参考:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1NjkxOTMyNQ==&mid=2247486444&idx=1&sn=6538bf1fa74429600d8fa10f4f766a58&chksm=ea1e199edd699088aee4b3c72404649751c60a9901ab71421f64e7125759765193bb4827aa15&scene=0&xtrack=1#rd https://mp.weixin.

前言     Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的分布式配置中心,能够集中化管理应用不同环境.不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限.流程治理等特性,适用于微服务配置管理场景. github 地址:https://github.com/ctripcorp/apollo 服务端基于Spring Boot和Spring Cloud开发,打包后可以直接运行,不需要额外安装Tomcat等应用容器 Java客户端不依赖任何框架,能够运行于所有Java运行时环境,同时对Sp

开门见山,通过LQR的能量函数可以看出,LQR算法是将状态量控制到零(关于能量函数请看我的随笔:LQR要点),但实际控制中我们希望状态量能够跟随期望值 下面将会解决如何用LQR算法跟随变化的期望值: 分为两个子问题: 1 如何稳定在期望值 设实际状态量x,期望状态x_ref,将实际状态量与期望状态作差,记为x_delta,x_delta作为我们要控制的状态量 x_delta = x - x_ref 完成迭代:x_delta(i+1) = A * x_delta(i) + B * u(i) 其中u

有关代码及word文档请关注公众号“浮光倾云”,后台回复A010.02即可获取 一.单级倒立摆概述 倒立摆是处于倒置不稳定状态,人为控制使其处于动态平衡的一种摆,是一类典型的快速.多变量.非线性.强耦合.自然不稳定系统.由于在实际中存在很多类似的系统,因此对它的研究在理论上和方法上均有重要意义. 单级倒立摆系统(Simple Inverted Pendulum System)是由倒立摆和小车两部分组成.小车依靠直流电动机施加控制力,可以在导轨上左右移动,其控制目标是在有限长导轨上使倒立摆能够稳定

随着微服务的流行,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要.Sentinel 是面向分布式服务架构的流量控制组件,主要以流量为切入点,从流量控制.熔断降级.系统自适应保护等多个维度来帮助您保障微服务的稳定性. 今天给大家介绍一些在使用过程中会遇到的一些问题. SentinelResource 埋点监控 @SentinelResource 可以作用于方法上的熔断降级保护,跟 Hystrix 的@HystrixCommand 注解作用是一样的. 做监控的目的是为了在业务方法触发了熔断降级规则后,在对应的

MPC算法 一.    引言 在工程技术方面,MPC全称可指Model Predictive Control模型预测控制(又称RHC, Receding Horizon  ). 模型预测控制算法 一种进阶过程控制方法,自1980年以来开始在化工炼油等过程工业得到应用,并在经济领域开始得到应用. MPC是一种多变量控制策略,其中涉及了: 过程内环动态模型:控制量的历史数值:在预测区间上的一个最优值方程J.最优控制量可由以上各量求出. MPC最大的特点在于,相对于LQR控制而言,MPC可以考虑空间状

前言 Apollo中用到了PID.MPC和LQR三种控制器,其中,MPC和LQR控制器在状态方程的形式.状态变量的形式.目标函数的形式等有诸多相似之处,因此结合自己目前了解到的信息,将两者进行一定的比较. MPC( Model predictive control, 模型预测控制 ) 和 LQR( Linear–quadratic regulator,线性二次调解器 ) 在状态方程.控制实现等方面,有很多相似之处,但也有很多不同之处,如工作时域.最优解等,基于各自的理论基础,从研究对象.状态方程

Apollo规划模块 自动驾驶公开课 | Apollo 2.5自动驾驶规划控制 : 这篇资料比较早,但是把EM Planner和Lattice Planner这两种在资料上经常看到的算法的来历和大概原理讲得很清楚.EM Planner是Apollo1.5时就出现了,Lattice Planner是Apollo2.5时加入的.社群分享内容 | Lattice Planner规划算法 : 这篇资料大概了解一下Lattice Planner.分享回顾 | Apollo 轨迹规划技术分享 :这篇及以下两

本节内容: 控制MDP的算法: 状态行动奖励: 非线性动力学系统: 模型: LQR:线性二次型调节控制:(Riccati方程)

一.说明 MQTT是IBM开发的一个即时通讯协议,有可能成为物联网的重要组成部分.该协议支持所有平台,几乎可以把所有联网物品和外部连接起来,被用来当做传感器和致动器(比如通过Twitter让房屋联网)的通信协议. Apache Apollo是一个代理服务器,其是在ActiveMQ基础上发展而来的,可以支持STOMP, AMQP, MQTT, Openwire, SSL, and WebSockets 等多种协议. 总结来说MQTT只是一种消息推送的协议目前(2016/1/13)为V3.1版本,而

一.MQTT协议配置 为了使用MQTT协议,首先使用MQTT3.1协议的客户端连接到Apollo正在监听端口.Apollo会做协议检测,而且自动识别MQTT连接,而且将连接作为MQTT协议处理. 你不必要为MQTT协议打开一个端口(STomp,Openfire,AMQP等都是自动识别).如果你一定指定连接的协议,有下面两种方式:你可以选择不用协议识别,而是为MQTT指定连接:<connector id="tcp" bind="tcp://0.0.0.0:61613&qu

Apache Apollo是一个代理服务器,是在ActiveMQ基础上发展而来的,支持STOMP, AMQP, MQTT, Openwire, SSL, and WebSockets 等多种协议. Apollo允许客户端通过开放的MQTT协议连接.该协议主要在资源有限以及网络不稳定的情况下使用,是一个订阅.发布模型.这种驱动通常不适用类似http,stomp这类基于文本,或者类似openfire,AMQP等传统二进制协议. MQTT是一个简介的二进制协议,适用驱动资源受限而且不稳定的网络条件下.

上一篇我们介绍了如何通过Nacos的配置功能来存储限流规则.Apollo是国内用户非常多的配置中心,所以,今天我们继续说说Spring Cloud Alibaba Sentinel中如何将流控规则存储在Apollo中. 使用Apollo存储限流规则 Sentinel自身就支持了多种不同的数据源来持久化规则配置,目前包括以下几种方式: 文件配置 Nacos配置 ZooKeeper配置 Apollo配置 本文我们就来一起动手尝试一下,如何使用Apollo来存储限流规则. 准备工作 下面我们将同时使用

Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的分布式配置中心,能够集中化管理应用不同环境.不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限.流程治理等特性,适用于微服务配置管理场景. 服务端基于Spring Boot和Spring Cloud开发,打包后可以直接运行,不需要额外安装Tomcat等应用容器. Java客户端不依赖任何框架,能够运行于所有Java运行时环境,同时对Spring/Spring Boot环境也有较好的支持. 它具有以下特点 统一管理不同环境.不同集群的配置

百度Apollo 自动驾驶开源模块分析 从今天开始研究学习apollo的源码,apollo 3.0源码. apollo 3.0的系统框图 文件目录简介 apollo根目录 ├── .github/ISSUE_TEMPLATE目录 // 问题记录的文档 ├── .vscode // 启动的一些参数配置 ├── docker // docker有关的文件,如启动docker脚本,进入docker容器脚本 ├── docs // 文档模块,有完整英文文档和部分中文文档 ├── modules// ap

一.前言 上篇介绍了 Spring Boot 集成 Dubbo,使我们的系统打下了分布式的基础.随着程序功能的日益复杂,程序的配置日益增多:各种功能开关.参数配置.服务器地址等:对程序配置的期望值也越来越高:配置修改后实时生效,灰度发布,分环境.分集群管理配置,完善的权限.审核机制等:在这样的大环境下,传统的通过配置文件.数据库等方式已经越来越无法满足开发人员对配置管理的需求.分布式配置中心应运而生.本篇将主要介绍分布式配置中心 Apollo 的集成过程. 二.部署 Apollo ① 部署教程见

背景: 当前我们项目,所有的配置基本都是通过本地properties 文件进行配置的,比如ip地址.端口.消息中间件和数据库连接的各种参数,当我们需要切换环境或调整参数的时候,我们必须手动的修改这些配置.如果只有一个配置文件还好,但是,如果有很多这样的配置文件,而且又分布式部署在多台机器,那么这样, 无疑是非常低效而且容易出错的. 我们当前的项目,大都是分布式部署的项目,机器多,配置项更是繁多,因此,我们很有必要引入一个配置中心. 各开源配置中心对比矩阵如下: 在对比了各家的开源产品之后,我们选

前言 Apollo 在 v0.10.0 版本后,支持自动更新.v0.10.0之前的版本在配置变化后不会重新注入,需要重启才会更新. 也就是说,如果一个属性加入了 @Value 注解,并且这个配置在配置中心也存在,那么,配置中心修改属性值后,就会自动更新这个值.同时,有个开关可以控制这个功能是否关闭(默认开启). 配置文件中写入 apollo.autoUpdateInjectedSpringProperties = false 即可关闭该功能. 如何实现? 此次提交的 PR 详情可见 https: