1.流控是应用源码什么意思
2.20-ROS2初探
3.***技术QoS技术
4.qos策略属于哪种策略am策略ue策略
5.LWIP分析（十一）——（应用层）(MQTT)
6.RabbitMQ的应用场景以及基本原理介绍

流控是什么意思

       “流控”是“流量控制”的简称。流控技术分为两种：一种是层实传统的流控方式，通过路由器、应用源码交换机的层实QoS模块实现基于源地址、目的应用源码地址、源端口、层实换手线指标源码目的应用源码端口以及协议类型的流量控制，属于四层流控另一种是层实智能流控方式，通过专业的应用源码流控设备实现基于应用层的流控，属于七层流控。层实

-ROS2初探

       本文是应用源码对ROS2进行的初步总结，针对ROS1用户而言，层实ROS2的应用源码内容丰富且功能多变。技术指导委员会在制定开发内容时秉持“多多益善”的层实原则，导致某些功能在项目进展中被淘汰。应用源码接下来，我们将从多个方面对ROS2进行解析。

       首先，针对DDS（Data Distribution Service）厂商，选择不同的供应商将导致ROS2功能差异。目前默认使用的DDS是eProsima的Fast DDS（Fast RTPS），它基于DDSI-RTPS实现，确保不同DDS供应商的应用程序之间互通。在OSI分层模型中，DDS和RTPS均位于传输层之上，而ROS则位于应用层。

       其次，ROS2引入了丰富的命令行工具，这些工具在ROS1的基础上新增了component、daemon、doctor、interface、lifecycle、multicast、security等功能。通过在主要命令语句后添加--ros-args参数，用户可以接如remap、param、params-file、log-level等命令行参数。例如，使用命令行参数设置节点运行的QoS（Quality of Service）策略。此外，ROS2提供了bag录制功能，录制生成的文件夹包含参数文件和.db3格式的数据文件，同时支持录制bag的甘特图制作源码C++/Python API，实现独立于node的录制。

       在基本API部分，ROS2在构建package时提供了cmake或python两种方式，并调整了cmake包中CMakeLists.txt的语法。同时，ROS2通过colcon build命令实现特定包的单独编译，简化了开发流程。对于节点内部通信，ROS2使用了shared_ptr和weak_ptr，分别用于进程内部和进程间通信。

       对于ROS1与ROS2的项目组织逻辑差异，ROS1中每个主函数对应一个node，而ROS2中主函数可以包含多个线程和executor，允许一个process中运行多个node。这为ROS2提供了一种更灵活、更贴近C++面向对象风格的架构。

       在组件（component）部分，ROS2引入了rclcpp_components模块，取代了ROS1的nodelet，实现多node在同一process运行，提供更灵活多样的操作方式。此外，launch文件在ROS2中的使用也进行了相应的调整，支持.py、.xml、.yaml三种格式，且在录制和回放时需重新编译才能生效，以适应不同场景需求。

       在QoS（Quality of Service）策略方面，ROS2基于DDS QoS策略，但并非所有RMW（ROS消息中间件）都支持ROS定义的所有QoS策略。QoS profiles和compatibilities的概念分别用于设置QoS组合和协调收发两端的QoS设置。QoS在rclcpp中的设置方法多样，用户可根据需求灵活配置。

       ROS2支持多种物理仿真工具，如Gazebo、Ignition（下一代Gazebo）、Webots等，使得开发人员能够进行真实环境的模拟测试。

       ROS2的实时性管理方面包括实时Linux内核的配置、进程内部通信、自定义内存分配器以及进程间共享内存通信等技术。ROS2通过rclcpp::LoanedMessage支持“zero-copy transport”共享内存技术，提高通信效率。

       在实时性策略方面，功放源码设置ROS2提供了callback groups、rclcpp WaitSet和rclc Executor等解决方案，以确保关键任务的实时性。此外，ROS2还在设计和实现上对实时程序安全进行了优化，以减少优先级反转的风险。

       最后，ROS2在开源飞控支持方面，mavros正在开发ROS2版本，而PX4已支持Fast DDS，实现uORB消息与DDS消息的直接转换，增强了ROS2在飞行控制领域的应用。

***技术QoS技术

       为了提高虚拟专用网络（***）的性能并满足企业需求，引入了服务质量（QoS）技术。QoS技术在主机网络，即***隧道这一段内实施，以建立符合用户要求的性能稳定的隧道。

       不同的应用对网络通信有不同的要求，这些需求可以通过参数来体现，包括带宽、响应时间、抖动和丢失率。网络资源是有限的，QoS机制通过控制网络资源分配来满足用户的需求，其中包括通信处理机制、供应机制和配置机制。

       通信处理机制如.1p、差分服务（DiffServ）和综合服务（IntServ）等，旨在优化网络性能。.1p在局域网中提供优先级支持，而DiffServ则在IP报文中定义了DSCP字段用于服务类型和优先级。IntServ则是一种服务框架，提供保证服务和控制负载服务，与资源预留协议（RSVP）紧密关联。

       供应机制和配置机制包括RSVP、子网带宽管理（SBM）、政策机制和协议，以及管理工具和协议。供应机制负责较长时间的管理任务，如网络设备的选择和更新。配置机制则处理较短时间内的动态管理任务，如流量处理参数的调整。

       RSVP是第三层协议，独立于各种网络媒介，被认为是asp编译源码应用层（或操作系统）与特定网络媒介QoS机制之间的抽象层。RSVP通过PATH和RESV消息在发送者和接收者之间进行交互，实现资源请求和分配。SBM增强了RSVP功能，通过协调智能设备在共享网络中更有效地利用资源。

       网络管理员基于政策进行QoS配置，政策通常包括政策数据、网络资源、政策决定点（PDP）和政策执行点（PEP），以及它们之间的协议。传统的政策协议如SNMP、CLI和COPS等，促进了网络资源的最大化利用，同时为用户提供高性能的网络服务。

       通过引入QoS技术，可以显著提升虚拟专用网络的性能，满足企业对稳定性和可靠性的需求，同时优化网络资源分配，确保关键应用和服务获得优先处理。这不仅增强了网络的整体性能，还确保了用户能够获得高质量的网络体验。

扩展资料

       *** 即虚拟专用网，是通过一个公用网络（通常是因特网）建立一个临时的、安全的连接，是一条穿过混乱的公用网络的安全、稳定的隧道。通常，*** 是对企业内部网的扩展，通过它可以帮助远程用户、公司分支机构、商业伙伴及供应商同公司的内部网建立可信的安全连接，并保证数据的安全传输。*** 可用于不断增长的移动用户的全球因特网接入，以实现安全连接；可用于实现企业网站之间安全通信的虚拟专用线路，用于经济有效地连接到商业伙伴和用户的安全外联网虚拟专用网。

qos策略属于哪种策略am策略ue策略

       AM策略（应用层策略）。

       QoS策略通过定义和管理网络流量，提供了一种机制来保证网络传输的实时性、可靠性和有效性，可以根据不同的应用需求和网络条件，对网络资源进行动态分配和调整，以满足各种应用的性能要求。

LWIP分析（十一）——（应用层）(MQTT)

       LWIP分析（十一）——（应用层）(MQTT)

       在物联网应用中，MQTT协议因其轻量级和发布/订阅模式的特性而被广泛使用。MQTT基于LWIP协议实现，它在低带宽和不稳定网络环境中高效传输小型数据包。如何返回源码其核心是发布者发布消息到主题，订阅者通过订阅感兴趣的主题获取消息，实现设备间的灵活通信。

       MQTT的关键特性包括三种服务质量（QoS0-2），保证消息的可靠传输。报文结构由固定报头、可变报头和负载数据组成，最大理论报文大小可达M。固定报头中包含了消息类型、重复标记和质量等级等信息，可变报头则包括协议名称、版本、连接标志等，其中遗嘱机制在客户端异常断开时起到通知作用。

       连接心跳机制是MQTT保持连接活跃的重要手段，客户端与代理通过定期发送心跳请求和接收响应来维持连接。在LWIP基础上实现MQTT，如在单片机上，需要将MQTT库（如eclipse/paho）与cJSON库整合，以便处理JSON数据格式，如在连接到云平台时的通信。

       总的来说，MQTT协议是物联网设备间通信的利器，通过LWIP实现，结合适当的QoS和心跳机制，确保了消息的可靠传输和网络连接的稳定性。移植MQTT到单片机需要对LWIP和相关库进行适配，以适应资源受限的环境。

