在嵌入式系统中，数据更新的顺滑和不混乱通常与采用适当的数据更新模式密切相关。以下是一些常见的数据更新模式，你可以根据具体情况选择最适合你的应用的模式：

轮询（Polling）模式： 嵌入式系统定期查询数据源以获取更新。这是一种简单的方法，适用于数据更新不频繁的情况。但是，它可能会引起一些延迟，并且可能在没有更新时浪费资源。

中断（Interrupt）模式： 通过使用中断，系统可以在数据更新时立即做出响应。这是一种实时性较好的方法，但要注意中断频繁触发可能会导致系统负担过重。

发布-订阅（Publish-Subscribe）模式： 这种模式中，组件可以订阅感兴趣的事件，当数据更新时发布相应的事件。这样，只有对更新感兴趣的组件会收到通知，减少了不必要的处理。这是一种松耦合的模式。

请求-响应（Request-Response）模式： 当需要更新数据时，系统可以发送请求，然后等待相应。这种模式适用于需要确保数据的即时性和准确性的情况。

缓存（Caching）模式： 在嵌入式系统中，由于资源有限，可以使用缓存来存储先前获取的数据。如果数据变化不频繁，系统可以在需要时直接使用缓存数据而不必每次都从数据源获取。

事务处理（Transaction）模式： 对于需要保持一致性和完整性的数据更新，可以使用事务处理模式。这确保了一系列相关的数据操作要么全部成功，要么全部失败，从而避免了数据状态的不一致。

选择合适的数据更新模式取决于你的嵌入式系统的要求和约束。在设计中，考虑到系统的实时性、资源限制、数据更新频率等因素，综合考虑采用一种或多种模式来保证数据的顺畅更新。