分布式容灾存储系统的设计与实现

随着信息技术的高速发展,对信息处理系统的高可用性和高安全性的需求,极大刺激了容灾备份技术的应用和发展。然而目前比较流行的容灾备份方案,诸如磁盘阵列柜或者NAS, SAN,其存在的最主要的问题就是价格高昂,一旦出现远程数据损坏,恢复这些数据随之而来的高昂代价往往让中小型企业望而却步。

鉴于容灾备份的高成本,本系统利用现在发展迅速的网络存储技术,提出了一种可降低成本的更加大众化的容灾备份方案。该方案地综合了云存储,纠删码,AES加密技术,充分利用云存储的异地分布式存储和可控高效可扩展的数据存储能力,纠删码的容错恢复能力,AES加密技术对于数据存储的保密性保障所带来的便捷的系统部署,在尽可能地提高容灾备份性能的同时,达到保证数据安全、降低备份成本的目标。

本方案以RS类纠删码和Amazon S3平台研究为核心,从RS纠删码的编解码原理和算法流程来介绍编解码模块的开发,研究并实现对大文件的AES加解密,采用多线程通信和并行传输,最后对本系统进行部署和测试,通过测试的结果分析性能。本课题紧紧围绕着国内中小型企业的需求,构建了一个可降低成本而又兼顾性能的容灾备份体系。

该创新方案相对于传统备份,所减少的备份时间达一半以上,备份成本节省约60%,为数据带来了很好的容错能力和较高的安全保障。基于网络的异地分布式存储进一步提高数据的安全性,节约服务器的成本。

中小型企业使用基于该方案的分布式灾备系统,能较大限度地保障计算机信息系统提供正常的服务。

ONEStor分布式存储系统介绍

ONEStor 分布式存储系统介绍关于ONEStor 分布式存储系统介绍，小编已在金信润天容：技术特点 H3C ONEStor 存储系统采用分布式设计，可以运行在通用 x86服务器上，在部署该软件时，会把所有服务器的本地硬盘组织成一个虚拟存储资源池，对上层应用提供块存储功能。 H3C ONEStor 分布式存储软件系统具有如下特点：领先的分布式架构 H3CONEStor 存储软件的采用全分布式的架构：分布式管理集群，分布式哈希数据分布算法，分布式无状态客户端、分布式Cache 等，这种架构为存储系统的可靠性、可用性、自动运维、高性能等方面提供了有力保证。其系统架构组成如下图所示： jyionitors 上图中，ONEStor 逻辑上可分为三部分： OSD Monitor 、Client 。在实际部署中，这些逻辑 Get 到了部分资料，整理出以下内 QSDs CliEnt￡ Object I/O V* Failure reporting, v ------ map distribution

组件可灵活部署，也就是说既可以部署在相同的物理服务器上，也可以根据性能和可靠性等方面的考虑，部署在不同的硬件设备上。下面对每一部分作一简要说明。 OSD：Object-based Storage Device OSD由系统部分和守护进程（OSD deamon两部分组成。OSD系统部分可看作安装了操作系统和文件系统的计算机，其硬件部分包括处理器、内存、硬盘以及网卡等。守护进程即运行在内存中的程序。在实际应用中，通常将每块硬盘（SSD或HDD对应一个OSD并将其视为OSD的硬盘部分，其余处理器、内存、网卡等在多个OSD之间进行复用。ONEStor存储集群中的用户都保存在这些OSD中。OSDdeamon负责完成OSD的所有逻辑功能，包括与monitor 和其他OSD（事实上是其他OSD的deamon）通信以维护更新系统状态，与其他OSD共同完成数据的存储和维护，与client 通信完成各种数据对象操作等等。 Monitor ： Monitor 是集群监控节点。Monitor 持有cluster map 信息。所谓Cluster Map ，粗略的说就是关于集群本身的逻辑状态和存储策略的数据表示。ONEStor Cluster Map包括Monitor map osd map pg map crush map等，这些map构成了集群的元数据。总之，可以认为Monitor 持有存储集群的一些控制信息，并且这些map信息是轻量级的，只有在集群的物理设备（如主机、硬盘）和存储策略发生变化时map信息才发生改变。 Client ：这里的Client可以看出外部系统获取存储服务的网关设备。client通过与OSD或者Monitor 的交互获取cluster map然后直接在本地进行计算，得出数据的存储位置后，便直接与对应的OSD 通信，完成数据的各种操作。在此过程中，客户端可以不依赖于任何元数据服务器，不进行任何查表操作，便完成数据访问流程。这一点正是ONEStor分布式存储系统可以实现扩展性的重要保证。客户的数据到达Clie nt后，如何存储到OSD上，其过程大致如下图所示:

分布式汽车电气电子系统设计和实现架构

分布式汽车电气/电子系统设计和实现架构在过去的十几年里，汽车的电气和电子系统已经变得非常的复杂。今天汽车电子/电气系统开发工程师广泛使用基于模型的功能设计与仿真来迎接这一复杂性挑战。新兴标准定义了与低层软件的标准化接口，最重要的是，它还为功能实现工程师引入了一个全新的抽象级。这提高了软件组件的可重用性，但不幸的是，关于如何将基于模型的功能设计的结果转换成高度环境中的可靠和高效系统实现方面的指导却几乎没有。另外，论述设计流程物理端的文章也非常少。本文概述了一种推荐的系统级设计方法学，包括、分布在多个ECU中的网络和任务调度、线束设计和规格生成。为什么需要AUTOSAR? 即使在同一家公司，“架构设计”对不同的人也有不同的含义，这取决于她们站在哪个角度上。物理架构处理系统的有形一面，如布线和连接器，逻辑架构定义无形系统的结构和分配，如软件和通信协议。当前设计物理架构和逻辑架构的语言是独立的，这导致相同一个词的意思能够完全不同，设计团队和流程也是独立的，这也导致了一个非常复杂的设计流程(如图1所示)。

图1：物理和逻辑设计流程。这种复杂性导致了次优设计结果，整个系统的正确功能是如此的难于实现，以致于几乎没有时间去寻求一种替代方法，它可导致更坚固的、可扩展性更好的和更具成本效益的解决方案。为了实现这样一种解决方案，设计师需要新的方法，它能够将物理和逻辑设计流程紧密相连，并依然允许不同的设计团队做她们的工作。新兴的AUTOSAR标准为系统级汽车电子/电气设计方法学提供了一个技术上和经济上都可行的选择，尽管它主要针对软件层面，即逻辑系统的设计。不过，大量广泛的AUTOSAR元模型及其丰富的接口定义允许系统级电子/电气架构师以标准的格式表示她的设计思想。从经济上看，AUTOSAR标准打开了一个巨大的、统一的市场，它使得能够创立合适的设计工具。

