分布式传感器延时代码

分布式传感器网络中，延时是一个常见的挑战，因为它涉及到数据从多个传感器节点到中央处理单元的传输和处理。代码设计时通常会考虑以下几个方面来减小延时：

1. **数据压缩**：减少传感器发送的数据量，例如使用高效的数据编码算法，可以降低网络传输时间。

2. **路由优化**：选择最优或动态调整的路由路径，避免数据在网络中经历过多的中间节点，从而缩短延迟。

3. **异步通信**：使用非阻塞I/O或多路复用技术，允许节点同时处理多个连接，减少等待时间。

4. **缓存策略**：在节点之间或节点与中心节点间设置缓存，常用的是最近最少使用（LRU）算法，以减少重复请求的时间。

5. **低延迟协议**：选择适合实时应用的网络协议，如UDP而不是TCP，牺牲部分可靠性以换取速度。

6. **硬件优化**：使用性能更强、延迟更低的硬件设备和通信模块。

7. **延迟补偿**：在网络拥塞或其他问题导致延迟增加时，通过预测或者实时调整机制来补偿延迟。

**示例代码片段**（简化版）:

import asyncio
from sensor_network import SensorNode, CentralNode

class LowLatencySensor(SensorNode):
    async def send_data(self, data):
        await self.send_to_next_node(data, asyncio.get_event_loop().get_running_loop())

class CentralNode(CentralNode):
    def handle_data(self, data):
        process_data(data)

async def main():
    sensor_list = [LowLatencySensor(node_id) for _ in range(num_sensors)]
    central_node = CentralNode()

    await asyncio.gather(*[sensor.connect_to_central(central_node) for sensor in sensor_list])

    while True:
        for sensor in sensor_list:
            if sensor.has_new_data:
                await sensor.send_data(sensor.read())
                sensor.clear_new_data()

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())