1.Redis 云解源码radix tree 源码解析
2.干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(三十二)番外篇(8)---Cartographer源码解读
3.Docker 源码分析
4.什么是云平台分销商城?十一种常规的分销模式 深度解析+源码搭建
5.Cartographer源码详解|(2)Cartographer_ros
Redis radix tree 源码解析
Redis 实现了不定长压缩前缀的 radix tree,用于集群模式下存储 slot 对应的析源系统所有 key 信息。本文解析在 Redis 解析中实现 radix tree 的核心内容。
核心数据结构的云解源码定义如下:
每个节点结构体 (raxNode) 包含了指向子节点的指针、当前节点的析源系统 key 的长度、以及是解析opencart 源码否为叶子节点的标记。
以下是云解源码插入流程示例:
场景一:仅插入 "abcd"。此节点为叶子节点,析源系统使用压缩前缀。解析
场景二:在 "abcd" 之后插入 "abcdef"。云解源码从 "abcd" 的析源系统父节点遍历至压缩前缀,找到 "abcd" 空子节点,解析插入 "ef" 并标记为叶子节点。云解源码
场景三:在 "abcd" 之后插入 "ab"。析源系统ab 为 "abcd" 的解析前缀,插入 "ab" 为子节点,并标记为叶子节点。同时保留 "abcd" 的前缀结构。
场景四:在 "abcd" 之后插入 "abABC"。ab 为前缀,创建 "ab" 和 "ABC" 分别为子节点,保持压缩前缀结构。
删除流程则相对简单,找到指定 key 的叶子节点后,向上遍历并删除非叶子节点。视频聊天 源码若删除后父节点非压缩且大小大于1,则需处理合并问题,以优化树的高度。
合并的条件涉及:删除节点后,检查父节点是否仍为非压缩节点且包含多个子节点,以此决定是否进行合并操作。
结束语:云数据库 Redis 版提供了稳定可靠、性能卓越、可弹性伸缩的数据库服务,基于飞天分布式系统和全SSD盘高性能存储,支持主备版和集群版高可用架构。提供全面的容灾切换、故障迁移、在线扩容、性能优化的数据库解决方案,欢迎使用。
干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(三十二)番外篇(8)---Cartographer源码解读
干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(三十二)番外篇(8)---Cartographer源码解读
在MIT Min cheetah机械狗的开源设计中,第篇番外篇第8篇深入解析了传感器数据的流向。通常,正向讲解难以全面理解程序设计思路,因此我们将逆向还原设计过程。 数据首先从传感器获取点云,通过trajectory_builder_->AddSensorData(sensor_id, timed_point_cloud_data)这一过程。在这个函数中,梦幻古龙物品源码数据被进一步处理,通过MakeDispatchable函数,数据被封装为Dispatchable实例,以便在CollatedTrajectoryBuilder::AddData中处理不同类型的传感器数据。 数据接着被添加到OrderedMultiQueue中,队列满后会阻塞数据的插入,直到队列空间允许。在Dispatch函数中,数据被组织成一个Map结构,存储每个传感器的数据和回调函数。回调函数HandleCollatedSensorData负责计算数据利用率和将数据传递给GlobalTrajectoryBuilder。 逆向来看,设计者可能会将程序分为算法部分Cartographer和数据交互部分Cartographer_ros。Cartographer侧重于核心算法,如LocalTrajectoryBuilder和PoseGraph,而Cartographer_ros则负责数据的订阅、发布和类的实例化。SensorBridge和MapBuilderBridge作为桥梁,将传感器数据和Cartographer的内部结构连接起来。 软件架构清晰地展示出传感器数据如何层层传递,每个类都扮演着数据流转的桥梁角色。Cartographer_ros负责传感器数据的接入和结果的输出,而内部的C++实现则体现了谷歌工程师的高水准。 最后,易语言luajit源码下一篇文章将揭示数据如何在前端与局部地图进行匹配的细节。Docker 源码分析
本文旨在解析Docker的核心架构设计思路,内容基于阅读《Docker源码分析》系文章后,整理的核心架构设计与关键部分摘抄。Docker是Docker公司开源的基于轻量级虚拟化技术的容器引擎项目,使用Go语言开发,遵循Apache 2.0协议。Docker提供快速自动化部署应用的能力,利用内核虚拟化技术(namespaces及cgroups)实现资源隔离与安全保障。相比虚拟机,Docker容器运行时无需额外的系统开销,提升资源利用率与性能。Docker迅速获得业界认可,包括Google、Microsoft、VMware在内的领导者支持。Google推出Kubernetes提供Docker容器调度服务,Microsoft宣布Azure支持Kubernetes,VMware与Docker合作。Docker在分布式应用领域获得万美元的C轮融资。
Docker的架构主要由Docker Client、Docker Daemon、Docker Registry、Graph、预约系统源码 aspDriver、libcontainer以及Docker container组成。