分布式文件系统Hadoop HDFS与传统文件系统Linux FS的比较与分析

６苏州大学学报（工科版）第３０卷图１Ｉ－ＩＤＦＳ架构２ＨＤＦＳ与ＬｉｎｕｘＦＳ比较ＨＤＦＳ的节点不管是ＤａｔａＮｏｄｅ还是ＮａｍｅＮｏｄｅ都运行在Ｌｉｎｕｘ上，ＨＤＦＳ的每次读／写操作都要通过ＬｉｎｕｘＦＳ的读／写操作来完成，从这个角度来看，ＬｉｎｕｘＰＳ是ＨＤＦＳ的底层文件系统。２．１目录树（ＤｉｒｅｃｔｏｒｙＴｒｅｅ）两种文件系统都选择“树”来组织文件，我们称之为目录树。文件存储在“树叶”，其余的节点都是目录。但两者细节结构存在区别，如图２与图３所示。一二Ｒｏｏｔ＼图２ＩｔＤＦＳ目录树围３ＬｉｎｕｘＦＳ目录树２．２数据块（Ｂｌｏｃｋ）Ｂｌｏｃｋ是ＬｉｎｕｘＦＳ读／写操作的最小单元，大小相等。典型的ＬｉｎｕｘＦＳＢｌｏｃｋ大小为４ＭＢ，Ｂｌｏｃｋ与ＤａｔａＮ－ｏｄｅ之间的对应关系是固定的、天然存在的，不需要系统定义。ＨＤＦＳ读／写操作的最小单元也称为Ｂｌｏｃｋ，大小可以由用户定义，默认值是６４ＭＢ。Ｂｌｏｃｋ与ＤａｔａＮｏｄｅ的对应关系是动态的，需要系统进行描述、管理。整个集群来看，每个Ｂｌｏｃｋ存在至少三个内容一样的备份，且一定存放在不同的计算机上。２．３索引节点（ＩＮｏｄｅ）ＬｉｎｕｘＦＳ中的每个文件及目录都由一个ＩＮｏｄｅ代表，ＩＮｏｄｅ中定义一组外存上的Ｂｌｏｃｋ。ＨＤＰＳ中ＩＮｏｄｅ是目录树的单元，ＨＤＦＳ的目录树正是在ＩＮｏｄｅ的集合之上生成的。ＩＮｏｄｅ分为两类，一类ＩＮｏｄｅ代表文件，指向一组Ｂｌｏｃｋ，没有子ＩＮｏｄｅ，是目录树的叶节点；另一类ＩＮｏｄｅ代表目录，没有Ｂｌｏｃｋ，指向一组子ＩＮｏｄｅ，作为索引节点。在Ｈａｄｏｏｐ０．１６．０之前，只有一类ＩＮｏｄｅ，每个ＩＮｏｄｅ都指向Ｂｌｏｃｋ和子ＩＮ－ｏｄｅ，比现有的ＩＮｏｄｅ占用更多的内存空间。２．４目录项（Ｄｅｎｔｒｙ）Ｄｅｎｔｒｙ是ＬｉｎｕｘＦＳ的核心数据结构，通过指向父Ｄｅｎ姆和子Ｄｅｎｔｒｙ生成目录树，同时也记录了文件名并指向ＩＮｏｄｅ，事实上是建立了＜ＦｉｌｅＮａｍｅ，ＩＮｏｄｅ＞，目录树中同一个ＩＮｏｄｅ可以有多个这样的映射，这正是连

分布式存储系统的一些理解和实践

分布式存储系统的一些理解和实践张建伟一、分布式存储系统介绍 1.简介互联网数据规模越来越大，并发请求越来越高，传统的关系数据库，在很多使用场景下并不能很好的满足需求。分布式存储系统应运而生。它有良好的扩展性，弱化关系数据模型，甚至弱化一致性要求，以得到高并发和高性能。按功能分类，主要有以下几种： ?分布式文件系统 hdfs ceph glusterfs tfs ?分布式对象存储 s3(dynamo) ceph bcs(mola) ?分布式表格存储 hbase cassandra oceanbase ?块存储 ceph ebs(amazon) 分布式存储系统，包括分布式系统和单机存储两部分；不同的系统，虽在功能支持、实现机制、实现语言等方面是有差异的，但其设计时，关注的关键问题是基本相同的。单机存储的主流实现方式，有hash引擎、B+树引擎和LSM树(Log Structured Merge Tree)三种，不展开介绍。本文第二章节，主要结合hbase、cassandra和ceph，讲下分布式系统设计部分，需要关注的关键问题。 2.适用场景各分布式存储系统功能定位不尽相同，但其适用和不适用的场景，在一定程度上是相同的，如下。

1)适用大数据量（大于100T，乃至几十PB） key/value或者半结构化数据高吞吐高性能高扩展 2)不适用 Sql查询复杂查询，如联表查询复杂事务二、分布式存储系统设计要点 1.数据分布分布式存储，可以由成千甚至上万台机器组成，以实现海量数据存储和高并发。那它最先要解决的就是数据分布问题，即哪些数据存储在哪些机器（节点）上。常用的有hash类算法和用meta表映射两种方式。一般完全分布式的设计（无master节点），会用hash类算法；而集中式的设计（有master节点）用meta表映射的方式。两者各有优缺点，后面讲到具体问题时再做比较。 1)一致性hash 将存储节点和操作的key（key唯一标识存储的object，有时也叫object name）都hash到0~2的32次方区间。映射到如下环中的某个位置。沿操作key的位置顺时针找到的第一个节点即为此key的primary存储节点。如下图所示：

