分布式共享内存

第7章分布式共享内存

在本章中，我们研究实现分布式共享内存(distributed shared memory简称DSM)。

7.1引论

传统上，分布式计算是基于消息传递模型，在这种模型下进程们经由以消息形式交换数据来彼此互相交互和共享数据。Hoare的通讯顺序进程(communicating sequential processes)，客户-服务器模型和远程过程调用都是这种模型的例子。

分布式共享内存(Distributed shared memory简称DSM)系统是分布式操作系统的一个资源管理成分，它实现在没有物理地共享内存的分布式系统中的共享内存模型。见图7.1。

图7.1分布式系统中的共享内存模型

这个共享内存模型提供一个虚拟地址空间，使得被在一个分布式系统中所有结点（计算机）之间共享。

7.2体系结构和动力

具有分布式共享内存，程序访问在共享地址空间中的数据正如同访问在传统的虚存中的数据一样。在支持分布式共享内存的系统中，数据既在辅存和主存之间也在不同结点的主存之间移动。

每个结点可以拥有存贮在共享地址空间中的数据，并且当数据从一个结点移到另一个结点时，拥有关系可以改变。当一个进程访问在共享地址空间中的数据时，一个映照管理者(mapping manager) 映照共享内存地址到物理存储，这个物理存储可以是本地或远程的。

映照管理者是一个或者实现在操作系统内核中或者作为一个运行时库例程的软件层。

为了减少由于通讯误而带来的延迟，当共享内存地址映照到在在一个远程结点上的一个物理内存位置时，分布式共享内存可以移动在共享内存地址中的数据从一个远程结点到正在访问数据的结点。在这样情况下，分布式共享内存利用底层通讯系统的通讯服务。

7.2.1分布式共享内存的优点

在消息传递模型中，程序通过明显的消息传递使共享数据可供使用。换句话说，程序员需要意识到进程之间数据移动。程序员不得不明显地使用通讯原语（例如SEND和RECEIVE），放一个重要的负担在它们身上。

相反，分布式共享内存系统隐藏这个明显的数据移动并且提供一个较简单的程序员已经精通的共享数据抽象。因此，利用分布式共享内存比通过明显的消息传递更容易地设计和编写并行算法。

在消息传递模型中，数据在两个不同的地址空间之间移动。这使得它难以在两个进程之间传递复杂的数据结构。而且传递由“引用”的数据和传递包含指针的数据结构一般是困难的和贵的。相反，分布式共享内存系统允许传递由“引用”的复杂的数据结构，于是简化了对分布式应用的算法的开发。

仅移动规定的所引用的数据片来代替由移动整块或包含所引用的引用场点的数据页，分布式共享内存利用程序所显示的引用局部性，因此削减了在网络上的通信开销。

分布式共享内存系统比紧偶合多机系统更便宜。这是因为分布式共享内存系统可以利用货架上的（off-the-shelf）硬件建立不需要复杂的接口把共享内存连接到处理机。

在一个分布式共享内存系统所有结点中可供使用物理内存组合在一起是巨大的。这个大的内存可以用于有效地运行要求大内存的程序而不用招致由于在传统的分布系统中对换引起的磁盘延迟。这个事实也由处理机速度相对于内存速度预料的增加和非常高速网络出现所支持。

在具有单个共享内存的紧偶合多机系统中主存经由一个公共总线访问，这限制多机系统为几十个处理机。分布式共享内存系统没有这个缺点，并且可以容易地向上扩充。

为共享内存多处理机写的程序原则上可以不加改变地运行在分布式共享内存系统。至少这样的程序可以容易地移到分布式共享内存系统中。

本质上，分布式共享内存系统努力克服共享内存机器体系结构的限制并且减少在分布系统中写并行程序。所需的努力。

7.3实现分布式共享内存的算法

实现分布式共享内存的中心课题是：

●如何追踪远程数据的位置；

●当访问远程数据时，.如何克服.通信延迟和在分布系统中通信协议的执行相联的开销；

●为了改善系统性能，.如何使共享数据在几个结点上并发地可供访问。

现在我们描述实现分布式共享内存的四个基本算法。

●中央服务器(Central-Server)算法

●迁移算法

●读复制(Read-Replicatin)算法

●完全复制算法

7.3.1中央服务器(Central-Server)算法

在中央服务器(Central-Server)算法中，一个中央服务器维护所有的共享数据。它服务从其它结点或者客户来的读请求，返回数据项给它们（见图7.2）。在客户写请求时，它更新数据并返回表示收到的消息。

在表示收到的消息失效情况一个超时(timeout)可以被采用来重发请求。重复的写请求可以由写请求所伴随的顺序号检测。在几次重新传输而又无响应后一个失败的条件被返回到企图访问共享数据的应用。

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虽然中央服务器算法其实现是简单的，但中央服务器可能变成一个瓶颈。为了克服这个问题，共享数据可以分布在几个服务器上。在这种情况下，客户必须能够对每次数据访问定位适当的服务器。

多点广播式的数据访问请求是不希望的，因为与中央服务器方案相比，它并不减少服务器的负载。分布数据的一种较好的方法是按地址划分共享数据并且利用一个映照函数定位适当的服务器。

图7.2中央服务器算法

7.3.2迁移算法

在中央服务器算法中，每个数据访问请求被发送到数据的位置，与之相比，在迁移算法中的数据被转移到数据访问请求的地点，允许随后的对该数据的访问被本地地执行（见图7.3）。

迁移算法每次仅允许一个结点访问一个共享数据。

在中央服务器算法中，每个数据访问请求被发送到数据的位置，与之相比，在迁移算法中的数据被转移到数据访问请求的地点，允许随后的对该数据的访问被本地地执行。

图7.3迁移算法

典型地，包含数据项的整个页或块迁移以代替单个请求项。这个算法利用由程序所展示的引用的局部性把迁移的费用分摊到多个访问迁移数据上。但是这种途径对抖动(thrashing)敏感，其中页频繁地在结点间迁移，而仅服务少数请求。

为了减少抖动，Mirage系统使用一个可调的参量决定一个结点可以拥有一个共享数据项的期间。这允许在页被迁移到另一结点之前一个结点对该页作若干次访问。Munin系统力求采用适合不同的数据访问模式的协议来减少数据移动。

迁移算法提供了一个机会把分布式共享内存与运行在单个结点上操作系统所提供的虚存集成在一起。当分布式共享内存所用的页大小是虚存页大小的倍数时，一个本地掌握的共享内存页可以被映照到一个应用的虚地址空间并且利用正常的机器指令访问。

在一个内存访问失效时，如果内存地址映照到一个远程页，在映照页到进程的地址空间之前，一个页失效处理程序将迁移该页。在迁移一页时，该页从所有在以前结点被映照到的地址空间移开。注意，几个进程可以共享在一个结点上的一页。

