Предисловие

Вероятно, вы слышали о планировщике Go раньше, но насколько хорошо мы знает о том как он работает? Как он связывает горутины с потоками?

Разберем по очереди операции, которые выполняет планировщик.

Введение

Введение

Синхронный прием данных программой LabVIEW через линию USB/СОМ работает достаточно хорошо, если принимаемые данные не содержат периодических фрагментов.

При обнаружении таких фрагментов LabVIEW вставляет «шумовые» байты и тем самым искажает принимаемый сигнал.

В этой работе рассмотрена причина появления шумов и вариант обеспечения «бесшумового» приема COM данных.

Состояние проблемы

На Рисунок 1 показана схема LabVIEW интерфейса, который каждый 10 мс такт посылает в СОМ порт запрос (один байт ASCII = 1). На каждый запрос контроллер высылает 6 байт (2 байта от одного датчика и 4 байта от другого). Соответственно, интерфейс должен принимать 6 байт контроллера. В основном, так и происходит, но в отдельные моменты количество принимаемых байт не равно и не кратно 6, в эти же моменты принимаемые сигналы имеют выбросы — искажения, например, как показано на Рисунок 2.

В данной статье мы поговорим о том, как реализовать оркестратор бесконечных задач с использованием очередей. Как конечная цель: нам необходимо реализовать систему, способную управлять задачами с длительным сроком жизни, систему распределённую, где группа задач хостятся на определенном сервере и в случае отказа этого сервера, задачи автоматически перераспределяются на свободные. 

В большинстве случаев вся enterprise разработка сводится к выполнению одних и тех же требований: создается заявка, в зависимости от типа заявки у нее есть какой-то жизненный цикл, по завершению жизни заявки мы получаем (…или не получаем) желаемое. Под заявкой мы можем подразумевать все что угодно, начиная с покупки в интернет-магазине товара, денежного перевода или расчета траектории баллистической ракеты. У каждой заявки есть свой жизненный путь и что важно отметить - время жизни, и чем меньше это время, тем лучше. Иными словами, чем быстрее мой банковский перевод осуществится, тем лучше. Требования тоже схожи, побольше RPC operations per second, поменьше Latency, система должна быть отказоустойчивой, масштабируемой и должна быть готова вчера. Есть миллион инструментов, сотни баз данных, различные подходы и паттерны. И все уже давно написано, нам остается лишь правильно использовать готовые технологии в наших проектах. 

Тема оркестрации задач не нова, но к моему удивлению, готовых решений управлению бесконечными задачами, с возможностью перераспределения задач по активным серверам, попросту нет. Но обо всем по порядку…. 

Вы не используете очередь? Вы просто не умеете её готовить. Но прежде чем этому научиться, нужно разобраться, что это вообще такое и где это применяется. Потому что большинству достаточно 10 000 запросов в секунду, а это дает любой брокер. Но если вам нужно больше, придется погрузиться в очереди достаточно глубоко.

Расскажу, что такое очереди, зачем они нужны и как работают. На примере нескольких сценариев объясню, как устроены очереди и какие есть решения. Какие у очередей самые распространенные проблемы и как их избежать. В чем отличия брокеров, их плюсы и минусы, и как все это использовать в своих целях.