实时系统

ABS系统也成防抱死系统（ Anti-lock Braking System），由罗伯特 ·博世有限公司所开发的一种在摩托车和汽车中使用，它会根据各车轮角速度信号，计算得到车速、车轮角减速度、车轮滑移率；依据上述信息，防抱死刹车系统在车轮趋向抱死时减小制动力，车轮角减速度或滑移率在一定范围时保持制动力，车轮转速升高后恢复制动力，能够避免车辆失控，并一般能减少制动距离，以提高车辆安全性的技术。 基本功能： 可感知制动轮每一瞬时的运动状态，并根据其运动状态相应地调节制动器制动力矩的大小避免出现车轮的抱死现象，因而是一个闭环制动系统。 系统构成： ABS系统主要由四部分组成：制动踏板、制动主缸、轮速传感器、电控单元 ECU和液压控制单元 轮速传感器： 由一个带齿轮的转子和信号拾取元件组成，随着车轮的转动传感器发出与车轮转动相应的电压脉冲，送到电控单元。制动时车轮转速发生变化，这给 ECU发出新的信号，如果电控单元检测到车轮抱死，它就给液压控制单元发出信号。 电控单元 ECU： 根据各车轮转速传感器输入的信号对各个车轮的运动状态进行监测和判定，并形成相应的控制指令。 液压控制单元： 主要由调压电磁阀、电动泵和储液器等组成一个独立的整体，通过制动管路与制动主缸和各制动轮缸相连。 ABS 系统实时控制分析： · 该系统有哪些强实时功能需求？需要对哪些实时事件进行实时响应

前言 Flink 1.9 版本可以说是一个具有里程碑意义的版本，其内部合入了很多 Blink Table/SQL 方面的功能，同时也开始增强 Flink 在批处理方面的能力，真的是向批流统一的终极方向开始前进。Flink 1.9 版本在 8.22 号也终于发布了。本文主要介绍学习 Flink SQL 维表 Join，维表 Join 对于SQL 任务来说，一般是一个很正常的功能，本文给出代码层面的实现，和大家分享用户如何自定义 Flink 维表。 1. 什么是维表 维表作为 SQL 任务中一种常见表的类型，其本质就是关联表数据的额外数据属性，通常在 Join 语句中进行使用。比如源数据有人的身份证号，人名，你现在想要得到人的家庭地址，那么可以通过身份证号去关联人的身份证信息，就可以得到更全的数据。 维表可以是静态的数据，也可以是动态的数据(比如定时更新的数据)，一般会通过特定的主键来进行关联。它可以在 Mysql 中进行存储，也可以在 Nosql 数据库中进行存储，比如 HBase等。 2. Flink 中的维表 Flink 1.9 中维表功能来源于新加入的Blink中的功能，如果你要使用该功能，那就需要自己引入 Blink 的 Planner，而不是引用社区的 Planner。由于新合入的 Blink 相关功能，使得 Flink 1.9 实现维表功能很简单，只要自定义实现

调度？咋这熟悉，我们是不是常在哪里听到。没错，是的，调度我们时常听过，比如交通管制调度啦等。这不，夏天这热， 标语贴的好：相应国电电力调度，做文明市民,好别扭啊!不管了。你要是还是不懂，再啰嗦讲个事，过年回家，和漂亮的GF回家，为了张普通的硬座票还要排老久对，甚至还可能被坑拿到黄牛票，这时你嘴里咧咧的啥：XX,啥火车站，做的啥春运调度啊！唉，这次你说到点上了。 总结一下：调度就是通过调度程序的合理调度，实现系统资源的最大限度发挥作用。多进程的并发正是这样的效果。其实原理一点也不复杂，道理也一样简单：只要又可以执行的进程，那么就总是会有进程正在执行。但简单的问题也会复杂化， 比如：我们买票为啥抱怨调度，归根接地感谢当年的人海战术(多说一句，其实现实的很多问题，一个人海战术解决所有，这战术中国人用起来最得心应手)。 好么，一般系统中进程的数目总会比处理器的个数多，所以竞争在所难免，调度的问题就集中在解决竞争的问题。 种类问题不多说：抢占和非抢占。linux提供了抢占式的多任务模式，下一阶段谁得到CPU的执行时间由调度程序决定。这怎么决定，是不是请个客，喝个酒啥的。对不起，linux无情的说，我是开源的，对所有人公平，哥不吃这一套。我有自己的一套原则(策略，这个我们待会儿再讲)。接着来术语，上面的过程叫做抢占，进程得到CPU的执行机会这段时间叫时间片，是由系统定义好的。后面我们会看到