为了定位一个数据块，迁移算法可以利用一个服务器追踪页的位置或者通过在结点上所维持的提示。这些提示指向搜寻当前占有该页的结点。另外，一个询问可以广播来定位一页。

7.3.3读复制(Read-Replicatin)算法

在前面途径中仅仅在一个结点上的进程可以在如何时刻访问一个共享数据。读复制(Read-Replicatin)算法扩充了迁移算法，即复制数据块并且允许多个结点具有读访问或一个结点具有读写访问（多个读者-一个作者协议）（见图7.4）。

图7.4读复制

由允许多个结点并发地访问数据，读复制可以改善系统性能。但是，写操作是昂贵的，因为一个共享块在各种结点上的所有副本将或者不得不是无效的，或者用当前值来更新以维护共享数据块的一致性。

在读复制算法中分布式共享内存必须追踪所有数据块副本的位置。在IVY系统中，一个数据块的拥有者结点追踪具有该数据块的一个副本的所有结点。在PLUS系统中，一个分布式链接列表用来追踪具有该数据块的一个副本的所有结点。

然而，当读对写的比例是大的时候，读复制有减少读操作平均费用的潜力。在节描述在IVY系统中实现的许多读复制算法。

7.3.4完全复制算法

完全复制算法是读复制算法的一种扩充（见图7.5）。读复制算法它允许多个结点具有对共享数据块的读和写两种访问（多个读者-多个作者协议）。由于许多结点可以并发地写共享数据，对共享数据的访问必须被控制以维持它的一致性。

维持一致性的一个简单方法是利用一个无间隙的顺序器(gap-free sequencer)。在这种方案下，所有希望修改共享数据的结点将发送修改给一个顺序器。这个顺序器将赋予一个顺序号并且多点广播这个修改及顺序号到所有具有该共享数据项副本的结点。

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每个结点以顺序号次序处理修改请求。在一个结点上一个修改请求的顺序号和期待的顺序号之间的间隙指示一个或多个修改已被遗漏。在这种情况下结点将被请求重新传送已经遗漏的修改。这蕴涵在某个结点保留修改的日记。在第5节将讨论若干其它维护共享数据的一致性的协议。

图7.5完全复制算法

7.4存储一致性(Memory coherence)

为了改善性能分布式共享内存系统依赖复制共享数据项和允许在许多结点上并发访问。但是，如果并发访问不仔细地加以控制，内存访问可能以不同于程序员所期望的次序被执行。非正式讲，一个内存是一致的，如果由读操作返回的值总归是程序员所期望的值。

例如，对一个程序员期待一个读操作返回一个最近写操作所存贮的值是相当自然的。

因此，为了维护共享数据项的一致性，一个控制或同步访问的机制是必要的。同样为了写正确的程序，程序员需要理解如何进行对共享内存的并发更新。允许的内存访问次序集合构成了存储一致性模型。字一致性用于说明一种特殊类型的一致性。

存储一致性最直观语义是严格一致性(strict consistency)，其定义如下：一个读返回最近写的值。严格一致性要求具有决定最近写的能力，依次它蕴涵请求的全序。由于比一个程序可能实际需要更多的数据移动和同步要求，请求的全序导致非有效性（请参考[4]）。

为了解决这个问题，某些分布式共享内存系统企图由提供不严格的一致性语义来改善性能。下列是几种内存一致性形式：

●顺序的一致性(Sequential consistency)

●一般一致性(General Consistency)

●处理机一致性(Processor consistency)

●弱一致性(Weak consistency)

●释放一致性(Release consistency)

7.4.1顺序的一致性(Sequential consistency)：

一个系统是序列的一致性，如果所有处理机任何操作执行的结果是和它们以顺序次序执行一样，并且每个单个处理机的操作以其程序规定的次序出现在这个顺序中。

7.4.2一般一致性

一个系统支持一般一致性，当每个处理机所执行的所有写已被完成时，如果一个内存位置的所有副本最终地包含同样的数据。

7.4.3处理机一致性

由一个处理机发出的写以他们所发出的同样次序被观察到。但是，从两个进程写的次序出现作为由它们自身或第三个处理机所观察到的次序不一定相同。即从不同的处理机的同时对同样的位置的两个读可以产生不同的结果。

7.4.4弱一致性

同步访问（访问要求执行同步操作）是顺序一致的。在一个同步访问可以被执行之前，所有以前正常的数据访问必须完成。在一个正常的数据访问可以被执行之前，所有以前同步访问必须完成。这实质上把一致性问题留给程序员决定。在一个同步操作之后，内存将立即是一致的。

7.4.5释放一致性

释放一致性本质上和弱一致性相同，但是同步访问必须仅是处理机一致的。同步操作被分裂成获得(acquire)和释放(release)操作。所有悬而未决的获得（例如，一个锁操作）必须在一个正常访问完成之前完成，并且所有正常访问必须在一个释放（例如，一个去锁操作）完成之前完成。在同一处理机内的局部依赖性必须仍然遵守。

释放一致性是弱一致性的进一步放宽而又不丢失一致性。事实上，释放一致性由包含下列次序的放宽而区别于弱一致性。正常的数据访问不.必等待释放操作完成，.因为释放操作标.志正常的访问完成并且不.涉及访问的次序。获得操作不必等待以前的正常的访问完成。.同步操作仅要求是处理机一致的的，而非顺序一致的。

7.5一致性协议

为了提供并发访问，分布式共享内存系统数据复制，其中数据的副本在所有访问该数据的结点上维护。

数据复制的一个基础问题是确保所有副本具有同样的信息以及结点没有访问过时的数据的困难性。换句话说，需要一个保持复制一致的协议。两个维持一致性的基本协议是写-使无效协议和写更新协议。

7.5.1写-使无效协议(WRITE-INV ALIDATE PROTOCOL)

在写-使无效方法中，一个对共享数据的写，在写能够进行之前，引起那个数据除了一个之外的所有副本使之无效。一旦无效，副本不再可访问。这种方案的一个主要缺点是无效被发送到所有具有副本的结点，而不管它们是否将使用这个数据。

这个协议较好地适合于几个更新出现在读之间这类应用，以及一个程序显示了高度的每个结点引用局部性。另一方面，如果许多结点频繁地访问一个对象，这个协议是低效率的，因为一个更新的对象在每次无效后，将不得不被立即复制回许多结点。

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写-使无效协议已经被用于大多数分布式共享内存系统：IVY[27]，Clouds[34]，DASH[26]，Memnet[12]，Mermaid[41]和Mirage[18]。其中IVY支持严格一致性，DASH支持释放一致性。

7.5.2写更新协议(WRITE-UPDATE PROTOCOL)