Docker Client:用户通过命令行工具与Docker Daemon建立通信,发起容器管理请求。
Docker Daemon:后台运行的系统进程,接收并处理Docker Client请求,通过路由与分发调度执行相应任务。
Docker Registry:存储容器镜像的仓库,支持公有与私有注册。
Graph:存储已下载镜像,并记录镜像间关系的数据库。
Driver:驱动模块,实现定制容器执行环境,包括graphdriver、networkdriver和execdriver。
libcontainer:库,使用Go语言设计,直接访问内核API,提供容器管理功能。
Docker container:Docker架构的最终服务交付形式。
架构内各模块功能如下:
Docker Client:用户与Docker Daemon通信的客户端。
Docker Daemon:后台服务,接收并处理请求,执行job。
Graph:存储容器镜像,记录镜像间关系。
Driver:实现定制容器环境,包括管理、网络与执行驱动。
libcontainer:库,提供内核访问,实现容器管理。
Docker container:执行容器,提供隔离环境。
核心功能包括从Docker Registry下载镜像、创建容器、运行命令与网络配置。
总结,通过Docker源码学习,深入了解其设计、功能与价值,有助于在分布式系统实现中找到与已有平台的契合点。同时,熟悉Docker架构与设计思想,为云计算PaaS领域带来实践与创新启发。
什么是云平台分销商城?十一种常规的分销模式 深度解析+源码搭建
云平台分销商城是一种社交电商中的常见商业模式,它包含多种分销模式,旨在实现资源共享和全民营销。以下是十一种常见的分销模式的详细介绍:一级到多级分销:针对个人用户,销售员通过销售获得利润分成,一级销售员可获得商家利润的一部分,多级分销通常限制在两级以内,以保持软件开发的合理性。
线上招商与区域合伙人:平台通过业绩给予代理权,划分区域代理,有助于初期招商和市场拓展。
店长/团队模式:店长根据团队业绩获取提成,激励会员成为管理者,优化团队管理。
股东分红:鼓励股东参与平台运营,贡献越大,分红越多,体现马太效应和天道酬勤。
会员等级制度:细分销售员等级,提高不同级别奖励,激发销售动力和团队优化。
月度计酬与招商奖励:团队销售提成和招商推荐奖励,促进业绩目标达成和业务扩展。
云店/微店奖励:基于社交平台的微店销售,增强会员归属感。
运费奖励:针对特定商品的运费设置分佣,推动促销活动。
分红榜与补贴金:即时分红激励用户活跃度,补贴金则用于销售员回本。
这些模式旨在通过各种激励机制,让平台用户积极参与推广,实现平台的快速发展和市场渗透。如果您对这些分销模式有兴趣,可以进一步探讨和交流。Cartographer源码详解|(2)Cartographer_ros
上一篇文章深入分析了传感器数据的流向,接下来让我们继续探讨传感器格式的转换与类型变换。这部分内容在sensor_bridge.cc文件中。在处理传感器的坐标变换时,我们需要运用三维空间刚体运动的知识,先进行简要回顾,以助于理解代码。
三维空间刚体运动涉及向量内积与外积。向量内积的计算公式如下,表示两个向量的点乘。向量外积则是一个向量,其方向垂直于两个向量,大小为两向量张成四边形的有向面积,计算公式如下。
旋转和平移是欧氏变换的两个关键部分。旋转涉及单位正交基的变换,形成旋转矩阵(Rotation matrix),该矩阵的各分量由两组基之间的内积组成,反映了旋转前后同一向量坐标的变化关系。平移则通过向旋转后的坐标中加入平移向量t实现。通过旋转矩阵R和平移向量t,我们可以完整描述欧氏空间中的坐标变换关系。
为了简化变换过程,引入齐次坐标和变换矩阵。在三维向量末尾添加1形成四维向量,进行线性变换。变换矩阵T能够将两次变换叠加简化为一个操作,便于后续计算。
Cartographer的坐标转换程序位于transform文件夹下的rigid_transform中,用于求解变换矩阵的逆。
在sensor_bridge类中,构造函数将传入配置参数,对里程计数据进行处理。首先将ros时间转换为ICU时间,然后利用tf_bridge_.LookupToTracking函数找到tracking坐标系与里程计child_frame_id之间的坐标变换。在ToOdometryData函数中,将里程计的footprint的pose转换为tracking_frame的pose,并最终将结果转换为carto::sensor::OdometryData的数据类型。
HandleOdometryMessage函数将传感器数据类型与坐标系转换完成后,调用trajectory_builder_->AddSensorData进行数据处理。对于雷达数据,首先转换为点云格式,然后对点云进行坐标变换,并调用trajectory_builder_->AddSensorData进行数据处理。
IMU数据处理中,要求平移分量小于1e-5,然后调用trajectory_builder_->AddSensorData对数据进行处理。
在雷达数据处理部分,首先将点云数据分段,然后传给HandleRangefinder处理,将点云坐标变换到tracking_frame坐标系下,调用trajectory_builder_->AddSensorData函数进行数据处理。
总结本章内容,我们详细解析了SensorBridge类,对传感器数据进行了转换和传输。通过Node类、MapBuilderBridge类和SensorBridge类,我们对Cartographer_ros部分的代码有了基本了解。接下来,我们将深入学习cartographer。