分布式系统概念与设计(第三版)课后习题与答案Chapter5

Chapter 5Exercise Solutions 5.1The Election interface provides two remote methods: vote: with two parameters through which the client supplies the name of a candidate (a string) and the ‘voter’s number’ (an integer used to ensure each user votes once only). The voter’s numbers are allocated sparsely from the range of integers to make them hard to guess. result: with two parameters through which the server supplies the client with the name of a candidate and the number of votes for that candidate. Which of the parameters of these two procedures are input and which are output parameters? 5.1 Ans. vote: input parameters: name of candidate, voter’s number; result: output parameters: name of candidate, number of votes 5.2Discuss the invocation semantics that can be achieved when the request-reply protocol is implemented over a TCP/IP connection, which guarantees that data is delivered in the order sent, without loss or duplication. Take into account all of the conditions causing a connection to be broken. 5.2 Ans. A process is informed that a connection is broken: ?when one of the processes exits or closes the connection. ?when the network is congested or fails altogether Therefore a client process cannot distinguish between network failure and failure of the server. Provided that the connection continues to exist, no messages are lost, therefore, every request will receive a corresponding reply, in which case the client knows that the method was executed exactly once. However, if the server process crashes, the client will be informed that the connection is broken and the client will know that the method was executed either once (if the server crashed after executing it) or not at all (if the server crashed before executing it). But, if the network fails the client will also be informed that the connection is broken. This may have happened either during the transmission of the request message or during the transmission of the reply message. As before the method was executed either once or not at all. Therefore we have at-most-once call semantics. 5.3Define the interface to the Election service in CORBA IDL and Java RMI. Note that CORBA IDL provides the type long for 32 bit integers. Compare the methods in the two languages for specifying input and output arguments. 5.3 Ans. CORBA IDL:

Hadoop分布式文件系统：架构和设计

Hadoop分布式文件系统：架构和设计引言 (2) 一前提和设计目标 (2) 1 hadoop和云计算的关系 (2) 2 流式数据访问 (2) 3 大规模数据集 (2) 4 简单的一致性模型 (3) 5 异构软硬件平台间的可移植性 (3) 6 硬件错误 (3) 二HDFS重要名词解释 (3) 1 Namenode (4) 2 secondary Namenode (5) 3 Datanode (6) 4 jobTracker (6) 5 TaskTracker (6) 三HDFS数据存储 (7) 1 HDFS数据存储特点 (7) 2 心跳机制 (7) 3 副本存放 (7) 4 副本选择 (7) 5 安全模式 (8) 四HDFS数据健壮性 (8) 1 磁盘数据错误，心跳检测和重新复制 (8) 2 集群均衡 (8) 3 数据完整性 (8) 4 元数据磁盘错误 (8) 5 快照 (9)

引言云计算（cloud computing)，由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。在此过程中被服务者只是提供需求并获取服务结果，对于需求被服务的过程并不知情。同时服务者以最优利用的方式动态地把资源分配给众多的服务请求者，以求达到最大效益。 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS 能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。一前提和设计目标 1 hadoop和云计算的关系云计算由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。针对海量文本数据处理,为实现快速文本处理响应,缩短海量数据为辅助决策提供服务的时间,基于Hadoop云计算平台,建立HDFS分布式文件系统存储海量文本数据集,通过文本词频利用MapReduce原理建立分布式索引,以分布式数据库HBase 存储关键词索引,并提供实时检索,实现对海量文本数据的分布式并行处理.实验结果表明,Hadoop框架为大规模数据的分布式并行处理提供了很好的解决方案。 2 流式数据访问运行在HDFS上的应用和普通的应用不同，需要流式访问它们的数据集。HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交互处理。比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3 大规模数据集运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。因此，HDFS被调节以支持大文件存储。它应该能提供整体上高的数据传输带宽，能在一个集群里扩展到数百个节点。一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。

