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This XML element allows the configuration of the specific HistoryQosPolicy and ResourceLimitsQosPolicy QoS of the Datawriters and DataReaders in which this element is defined inside of. Also, it sets the TopicQos configuration with the policies de...

该 XML 元素允许配置特定的 HistoryQosPolicyResourceLimitsQosPolicy 质量服务(QoS),这些 QoS 应用于定义该元素的 DataWriters 和 DataReaders。此外,它还设置了 TopicQos 配置及其详细策略。

属性说明:

  1. :

    • 描述:控制 Fast DDS 在实例值更改并在最终与现有 DataReaders 通信之前的行为。
    • 类型:HistoryQoS
      • : 定义历史记录策略的类型,例如:
           - `KEEP_LAST`: 保留最后 N 条数据。
           - `KEEP_ALL`: 保留所有数据。
        
      • : 指定保留的样本数量。当使用 KEEP_LAST 策略时,这个值表示要保留的样本深度。
  2. :

    • 描述:控制 Fast DDS 可以使用的资源,以满足应用程序和其他 QoS 设置所施加的要求。
    • 类型:ResourceLimitsQos
      • : 可同时存在于内存中的最大样本数。
      • : 最大实例数,限制可用的数据实例数量。
      • : 每个实例最多可以持有的样本数。
      • : 分配给这个 QoS 的初始样本数量,用于高效管理内存资源。
      • : 可用作额外缓存空间以提高性能和效率。

示例解释:

以下示例展示了如何为一个名为 “dataWriter_topic_example” 的 DataWriter 配置 QoS 策略:

<data_writer profile_name="dataWriter_topic_example">
    <topic>
        <historyQos>
            <kind>KEEP_LAST</kind>
            <depth>20</depth>
        </historyQos>
        <resourceLimitsQos>
            <max_samples>5</max_samples>
            <max_instances>2</max_instances>
            <max_samples_per_instance>1</max_samples_per_instance>
            <allocated_samples>20</allocated_samples>
            <extra_samples>10</extra_samples>
        </resourceLimitsQos>
    </topic>
</data_writer>

示例中的具体信息:

  • <historyQos> 中:

    • kind: 设置为 KEEP_LAST,意味着该 DataWriter 会保留最近的数据,而不是所有数据。
    • depth: 设置为 20,表示最多保存最近的 20 个样本。超过此数量的新样本将替换最旧的数据。
  • <resourceLimitsQos> 中:

    • max_samples: 设置为 5,这表明在内存中最多只能同时保持 5 个样本。如果超出,则需要根据配置进行处理(如丢弃)。
    • max_instances: 设置为 2,这表示最多可以有两个数据实例存在,同时传输相关信息。
    • max_samples_per_instance: 设置为 1,表明每个实例只保留一个样本。这对状态变化频繁但需要严格管理内存使用情况的场景非常重要。
    • allocated_samples: 初始化分配了 20 个样本,以备未来需求,这提供了一种预防性措施来避免频繁内存分配导致的性能下降。
    • extra_samples: 有额外的10个缓存空间,用于提高运行时效率,可用于暂时保存即将被丢弃的信息。

应用场景:

这种配置非常适合实时系统或网络通信中,需要高效利用资源并确保重要数据不会丢失的时候。通过调整历史记录和资源限制,可以在不同条件下优化系统性能、降低延迟以及提升响应能力。


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