当前位置: 首页 > news >正文

AutoSAR配置与实践(基础篇)2.5 RTE对数据一致性的管理

传送门 点击返回 ->AUTOSAR配置与实践总目录

AutoSAR配置与实践(基础篇)2.5 RTE对数据一致性的管理

  • 一、 数据一致性问题引入
  • 二、 数据一致性的管理
    • 2.1 RTE管理 (SWC间)
    • 2.2 中断保护 (SWC内)
    • 2.3 变量保护IRVS (SWC内)
    • 2.4 Task分配
    • 2.5 任务抢占控制

一、 数据一致性问题引入

数据一致性:当多个操作同时读写同一个数据,由于任务的抢占,出现了数据被篡改的情况,造成非预期的数据结果。

在抢占式调度RTOS系统中,可能会出现任务抢占导致的一致性问题:

例如:有两个Task,低优先级Task A和高优先级Task B, Task可抢占式调度系统。
Task A想要计算Var的值(预期结果应为Var = 1*5 = 5).
在这里插入图片描述

  1. Task A:先给GlobalVar赋初值1;
  2. Task B :因优先级高,Ready后打断A,给GlobalVar赋了新值( GlobalVar = 2);
  3. Task A : 在Task B执行结束后继续运算,运算GlobalVar 出错:
    预期值:1*5=5.
    实际值:2 *5 = 10

以上例子中,由于高优先级任务的抢占,导致了数据被篡改,从而引起非预期结果。

二、 数据一致性的管理

2.1 RTE管理 (SWC间)

适用场景: 不同SWC的Runnable访问数据,一般RTE机制自动实现,比如IRead和IWrite
方式:通过操作备份数据而不是原始数据,来防止数据被篡改。

示例代码:

Rte_IRead_<r>_<p>_<d>();//runnable运行前,读取到本地备份数据
User Code   //操作备份数据
Rte_IWrite_<r>_<p>_<d>();//runnable结束后,写入备份数据

针对第一章中的数据篡改示例,实施RTE管理的效果图:

在这里插入图片描述
RTE管理步骤:

  1. Task A :Runnable运行前Rte_Iread把全局变量读到局部变量, local Var = 1;
  2. Task B: 中断Task A重写值后,全局变量GlobalVar = 2;
  3. Task A 运算仍使用缓存数据local Var ,所以运算结果不受影响。

更详细机制介绍可以参考此前2.3章节对S/R类型接口的介绍。

2.2 中断保护 (SWC内)

适用场景:

  • SWC内部不同的Runnable访问共同全局变量,Runnable类似C文件中的函数,这些函数如果被放在不同Task上运行, 可能出现出现同一时刻多个函数共同运行的情况。

  • 如果要保护的代码段比较短,防止中断时间长对高优先级任务的影响。

方式: 通过禁用挂起所有中断、或仅操作系统中断或(如果硬件支持)仅某些中断级别来实现,因此不会出现高优先级打断的情况。

示例代码:

Rte_Enter_<ExclusiveArea>
//被保护的代码区
Rte_Exit_<ExclusiveArea>

针对第一章中的数据篡改示例,实施中断保护的效果图:
在这里插入图片描述
中断保护步骤:

  1. Task A:在操作GlobalVar 前,调用Rte_Enter_关闭中断;
  2. Task B :由于中断被关闭,因此即便高优先级Task B 就绪,也无法打断Task A;
  3. Task A:在操作GlobalVar 后,调用Rte_ Exit _开启中断。
  4. Task B:调度随即被Task B抢占,开始对GlobalVar新的操作。

2.3 变量保护IRVS (SWC内)

适用场景: SWC内部变量保护,限定局变量的作用域在变量的作用域在SWC的不同runnable间。

方式: 被限定的Runnable尝试变量时被限制。InterRunnableVariables在一个AUTOSAR软件组件内的runnable之间建立,所以只能被组件内部的访问。同时可以配置runnble访问范围,示例InterVarA变量只能被Runnable M访问。

示例代码:

Rte_IrvWrite_<r>_<v>
Rte_IrvRead_<r>_<v>

针对第一章中的数据篡改示例,实施变量保护的效果图:

在这里插入图片描述
变量保护步骤:

  1. Task A :赋值InterVarA =1
  2. Task B: 中断TaskA尝试重写值InterVarA,由于变量被保护,重写失败
  3. Task A :运算使用InterVarA 继续运算,运算结果不受影响

2.4 Task分配

将访问全局变量的runnable放在同一个Task中,这样runnable只能顺序执行,不会出现高优先级打断的情况,数据一致性就可以得到保证。

2.5 任务抢占控制

可以通过为受影响的任务分配相同的优先级,为受影响的任务分配相同的内部操作系统资源,或者将OS的任务配置为非抢占性来实现

传送门 点击返回 ->AUTOSAR配置与实践总目录

相关文章:

AutoSAR配置与实践(基础篇)2.5 RTE对数据一致性的管理

传送门 点击返回 ->AUTOSAR配置与实践总目录 AutoSAR配置与实践&#xff08;基础篇&#xff09;2.5 RTE对数据一致性的管理 一、 数据一致性问题引入二、 数据一致性的管理2.1 RTE管理 (SWC间)2.2 中断保护 (SWC内)2.3 变量保护IRVS (SWC内)2.4 Task分配2.5 任务抢占控制 一…...

ASP.NET WEB API通过SugarSql连接MySQL数据库

注意&#xff1a;VS2022企业版可以&#xff0c;社区版可能存在问题。实体名称和字段和数据库中的要一致。 1、创建项目&#xff0c;安装SqlSugarCore、Pomelo.EntityFrameworkCore.MySql插件 2、文件结构 2、appsettings.json { “Logging”: { “LogLevel”: { “Default”: …...

08-微信小程序视图层

08-微信小程序视图层 文章目录 视图层 ViewWXML数据绑定列表渲染条件渲染模板引用importimport 的作用域include WXSS尺寸单位样式导入内联样式选择器全局样式与局部样式 WXS注意事项页面渲染数据处理 视图层 View 框架的视图层由 WXML 与 WXSS 编写&#xff0c;由组件来进行…...

[机器学习]特征工程:特征降维

特征降维 1、简介 特征降维是指通过减少特征空间中的维度&#xff0c;将高维数据映射到一个低维子空间的过程。 在机器学习和数据分析中&#xff0c;特征降维可以帮助减少数据的复杂性、降低计算成本、提高模型性能和可解释性&#xff0c;以及解决维度灾难等问题。特征降维通…...

12. Docker可视化工具

目录 1、前言 2、Docker UI 2.1、部署Docker UI 2.2、管理容器 3、Portainer 3.1、部署Portainer 3.2、管理容器 3.3、添加远程Docker 4、Shipyard 1、前言 Docker 提供了命令行工具来管理 Docker 的镜像和运行 Docker 的容器。我们也可以使用图形工具来管理 Docker。…...

css层叠关系

文章目录 cascading声明冲突应用重置样式表a元素的类选择器顺序问题 cascading cascading – 层叠 解决声明冲突的过程&#xff0c;浏览器会自动处理&#xff1b;就是计算样式的权重&#xff0c;权重大的就被选择&#xff1b; 声明冲突 是指多个选择器选中同一个标签&#x…...

【Unity实战篇 】| 如何在小游戏中快速接入一个新手引导教程

前言 【Unity实战篇 】 | 如何在小游戏中快速接入一个新手引导教程一、简单教程描述二、接入Tutorial Master 实现游戏引导2.1 导入Tutorial Master2插件2.2 添加TutorialMasterManager脚本对象2.3 配置Tutorial&#xff0c;用于管理第一段引导内容2.4 配置Stage&#xff0c;用…...

Lookup Singularity

1. 引言 Lookup Singularity概念 由Barry WhiteHat在2022年11月在zkResearch论坛 Lookup Singularity中首次提出&#xff1a; 其主要目的是&#xff1a;让SNARK前端生成仅需做lookup的电路。Barry预测这样有很多好处&#xff0c;特别是对于可审计性 以及 形式化验证&#xff…...

idea 本地版本控制 local history

idea 本地版本控制 local history 如何打开 1 自定义快捷键 settings->keymap->搜索框输入 show history -》Add Keyboard Shortcut -》设置为 CtrlAltL 2 右键文件-》local history -》show history 新建文件 版本1&#xff0c;creating class com.geekmice…这个是初…...

【Freertos基础入门】深入浅出freertos互斥量

文章目录 前言一、互斥量是什么&#xff1f;二、互斥量的使用场景三、互斥量的使用1.创建 2.删除互斥量3.give和take四、示例代码总结 前言 FreeRTOS是一款开源的实时操作系统&#xff0c;提供了许多基本的内核对象&#xff0c;其中包括互斥锁&#xff08;Mutex&#xff09;。…...

