`
zhouxiaofeihaha
  • 浏览: 22581 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 南京
社区版块
存档分类
最新评论

nodejs异步IO的实现 转:http://cnodejs.org/topic/4f16442ccae1f4aa2700113b

阅读更多

nodejs异步IO的实现

nodejs的核心之一就是非阻塞的异步IO,于是想知道它是怎么实现的,挖了下nodejs源码,找到些答案,在此跟大家分享下。首先,我用了一段js代码test-fs-read.js做测试,代码如下: 
var path = require('path'),

fs = require('fs'),
filepath = path.join(__dirname, 'experiment.log'),
fd = fs.openSync(filepath, 'r');

fs.read(fd, 12*1024*1024, 0, 'utf-8', function(err, str, bytesRead) {
console.log('[main thread] execute read callback');
});
console.log('[main thread] execute operation after read');

这段代码的异步IO操作就在fs.read的调用上,读取的experiment.log是一个12M的文本文件,所谓的异步,大家大概能想得到运行时会先打印 
[main thread] execute operation after read 
然后打印回调函数中的 
[main thread] execute read callback 

但大家也许还听说过,nodejs是单线程的,那又是怎么实现异步IO的呢?读文件操作是在哪里执行的呢?读完又是怎么调用回调函数的呢?猜想读文件可能是在另一个线程中完成的,读完后通过事件通知nodejs执行回调。为了一探究竟,debug了一把nodejs和libeio源码,重新编译后,运行测试代码node test-fs-read.js,输出如下: 

 

可以看到,nodejs的IO操作是通过调用libeio库完成的,debug从fs.read开始,js代码经过v8编译后,fs.read会调用node_file.cc中的Read方法,测试代码的运行经历了以下步骤: 

1 node_file.cc中的Read方法调用libeio(eio.c)的eio_read, read请求被放入请求队列req_queue中。 

2 主线程创建了1个eio线程,此时主线程的read调用返回。 

3 eio线程从req_queue中取出1个请求,开始执行read IO 

4 主线程继续执行read调用后的其它操作。 

5 主线程poll eio,从响应队列res_queue取已经完成的请求,此时res_queue为空,主线程stop poll 

6 eio线程完成了read IO,read请求被放入响应队列res_queue中,并且向主线程发送libev事件want_poll(通过主线程初始化eio时提供的回调函数)。 

7 eio线程从req_queue中取下一个请求,此时已经没有请求。 

8 主线程响应want_poll事件,从res_queue中取出1个请求,取出请求后res_queue变为空,主线程发送done_poll事件。 

9 主线程执行请求的callback函数。 

还需要说明的是,当同时有多个IO请求时,主线程会创建多个eio线程,以提高IO请求的处理速度。 
为了更清晰的看到nodejs的IO执行过程,图示如下,序号仅用来标示流程,与上述步骤序号并无对应关系。 

 

最后总结几条,不当之处还请大家指正。 

1 nodejs通过libev事件得到IO执行状态,而不是轮询,提高了CPU利用率。 


2 虽然nodejs是单线程的,但它的IO操作是多线程的,多个IO请求会创建多个libeio线程(最多4个),使通常情况的IO操作性能得到提高。 

3 但是当IO操作情况比较复杂的时候,有可能造成线程竞争状态,导致IO性能降低;而且libeio最多创建4个线程,当同时有大量IO请求时,实际性能有待测量。另外,由于每个IO请求对应一个libeio的数据结构,当同时有大量IO操作驻留在系统中时候,会增加内存开销。 

4 Libeio为了实现异步IO功能,带来了额外的管理,当IO数据量比较小的时候,整体性能不一定比同步IO好。
标签: 原创文章changlin 在 2011-1-30 18:12发布changlin 在 1-19 12:04重新编辑  分享到 weibo
13 回复
#1pengchun 在 2011-1-31 08:32回复
绝对重量级的文章!
#2huangshaoqiang 在 2011-1-31 11:38回复
好文!必须精读
#3xuancheng 在 2011-2-1 14:12回复
看了这篇文章很受启发。因此去了解了一下node.js异步文件操作的情况,补充几点: 