RabbitMQ的应用场景以及基本原理介绍

       RabbitMQ是一个由erlang开发的AMQP（高级消息队列协议）的开源实现。

       AMQP，即高级消息队列协议，是一种应用层协议的开放标准，主要用于面向消息的中间件设计。消息中间件主要用来实现组件间的解耦，使得消息的发送者无需知道消息使用者的存在，反之亦然。AMQP的主要特性包括面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。RabbitMQ作为一个开源的AMQP实现，服务器端使用Erlang语言编写，支持多种客户端，如Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，同时也支持AJAX。它用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现出色。

       RabbitMQ最初起源于金融系统，用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。具体特点包括：

       三、RabbitMQ基本概念

       四、Exchange类型

       Exchange分发消息时，根据类型的不同，分发策略也有所区别。目前共有四种类型：direct、fanout、topic、headers。headers匹配AMQP消息的header而不是路由键，此外headers交换器和direct交换器完全一致，但性能较差，目前几乎用不到了，所以直接看另外三种类型：

       消息中的路由键（routing key）如果和Binding中的binding key一致，交换器就将消息发到对应的队列中。路由键与队列名完全匹配，如果一个队列绑定到交换机要求路由键为“dog”，则只转发routing key标记为“dog”的消息，不会转发“dog.puppy”，也不会转发“dog.guard”等等。它是完全匹配、单播的模式。

       每个发到fanout类型交换器的消息都会分到所有绑定的队列上。fanout交换器不处理路由键，只是简单地将队列绑定到交换器上，每个发送到交换器的消息都会被转发到与该交换器绑定的所有队列上。很像子网广播，每台子网内的主机都获得了一份复制的消息。fanout类型转发消息是最快的。

       topic交换器通过模式匹配分配消息的路由键属性，将路由键和某个模式进行匹配，此时队列需要绑定到一个模式上。它将路由键和绑定键的字符串切分成单词，这些单词之间用点隔开。它同样也会识别两个通配符：符号“#”和符号“*”。#匹配0个或多个单词，匹配不多不少一个单词。

       五、ConnectionFactory、Connection、Channel

       ConnectionFactory、Connection、Channel都是RabbitMQ对外提供的API中最基本的对象。

       六、任务分发机制

       1、Round-robin dispatching循环分发

       RabbitMQ的分发机制非常适合扩展，而且它是专门为并发程序设计的。如果现在load加重，那么只需要创建更多的Consumer来进行任务处理。

       2、Message acknowledgment消息确认

       在实际应用中，可能会发生消费者收到Queue中的消息，但没有处理完成就宕机（或出现其他意外）的情况，这种情况下就可能会导致消息丢失。为了避免这种情况发生，我们可以要求消费者在消费完消息后发送一个回执给RabbitMQ，RabbitMQ收到消息回执（Message acknowledgment）后才将该消息从Queue中移除；如果RabbitMQ没有收到回执并检测到消费者的RabbitMQ连接断开，则RabbitMQ会将该消息发送给其他消费者（如果存在多个消费者）进行处理。这里不存在timeout概念，一个消费者处理消息时间再长也不会导致该消息被发送给其他消费者，除非它的RabbitMQ连接断开。这里会产生另外一个问题，如果我们的开发人员在处理完业务逻辑后，忘记发送回执给RabbitMQ，这将会导致严重的bug——Queue中堆积的消息会越来越多；消费者重启后会重复消费这些消息并重复执行业务逻辑...

       3、Message durability消息持久化

       如果我们希望即使在RabbitMQ服务重启的情况下，也不会丢失消息，我们可以将Queue与Message都设置为可持久化的（durable），这样可以保证绝大部分情况下我们的RabbitMQ消息不会丢失。但依然解决不了小概率丢失事件的发生（比如RabbitMQ服务器已经接收到生产者的消息，但还没来得及持久化该消息时RabbitMQ服务器就断电了），如果我们需要对这种小概率事件也要管理起来，那么我们要用到事务。由于这里仅为RabbitMQ的简单介绍，所以这里将不讲解RabbitMQ相关的事务。

       4、Fair dispatch公平分发

       你可能也注意到了，分发机制不是那么优雅，默认状态下，RabbitMQ将第n个Message分发给第n个Consumer。n是取余后的，它不管Consumer是否还有unacked Message，只是按照这个默认的机制进行分发。那么如果有个Consumer工作比较重，那么就会导致有的Consumer基本没事可做，有的Consumer却毫无休息的机会，那么，Rabbit是如何处理这种问题呢？

       前面我们讲到如果有多个消费者同时订阅同一个Queue中的消息，Queue中的消息会被平摊给多个消费者。这时如果每个消息的处理时间不同，就有可能会导致某些消费者一直在忙，而另外一些消费者很快就处理完手头工作并一直空闲的情况。我们可以通过设置prefetchCount来限制Queue每次发送给每个消费者的消息数，比如我们设置prefetchCount=1，则Queue每次给每个消费者发送一条消息；消费者处理完这条消息后Queue会再给该消费者发送一条消息。

       通过basic.qos方法设置prefetch_count=1，这样RabbitMQ就会使得每个Consumer在同一个时间点最多处理一个Message，换句话说，在接收到该Consumer的ack前，它不会将新的Message分发给它

       channel.basic_qos(prefetch_count=1)

       注意，这种方法可能会导致queue满。当然，这种情况下你可能需要添加更多的Consumer，或者创建更多的virtual Host来细化你的设计。

       七、消息序列化

       RabbitMQ使用ProtoBuf序列化消息，它可作为RabbitMQ的Message的数据格式进行传输，由于是结构化的数据，这样就极大地方便了Consumer的数据高效处理。当然也可以使用XML，与XML相比，ProtoBuf有以下优势：1.简单，2.size小了3-倍，3.速度快了-倍，4.易于编程，6.减少了语义的歧义。ProtoBuf具有速度和空间的优势，使得它现在应用非常广泛。

       八、RPC

       MQ本身是基于异步的消息处理，前面的示例中所有的生产者（P）将消息发送到RabbitMQ后不会知道消费者（C）处理成功或者失败（甚至连有没有消费者来处理这条消息都不知道）。

       但实际的应用场景中，我们很可能需要一些同步处理，需要同步等待服务端将我的消息处理完成后再进行下一步处理。这相当于RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）。

       RabbitMQ中也支持RPC，RabbitMQ中实现RPC的机制是：客户端发送请求（消息）时，在消息的属性（MessageProperties，在AMQP协议中定义了种properties，这些属性会随着消息一起发送）中设置两个值replyTo（一个Queue名称，用于告诉服务器处理完成后将通知我的消息发送到这个Queue中）和correlationId（此次请求的标识号，服务器处理完成后需要将此属性返还，客户端将根据这个id了解哪条请求被成功执行了或执行失败）服务器端收到消息并处理，处理完消息后，将生成一条应答消息到replyTo指定的Queue，同时带上correlationId属性。客户端之前已订阅replyTo指定的Queue，从中收到服务器的应答消息后，根据其中的correlationId属性分析哪条请求被执行了，根据执行结果进行后续业务处理

       九、RabbitMQ选型和对比

       1、从社区活跃度

       按照目前网络上的资料，RabbitMQ、ActiveM、ZeroMQ三者中，综合来看，RabbitMQ是首选。

       2、持久化消息比较

       ZeroMq不支持，ActiveMq和RabbitMq都支持。持久化消息主要是指我们机器在不可抗力因素等情况下挂掉了，消息不会丢失的机制。

       3、综合技术实现

       可靠性、灵活的路由、集群、事务、高可用的队列、消息排序、问题追踪、可视化管理工具、插件系统等等。RabbitMq/Kafka最好，ActiveMq次之，ZeroMq最差。当然ZeroMq也可以做到，不过自己必须手动写代码实现，代码量不小。尤其是可靠性中的：持久性、投递确认、发布者证实和高可用性。

       4、高并发

       毋庸置疑，RabbitMQ最高，原因是它的实现语言是天生具备高并发高可用的erlang语言。

       5、比较关注的比较，RabbitMQ和Kafka

       RabbitMq比Kafka成熟，在可用性上，稳定性上，可靠性上，RabbitMq胜于Kafka（理论上）。另外，Kafka的定位主要在日志等方面，因为Kafka设计的初衷就是处理日志的，可以看做是一个日志（消息）系统一个重要组件，针对性很强，所以如果业务方面还是建议选择RabbitMq。还有就是，Kafka的性能（吞吐量、TPS）比RabbitMq要高出来很多。选型最后总结：如果我们系统中已经有选择Kafka，或者RabbitMq，并且完全可以满足现在的业务，建议就不用重复去增加和造轮子。可以在Kafka和RabbitMq中选择一个适合自己团队和业务的，这个才是最重要的。但是毋庸置疑现阶段，综合考虑没有第三选择。