本文以路灯控制应用为例,简述ZigBee3.0模块使用流程. 一.建立网络 1.通过USB转串口模块将出厂的ZigBee自组网模块连接,打开上位机软件"E180-ZG120A-Setting",如下截图所示,选择端口号,并设置串口波特率(默认 115200),打开串口 2.串口打开后,首先点击"进入配置模式",消息框提示"进入配置状态成功,读取参数成功",主要的网络参数包括,节点类型默认为终端,信道默认11,PAN ID默认随机,发射功率默认为1

(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.

zigbee终端无法重连的问题解决 1.zigbee重连的原因 (1)zigbee由于各种原因的干扰导致信号太差而掉线. (2)协调器重启. 2.zigbee终端重连的处理 (1)zigbee掉线后会进入回调函数:void ZDO_SyncIndicationCB( uint8 type, uint16 shortAddr ): 产生ZDO_NWK_JOIN_REQ,之后会重新初始化网络: case ZDO_NWK_JOIN_REQ: //重连事件 if ( ZG_BUILD_JOINING_T

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

清除脱离网络的 路由节点(stale device)的 残留在各表中以AssociationDevList为例的残余信息. 如图所示拓扑结构中: 路由器1脱离网络后,通过协调器按键操作来  清除 协调器及路由器2 的关联表中 与路由器1 相关的条目信息. 根据AssociationDevList 条目中的age值来判断 路由节点是否脱离网络,若脱离网络,则先调用AddrMgrEntryGet( ) 获取丢失节点的短地址 和 扩展地址,然后调用NLME_LeaveReq()/AssocRemove

理论上,一个zigbee网络可以存在65535个节点,即一个协调器下挂这么多个节点(ZR & ZE),但是实际应用中几乎是不可能达到的,达到100~200已经是很不错了,达到300几乎也是凤毛麟角了. 几个原因: 1.网络节点多,意味着路由路径变的更长,导致网络数据的传输成功率大大降低: 2.各个设备会上报一下数据,比如一些定时会上报心跳包.linkstaus之类的数据包,节点数量多导致整个信道非常拥挤,通信效率低下,节点丢失等问题. 3. PRO协议会周期性发送linkstatus广播,节点多

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

前述 继之前对终端Direct Join的分析,发现很多东西还很模糊,存在很多问题.终于找到时间继续深入挖下去,这次应该比较完整地搞清了终端的入网机制,并纠正之前的几个认识偏差. 由于Z-Stack网络层并不开源,所以一些地方是靠的推测,很多地方的结论也没有实验验证,谨留给诸君参考和斧正. ZigBee2007协议规范分析 先来看看ZigBee2007协议规范是怎样规定入网请求的: The semantics of this primitive are as follows: NLME-JOIN

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

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,

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

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

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

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

原文网址:http://jingyan.baidu.com/article/3d69c5516c129df0ce02d77b.html Ubuntu 默认的终端下面,进入很多层的目录后,前面那个提示符会显示完整的路径,这样命令行太长,让人觉得不舒服,现在教大家一个方法修改一下使命令行只显示当前目录的最后一级目录名,这样看起来也好,用pwd可以看到完整的路径名.   工具/原料 ubuntu xshell 方法/步骤   找到配置文件先进行备份:  cp  ~/.bashrc  ~/.bashrc

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

Kubernetes Scheduler是一个策略丰富.拓扑感知.工作负载特定的功能,调度器显著影响可用性.性能和容量.调度器需要考虑个人和集体的资源要求.服务质量要求.硬件/软件/政策约束.亲和力和反亲和力规范.数据局部性.负载间干扰.完成期限等.工作负载特定的要求必要时将通过 API 暴露. kube-scheduler是Kube-Master相关的3个服务之一(ApiServer.Controller Manager.Scheduler),是有状态的服务,会修改集群的状态信息. 如果多个m

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

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

方法/步骤 找到配置文件先进行备份:  cp  ~/.bashrc  ~/.bashrc-bak 找到配置文件修改: vi  ~/.bashrc 备份是为了防止配置修改出错,可以还原: 下面是我的/home/vagrant/.bashrc,真正修改到就一行代码: 找到: 62     PS1='${debian_chroot:+($debian_chroot)}\u@\h:\W\$ ' 修改将小写w改为大写W保存,执行source /home/vagrant/.bashrc或者重启终端就行了.

转自:http://blog.csdn.net/id19870510/article/details/8276914 $: sudo vi ~/.bashrc 这个文件记录了用户终端配置 找到 if [ "$color_prompt " = yes ]; then PS1 ='${debian_chroot:+($debian_chroot)} \[;32m \u@\h \[00m : \[;34m \W \[00m \$ ' else PS1 ='${debian_chroot:+(