1、node使用libeio实现非阻塞异步文件操作,但实际上libeio是通过多线程的方式,在标准的阻塞式IO上模拟非阻塞异步。 

2、为什么node没有使用原生态的异步IO API(AIO)?原因可能是为了实现跨平台的兼容性(主要针对Windows,具体参见:http://groups.google.com/group/nodejs/browse_thread/thread/aff97d25c59f6f2d) 

3、libeio的4个线程限制是默认配置,可以对此配置进行修改
#4kongwu 在 2011-2-1 15:29回复
4个线程如何保证io密集型的应用的高效,为什么缺省是4个线程?
#5xuancheng 在 2011-2-1 18:15回复
我猜测,由于磁盘的物理操作一般情况是串行的,除非多个物理磁盘,或者考虑cache 的情况,所以并发线程太多对性能提升帮助不大
#6yixuan 在 2011-2-2 22:52回复
多个eio线程完成自己的任务,去req_queue中请求新的任务的时候,可能会发生请求冲突。猜测req_queue上应该有锁吧,来保证请求不会出现问题。不过这样的话,这个锁可能会在出现大量io请求的时候成为性能瓶颈吧。
#7xuancheng 在 2011-2-6 18:17回复
确实有线程锁
#8anonymous 在 2011-3-11 12:30回复
Well Done. 
对于磁盘IO密集性的可能多个执行线程反而会OS系统层面的IO dispatch造成干扰,但是对于网络IO多个线程的效果会很显著,主线程执行callback也是有利有弊,某些情况下让执行线程执行会更好或者有单独的执行线程,实现上可能会稍复杂。
#9{2}anonymous 在 2011-5-15 15:54回复
如果是磁盘IO密集型应用是否适合用异步IO?举个例子,在IO调度队列里有多个任务,操作系统调度时,是串行的执行任务(频繁移动磁头),还是先计算任务位置,尽量减少磁盘移动的距离?
changlin 在 2011-5-15 23:12回复
Linux本身自带了好几种IO调度算法,每种算法都有自己的特性并且适合于一定类型的应用,但本质就是尽可能降低磁头移动或磁盘操作,同时兼顾IO响应时间。虽然具体的磁盘操作算法被OS层屏蔽掉了,应用的IO请求方式也会影响性能,比如第一次请求地址1的数据,第二次请求地址10000的数据,这样交替请求的话,系统的性能就会下降。
pengchun 在 2011-5-16 10:01回复
我在另外一篇文章《异步IO一定更好吗?》里对这个问题做了分析。但是昨天在NodeParty杭州站上,jscex的作者@老赵 也提到过你这个问题。但是他一笔带过,貌似观点是OS会做优化,我不敢苟同,打算测一测,明天给出结论。请关注 

http://cnodejs.org/blog/?p=611
#10Python 在 2011-6-13 19:24回复
OS层优化是必然的,不然要IO调度干嘛呢。但对于SSD,应该不存在这种问题
#11changlin 在 2011-6-13 21:19回复
SSD也有他自己的问题,如果你频繁写,就要频繁擦除SSD的一块,导致性能下降。 Linux系统中数据存储涉及到的是一系列的子系统的相互协作,比如你要先优化驱动参数,然后是磁盘参数,文件系统参数,最后才是应用层的优化。
#12anonymous 在 2011-6-30 19:55回复
之所以默认4个线程,应该是因为一般机器的cpu 数目 为 2~4个, 
这意味着同时可以同时运行4个线程而不切换,没有引发context调度 
这其实是最适合的场景 ,微软的IOCP 也采用了类似的算法,线程池的 
容量设为 2 倍 cpu 的数目 ... 


这算是 多线程 + 异步通知 同样 会导致context 切换的问题 
和传统的 多线程 + 同步阻塞 线程切换调度 性能上基本一致吧?
#13anonymous 在 2011-9-7 12:01回复
[...] (这个文章的流程图还是蛮靠谱的:http://cnodejs.org/blog/?p=244  ,此处更详细的补充一下下) [...]
回到顶部
关于   |   FAQ   |   Github   |   RSS
© 2012 
本社区为开源系统,版本: 0.2.1 ,欢迎贡献代码
 NAE 为 CNode 提供动力
分享到:
评论