皮爷咖啡基于亚马逊云科技的数据架构,加速数据治理进程

皮爷咖啡&#xff08;Peet’s Coffee&#xff09;是美国精品咖啡品牌&#xff0c;于2017年进入中国&#xff0c;为中国消费者带来传统经典咖啡饮品&#xff0c;并特别呈现更加丰富的品质咖啡饮品体验。通过深入应用亚马逊云科技云原生数据库产品Amazon Redshift以及Amazon DMS等…...

C++ string类详解

⭐️ string string 是表示字符串的字符串类&#xff0c;该类的接口与常规容器的接口基本一致&#xff0c;还有一些额外的操作 string 的常规操作&#xff0c;在使用 string 类时&#xff0c;需要使用 #include <string> 以及 using namespace std;。 ✨ 帮助文档&…...

深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.ones_

分类目录&#xff1a;《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章&#xff1a; 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.calculate_gain 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.uniform_ 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.normal_ 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.c…...

一、docker及mysql基本语法

文章目录 一、docker相关命令二、mysql相关命令 一、docker相关命令 &#xff08;1&#xff09;拉取镜像&#xff1a;docker pull <镜像ID/image> &#xff08;2&#xff09;查看当前docker中的镜像&#xff1a;docker images &#xff08;3&#xff09;删除镜像&#x…...

【计算机网络】13、ARP 包:广播自己的 mac 地址和 ip

机器启动时&#xff0c;会向外广播自己的 mac 地址和 ip 地址&#xff0c;这个即称为 arp 协议。范围是未经过路由器的部分&#xff0c;如下图的蓝色部分&#xff0c;范围内的设备都会在本地记录 mac 和 ip 的绑定信息&#xff0c;若有重复则覆盖更新&#xff08;例如先收到 ma…...

通过微软Azure调用GPT的接口API-兼容平替OpenAI官方的注意事项

众所周知&#xff0c;我们是访问不通OpenAI官方服务的&#xff0c;但是我们可以自己通过代理或者使用第三方代理访问接口 现在新出台的规定禁止使用境外的AI大模型接口对境内客户使用&#xff0c;所以我们需要使用国内的大模型接口 国内的效果真的很差&#xff0c;现在如果想使…...

回归预测 | MATLAB实现BO-SVM贝叶斯优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)

回归预测 | MATLAB实现BO-SVM贝叶斯优化支持向量机多输入单输出回归预测&#xff08;多指标&#xff0c;多图&#xff09; 目录 回归预测 | MATLAB实现BO-SVM贝叶斯优化支持向量机多输入单输出回归预测&#xff08;多指标&#xff0c;多图&#xff09;效果一览基本介绍程序设计…...

GAN!生成对抗网络GAN全维度介绍与实战

目录 一、引言1.1 生成对抗网络简介1.2 应用领域概览1.3 GAN的重要性 二、理论基础2.1 生成对抗网络的工作原理2.1.1 生成器生成过程 2.1.2 判别器判别过程 2.1.3 训练过程训练代码示例 2.1.4 平衡与收敛 2.2 数学背景2.2.1 损失函数生成器损失判别器损失 2.2.2 优化方法优化代…...

自动驾驶仿真:基于Carsim开发的加速度请求模型

文章目录 前言一、加速度输出变量问题澄清二、配置Carsim动力学模型三、配置Carsim驾驶员模型四、添加VS Command代码五、Run Control联合仿真六、加速度模型效果验证 前言 1、自动驾驶行业中&#xff0c;算法端对于纵向控制的功能预留接口基本都是加速度&#xff0c;我们需要…...

.netcore grpc客户端工厂及依赖注入使用

一、客户端工厂概述 gRPC 与 HttpClientFactory 的集成提供了一种创建 gRPC 客户端的集中方式。可以通过依赖包Grpc.Net.ClientFactory中的AddGrpcClient进行gRPC客户端依赖注入AddGrpcClient函数提供了许多配置项用于处理一些其他事项&#xff1b;例如AOP、重试策略等 二、案…...

