z-stack组网分:协调器建立网络.路由器和终端加入网络 暂时只记录第一次上电建立网络的过程,至于开启NV_RESTORE后,恢复原有的网络则暂时不分析. 一.协调器建立网络: 1.ZDO层的ZDApp_Init中有如下函数: if ( devState != DEV_HOLD ) // 如果不希望自动启动,则可以在这个函数调用前,把devState设置为DEV_HOLD,然后在需要启动的时候设置为DEV_INIT { ZDOInitDevice( ); // 启动设备,里面就包含了组网 }

一.事务协议 总体来说,WCF开发人员不需要涉及事务协议与管理器.我们应该依赖WCF来选择相应的事务协议和管理器,重点关注业务逻辑的实现. WCF是根据事务范围里的参与个体来选择事务管理协议的.事务管理协议之间的差别与远程调用.通行协议,以及跨越的系统边界有关. 可选择的管理协议如下: 轻量级事务协议 这个协议只在本地同一个应用程序域内的上下文环境里管理事务,他不能跨越应用程序边界来传播事务(更不能跨越进程或机器边界了),也不能跨越服务边界(从客户端到服务段).轻量级协议只能在单个服务内部或同一

建立网络.加入网络流程分析 协调器节点:在1-10  实验8 网络通信实验2 组播通信中 while(MSGpkt) { switch(MSGpkt->hdr.event) { case ZDO_STATE_CHANGE:  //建立网络后,设置事件 GenericApp_NwkState=(devStates_t)(MSGpkt->hdr.status);//??????? if(GenericApp_NwkState==DEV_ZB_COORD)//把该节点已初始化为协调器,则执行下面的

持久化存储协调器(persistent store coordinator)里面包含一份持久化存储区,而存储区里又含有数据表里的若干行数据. 与原子存储不同,SQLite数据库会在用户提交变更日志时进行增量变更,变更日志也叫事务日志. 持久化存储区只应由Core Data 创建,不应该让Core Data 使用不由它创建的数据库.如果需要使用既有的数据,应该将其导入Core Data(第8章). 同一个持久化存储协调器可以有多个持久化存储区.可以把属于iCloud的数据放到一个存储区,不属于iC

原文:中小研发团队架构实践之分布式协调器.Net版ZooKeeper 一.ZooKeeper是什么  Apache ZooKeeper是由Apache Hadoop的子项目发展而来,于2010年11月正式成为了Apache的顶级项目. ZooKeeper是一个开放源代码的分布式协调服务.它具有高性能.高可用的特点,同时也具有严格的顺序访问控制能力(主要是写操作的严格顺序性).基于对ZAB协议(ZooKeeper Atomic Broadcast,ZooKeeper原子消息广播协议)的实现,它能够

在领域驱动设计中,由于领域边界的存在,以往的分层设计中业务会按照其固有的领域知识被切分到不同的限界中,并且引入了领域事件这一概念来降低单个业务的复杂度,通过非耦合的事件驱动来完成复杂的业务.但是事件驱动带来了一些新的问题,由于以往一个原子性极强的逻辑被拆散到了一个一个小的领域中,原子性事务数据的强一致性无法被保证.为了解决这个问题,一般会采用事务补偿的方式来确保最终一致. 事务补偿机制有多种实现方式,有基于数据库自带的基于2PC的XA协议.也有在逻辑层通过TCC实现,抑或采用多个本地事务组合的方

初识分布式协调器 分布式协调器的“协调”二字让人摸不到头脑,怎么就协调了,用的着协调吗?实际上这个东西在之前就是为了提供分布式锁服务而设计的,伟大的google公司发明了chubby,雅虎随后也推出了chubby的开源实现zookeeper.由于其高可用高容错的特性逐渐的衍生出了非常丰富的功能.目前来说最重要的三个功能是分布式锁.选主节点.命名服务. 比如选主时,为了让集群的所有节点达成一致,必须要通过选举算法来实现,可能有人会问,我直接配置好不就行了,已启动大家都知道谁是主节点.但是maste

TensorFlow的Session对象是支持多线程的,可以在同一个会话(Session)中创建多个线程,并行执行.在Session中的所有线程都必须能被同步终止,异常必须能被正确捕获并报告,会话终止的时候, 队列必须能被正确地关闭.TensorFlow提供了两个类来实现对Session中多线程的管理:tf.Coordinator和 tf.QueueRunner,这两个类往往一起使用. Coordinator类用来管理在Session中的多个线程,可以用来同时停止多个工作线程并且向那个在等待所有

原文:SqlServer & Windows 可更新订阅立即更新启用分布式事务协调器(MSDTC) 在可更新订阅中,在订阅设置更新方法,将 "排队更新" 设置为 "立即更新" 接着在订阅数据库更新表数据,出错: 消息 21079,级别 16,状态 1,过程 sp_getpublisherlink,第 52 行 没有发布服务器的 RPC 安全信息,或该信息无效.请用 sp_link_publication 指定该信息. 消息 20512,级别 16,状态 1,

(一)参考文献:协调器太多,cc2530的终端或则路由器选择性加入协调器的方法 (二)频道和ID一样 进入协调器和终端和路由器的两个程序,找到Tools中的f8wConfig.cfg文件.修改默认PAN ID. 修改协调器和终端和路由器的默认网络号. 重新编译,就可以加入网络.