在写更新方法中，一个对共享数据的写引起那个数据的所有副本被更新。这种途径比前一种途径更难实现，因为一个新值不得不被发送以代替使无效消息。这个协议可以期望产生相当网络交通。

在PLUS系统中的高速缓存一致性(Cache coherence)PLUS系统采用写更新协议和支持一般一致性[8]。一个运行在每个结点上的内存一致性管理程序(memory coherence manager简称MCM)负责维护一致性。复制的单位是页，在目前的实现中每页4字节，但是，内存访问和一致性维护的单位是一个32位字。

7.5.3PLUS系统

在PLUS系统中一个虚页对应于一页的一个复制品的列表。复制品之一被设定为主副本(master copy)。在每个结点上的MCM通过一个称为副本列表(copy-list)的分布式链接列表知道一页的其它复制品。副本列表由操作系统内核构造，在每个结点上有两个指针，主指针和下一个副本指针。主指针指向存放主副本的结点，下一个副本指针指向沿着副本列表包含该页的另一个复制品（如果有此复制品）的结点。

读操作：在一个读失败时。如果地址指示本地内存，本地内存被读，否则本地MCM发送一个读请求给在规定的远程结点上的对手。由远程MCM返回的数据被传回到请求处理机。

写操作：为了保证一般一致性，在主副本上总归首先执行写，然后传播到副本列表所链接的副本。在一个写失败时，如果本地副本不是主副本，则更新请求被发送到包含主副本结点以便更新，然后进一步传播。

在一个写失败时，如果地址指示一个远程结点（即无本地副本出现），则更新请求被发送到远程结点。（在图中，一个写请求从结点4发送到结点2）如果在那个接点上的副本不是主副本，则更新请求被发送到包含主副本的结点以便更新然后进一步传播。（在图中，结点2不是X的主副本，把写请求传向结点1。）为了完全地追踪写更新协议，见图7.6。

图7.6

当执行更新操作时，发出写操作的处理机不被阻塞。但是，如果它启动一个读操作到一个当前正在被更新位置，它被阻塞，直到写完成。这由记住带有悬而未决写的位置达到。

上述协议保证在单个独立于复制的处理机内（不出现由其它处理机并发写）强次序，而不与另一个处理机有关。当强次序对处理机间正确的同步是必要时，必须明显地使用write-fence操作，在执行随后的写之前MCM等待所有以前的写完成。

7.5.4Clouds系统

在Clouds中的统一的同步和数据转移内存一致性和进程同步紧密绞合在一起[33]。进程读写共享数据总是由一个同步方法控制。例如，在DSM系统中使用数据复制和写-使无效协议，读者-作者问题可以利用如所示的锁来实现[38]。

因为锁操作和数据转移操作（更新缓冲区和读缓冲区）相分离，分开的消息必须发送给当前具有锁数据和数据访问操作的结点。此外，对于一个写操作，必须发送若干无效消息。

每当一个进程在一个数据段上执行一个锁操作时，可以由发送该数据段给进程来避免额外消息的发送。同样每当一个锁被释放时，相应的数据段也被返回到该段的拥有结点。这种类型一致性协议在Clouds 系统中实现。

在读者-作者问题中，当一个读者执行一个去锁(unlock)操作时，缓冲区段被返回到拥有者。因此，当最后读者执行一个去锁(unlock)操作时，无读者将有缓冲区段的一个副本。现在一个作者可以更新该缓冲区而不用发送任何无效消息。（在Munin系统中类型规定的内存一致性维护一致性的费用可以有开发应用规定的语义信息来减少[5, 10, 33]。

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基于同步的数据共享实现方案概论

基于同步的数据共享实现方案概论 摘要随着企业IT系统架构进入“互联网+”时代，企业应用软件也越来越多地采用分布式数据库进行数据存储。企业数据的共享是IT系统中重要的一个环节，如何实现数据分布式存储架构的数据共享就成为一个重要的课题了，特别是大批量的数据共享就显得尤为重要，本文就数据分布式存储后基于数据同步方案的数据共享技术进行方案设计。 关键词分布式数据库；数据共享；数据分发；分布式缓存 前言 在分布式系统架构中，数据分布式存储，提升了数据库的水平扩展能力，但是受限分布式数据库的特性，分布式数据库数据分散存储，缺乏传统Oracle数据库的DBLink链路数据共享机制、也难以像传统的集中数据一样进行复杂的关联，给数据共享带来了不少的困难。 1 需求及思路 分布式系统架构中，从web、服务到数据存储按照分布式系统架构设计方法，各层实现分布式能力。其中，数据分布式存储是整个架构的基础。数据分布式存储：按照高内聚的原则，对数据按照时间、功能、ID等维度进行垂直和水平切分，分片存储。 在分布式数据存储中，数据分散存储，为支持业务实现，需要考虑数据的快速发布，主要的数据分发场景：①配置类数据同步给周边系统，②全局配置类数据更新發布到分布式缓存。 借鉴互联网架构经验，数据的共享主要有两种方式：一是数据服务化，二是数据同步冗余方式，对于大批量的数据共享通常为提升应用性能，部分全局的数据在分布式数据节点中都保存，但是一旦数据库的数据发生变化，通知每个分布的服务更新内存数据，修改后需要同步给其他所有的数据库节点。 2 总体方案 数据同步主要包括获取变化数据和数据发布两个环节： （1）获取变化数据，需要能够通过数据变化事件等方式获取变化的数据，常用方案： ①通过时间戳+版本号识别；②通过应用同步写入数据变化事件记录；③通过数据库日志生成数据变更事件。

1宝信分布式高性能实时数据库软件概述

目录 1宝信分布式高性能实时数据库软件概述 (3) 1.1高速稳定的海量工业数据存储容器 (3) 1.2丰富多样的数据展示分析平台 (4) 1.3友好易用的二次开发平台 (4) 2iHyperDB系统结构 (4) 3iHyperDB 系统配置 (5) 3.1推荐硬件配置 (5) 3.2软件配置 (5) 4iHyperDB 技术特点 (5) 4.1海量数据存储能力 (5) 4.2高速稳定的数据处理能力 (6) 4.3高度数据安全性 (6) 4.4硬件可扩展性 (7) 4.5动态配置 (7) 4.6跨平台 (7) 4.7支持多种数据格式 (7) 4.8分布式体系结构 (7) 4.9双机热备 (8) 5iHyperDB 系统功能 (8) 5.1采集子系统 (9) 5.2服务子系统 (9) 5.3接口子系统 (10) 5.4电子表格平台 (11) 5.5系统管理平台 (11) 5.6分析展示平台 (12) 6iHyperDB将带给您 (14) 6.1更便捷的工作方式 (14) 6.2更高的工作效率 (14) 6.3更短的开发周期 (14) 6.4更低的维护成本 (14) 7关于宝信 (14)

1宝信分布式高性能实时数据库软件概述 宝信分布式高性能实时数据库软件（简称iHyperDB）,是宝信软件研发的一套具有自主知识产权的实时历史数据库系统软件产品。该产品融合宝信多年工控领域研发及工程实践经验，在单机性能上己接近国外同类高端产品，在产品的数据展示分析功能上，更贴近国内用户的需求和使用习惯，并可以分布式部署，实现系统的无缝扩展。 该产品采用高效的事务调度策略实现多线程并发技术，利用工业数据的时序特点进行数据压缩保证实时性；针对内存、磁盘IO和网络吞吐的特点，进行多层级数据缓冲，实现了极高的数据IO异步并发存储性能；采用了独特的数据安全保护机制，在高速存储的情况下能够保证数据安全 该产品可以实现工控数据的采集、存储、检索、展示和分析功能，通过基于Web的方式，以多种表现形态（历史趋势、柱状图、实时数据、表格与报表等）提高后台海量数据的可视性，为决策者提供最直接的决策依据，适用于物联网、轨道交通、能源电力、矿业采掘、石油化工、工业制造等行业。 1.1高速稳定的海量工业数据存储容器 数据管理是企业信息化的核心，而数据存储则是数据管理的基础，宝信实时数据库采用了从采集端到内核的三级压缩技术，大大降低了过程数据的冗余度，从而具备了常年海量工艺数据的存储能力。

基于内存的NoSQL分布式数据库技术研究项目测试方案v10

基于内存的NoSQL分布式数据库技术研究项目 测试方案 一、目的 研究一种新的快速存储与访问机制，改善内存使用的现状，同时要保证软件架构上不做大的改动，性能没有明显下降。 研究分布式存储技术，优化当前的DB存储，并且研究板内、板间多进程对新存储系统访问效率。所涉及的技术和平台，既可以运行X86平台上，也可以运行在非X86平台上。 二、测试环境搭建 1、任务文档要求 （1）每块单板一块8核X86芯片，每个核有两个超线程，可看成16个核。 （2）业务使用进程部署，每个核上分别部署1个进程；每个核上分别部署2个进程；每个核上部署的进程会有扩展的需求。 （3）板内分布式采用分布式算法将将板内所有进程构成一张全局表，每个单板的进程数目可以达到256个。 （4）板间分布式改造后可实现最大200块单板（共200*16个核，进程数目需要增加到10000个进程），系统所有进程构成一张全局表。实际验证时，可能是由2个分布点、4个…320个…10000个逐步验证，要求每种场景下都给出对比数据。给出性能同分布节点数的关系。 （5）板间采用xGE交换链接，该交换为无阻塞交换，可忽略其交换时延。 2、进程绑定多核运行 名词CPU affinity：中文称作“CPU亲和力”，是指在CMP架构下，能够将一个或多个进程绑定到一个或多个处理器上运行。 如果自己写代码，要把进程绑定到CPU，可以用sched_setaffinity函数。在Linux上，这会触发一次系统调用。 int sched_setaffinity(pid_t pid, unsigned int len, unsigned long *mask); sched_setaffinity 的第一个参数是pid （进程ID），设置进程为pid的这个进程，让它运行在mask所设定的CPU上。如果pid的值为0，则表示指定的是当前进程，使当前进程运行在mask所设定的那些CPU上；第二个参数cpusetsize 是mask所指定的数的长度。通常设定为sizeof(cpu_set_t)；如果当前pid所指定的CPU此时没有运行在mask所指定的任意一个CPU上,则该指定的进程会从其它CPU上迁移到mask的指定的一个CPU上运行。

分布式与并行计算报告

并行计算技术及其应用简介 XX （XXX，XX，XXX） 摘要：并行计算是实现高性能计算的主要技术手段。在本文中从并行计算的发展历程开始介绍，总结了并行计算在发展过程中所面临的问题以及其发展历程中出现的重要技术。通过分析在当前比较常用的实现并行计算的框架和技术，来对并行计算的现状进行阐述。常用的并行架构分为SMP（多处理系统）、NUMA （非统一内存存储）、MPP（巨型并行处理）以及集群。涉及并行计算的编程模型有MPI、PVM、OpenMP、TBB及Cilk++等。并结合当前研究比较多的云计算和大数据来探讨并行计算的应用。最后通过MPI编程模型，进行了并行编程的简单实验。 关键词：并行计算；框架；编写模型；应用；实验 A Succinct Survey about Parallel Computing Technology and It’s Application Abstract:Parallel computing is the main technology to implement high performance computing. This paper starts from the history of the development of Parallel Computing. It summarizes the problems faced in the development of parallel computing and the important technologies in the course of its development. Through the analysis of framework and technology commonly used in parallel computing currently,to explain the current situation of parallel computing.Framework commonly used in parallel are SMP(multi processing system),NUMA(non uniform memory storage),MPP(massively parallel processing) and cluster.The programming models of parallel computing are MPI, PVM, OpenMP, TBB and Cilk++, etc.Explored the application of parallel computing combined with cloud computing and big data which are very popular in current research.Finally ,through the MPI programming model,a simple experiment of parallel programming is carried out. Key words:parallel computing; framework; programming model; application; experiment 1引言 近年来多核处理器的快速发展，使得当前软件技术面临巨大的挑战。单纯的提高单机性能，已经不能满足软件发展的需求，特别是在处理一些大的计算问题上，单机性能越发显得不足。在最近AlphaGo与李世石的围棋大战中，AlphaGo就使用了分布式并行计算技术，才能获得强大的搜索计算能力。并行计算正是在这种背景下，应运而生。并行计算或称平行计算时相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。可分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。其中空间上的并行，也是本文主要的关注点。 并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。并行计算系统既可以是专门设计的，含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互联的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户。 目前常用的并行计算技术中，有调用系统函数启动多线程以及利用多种并行编程语言开发并行程序，常用的并行模型有MPI、PVM、OpenMP、TBB、Cilk++等。利用这些并行技术可以充分利用多核资源适应目前快速发展的社会需求。并行技术不仅要提高并行效率，也要在一定程度上减轻软件开发人员负担，如近年来的TBB、Cilk++并行模型就在一定程度上减少了开发难度，提高了开发效率，使得并行软件开发人员把更多精力专注于如何提高算法本身效率，而非把时间和精力放在如何去并行一个算法。