分布式系统架构设计

本文作者Kate Matsudaira是一位美丽的女工程副总裁，曾在Sun Microsystems、微软、亚马逊这些一流的IT公司任职。她有着非常丰富的工作经验和团队管理经验，当过程序员、项目经理、产品经理以及人事经理。专注于构建和操作大型Web应用程序/网站，目前她的主要研究方向是SaaS（软件即服务）应用程序和云计算（如大家所说的大数据）。本文是作者在AOSA一书介绍如何构建可扩展的分布式系统里的内容，在此翻译并分享给大家。开源软件已经成为许多大型网站的基本组成部分，随着这些网站的逐步壮大，他们的网站架构和一些指导原则也开放在开发者们的面前，给予大家切实有用的指导和帮助。这篇文章主要侧重于Web系统，并且也适用于其他分布式系统。 Web分布式系统设计的原则构建并运营一个可伸缩的Web站点或应用程序到底是指什么？在最初，仅是通过互联网连接用户和访问远程资源。和大多数事情一样，当构建一个Web服务时，需要提前抽出时间进行规划。了解大型网站创建背后的注意事项以及学会权衡，会给你带来更加明智的决策。下面是设计大型Web系统时，需要注意的一些核心原则： ?可用性 ?性能 ?可靠性 ?可扩展 ?易管理 ?成本上面的这些原则给设计分布式Web架构提供了一定的基础和理论指导。然而，它们也可能彼此相左，例如实现这个目标的代价是牺牲成本。一个简单的例子：选择地址容量，仅通过添加更多的服务器（可伸缩性），这个可能以易管理（你不得不操作额外的服务器）和成本作为代价（服务器价格）。无论你想设计哪种类型的Web应用程序，这些原则都是非常重要的，甚至这些原则之间也会互相羁绊，做好它们之间的权衡也非常重要。基础

中科分布式存储系统技术白皮书V2.0

LINGHANG TECHNOLOGIES CO.,LTD 中科分布式存储系统技术白皮书北京领航科技 2014年04

目录 1、产品介绍 (3) 1.1 云时代的政府/企业烦恼 (3) 1.2 产品服务与定位 (3) 2、中科分布式存储应用场景 (4) 2.1 目标用户 (4) 2.2 产品模式 (4) 2.2.1高性能应用的底层存储 (4) 2.2.2企业级海量数据存储平台 (5) 2.2.3容灾备份平台 (5) 2.3 使用场景 (5) 2.3.1企业级数据存储 (5) 2.3.2私有云计算 (6) 2.3.3海量数据存储 (6) 2.3.4大数据分析 (7) 2.3.5 容灾备份 (7) 3、中科分布式存储核心理念 (8) 4、中科分布式存储功能服务 (9) 4.1 存储系统功能介绍 (9) 4.2 WEB监控管理端功能介绍 (11) 5、系统技术架构 (12) 5.1 系统总体架构 (12) 5.2 系统架构性特点 (12) 5.3 技术指标要求 (14) 5.4 系统软硬件环境 (15)

1、产品介绍 1.1云时代的政府/企业烦恼 ?政府、企事业单位每天产生的大量视频、语音、图片、文档等资料，存在哪里？ ?政府、企事业单位各个部门、各个子系统之间强烈的数据共享需求如何满足？ ?大数据如何高效处理以达到统一存取、实时互动、价值传播、长期沉淀？ ?您是否为单位电子邮箱充斥大量冗余数据还要不断扩容而烦恼？ ?政府、企事业单位的私有云平台为什么操作和数据存取这么慢？ ?政府、企事业单位的存储平台数据量已接近临界值需要扩容，但上面有重要业务在运行，如何能在线扩展存储空间？ ?公司的每一个子公司都有重要客户数据，要是所在的任何一个城市发生大规模灾难（比如地震）数据怎么办？ ?政府、企事业单位有一些历史数据平时比较少用到,但又不能丢掉，占用了大量的高速存储资源，能否移到更廉价的存储设备上去？ 1.2产品服务与定位大数据时代已经来临！面对数据资源的爆炸性增长，政府、企事业单位每天产生的海量视频、语音、图片、文档和重要客户数据等资料如何有效存取？政府多个部门之间、公司和子公司之间、公司各个部门之间强烈的数据共享需求如何满足？如果