一.ZooKeeper是什么  Apache ZooKeeper是由Apache Hadoop的子项目发展而来,于2010年11月正式成为了Apache的顶级项目. ZooKeeper是一个开放源代码的分布式协调服务.它具有高性能.高可用的特点,同时也具有严格的顺序访问控制能力(主要是写操作的严格顺序性).基于对ZAB协议(ZooKeeper Atomic Broadcast,ZooKeeper原子消息广播协议)的实现,它能够很好地保证分布式环境中数据的一致性.也正是基于这样的特性,使得ZooK

上一次介绍了ss源码中各个事件处理函数完成的工作,这次具体分析一下协议的建立以及请求数据的传输过程. 因为ss的local和server共用一个类以及一系列的事件处理函数,所以看起来稍显复杂.下面来将local和server端结合分析一下. 首先进程向local端发送发送请求协商版本和认证方法.local端对其响应05 00代表无需认证. # local端 ... elif is_local and self._stage == STAGE_INIT: # TODO check auth met

1.描述符 #!/usr/bin/python env # coding=utf-8 # 数据描述符__get__ __set__ __delete__ ''' 描述符总结 描述符是可以实现大部分python类特性中的底层魔法,包括@classmethod,@staticmethd,@property甚至是__slots__属性 描述符是很多高级库和框架的重要工具之一,描述符通常是使用到装饰器或者元类的大型框架中的一个组件 注意事项: 一 描述符本身应该定义成新式类,被代理的类也应该是新式类 二

为解决服务器TimeWait多的问题,了解了一下TCP/IP协议的连接过程.以访问一静态页面为例,从建立连接到访问拿到数据,然后关闭的整个过程.使用EtherPeek截图如下:   图首为一次交互过程的总览,图中用圈圈+颜色标注了连接过程中数据的变化过程.非常清晰……建立连接:1. 发起请求的一方,从发送syn(递交名片)包开始第一次握手.2. 收到请求的一方立马回应ack包,发现这是新建连接,然后也给出自己的syn包(递交名片).(严重来讲,任何一方收到对方数据之后都会回应一个ack表示自己已

网上关于这个问题吵得很凶,但是仔细看过之后我更偏向认为两种说的是一样的. 首先我们来看看 TCP 协议的三次握手过程 如上图所示: 解释一下里面的英文: 里面起到作用的一些标志位就是TCP报文首部里的内容,ACK确认标志位,SYN同步标志位,ack确认号: 两端的状态CLOSED 就是连接关闭状态,LISTEN状态就是监听状态,SYN-SENT就是同步已发送状态,SYN-RCVD就是同步已接受状态,ESTABLISHED就是连接已建立状态. 三报文挥手的过程如下: 客户端发送连接请求:头部SYN

MS DTC在大多数SQL 服务器下都需要安装,若只是安装数据库引擎或Analysis 服务可不安装DTC.如果后需要使用分布式事务,则可在SQL Server群集安装完成后再安装DTC. 一.群集MS DTC安装 与正常添加群集服务类似在故障转移管理器,右击服务和应用程序à配置服务和应用程序. 需要为DTC分配IP.如下图所示,此为跨子网群集,因此要在配置两个虚拟IP. 在安装DTC的时候最好的做法是使用独立的共享磁盘,以免DTC数据影响数据库存储磁盘数据的使用.如下图所示 二.MS DTC故

有一个情形我突然之间想明白了. 注意下面情形:                             假设节点A与节点B已经 正常的建立了连接,并且进行了通讯. 假设 节点B收到了 节点A 的 "建立连接"命令 节点B上的连接定时器启动,假设定时为10秒, 同时 节点B置位他的已连接标志 LinkedHard_Flag=1 ; 同时,节点B给节点A上传正常的响应帧, 告知节点A ,节点A与节点B 已经握手成功.   在接下来的10秒内,节点A可以向节点B发送 写数据命令的数据帧,节点

集群中的主机经过选举过程由Looking状态变为了Leadering或Following状态.而这些状态之间转移的条件是什么呢?先来个直观的,上状态图. 图 4.1 Cocklebur选举过程中的状态图 接下来我们对上面的状态图进行逐个分析,并且做出简要的解释说明.如果你对一些概念有所遗忘,请查阅“Cocklebur选举”一章中的名词解释. Cocklebur状态转义描述 表 4-1 状态转移链接表 状态转移链接 条件 解释 Start->Looking 启动 主机进程实例一旦被启动都设置为Lo

其实整个项目中一个最主要的看点就是选举算法,而这部分也是逻辑最复杂最难理解的部分.不同的实现在不同的场景下的策略也不尽相同,而且场景非常之多.接下来我们一起来看一下Cocklebur的实现思路. 一个问题摆在我们面前:集群启动后,如何选举出一个主节点,其余都是从节点?实际上用状态描述去理解这个问题就是,集群启动后每个节点都是LOOKING(选举进行时)状态,如何通过节点间有限次的通信最终使得集群中有且仅有一个节点为LEADERING(主节点)状态,其余都是FOLLOWING(从节点)状态. 图1

Cocklebur集群的工作原理 在集群正常工作时,整个集群只会有一个Leader,其他都是Follower.Client可以注册到某个Follower,当然也可以注册到Leader,为了减轻Leader压力,一般要选择注册到Follower.读操作直接向Follower请求数据,而写数据则直接向Leader提交请求(在Client注册到Follower时已经得知当前的Leader的地址信息并缓存在Client本地,如果Client提交写操作时发现目标主机已经不是Leader则将重新向Follo

1. 启用表aggregation,只对特定的表生效.通过HBase Shell 来实现 (1)disable指定表.hbase> disable 'student' (2)添加aggregation hbase> alter 'student', METHOD => 'table_att','coprocessor'=>'|org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.AggregateImplementation||' (3)重启指定表 hbase&g