浅谈分布式数据库中P2P技术的使用

浅谈分布式数据库中P2P技术的使用 发表时间：2010-01-26T09:59:05.873Z 来源：《中小企业管理与科技》2009年12月下旬刊供稿作者：刘晓天顾大明[导读] 在当今，分布式数据库已广泛应用于各行各业，如各大企业，集团，公司，银行等刘晓天顾大明（盐城纺织职业技术学院）摘要：在分布式数据库系统中采用当前比较流行的P2P（Peer-to-Peer）技术后，可以解决C/S模式中的瓶颈等问题，提高数据库中的各种 资源利用率和查询的效率。文中介绍了P2P技术、现有P2P系统的特点、数据库中的信息查询以及P2P技术在数据库系统中的应用等问题。关键词：P2P 分布式数据库查询 0 引言 在当今，分布式数据库已广泛应用于各行各业，如各大企业，集团，公司，银行等。分布式数据库系统就是把这些组织中的数据信息联系在一起，提供桥梁的作用。下面主要介绍了分布式数据库系统中如何使用P2P技术以及怎样高效的实现数据的查询。 1 P2P技术 P2P是（Peer-to-Peer）缩写，意为点对点，对等网络计算，或称为对等联网。简单说，P2P就是点对点通信。可以定义为网络中的各计算机之间通过直接交换信息共享计算机资源和服务，对等计算机兼有客户机和服务器的功能。在这种网络中每个节点的计算机地位相同，可直接互连实现各种资源的共享，不需要依赖集中式服务器支持。近来P2P技术正日益受到重视，在大型分布式数据库中采用此技术比采用C/S技术具有很多的优点，如节省投资，更高的文件共享率等。 如今，对等网络技术正逐渐成为计算机网络的一个热门。随着互联网的普及和宽带技术的飞速发展，P2P技术在加强网络上人们的交流、信息交换、分布计算等方面大有前途。网络上现有的许多服务都采用了P2P的技术，它越来越受到网络用户的关注和喜爱。比如即时通信系统ICQ、MSN以及国内广泛使用的QQ 是最流行的P2P 应用。每年都有新的P2P软件出现，吸引网络用户的使用。在人们的使用中，其实最多的还是对数据信息的查询，采用P2P技术，是网络的计算模式从集中式向分布式偏移，处理的数据从中央服务器转向各个终端客户机。即使某个或某些节点的数据库出现问题，也不会影响其它节点间的通信。 2 基于P2P技术的数据库系统 最初的分布式数据库管理都是基于客户服务器架构的，通过一个功能强大的服务器为组织内成员提供协作。而现在的大型数据库系统采用P2P技术，让人们通过互联网直接交互，人们在网络上进行信息的沟通更直接、更实时。网络中如果各节点间的数据服务是对等的，就构成了P2P数据系统。 传统的C/S、B/S模式，采用的是一种集中的手段，所有数据资料都存放在大型服务器上，每台客户机都要被动地从服务器上读取信息，并且客户机之间不具有直接交互能力。在这样的集中式数据库中，对服务器配置的要求很高；一旦服务器或者某个终端出现问题，将有可能影响整个网络的运行。其实，C/S模式下的数据查询完全依赖于中心节点服务器，没有服务器，网络就没有任何意义。而在对等网络中,每个节点的地位都是相同的，具备客户端和服务器双重特性，可以同时作为服务使用者和服务提供者。这使人们在Internet上的共享行为被提到了一个更高的层次，使人们以更主动深刻的方式参与到网络中去，每个人都能为网络的资源和功能扩展做出自己的贡献。总之，P2P的技术在数据传输与文件共享，分布式运算等方面应用很广泛。 当今企业，尤其是那些地理位置分散而管理又需集中的大集团，使用分布式数据库系统符合它们的管理思想和经营方式。在这些全国或全球性的公司，数据通常就已经是分布了。这种情况下，对于处理复杂大型的问题可以分别由各终端的部门完成，最后再汇总。然而整个信息是分离的，需要解决信息的共享问题。P2P技术的出现使企业中各部门信息的通信变得更容易了。 3 数据库中的查询问题 随着网络技术的飞速发展，对数据通信也提出了更高的要求。在人们使用网络的过程中，应用最多的其实就是信息查询。归根结底，就是对数据库中的数据进行查询。数据库中使用P2P技术可以使数据更有效地分布到网络边缘，提高资源利用率。由于传统数据库系统的资源利用率低，各节点是静态定义的，它们的数据虽然可以共享，但没有预先的规则，而且扩展性、灵活性较差，这给查询带来了一定的困难。 在数据库系统中引入P2P技术不需要功能强大的中心服务器的支持，而是对等点之间通过直接互连实现信息资源、处理器资源、存储资源的全面共享。 P2P网络结构基本可分为纯P2P系统、中心文件目录/分布式文件系统、有中间服务器三种不同的结构。P2P技术是一种基于网络环境的技术，所以针对这一特性，主要考虑以下几个方面的问题。首先，P2P应用是对于互联网上众多计算机的，所以要考虑那些低端的不具备服务器那样强的联网能力的普通个人电脑。其次，在P2P技术中需要有关于数据描述和交换的协议。第三，构造一个合适的网络拓扑结构能快速准确地发现对等点。如何从网络中的海量数据库信息中快速地查找到需要的信息是一个看似简单其实很困难的事情。P2P 网络模式中节点之间的动态对等关系是高效搜索信息的有力保证。它可以保证搜索的实时性，达到令人惊叹的搜索深度。除了以上三点，还有数据库的管理机制、数据的安全等问题。 不妨将整个的查询过程简洁地用两个步骤四个字来概括，即“搜索”，“定位”。搜索中尽量减少经过的节点数可以提高速度；同时引导数据流向“有用的区域”。这里所说的“有用”是相对的，不同的信息搜索“有用的区域”也不一样。根据不同的情况，可不同程度的采用宽度优先或深度优先的策略。高效的搜索方法可以减少请求服务和信息处理的时间。查询也有很多方式，最常见的是关键字查询。对普通的计算机用户而言，上网的过程中经常使用这个方法。合适的关键字对查询结果起到决定性的作用。其实，合适的关键字可以引导查询走向“有用的区域”。对于专业的编程技术人员，在程序中对数据库进行信息查询使用最多的就是查询语言了，比如结构化查询语言SQL(Structured Query Language)。SQL是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。SQL同时也是数据库脚本文件的扩展名。由于它的嵌入性，在程序中使用的非常多。 4 总结 把P2P技术引进传统的分布式系统，很好地克服了传统分布式系统的部分缺点，在数据查询中可以向相邻节点发送查询请求，减少中心节点开销，避免服务器带来的瓶颈问题，但也存在一些缺陷，如怎样避免数据库中大量数据的冗余，网络出现问题时的数据一致性等方面还有待进一步的研究。