椭圆曲线密码学(ECC)

一、ECC算法概述 椭圆曲线密码学&#xff08;Elliptic Curve Cryptography&#xff09;是基于椭圆曲线数学理论的公钥密码系统&#xff0c;由Neal Koblitz和Victor Miller在1985年独立提出。相比RSA&#xff0c;ECC在相同安全强度下密钥更短&#xff08;256位ECC ≈ 3072位RSA…...

iPhone密码忘记了办?iPhoneUnlocker,iPhone解锁工具Aiseesoft iPhone Unlocker 高级注册版​分享

平时用 iPhone 的时候&#xff0c;难免会碰到解锁的麻烦事。比如密码忘了、人脸识别 / 指纹识别突然不灵&#xff0c;或者买了二手 iPhone 却被原来的 iCloud 账号锁住&#xff0c;这时候就需要靠谱的解锁工具来帮忙了。Aiseesoft iPhone Unlocker 就是专门解决这些问题的软件&…...

【python异步多线程】异步多线程爬虫代码示例

claude生成的python多线程、异步代码示例&#xff0c;模拟20个网页的爬取&#xff0c;每个网页假设要0.5-2秒完成。 代码 Python多线程爬虫教程 核心概念 多线程&#xff1a;允许程序同时执行多个任务&#xff0c;提高IO密集型任务&#xff08;如网络请求&#xff09;的效率…...

关键领域软件测试的突围之路:如何破解安全与效率的平衡难题

在数字化浪潮席卷全球的今天&#xff0c;软件系统已成为国家关键领域的核心战斗力。不同于普通商业软件&#xff0c;这些承载着国家安全使命的软件系统面临着前所未有的质量挑战——如何在确保绝对安全的前提下&#xff0c;实现高效测试与快速迭代&#xff1f;这一命题正考验着…...

Aspose.PDF 限制绕过方案:Java 字节码技术实战分享(仅供学习)

Aspose.PDF 限制绕过方案&#xff1a;Java 字节码技术实战分享&#xff08;仅供学习&#xff09; 一、Aspose.PDF 简介二、说明&#xff08;⚠️仅供学习与研究使用&#xff09;三、技术流程总览四、准备工作1. 下载 Jar 包2. Maven 项目依赖配置 五、字节码修改实现代码&#…...

R语言速释制剂QBD解决方案之三

本文是《Quality by Design for ANDAs: An Example for Immediate-Release Dosage Forms》第一个处方的R语言解决方案。 第一个处方研究评估原料药粒径分布、MCC/Lactose比例、崩解剂用量对制剂CQAs的影响。 第二处方研究用于理解颗粒外加硬脂酸镁和滑石粉对片剂质量和可生产…...

[免费]微信小程序问卷调查系统(SpringBoot后端+Vue管理端)【论文+源码+SQL脚本】

大家好&#xff0c;我是java1234_小锋老师&#xff0c;看到一个不错的微信小程序问卷调查系统(SpringBoot后端Vue管理端)【论文源码SQL脚本】&#xff0c;分享下哈。 项目视频演示 【免费】微信小程序问卷调查系统(SpringBoot后端Vue管理端) Java毕业设计_哔哩哔哩_bilibili 项…...

windows系统MySQL安装文档

概览&#xff1a;本文讨论了MySQL的安装、使用过程中涉及的解压、配置、初始化、注册服务、启动、修改密码、登录、退出以及卸载等相关内容&#xff0c;为学习者提供全面的操作指导。关键要点包括&#xff1a; 解压 &#xff1a;下载完成后解压压缩包&#xff0c;得到MySQL 8.…...

系统掌握PyTorch:图解张量、Autograd、DataLoader、nn.Module与实战模型

本文较长&#xff0c;建议点赞收藏&#xff0c;以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料&#xff0c;尽在聚客AI学院。 本文通过代码驱动的方式&#xff0c;系统讲解PyTorch核心概念和实战技巧&#xff0c;涵盖张量操作、自动微分、数据加载、模型构建和训练全流程&#…...

Java详解LeetCode 热题 100(26):LeetCode 142. 环形链表 II(Linked List Cycle II)详解

文章目录 1. 题目描述1.1 链表节点定义 2. 理解题目2.1 问题可视化2.2 核心挑战 3. 解法一&#xff1a;HashSet 标记访问法3.1 算法思路3.2 Java代码实现3.3 详细执行过程演示3.4 执行结果示例3.5 复杂度分析3.6 优缺点分析 4. 解法二&#xff1a;Floyd 快慢指针法&#xff08;…...