10.11.5.2. ResourceLimitsQos It controls the resources that Fast DDS can use in order to meet the requirements imposed by the application and other QoS settings. Please refer to ResourceLimitsQosPolicy for further information on ResourceLimitsQos...-DPDK中文网

ResourceLimitsQos 是 Fast DDS 中用于控制系统资源分配的重要配置，旨在满足应用程序的需求以及其他 QoS 设置的要求。通过合理配置这些参数，可以有效管理系统的内存和性能，以适应特定场景的需求。

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- 描述：定义在 DDS 实例中可以保存的最大样本数。
- 类型：int32_t（有符号整型）。
- 限制条件：
  - 必须验证 <max_samples> >= <max_samples_per_instance>，即总样本数必须大于或等于每个实例允许的最大样本数。
- 默认值：5000。
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- 描述：定义能够创建的最大实例数量。
- 类型：int32_t。
- 默认值：10。这意味着最多可以同时处理 10 个不同的数据实例。
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- 描述：定义每个数据实例可以保持的最大样本数。
- 类型：int32_t。
- 限制条件：
  - 必须验证 HistoryQos <depth> <= <max_samples_per_instance>，确保历史QoS中设置的深度不超过每个实例所能支持的样本数。
- 默认值：400。
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- 描述：控制要存储的最大样本数量，用于内部管理和优化资源使用。
- 类型：int32_t。
- 默认值：100。这是 Fast DDS 在未达到 max_samples 的情况下预先分配存储空间中的样本数量。
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- 描述：额外分配到池中的样本数量，用于动态调整以应对突发流量或负载变化。
- 类型：int32_t。
- 默认值：1，这表示当达到当前限制时，可以额外分配一个新的样本空间来应对短期高峰需求。

配置 ResourceLimitsQos 时，需要根据应用程序的数据流量、并发用户数以及内存可用性进行权衡。例如，在实时传感器网络中，由于数据产生速度较快，可以增加 <max_samples> 和 <max_instances> 来保证系统稳定运行，而在资源有限的平台上，则需要谨慎选择这些参数以避免过载。
对于具有高数据率要求但对延迟敏感性较低的应用，例如日志记录或统计信息收集，可以增加每个实例允许更高数量的采样 (<max_samples_per_instance>)，以便保存更多的数据历史记录。

综上所述，通过合理设置 ResourceLimitsQos 的各项参数，开发者能够优化 Fast DDS 的性能，确保其能够在不同类型和规模的应用场景中稳定、高效地运行。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问