海量数据下分布式数据库系统的探索与研究

海量数据下分布式数据库系统的探索与研究 摘要：当前，互联网用户规模不断扩大，这些都与互联网的快速发展有关。现 在传统的数据库已经不能满足用户的需求了。随着云计算技术的飞速发展，我国 海量数据快速增长，数据量年均增速超过50％，预计到2020年，数据总量全球 占比将达到20％，成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。采用分布式数 据库可以显著提高系统的可靠性和处理效率，同时也可以提高用户的访问速度和 可用性。本文主要介绍了分布式数据库的探索与研究。 关键词：海量数据；数据库系统 1.传统数据库： 1.1 层次数据库系统。 层次模型是描述实体及其与树结构关系的数据模型。在这个结构中，每种记 录类型都由一个节点表示，并且记录类型之间的关系由节点之间的一个有向直线 段表示。每个父节点可以有多个子节点，但每个子节点只能有一个父节点。这种 结构决定了采用层次模型作为数据组织方式的层次数据库系统只能处理一对多的 实体关系。 1.2 网状数据库系统。 网状模型允许一个节点同时具有多个父节点和子节点。因此，与层次模型相比，网格结构更具通用性，可以直接描述现实世界中的实体。也可以认为层次模 型是网格模型的特例。 1.3 关系数据库系统。 关系模型是一种使用二维表结构来表示实体类型及其关系的数据模型。它的 基本假设是所有数据都表示为数学关系。关系模型数据结构简单、清晰、高度独立，是目前主流的数据库数据模型。 随着电子银行和网上银行业务的创新和扩展，数据存储层缺乏良好的可扩展性，难以应对应用层的高并发数据访问。过去，银行使用小型计算机和大型存储 等高端设备来确保数据库的可用性。在可扩展性方面，主要通过增加CPU、内存、磁盘等来提高处理能力。这种集中式的体系结构使数据库逐渐成为整个系统的瓶颈，越来越不适应海量数据对计算能力的巨大需求。互联网金融给金融业带来了 新的技术和业务挑战。大数据平台和分布式数据库解决方案的高可用性、高可靠 性和可扩展性是金融业的新技术选择。它们不仅有利于提高金融行业的业务创新 能力和用户体验，而且有利于增强自身的技术储备，以满足互联网时代的市场竞争。因此，对于银行业来说，以分布式数据库解决方案来逐步替代现有关系型数 据库成为最佳选择。 2.分布式数据库的概念： 分布式数据库系统：分布式数据库由一组数据组成，这些数据物理上分布在 计算机网络的不同节点上（也称为站点），逻辑上属于同一个系统。 （1）分布性：数据库中的数据不是存储在同一个地方，更准确地说，它不是 存储在同一台计算机存储设备中，这可以与集中数据库区别开来。 （2）逻辑整体性：这些数据在逻辑上是相互连接和集成的（逻辑上就像一个 集中的数据库）。 分布式数据库的精确定义：分布式数据库由分布在计算机网络中不同计算机

第七章分布式共享内存

第7章分布式共享内存 在本章中，我们研究实现分布式共享内存(distributed shared memory简称DSM)。 7.1引论 传统上，分布式计算是基于消息传递模型，在这种模型下进程们经由以消息形式交换数据来彼此互相交互和共享数据。Hoare的通讯顺序进程(communicating sequential processes)，客户-服务器模型和远程过程调用都是这种模型的例子。 分布式共享内存(Distributed shared memory简称DSM)系统是分布式操作系统的一个资源管理成分，它实现在没有物理地共享内存的分布式系统中的共享内存模型。见图7.1。 图7.1分布式系统中的共享内存模型 这个共享内存模型提供一个虚拟地址空间，使得被在一个分布式系统中所有结点（计算机）之间共享。 7.2体系结构和动力 具有分布式共享内存，程序访问在共享地址空间中的数据正如同访问在传统的虚存中的数据一样。在支持分布式共享内存的系统中，数据既在辅存和主存之间也在不同结点的主存之间移动。 每个结点可以拥有存贮在共享地址空间中的数据，并且当数据从一个结点移到另一个结点时，拥有关系可以改变。当一个进程访问在共享地址空间中的数据时，一个映照管理者(mapping manager) 映照共享内存地址到物理存储，这个物理存储可以是本地或远程的。 映照管理者是一个或者实现在操作系统内核中或者作为一个运行时库例程的软件层。 为了减少由于通讯误而带来的延迟，当共享内存地址映照到在在一个远程结点上的一个物理内存位置时，分布式共享内存可以移动在共享内存地址中的数据从一个远程结点到正在访问数据的结点。在这样情况下，分布式共享内存利用底层通讯系统的通讯服务。

基于云的高性能分布式内存数据库的开发技术

基于云的高性能分布式 内存数据库开发技术
Copyright ? Versant Corp. All rights reserved.
0001
By Tiger Lau，CTO of Versant China

数据库发展简史
模型
层次化，结构化 网络化 关系型 对象型
优点
性能 性能 灵活性, 支持查询 性能,灵活性
缺点
灵活性, 对查询的支持 灵活性, 对查询的支持 性能 随机性较强, 支持既成的查询
数据
简单 简单 简单 复杂
这两点是现有很多系统的核心问题所在

Versant数据库系统架构
Versant Versant C C Interface Interface Versant Versant C++ C++ Interface Interface Versant Versant Java Java Interfaces Interfaces Other Other Interfaces, Interfaces, Tools, Tools, etc. etc.
Versant Object Manager
Versant VersantNetwork NetworkLayer Layer Versant VersantNetwork NetworkLayer Layer
Versant Server
Virtual VirtualSystem SystemLayer Layer
Raw Raw Devices, Devices, File File Systems, Systems, RAID, SAN, NAS RAID, SAN, NAS

微服务架构下分布式数据库如何支撑千亿级数据

微服务架构下分布式数据库如何支撑千亿级数据 如今，大型企业的应用平台正在向微服务架构进行转型。在微服务架构下，应用程序和数据库等底层平台的关系将会被重构。 作为新一代分布式数据库，其架构与功能特性需要保证在与传统数据库全兼容的基础上，拥抱微服务与云计算框架。因此，分布式数据库对于分布式交易与ACID必须保证与传统技术完全兼容。同时，在面向微服务应用开发与云计算基础架构时，新一代分布式数据库必须支持弹性扩张、资源隔离、多租户、可配置一致性、多模式（支持各类SQL协议）、集群内可配置容灾策略等一系列功能。 传统单点数据库的容量瓶颈，仅仅是分布式数据库所解决的问题之一。更重要的是在未来微服务化应用开发以及云化平台的趋势下，应用不再以“烟囱式”的中间件加数据库模式进行构建，而是采用数千甚至上万的微服务程序构建成的复杂网状模型。因此，分布式数据库需要满足以下能力，才能够满足上层应用的弹性扩展、高并发、高吞吐量、与灵活敏捷的需求。 在这些技术需求驱动下，分布式数据库核心技术能力分为两个方面，一方面是对传统技术的兼容，包括： 完整的ACID支持，事务和一致性保证； SQL的完整支持，传统数据库如MySQL/PostgreSQL的语法完全兼容。 另一方面，则是技术创新，包括： 分布式与扩展性，应对数据量的变化，实现存储层和计算层的弹性扩展； 多模式访问接口，支持多类型数据管理和多种模式的访问接口； HTAP交易/分析混合处理能力，复杂业务需求下，实现数据的物理隔离，互不干扰。 作为一款金融级分布式关系型数据库，SequoiaDB巨杉数据库的分布式数据库架构和面向微服务的云化产品形态，已经帮助包括民生银行、恒丰银行在内的多家大型金融客户实现了大量业务系统的底层数据库云化转型升级。 目前，巨杉数据库在银行生产系统单机群最大物理节点数达到135个，单集群最大存储容

对三种典型分布式任务分配算法的分析

分布式系统几种典型一致性算法概述 姓名：王昌志学院:电子电气工程学号：M020214105 在分布式系统中，我们经常遇到多数据副本保持一致的问题。在这里，我们通俗地把一致性的问题可分解为2个问题： 1、任何一次修改保证数据一致性。 2、多次数据修改的一致性。 在弱一致性的算法，不要求每次修改的内容在修改后多副本的内容是一致的，对问题1的解决比较宽松，更多解决问题2，该类算法追求每次修改的高度并发性，减少多副本之间修改的关联性，以获得更好的并发性能。例如最终一致性，无所谓每次用户修改后的多副本的一致性及格过，只要求在单调的时间方向上，数据最终保持一致，如此获得了修改极大的并发性能。 在强一致性的算法中，强调单次修改后结果的一致，需要保证了对问题1和问题2要求的实现，牺牲了并发性能。本文是讨论对解决问题1实现算法，这些算法往往在强一致性要求的应用中使用。 解决问题1的方法，通常有两阶段提交算法、采用分布式锁服务和采用乐观锁原理实现的同步方式,下面分别介绍这几种算法的实现原理。 一．两阶段提交算法 在两阶段提交协议中，系统一般包含两类机器（或节点）：一类为协调者（coordinator），通常一个系统中只有一个；另一类为事务参与者（participants，cohorts或workers），一般包含多个，在数据存储系统中可以理解为数据副本的个数。两阶段提交协议由两个阶段组成，在正常的执行下，这两个阶段的执行过程如下所述： 阶段1：请求阶段（commit-request phase，或称表决阶段，voting phase）。 在请求阶段，协调者将通知事务参与者准备提交或取消事务，然后进入表决过程。在表决过程中，参与者将告知协调者自己的决策：同意（事务参与者本地作业执行成功）或取消（本地作业执行故障）。 阶段2：提交阶段（commit phase）。 在该阶段，协调者将基于第一个阶段的投票结果进行决策：提交或取消。当且仅当所有的参与者同意提交事务协调者才通知所有的参与者提交事务，否则协

分布式大数据高并发的web开发框架

分布式大数据高并发的web开发框架 作者：一灯 一、引言 通常我们认为静态网页html的网站速度是最快的，但是自从有了动态网页之后，很多交互数据都从数据库查询而来，数据也是经常变化的，除了一些新闻资讯类的网站，使用html静态化来提高访问速度是不太现实的方案。我们不得不在代码与数据库之间寻求一种更合适的解决方案。 减少数据库访问次数，文件和数据库分离，大数据分布式存储，服务器的集群负载均衡，页面缓存的使用，nosql内存数据库代替关系型数据库，这些方案措施都是提高系统高并发性能的关键，下面一一分解。 二、分解 （1）分布式服务器集群 A）文件服务器集群 图片、视频、其他下载文件，它们的下载通常是占用网络带宽的罪恶魁首， 这些资源一定要独立放在带宽好的文件服务器上，能提供http协议访问地 址使用，不至于在下载文件时影响web服务器的cpu运算。 文件服务器最好使用磁盘阵列中心存储，比如阿里云提供的文件云服务器， 这样使用简单，使用多大带宽多大存储空间选择就好了。 如果没有中心存储，也可以做文件服务器集群，如下图 说白了就是每个文件服务器都安装一个简单的web api作为文件传输和访 问的接口，可以手动分配服务器地址给web 程序使用，当然也可以做一层 简单的负载均衡器供web程序统一接口调用。 需要注意的是：web api 接口上传文件结果一定要返回特定服务器完整的 http文件下载地址，这个地址要存入数据库。 文件服务器的数量：文件服务器之间都相对独立，没有数据关联，因此数 量的多少主要是看带宽的承载量和硬盘空间的大小，动态扩展服务器后， 只需把服务器地址加入web程序的调用列表即可达到无限扩展容量的机制。

分布式内存数据库Geode开源了,12306就在用

分布式内存数据库Geode开源了，12306就在用 Geode是分布式内存数据库, 帮助12306解决了几亿中国人订票的问题，经受了世界上最强悍的考验。现在已经开源。 根据Geode项目主页介绍来看，Geode项目开发始于2002年，开始是商业产品GemFire，在2015年4月发布其开源版本Geode。根据Geode Apache Wiki，Pivotal Software是GemFire背后的商业公司，GemFire在2010年被VMWare 收购。Geode项目则是为了将GemFire改造为依托Apache 软件基金会、社区自治、多元的一个社区项目。在背景介绍中还说，GemRire目前拥有600多家企业客户，这其中就包括12306（China National Railways），GemRire帮助12306扛住了全中国的订票业务系统： Today GemFire is used by over 600 enterprise customers. An example deployment includes China National Railways that uses Pivotal GemFire to run railway ticketing for the entire country of China with a 10 node cluster that manages 2 gigabytes “hot data” in memory, and 10 backup nodes for high availability and elastic scale. 关于GemFire，CSDN过去也有几篇文章对此有过介绍：《12306上的分布式内存数据技术GemFire》《分布式缓存

与国际某知名分布式数据库 性能对比测试报告

云创存储数据立方DataCube 与国际某知名分布式数据库性能对比测试报告

一、目的 (3) 二、测试内容 (3) 三、测试环境 (6) 3.1硬件配置 (6) 3.2软件及版本 (6) 3.3网络配置 (7) 四、测试结果 (7) 4.1 国际某知名分布式数据库数据入库性能 (7) 4.1.1国际某知名分布式数据库数据入库图表 (7) 4.1.2国际某知名分布式数据库数据入库流量 (8) 4.2 国际某知名分布式数据库数据查询性能 (8) 4.3数据立方数据入库性能 (10) 4.3.1数据立方入库图表 (10) 4.3.2数据立方入库流量 (11) 4.4数据立方数据查询性能 (11) 4.5数据立方性能与国际某知名分布式数据库性能对比 (13) 4.5.1数据入库性能对比 (13) 4.5.2 数据查询性能对比 (13) 五、测试总结 (14)

