--------------------------下面转自知乎 首先要区分协议跟协议栈.◇协议是一种规定.是一系列的通信标准,通信双方按照这一标准进行数据收发.◇协议栈是一系列代码,是协议的具体实现形式,通俗的理解就是用代码实现的函数库,以便开发人员调用.而z_stack就是zigbee的协议栈,所以要用zigbee建网就要用到该协议栈,调用其中的函数.◇zigbee网络设备主要由协调器,路由器,终端节点组成.协调器的作用就是组建网络及维护网络,它上电后可以自己寻找信道及网络地址,建网成功后和

(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.

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,

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

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

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

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

目录 渲染器 解析器 路由控制 分页 渲染器 简介 什么是渲染器 根据 用户请求URL 或 用户可接受的类型,筛选出合适的 渲染组件. 渲染器的作用 序列化.友好的展示数据 渲染器配置 首先要在settins.py中将rest_framework组件加进去 局部配置渲染器 引入渲染器类,然后将他们作为一个列表的元素赋值给renderer_classes 配置属性,如下: 1 2 3 4 5 6 from rest_framework.renderers import JSONRenderer,B

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

钩子函数和装饰器路由实现 before_request 每次请求都会触发 before_first_requrest  第一次请求前触发 after_request  请求后触发 并返回参数 teardown_request  失败后触发 并返回异常 需要传入参数接收 from flask import Flask, request # 设置对象 app = Flask(__name__, static_url_path='/python27', static_folder='static',

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

jQuery简介 宗旨:Write less, do more. 内部封装了js代码 是编程更加简单并且兼容所有的主流浏览器 版本:1.x 2.x 3.x # 可以使用3.x最新版 是第三方的类库:使用jQuery需要提前导入 # 实际中很容易遗忘了导入 jQuery下载 压缩之后的版本将很多变量名全部使用英文字母代替了 导入方式 本地导入 缺点在于需要提前下载文件 优点在于不会受到网络的影响 CDN导入 # CDN:内容分发网络 网站:bootcdn jquery最好使用3.4.1版本 基本使

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

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

1.Flask 中的路由   *endpoint - url_for 反向地址  *endpoint 默认是视图函数名  *methods 指定视图函数的请求方式,默认GET  defaults={"nid":1} 指定视图函数的默认参数  strict_slashes=False 是否严格遵循路由规则 /login/  redirect_to="/login" 永久跳转地址 301    *动态路由参数:  /<int:nid>  /<strin

一.XML文件config.xml,内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?><xml-body> <书架> <书 name="xxxx"> <售价>100</售价> <售价>99</售价> <书名>Java就业培训教程</书名>

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

一.练习一 1.需求效果分析: 2.代码示例: <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title></title> <script s