相关推荐

    基于物联网智能化平台的智慧园区解决方案PPT(28页).pptx

    智慧园区,作为现代城市发展的新形态,旨在通过高度集成的信息化系统,实现园区的智能化管理与服务。该方案提出,利用智能手环、定制APP、园区管理系统及物联网技术,将园区的各类设施与设备紧密相连,形成一个高效、便捷、安全的智能网络。从智慧社区到智慧酒店,从智慧景区到智慧康养,再到智慧生态,五大应用板块覆盖了园区的每一个角落,为居民、游客及工作人员提供了全方位、个性化的服务体验。例如,智能手环不仅能实现定位、支付、求助等功能,还能监测用户健康状况,让科技真正服务于生活。而智慧景区的建设,更是通过大数据分析、智能票务、电子围栏等先进技术,提升了游客的游玩体验,确保了景区的安全有序。 尤为值得一提的是,方案中的智慧康养服务,展现了科技对人文关怀的深刻体现。通过智慧手环与传感器,自动感知老人身体状态,及时通知家属或医疗机构,有效解决了“空巢老人”的照护难题。同时,智慧生态管理系统的应用,实现了对大气、水、植被等环境要素的实时监测与智能调控,为园区的绿色发展提供了有力保障。此外,方案还提出了建立全域旅游营销平台,整合区域旅游资源,推动旅游业与其他产业的深度融合,为区域经济的转型升级注入了新的活力。 总而言之,这份智慧园区建设方案以其前瞻性的理念、创新性的技术和人性化的服务设计,为我们展示了一个充满智慧与活力的未来园区图景。它不仅提升了园区的运营效率和服务质量,更让科技真正融入了人们的生活,带来了前所未有的便捷与舒适。对于正在规划或实施智慧园区建设的决策者而言,这份方案无疑提供了一份宝贵的参考与启示,激发了他们对于未来智慧生活的无限遐想与憧憬。

    MES制造企业生产过程执行系统:全方位协同管理,提升生产效率与质量的信息化管理平台,MES制造企业生产过程执行系统:全面协同管理,提升生产效率与质量管理水平,mes制造企业生产过程执行系统,是一套面向

    MES制造企业生产过程执行系统:全方位协同管理,提升生产效率与质量的信息化管理平台,MES制造企业生产过程执行系统:全面协同管理,提升生产效率与质量管理水平,mes制造企业生产过程执行系统,是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。 MES 可以为企业提供包括制造数据管理、计划排产管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心 设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块,为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台 ,MES制造企业生产过程执行系统;生产信息化管理;制造数据管理;计划排产管理;生产调度管理;库存管理;质量管理;人力资源管理;设备管理;数据集成分析,MES制造企业生产执行系统:全面协同管理平台助力制造企业高效运营

    C++指针与内存管理详解:避免常见错误及最佳实践

    内容概要:本文介绍了C++编程中常见指针错误及其解决方案,并涵盖了模板元编程的基础知识和发展趋势,强调了高效流操作的最新进展——std::spanstream。文章通过一系列典型错误解释了指针的安全使用原则,强调指针初始化、内存管理和引用安全的重要性。随后介绍了模板元编程的核心特性,展示了编译期计算、类型萃取等高级编程技巧的应用场景。最后,阐述了C++23中引入的新特性std::spanstream的优势,对比传统流处理方法展现了更高的效率和灵活性。此外,还给出了针对求职者的C++技术栈学习建议,涵盖了语言基础、数据结构与算法及计算机科学基础领域内的多项学习资源与实战练习。 适合人群:正在学习C++编程的学生、从事C++开发的技术人员以及其他想要深入了解C++语言高级特性的开发者。 使用场景及目标:帮助读者掌握C++中的指针规则,预防潜在陷阱;介绍模板元编程的相关技术和优化方法;使读者理解新引入的标准库组件,提高程序性能;引导C++学习者按照有效的路径规划自己的技术栈发展路线。 阅读建议:对于指针部分的内容,应当结合实际代码样例反复实践,以便加深理解和记忆;在研究模板元编程时,要从简单的例子出发逐步建立复杂模型的理解能力,培养解决抽象问题的能力;而对于C++23带来的变化,则可以通过阅读官方文档并尝试最新标准特性来加深印象;针对求职准备,应结合个人兴趣和技术发展方向制定合理的学习计划,并注重积累高质量的实际项目经验。

    VSC下垂控制策略仿真模型:基于MATLAB 2014a及更高版本的全面支持与应用实践,VSC下垂控制策略仿真模型MATLAB版本支持及功能解析,VSC下垂控制策略仿真模型,支持MATLAB2014a

    VSC下垂控制策略仿真模型:基于MATLAB 2014a及更高版本的全面支持与应用实践,VSC下垂控制策略仿真模型MATLAB版本支持及功能解析,VSC下垂控制策略仿真模型,支持MATLAB2014a及以上版本 ,VSC下垂控制策略; 仿真模型; MATLAB 2014a及以上版本; 核心关键词,MATLAB 2014a及以上版VSC下垂控制策略仿真模型研究

    信息技术知识赛系统设计与实现(代码+数据库+LW)

    摘  要 传统办法管理信息首先需要花费的时间比较多,其次数据出错率比较高,而且对错误的数据进行更改也比较困难,最后,检索数据费事费力。因此,在计算机上安装信息技术知识赛系统软件来发挥其高效地信息处理的作用,可以规范信息管理流程,让管理工作可以系统化和程序化,同时,信息技术知识赛系统的有效运用可以帮助管理人员准确快速地处理信息。 信息技术知识赛系统在对开发工具的选择上也很慎重,为了便于开发实现,选择的开发工具为Eclipse,选择的数据库工具为Mysql。以此搭建开发环境实现信息技术知识赛系统的功能。其中管理员管理用户,新闻公告。 信息技术知识赛系统是一款运用软件开发技术设计实现的应用系统,在信息处理上可以达到快速的目的,不管是针对数据添加,数据维护和统计,以及数据查询等处理要求,信息技术知识赛系统都可以轻松应对。 关键词:信息技术知识赛系统;SpringBoot框架,系统分析,数据库设计

    蓝桥杯python准备建议.zip

    蓝桥杯是全国范围内具有广泛影响力的编程竞赛,对于准备参加蓝桥杯 Python 组比赛的同学来说,系统化的学习和针对性的训练是取得好成绩的关键。本项目是一份详细的蓝桥杯 Python 组准备建议,涵盖基础知识、算法与数据结构、刷题策略、实战演练以及心态调整等方面。

    Simulink与Carsim联合仿真实现轨迹跟踪,考虑侧倾、曲率变化及侧偏刚度修正,考虑侧倾和曲率变化的轨迹跟踪:Simulink与Carsim联合仿真修正侧偏刚度技术解析,轨迹跟踪,考虑侧倾和曲率

    Simulink与Carsim联合仿真实现轨迹跟踪,考虑侧倾、曲率变化及侧偏刚度修正,考虑侧倾和曲率变化的轨迹跟踪:Simulink与Carsim联合仿真修正侧偏刚度技术解析,轨迹跟踪,考虑侧倾和曲率变化,同时修正侧偏刚度 simulink carsim联合仿真 ,轨迹跟踪; 侧倾和曲率变化; 侧偏刚度修正; Simulink; CarSim联合仿真,Simulink联合仿真:车辆轨迹跟踪及侧倾、曲率修正研究

    Unity-游戏开发-模型资源-科幻武器

    总共包含 32 款 AAA 级科幻武器。四种武器类型,每种有 8 种不同的纹理变化! 所有内容均采用 PBR 材质,可直接用于开发游戏!

    Linux环境下PyTorch深度学习框架的搭建指南(Anaconda、CUDA、PyCharm、Jupyter)

    内容概要:本文详细介绍了在Ubuntu Linux上如何从零开始构建完整的PyTorch深度学习环境。步骤涵盖了镜像源配置、必需环境安装、Anaconda安装及配置,CUDA和显卡驱动安装,Anaconda虚拟环境创建,PyTorch安装及其相关依赖库的安装方法。对于安装过程中可能出现的一些问题提供了相应的解决方案。此外还简要涉及了Python环境的维护、IDE PyCharm的安装方法以及如何启动Anaconda附带的Jupyter Notebook。 适合人群:希望深入了解Linux操作系统下的机器学习环境配置过程的初级开发者和技术爱好者,特别是有兴趣应用PyTorch从事科研项目的人群。 使用场景及目标:旨在帮助读者掌握基于Ubuntu平台配置高性能PyTorch环境的具体流程,从而能快速投入到实际开发工作中;同时为未来扩展更多AI/ML应用打下坚实基础。 其他说明:本教程假设读者已经有一定Linux命令行操作基础,并且拥有基本的Python编程能力。教程重点在于具体的技术步骤而非理论讲解,对于每一阶段都附带有详尽的操作截图辅助理解。

    IEEE9节点系统Simulink仿真:实现潮流计算与稳定性分析的电力仿真模型,基于Matlab Simulink的IEEE9节点系统仿真:潮流计算与稳定性分析,IEEE9节点系统Simulink仿真

    IEEE9节点系统Simulink仿真:实现潮流计算与稳定性分析的电力仿真模型,基于Matlab Simulink的IEEE9节点系统仿真:潮流计算与稳定性分析,IEEE9节点系统Simulink仿真 1.基础功能:基于Matlab simulink平台搭建IEEE9节点仿真模型,对电力系统进行潮流计算(与编程用牛拉法计算潮流结果一致) 2.拓展功能: 可在该IEEE9节系统仿真模型上进行暂态、静态稳定性仿真分析。 ,IEEE9节点系统; Simulink仿真; 潮流计算; 牛拉法; 暂态稳定性仿真分析; 静态稳定性仿真分析,基于Simulink的IEEE9节点系统仿真:潮流计算与稳定性分析

    欧姆龙NJ/NX系列PLC ST语言编程:Modbus RTU读写轮询与八从站通讯集成,搭配CF105模块使用,含FB功能块调用案例参考,欧姆龙NJ/NX系列PLC的ST语言编程:集成Modbus R

    欧姆龙NJ/NX系列PLC ST语言编程:Modbus RTU读写轮询与八从站通讯集成,搭配CF105模块使用,含FB功能块调用案例参考,欧姆龙NJ/NX系列PLC的ST语言编程:集成Modbus RTU读写轮询与八个485从站通讯功能,搭配CF105模块使用,含通讯FB功能块与主程序调用案例,欧姆龙NJ,NX系列plc,ST语言编写,该程序包含ModbusRTU的读写轮询,带八个485从站,此程序必须搭配欧姆龙CF105模块才能使用。 通讯的程序都封装成FB功能块可以直接调用,主程序有调用案例参考 ,欧姆龙NJ; NX系列PLC; ST语言编写; ModbusRTU读写轮询; 485从站; 欧姆龙CF105模块; 通讯FB功能块; 主程序调用案例。,欧姆龙PLC ST语言Modbus RTU读写轮询程序:CF105模块八从站通讯应用

    数学建模相关主题资源2

    数学建模相关主题资源2

    Go语言教程&案例&相关项目资源

    Go语言教程&案例&相关项目资源

    企业微信会话存档+deepseek智能预警

    ### **软件更新公告:AI会话存档与分析功能全新上线!** 亲爱的用户, 我们很高兴地宣布,本次软件更新带来了全新的 **AI会话存档与分析功能**,旨在帮助企业更好地管理员工与客户的沟通内容,提升服务质量,优化运营效率。以下是本次更新的详细内容: --- #### **1. 会话存档** - **功能描述**:系统将自动拉取员工与客户的文本聊天内容,并完整存档,方便随时查阅。 - **使用场景**: - 查看员工与客户的历史沟通记录。 - 审计聊天内容,确保合规性。 - 为客户问题提供追溯依据。 --- #### **2. AI会话报告** - **功能描述**:结合 **DeepSeek AI** 技术,对员工发送给客户的聊天内容进行智能分析,判断是否存在以下行为: - **敲单行为**:识别员工是否诱导客户下单或进行不必要的推销。 - **辱骂客户**:检测聊天内容中是否存在不当言辞或辱骂行为。 - **索要回扣/红包**:分析员工是否向客户索要回扣、红包或其他不当利益。 - **使用场景**: - 实时监控员工与客户的沟通质量。

    点餐系统.zip

    毕业设计

    并联型APF有源电力滤波器Matlab Simulink仿真研究:涉及dq和αβ坐标系谐波无功检测与SVPWM调制方式的仿真介绍文档,基于Matlab Simulink仿真的并联型APF有源电力滤波器