一、目的 在相同条件下，进行国际某知名分布式数据库与云创存储的数据立方(DataCube)产品性能对比测试。 二、测试内容 本次测试主要从数据入库、数据查询方面进行对比测试，测试数据为同一份文件（160M，每行记录共30个字段），表字段为： tableName:nur column :TIME_STAMP , STRING , 21 column :RECORD_SOURCE , LONG , 8 column :SUBSCRIBER_ID , STRING, 20 column : PACKAGE_ID, INT, 4 column :SUBS_USG_CNT_ID,INT, 4 column : BREACH_STATE, INT, 4 column : REASON, INT, 4 column : CONFIGURED_DURATION, INT,4 column : DURATION, INT, 4 column : END_TIME, INT, 4 column : UPSTREAM_VOLUME, INT, 4 column : DOWNSTREAM_VOLUME, INT, 4

分布式数据库历年真题以及答案

数据库试题 目录 1. 九八年秋季试题 (5) 1.1. 概念题 (5) 1.1.1. 比较半连接方法和枚举法的优缺点。 (5) 1.1.2. 2PL协议的基本思想。 (5) 1.1.3. WAL协议的主要思想。 (5) 1.1.4. SSPARC三级模式体系结构。 (5) 1.1.5. 设计OID的数据结构时应考虑哪些问题。 (6) 1.2. 某个大学中有若干系，且每个系有若干个班级和教研室，每个教研室有若干个教 员，其中教授、副教授每个人带若干名研究生。每个班有若干名学生，每个学生可选修若干门课程，每门课程可由若干学生选修。完成下列各种要求： (7) 1.3. 下面是某学院的一个学生档案数据库的全局模式： (9) 1.3.1. 将全局模式进行分片，写出分片定义和分片条件。 (9) 1.3.2. 指出各分片的类型，并画出分片树。 (9) 1.3.3. 假设要求查询系号为1的所有学生的姓名和成绩，写出在全局模式上的SQL查 询语句，并要求转换成相应的关系代数表示，画出全局查询树，请依次进行全局优化和分片优化，画出优化后的查询树。要求给出优化变换过程。 (10) 1.4. 设数据项x,y存放在S1场地，u,v存放在S2场地，有分布式事务T1和T2,T1在S1场 地的操作为R1(x)W1(x)R1(y)W1(y),T2在S1场地的操作为R2(x)R2(y)W2(y);T1在S2场地上的操作作为R1(u)R1(v)W1(u),T2在S2场地上的操作作为W2(u)R2(v)W2(v)。对下述2种情况，各举一种可能的局部历程（H1和H2），并说明理由。 (11) 1.4.1. 局部分别是可串行化，而全局是不可串行化的 (11) 1.4. 2. 局部和全局都是可串行化的。要求按照严格的2PL协议，加上适当的加锁和解 锁命令，（注意，用rl(x)表示加读锁，wl(x)表示加对x加写锁，ul(x)表示解锁）12 1.5. 试述面向对象的数据库系统中页面服务器和对象服务器两种Client/Server体系 结构的主要特点, (12) 2. 九九年春季试题 (13) 2.1. DBMS解决了信息处理技术中的哪些挑战？ (13) 2.2. 在关系数据库应用设计中，为什么要对数据库模式进行规范化？ (13) 2.3. 简述ACID特性。 (14) 2.4. 长事务处理有哪些特性，如何解决？ (15) 2.5. 数据库系统体系结构有哪几类，每种类型的特点是什么，关键技术有哪些？. 16 2.6. 决策支持类应用与OLTP应用对于数据库系统的要求有哪些不同，支持前者的关键 技术有哪些，并简述之。 (17) 2.7. 面向对象的数据库是如何产生的，其基本原理是什么？有哪些创新特性？ (18) 2.8. r i ∝r j 一定等于r j ∝ r i 吗？在什么条件下r i ∝r j = r j ∝ r i 成立? (18) 2.9. 为了设计一个健壮的分布式系统，你必须知道可能发生哪种类型的失败。 (18) 2.9.1. 请列出在分布式系统中可能的失败类型： (18) 2.9.2. 在你列出的失败类型中，哪些也可能发生在集中式系统中？ (19) 2.9. 3. 对于每一种失败类型，在失败发生情况下，两段提交机制如何保证事务的原 子性？ 19 3. 九九年秋季试题 (19)

共享内存在Java中的实现和应用

共享内存在Java中的实现和应用 在java语言中，基本上没有提及共享内存这个概念，但是，在某一些应用中，共享内 存确实非常有用，例如采用java语言的分布式应用系统中，存在着大量的分布式共享对象， 很多时候需要查询这些对象的状态，以查看系统是否运行正常或者了解这些对象的目前的一 些统计数据和状态。如果采用网络通信的方式，显然会增加应用的额外负担，也增加了一些 不必要的应用编程。而如果采用共享内存的方式，则可以直接通过共享内存查看对象的状态 数据和统计数据，从而减少了一些不必要的麻烦。 共享内存对应应用开发的意义 对熟知UNIX系统应用开发的程序员来说，IPC（InterProcess Communication）机制是非常熟悉的，IPC基本包括共享内存、信号灯操作、消息队列、信号处理等部分，是开发应用中非常重要的必不可少的工具。其中共享内存IPC机制的关键，对于数据共享、系统快速查询、动态配置、减少资源耗费等均有独到的优点。 对应UNIX系统来说，共享内存分为一般共享内存和映像文件共享内存两种，而对应 Windows，实际上只有映像文件共享内存一种。所以java应用中也是只能创建映像文件共享内存。 在java语言中，基本上没有提及共享内存这个概念，但是，在某一些应用中，共享内存确实非常有用，例如采用java语言的分布式应用系统中，存在着大量的分布式共享对象，很多时候需要查询这些对象的状态，以查看系统是否运行正常或者了解这些对象的目前的一些统计数据和状态。如果采用网络通信的方式，显然会增加应用的额外负担，也增加了一些不必要的应用编程。而如果采用共享内存的方式，则可以直接通过共享内存查看对象的状态数据和统计数据，从而减少了一些不必要的麻烦。 共享内存的使用有如下几个特点： 可以被多个进程打开访问； 读写操作的进程在执行读写操作时其他进程不能进行写操作； 多个进程可以交替对某一共享内存执行写操作； 一个进程执行了内存的写操作后，不影响其他进程对该内存的访问。同时其他进程对更新后的内存具有可见性。 在进程执行写操作时如果异常退出，对其他进程写操作禁止应自动解除。 相对共享文件，数据访问的方便性和效率有 另外，共享内存的使用上有如下情况：