问题定义 在互联网行业，唯一不变的就是一直在变化。作为技术同学，我们经常会碰到以下几种需求： 当用户收藏的商品降价后及时通知用户，促进双方交易达成；新用户或90天内未成交的用户浏览多个商品后引导用户主动和卖家聊天、也可以给用户发个红包促进用户首单的达成； 这些需求本质上是这样的逻辑：实时采集分析用户行为，通过规则计算，对符合条件的用户进行精准触达。普通开发模式很难比较好的承接这类需求，为此我们专门研发了omega系统解决这类问题。omega系统分为三个子系统： 行为采集中心 CEP规则中心 用户触达中心 我们在之前文章已经详细说明前两部分，本次我们将着重阐述用户触达系统是如何设计和实现策略灵活配置和精准触达的。 系统设计 2.1、逻辑架构 为了方便读者理解，我们简单回顾omega系统的逻辑架构。omega系统基于高内举低耦合的原则进行拆分，每个部分本身是独立完整的系统，也可以组装后提供服务。 第一层是用户行为采集中心，通过采集端上请求的MTOP(应用网关)接口和端上用户行为埋点，将数据清洗为规整的用户行为数据； 第二层是CEP规则计算中心，通过解析DSL生成Blink(Flink)流计算任务，输出满足规则的用户； 第三层为用户触达中心，定义触达策略和通道，将策略实时触达给用户。 三层环环相扣，既可单独对外提供服务，也可联合对外承接业务，目前已经在承接用户增长、玩法和安全相关业务。

在大数据时代下，我们借助机器学习、数据仓库、大数据平台等大数据技术手段，将运维产生的数据进行分析、处理，得出最佳运维策略，以期实现对故障的事先干预，将风险降低到最低，从而降低运维成本，提升运维效率，最终实现运维智能化。本文分享网易杭州研究院在这个领域的实践经验。 本文由作者授权发布，未经许可，请勿转载。 作者：席晶晶，网易杭州研究院运维与账号中心工程师 一、运维面临问题与挑战 眼下，随着信息化、数字化的深入发展，技术飞速迭代，应用服务也不断升级，企业面临的运维压力也越来越大，传统运维受到了前所未有的挑战。 （1） 运维内容：传统的互联网运维的内容仅是关注软硬件、网络、应用系统及基础设备的运维，而当前将面临数十万台主机、容器，复杂的网络环境，以及复杂的部署环境：私有云、公有云、跨IDC混合部署。 （2） 运维工具：传统的互联网运维尽管也利用了工具实现了部分工作的自动化，但主要依赖人力，工作量较大，并效率低下，业务快速增长，技术飞速迭代，意味着工具也要顺势升级。 （3） 运维模式：7*24小时服务模式，PE\SA\DBA 成为了“救火式”英雄，监听着成千上万的监控指标，一旦故障出现，SA、PE、DBA、开发童鞋齐上阵，被故障牵着走，被动性强且风险高。 面对新的挑战，网易杭州研究院运维服务团队不仅要打造信息化、数字化的综合管理体系，为企业带来全方位IT运维服务，同时还要提供定制化、专业化

在大数据时代下，我们借助机器学习、数据仓库、大数据平台等大数据技术手段，将运维产生的数据进行分析、处理，得出最佳运维策略，以期实现对故障的事先干预，将风险降低到最低，从而降低运维成本，提升运维效率，最终实现运维智能化。本文分享网易杭州研究院在这个领域的实践经验。 本文由作者授权发布，未经许可，请勿转载。 作者：席晶晶，网易杭州研究院运维与账号中心工程师 一、运维面临问题与挑战 眼下，随着信息化、数字化的深入发展，技术飞速迭代，应用服务也不断升级，企业面临的运维压力也越来越大，传统运维受到了前所未有的挑战。 （1） 运维内容：传统的互联网运维的内容仅是关注软硬件、网络、应用系统及基础设备的运维，而当前将面临数十万台主机、容器，复杂的网络环境，以及复杂的部署环境：私有云、公有云、跨IDC混合部署。 （2） 运维工具：传统的互联网运维尽管也利用了工具实现了部分工作的自动化，但主要依赖人力，工作量较大，并效率低下，业务快速增长，技术飞速迭代，意味着工具也要顺势升级。 （3） 运维模式：7*24小时服务模式，PE\SA\DBA 成为了“救火式”英雄，监听着成千上万的监控指标，一旦故障出现，SA、PE、DBA、开发童鞋齐上阵，被故障牵着走，被动性强且风险高。 面对新的挑战，网易杭州研究院运维服务团队不仅要打造信息化、数字化的综合管理体系，为企业带来全方位IT运维服务，同时还要提供定制化、专业化

