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【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机械狗的函数开源设计中，第篇番外篇第8篇深入解析了传感器数据的代码流向。通常，云函正向讲解难以全面理解程序设计思路，数源dht搜索源码因此我们将逆向还原设计过程。函数

       数据首先从传感器获取点云，代码通过trajectory_builder_->AddSensorData(sensor_id,云函 timed_point_cloud_data)这一过程。在这个函数中，数源数据被进一步处理，函数通过MakeDispatchable函数，代码数据被封装为Dispatchable实例，云函以便在CollatedTrajectoryBuilder::AddData中处理不同类型的数源传感器数据。

       数据接着被添加到OrderedMultiQueue中，函数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，Typescripts指标源码如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，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。

行代码实现小程序支付功能！丨实战

       之前有介绍过一个小程序云开发实现的微信支付方法，但操作相对复杂且常出现问题。今天将分享一个更简单的方法，利用官方支付API实现小程序支付。

       传送门：借助小程序云开发实现小程序支付功能

       首先展示本节效果图

       我们实现支付功能完全依赖小程序云开发，无需搭建服务器、购买域名、备案域名或支持/new/download.html 下载宝塔安装文件，按照提示完成安装。确保服务器环境为Linux CentOS，安装PHP扩展fileinfo和redis。捉妖王者源码域名解析应指向服务器IP。

       准备前端环境：安装HBuilder X 3.7.6和微信开发者工具。Node.js版本需更新至v..0以上。

       下载并安装源码：从码云下载源码至api目录，解压后上传至服务器。通过浏览器访问安装页面，按照提示填写协议、数据库信息，并检查安装。安装完成后，删除安装目录，使用管理员密码登录后台。

       配置定时任务：为自动处理超时订单，需在supervisor管理器中设置定时任务，以确保ThinkPHP的crontab定时运行。

       小程序编译：使用HBuilderX打开uniapp文件夹，配置微信小程序AppID和接口地址。确保uniCloud文件夹在运行时可用。

       App编译设置：为uni-app应用设置标识和图标。配置云函数、云空间关联，完成后可发行并发布到App Store或Google Play。

       基础配置检查：仔细设置存储引擎、wasmedge源码分析支付参数、小程序和uniapp配置。确保所有配置正确无误，以保证盲盒商城系统正常运行。

QEMU虚拟机、源码 虚拟化与云原生

       QEMU，全称为Quick Emulator，是Linux下的一款高性能的虚拟机软件，广泛应用于测试、开发、教学等场景。QEMU具备以下特点：

       QEMU与KVM的关系紧密，二者分工协作，KVM主要负责处理虚拟机的CPU、内存、IO等核心资源的管理，而QEMU则主要负责模拟外设、提供虚拟化环境。KVM仅模拟性能要求较高的虚拟设备，如虚拟中断控制器和虚拟时钟，以减少处理器模式转换的开销。

       QEMU的代码结构采用线程事件驱动模型，每个vCPU都是十六扑源码一个线程，处理客户机代码和模拟虚拟中断控制器、虚拟时钟。Main loop主线程作为事件驱动的中心，通过轮询文件描述符，调用回调函数，处理Monitor命令、定时器超时，实现VNC、IO等功能。

       QEMU提供命令行管理虚拟机，如输入"savevm"命令可保存虚拟机状态。QEMU中每条管理命令的实现函数以"hmp_xxx"命名，便于快速定位。

       QEMU的编译过程简便，先运行configure命令配置特性，选择如"–enable-debug"、"–enable-kvm"等选项，然后执行make进行编译。确保宿主机上安装了如pkg-config、zlib1g-dev等依赖库。安装完成后，可使用make install命令将QEMU安装至系统。

       阅读QEMU源码时，可使用Source Insight 4.0等工具辅助。下载安装说明及工具文件，具体安装方法参考说明文档。QEMU源码可在官网下载，qemu.org/download/。

       QEMU与KVM的集成提供了强大的虚拟化能力，广泛应用于虚拟机管理、测试、开发等场景。本文介绍了QEMU的核心特性和使用方法，帮助初次接触虚拟化技术的用户建立基础认知。深入了解QEMU与KVM之间的协作，以及virtio、virtio-net、vhost-net等技术，将为深入虚拟化领域打下坚实基础。

一文读懂PaaS、FaaS，运行微服务应该选择哪个？

       大家好，我是小碗汤，今天分享一篇PaaS vs FaaS的对比选择，欢迎兄弟们留言讨论~

       我们都知道微服务是分布式进程，必须独立发布、部署和扩展。乍一看，平台即服务(PaaS)和函数即服务(FaaS)，又称无服务器。这两种云计算模型也能够在软件开发过程中，提供非常短的交付时间，从而促进创新和持续研究。

       然而，当深入研究它们的技术细节时，会很快意识到它们并不总是适用在相同的场景。

       PaaS

       Platform-as-a-Service(平台即服务)是一种云模型，你提供源代码，平台将打包、发布、供给、部署、运行、监控和扩缩微服务。我能想到的最好的例子是Cloud Foundry， Heroku和谷歌 App Engine。

       你的应用程序在 PaaS 上至少有一个实例在运行。当需要通过SSE (Server-Sent-Events)、Websockets或RSocket实现通知推送时，这很方便。还有很多其他的好处，例如：及时处理传入的请求，在内存中保存数据(也称为进程内数据缓存)，实现断路器模式处理部分故障，或者利用连接池来调节工作负载和减少响应时间。

       FaaS

       Function-as-a-Service(函数即服务)指的是计算模型，在这个模型中，你的代码将被平台打包，并作为一些可配置事件(如 HTTP 请求、消息到达、文件上传)的结果，在有限时间内按需运行，之后可能随时被处理。这里的优秀代表有AWS Lambda， Azure 函数和谷歌云函数。

       我们可以用大量的functions来组装应用程序，但每个functions需要单独配置和部署。这就是为什么FaaS有时被称为纳米服务。

       考虑下面的图表，比较了使用无服务器框架(Lambda + API 网关)实现的项目和使用纯 Node.js 实现的项目之间的代码行。对于添加到软件系统中的每一个重要的功能，当使用无服务器架构时，维护项目所需的配置代码行数将以陡峭的线性速度增长。简而言之，从短期来看，无服务器架构的前景似乎不容乐观。

       经验

       我已经看到一些同事和公司倡导将FaaS作为一种方法，以避免构建和维护大量容器镜像以及跨各种环境协调的痛苦。

       我非常同意将管理基础设施的负担，从开发人员身上抽象出来的想法。然而，我们已经看到 PaaS 和 FaaS 都能够代表开发人员处理无差别的繁重工作，包括打包、部署和自动伸缩应用程序，以及管理安全、路由和日志聚合。

       没有必要仅仅为了避免大规模运行容器所带来的复杂性而采用 FaaS

       如果您的目标仅仅是提高开发人员的体验，那么您可能会发现，与 FaaS 相比，PaaS 以更低的复杂性和更少的侵入性来满足需求。我相信这一理念是数字平台模式越来越多人采用的原因。

       数字平台是自助服务 API、工具、服务、知识和支持的基础，是一个引人注目的内部产品。自主交付团队可以利用平台以更快的速度交付产品特性，减少协调。

       总结

       现在炒作 Serverless 似乎接近尾声，可以查看为何 Serverless 停滞不前和Serverless 未实现的潜力

       我认为，每一种模式都有各自的优点和缺点。在将我们的工作负载迁移到云上时，似乎总是没有万能的解决方案。混合的方法可能会帮助我们获得最好的结果。

       我目前的立场是:

       所以您在做决定之前先考虑自己的需求和环境，无论跟风或是什么原因，甚至可以做一些体验，这是这两种云计算模型提供的最大好处之一。