    并联型APF有源电力滤波器Matlab Simulink仿真研究:涉及dq和αβ坐标系谐波无功检测与SVPWM调制方式的仿真介绍文档,基于Matlab Simulink仿真的并联型APF有源电力滤波器谐波及无功检测技术研究,包含PI控制与SVPWM调制方式的深入探讨,并联型APF 有源电力滤波器 Matlab Simulink仿真 *dq FBD谐波 无功检测 *两相旋转坐标系(dq)、两相静止坐标系(αβ)下的PI控制 *SVPWM调制方式 (含仿真介绍文档) ,核心关键词:并联型APF; 有源电力滤波器; Matlab Simulink仿真; dq FBD谐波无功检测; 两相旋转坐标系PI控制; 两相静止坐标系PI控制; SVPWM调制方式。,基于Matlab Simulink仿真的并联型APF有源电力滤波器研究:dq FBD谐波与无功检测的PI控制及SVPWM调制方式

    Swift编程语言详解:从基础语法到Swift 6新特性及跨平台发展趋势

    内容概要:本文详细介绍了苹果公司推出的编程语言 Swift,涵盖其基本概念、语法特点、环境搭建以及从 Swift 3 到 Swift 6 的重要更新与发展历程。Swift 是一门专注于 iOS、macOS、watchOS 和 tvOS 开发的语言,语法简洁,比 Objective-C 更易于学习和使用。文章首先简要介绍了 Swift 的基础知识,包括变量和常量、基本数据类型、控制流语句、函数定义、类和结构体,以及高级特性如可选类型、强制解包、可选绑定、闭包和协议。接着探讨了 Swift 的历史演变及其在不同操作系统(Linux 和 Windows)上的应用,尤其是 Swift 在 2015 年开源后的快速发展。最新的 Swift 6 版本引入了诸如编译时数据竞争保护等多项创新特性,极大地提升了并发编程的安全性和易用性。最后讨论了开发者的看法及其应用场景的可能性。 适合人群:具有一定编程基础的研发人员,尤其是那些有兴趣深入了解苹果生态系统或跨平台开发的技术爱好者。 使用场景及目标:帮助读者快速掌握 Swift 编程语言的核心概念和技术栈;指导初学者如何配置和使用 Xcode 编写首个 Swift 应用程序;分析最新发布的 Swift 6 更新亮点,并提供从 Swift 5 迁移到 Swift 6 期间可能遇到的问题及解决方法。 阅读建议:建议新手先掌握基本的 Swift 语法和面向对象编程思想再深入研究高级主题;同时密切关注官方发布的最新动态和支持资料,及时更新对 Swift 技术的认知;针对想要过渡到 Swift 6 的团队,务必进行充分的学习准备并在实践中积累经验以克服潜在困难。此外,考虑到 Swift 正逐渐扩展到非苹果平台的应用开发中,请对 Swift 在不同平台下的表现保持敏感并积极探索跨平台解决方案。

    024.JSP+SQL网上教学系统.zip

    毕业设计

    BLDC无刷直流电机与PMSM永磁同步电机的传感器/无传感器驱动算法全攻略:涵盖STM32F1实战代码与原理图,BLDC无刷直流电机与PMSM永磁同步电机的传感器/无传感器驱动算法集合,STM32F1

    BLDC无刷直流电机与PMSM永磁同步电机的传感器/无传感器驱动算法全攻略:涵盖STM32F1实战代码与原理图,BLDC无刷直流电机与PMSM永磁同步电机的传感器/无传感器驱动算法集合,STM32F1代码全解析与分享,BLDC无刷直流电机和PMSM永磁同步电机 可提供所有代码中所有算法的,每个代码都亲自验证过。 基于STM32F1的有传感器和无传感驱动 直流无刷电机有传感器和无传感驱动程序, 无传感的实现是基于反电动势过零点实现的,有传感的霍尔实现。 永磁同步电机有感无感程序,有感为霍尔FOC和编码器方式, 无感为滑模观测器方式。 有原理图和文档,识的赶紧,物超所值。 提供里面所有代码,所有算法的。 提供里面所有代码,所有算法的。 ,BLDC无刷直流电机; PMSM永磁同步电机; 算法验证; STM32F1驱动; 有传感器驱动; 无传感驱动; 反电动势过零点; 霍尔实现; 霍尔FOC; 编码器方式; 换滑模观测器; 原理图; 文档。,基于STM32F1的BLDC与PMSM电机驱动解决方案:全算法代码与原理图详解

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics