[晕事]今天做了件晕事82:如果添加操作是依靠周期性的refresh功能

业务配置数据添加问题

最近遇到一个问题,业务配置的添加操作是依靠周期性的refresh功能来实现。这个其实设计实现就有点问题。
这个时候,需要注意,在需要的时候,将refresh操作/功能的全局变量做初始化。如果不做初始化,备板变主板时,有些配置数据会有延迟,导致业务恢复的延迟。
总体来说就是设计的问题

AI扩写:

最近在业务系统维护过程中发现一个设计上的问题:业务配置的添加操作是通过周期性的refresh功能来实现的。这种实现方式存在几个明显的设计缺陷:

  1. 设计缺陷分析:

    • 被动刷新机制:采用周期性refresh会导致配置变更存在延迟
    • 缺乏触发机制:没有设计主动触发配置更新的接口
    • 状态管理问题:依赖全局变量存储刷新状态,容易造成状态不一致
  2. 具体问题表现:

    • 在主备切换场景下尤为明显
    • 备板变主板时,由于refresh周期未到,新主板会继续使用旧的配置数据
    • 业务恢复延迟可达refresh周期时长(例如5分钟)
  3. 关键解决措施:

    • 必须在主备切换时强制初始化refresh相关的全局变量
    • 建议实现方案:
      • 在切换回调函数中加入refresh变量初始化逻辑
      • 添加主动触发refresh的接口
      • 设置状态变更标志位来标识需要立即刷新
  4. 改进建议:

    • 重构配置更新机制,改为事件驱动模式
    • 增加配置变更的即时通知功能
    • 实现双buffer机制保证配置更新的原子性

这个问题本质上反映了系统在设计时对配置实时性要求的考虑不足,特别是在高可用场景下的特殊需求。建议在后续版本中逐步优化整体架构。

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

mzhan017

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值