599 在Linux下部署erlang项目,开发过程非常多都是在Windows完毕的,然后再公布到Linux,所以測试过程要在虚拟机下完毕.有一天由于想要在虚拟机中使用到erlang图形化工具.比方appmon.tv.observer等等,便突发奇想得利用Windows的erlang连接到虚拟机中使用这些工具,来查看虚拟机的执行状态.

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在前一篇中我们分析了cluster的一些元素.接下来的章节会对cluster的运作机制做详细分析.本节先分析一些transport,它是cluster间通信的基础.它有两种实现,一种是基于netty实现nettytransport,主要用于节点间的通信.另一种是localtransport,主要是用于同一个jvm上的节点通信.因为是同一个jvm上的网络模拟,localtransport实现上非常简单,实际用处也非常有限,这里就不过多说明.这一篇的重点是nettytransport. transp

zk的基础知识基本分为三大模块 数据模型 ACL 权限控制 Watch 监控 数据模型 默认配置文件 # The number of milliseconds of each tick tickTime=2000 # The number of ticks that the initial # synchronization phase can take initLimit=10 # The number of ticks that can pass between # sending a re

2. 基础入门 2.1 重要概念 2.1.1 集群和节点 1)cluster Elasticsearch集群是由一个或多个节点组成,通过其集群名称来进行唯一标识.节点在搜索到集群之后,通过判断自身的 cluster.name 来决定是否加入该集群 2)node 节点就是单个的Elasticsearch实例.在一般情况下,每个节点都在独立的容器中运行.根据节点的作用,node具有如下的角色分配: master-eligible node 主节点负责轻量级群集范围的操作,例如创建或删除索引,跟踪哪些

本次分享内容由三个部分组成: 微服务架构与MQ RabbitMQ场景分析与优化 RabbitMQ在网易蜂巢中的应用和案例分享 1微服务架构与MQ 微服务架构是一种架构模式,它将单体应用划分成一组微小的服务,各服务之间使用轻量级的通信机制交互. 上图左边是单体架构应用,把所有业务功能放在单个进程中,需要扩展时以进程为单位水平复制到多台机器. 上图右边是微服务架构应用,将每个业务功能以独立进程(服务)的方式部署,可以按需将微服务分别部署在多台机器,实现水平扩展. 微服务各服务之间使用“轻量级”的通信

一.ZeroMQ介绍 ZeroMQ是一个开源的消息队列系统,按照官方的定义,它是一个消息通信库,帮助开发者设计分布式和并行的应用程序. 首先,我们需要明白,ZeroMQ不是传统的消息队列系统(比如ActiveMQ.WebSphereMQ.RabbitMQ等).ZeroMQ可以帮助我们建立自己的消息队列系统,它只是一个库.ZeroMQ可以运行于带x86处理器或ARM处理器的机器上,支持40多种编程语言. 消息队列,从技术的角度来讲,是以先进先出FIFO算法为基础的队列技术,它有着良好的数据结构.除

    出处:[http://www.cnblogs.com/dennisit/p/4133131.html] ,防楼主删博,故保留一份! elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展)或者购买更多的服务器(横向扩展),Elasticsearch能从更强大的硬件中获得更好的性能,但是纵向扩展也有一定的局限性.真正的扩展应该是横向的,它通过增加节点来传播负载和增加可靠性.对于大多数数据库而言,横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动来利用这些新添

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