1.Linux基础和分布式集群技术 学完此阶段可掌握的核心能力： 熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构； 学完此阶段可解决的现实问题： 搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可以增大网站的并发访问量，保证服务不间断地对外服务； 学完此阶段可拥有的市场价值： 具备初级程序员必要具备的Linux服务器运维能力。 1.内容介绍： 在大数据领域，使用最多的操作系统就是Linux系列，并且几乎都是分布式集群。该课程为大数据的基础课程，主要介绍Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、防火墙、Shell编程等。 2.案例：搭建互联网高并发、高可靠的服务架构。 2.离线计算系统课程阶段 1. 离线计算系统课程阶段 hadoop核心技术框架 学完此阶段可掌握的核心能力： 1、通过对大数据技术产生的背景和行业应用案例了解hadoop的作用；2、掌握hadoop底层分布式文件系统HDFS的原理、操作和应用开发；3、掌握MAPREDUCE分布式运算系统的工作原理和分布式分析应用开发；4、掌握HIVE数据仓库工具的工作原理及应用开发。 学完此阶段可解决的现实问题： 1、熟练搭建海量数据离线计算平台；2、根据具体业务场景设计、实现海量数据存储方案；3

原文：https://blog.csdn.net/lu_embedded/article/details/78363460 前言 　　 今天 PC 和手机时代的操作系统霸主未必能在物联网时代延续霸业 。 操作系统产业的规律是，当垄断已经形成，后来者就很难颠覆，只有等待下一次产业浪潮。 如此关键的产业环节必然是兵家必争之地 。 ARM、谷歌、微软、华为、阿里、海尔 等国内外著名的 IT 企业纷纷推出物联网操作系统，整个产业呈现出群雄逐鹿的壮观景象。 传统的嵌入式系统公司也不甘示弱，纷纷通过开源和并购策略推出面向物联网软件平台，比如 Intel、风河、芯科和 Micrium 。 在一轮新的产业浪潮中，国内创业公司也走在风口浪尖上，他们纷纷推出自己的物联网操作系统，比如 庆科、Ruff 和 RT-thread。 　　回溯物联网操作系统的发展历程，2014年是个重要的、标志性的起点。正是从这一年开始，ARM、谷歌、微软等国际巨头陆续登场，形形色色物联网操作系统进入我们的视野。 　　 ARM Mbed OS 　　mbed OS 是 ARM 公司专门为 IoT 设计的一个操作系统平台，它支持所有基于 Cortex M 系列的控制器，mbed OS 是开源的操作系统，详情源代码请看：https://github.com/ARMmbed/mbed-os，更多介绍请看官网：https://mbed

过去很多嵌入式系统不是一个操作系统，或者是提供商的专有核心，或者是DOS操作系统的 扩展。显然这些方法并不能适应今天嵌入式系统开发的要求！现有的一些商业实时操作系统 ，尽管提供了很小的核心和多任务开发环境，但性能并不理想，也不符合现在实时嵌入式市 场的需求。 因此，人们把目光投向了通用操作系统（例如Windows、Solaris、linux），希望把它们“ 改造”为实时操作系统。通常这些操作系统功能强大，结构复杂，易于软件的二次开发，实 用性强，并且提供编程人员熟悉的标准API。此外，这些操作系统也提供了一些对实时软件 开发的支持。然而，这些操作系统用于嵌入式系统的开发还存在不足。嵌入式系统要求具备高可靠性，满足应 用需求的可剪裁性，以及比通用操作系统要求更高的实时性。 做为嵌入式系统开发的解决方案，linux在众多通用操作系统中具有独一无二的优势。 首先，Windows和Solaris等专有商业操作系统的剪裁受到商家的严格控制。这大大限制了开 发者的剪裁深度。而linux遵循GPL协议，开放所有系统源代码，非常易于剪裁。 其次，同其它开放源码的通用操作系统（如FreeBSD）相比，linux在多种处理器、开发板支 持和软件开发工具支持上有很强的优势。 linux最初也是作为通用操作系统而设计开发的，但提供了一些实时处理的支持。这包括支 持大部分POSIX标准中的实时功能

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