大型电商分布式架构设计与优化

大型电商分布式架构设计与优化本文主题为电商网站架构案例，将介绍如何从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的、可供参考的分布式架构原型。除具备功能需求外，还具备一定的高性能、高可用、可伸缩、可扩展等非功能质量需求（架构目标）。

本文大纲： 1. 使用电商案例的原因 2. 电商网站需求 3. 网站初级架构 4. 系统容量估算 5. 网站架构分析 6. 网站架构优化根据实际需要，进行改造、扩展、支持千万PV，是没问题的。使用电商案例的原因分布式大型网站，目前看主要有几类： 1.大型门户（比如网易、新浪等）； 2.SNS网站（比如校内、开心网等）； 3.电商网站（比如阿里巴巴、京东商城、国美在线、汽车之家等）。

大型门户一般是新闻类信息，可以使用CDN、静态化等方式优化。而开心网等交互性比较多，可能会引入更多的NoSQL、分布式缓存、使用高性能的通信框架等。电商网站具备以上两类的特点，比如产品详情可以采用CDN，静态化，交互性高的需要采用NoSQL等技术。因此，我们采用电商网站作为案例，进行分析。电商网站需求客户需求： ?建立一个全品类的电子商务网站（B2C），用户可以在线购买商品，可以在线支付，也可以货到付款； ?用户购买时可以在线与客服沟通； ?用户收到商品后，可以给商品打分和评价； ?目前有成熟的进销存系统，需要与网站对接； ?希望能够支持3~5年，业务的发展； ?预计3~5年用户数达到1000万； ?定期举办双11、双12、三八男人节等活动； ?其他的功能参考京东或国美在线等网站。客户就是客户，不会告诉你具体要什么，只会告诉你他想要什么，我们很多时候要引导、挖掘客户的需求。好在提供了明确的参考网站。因此，下一步要进行大量的分析，结合行业以及参考网站，给客户提供方案。其它的这里暂不展开。

分布式文件系统架构设计(20201126073806)

分布式文件系统架构设计 1. 前言...................................................... 3.

2. HDFS1 (3) 3. HDFS2 (5) 4. HDFS3 ............................................................................................. 1 1 5. 结语..................................................... 1.5

1. 刖言 Hadoop 是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop 实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System )，简称HDFS，解决了海量数据存储的问题；实现了一个分布式计算引擎MapReduce ，解决了海量数据如何计算的问题；实现了一个分布式资源调度框架YARN，解决了资源调度，任务管理的问题。而我们今天重点给大家介绍的是Hadoop 里享誉世界的优秀的分布式文件系统-HDFS。 Hadoop 重要的比较大的版本有:Hadoop1 ,Hadoop2 , hadoop3 。同时也相对应的有HDFS1 ，HDFS2，HDFS3三个大版本。后面的HDFS的版本，都是对前一个版本的架构进行了调整优化，而在这个调整优化的过程当中都是解决上一个版本的架构缺陷，然而这些低版本的架构缺陷也是我们在平时工作当中会经常遇到的问题，所以这篇文章一个重要的目的就是通过给大家介绍HDFS不同版本的架构演进，通过学习高版本是如何解决低版本的架构问题从而来提升我们的系统架构能力。 2. HDFS1

分布式汽车电气-电子系统设计和实现架构

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分布式汽车电气/电子系统设计和实现架构在过去的十几年里，汽车的电气和电子系统已经变得非常的复杂。今天汽车电子/电气系统开发工程师广泛使用基于模型的功能设计与仿真来迎接这一复杂性挑战。新兴标准定义了与低层软件的标准化接口，最重要的是，它还为功能实现工程师引入了一个全新的抽象级。这提高了软件组件的可重用性，但不幸的是，关于如何将基于模型的功能设计的结果转换成高度环境中的可靠和高效系统实现方面的指导却几乎没有。此外，论述设计流程物理端的文章也非常少。本文概述了一种推荐的系统级设计方法学，包括、分布在多个ECU中的网络和任务调度、线束设计和规格生成。为什么需要AUTOSAR? 即使在同一家公司，“架构设计”对不同的人也有不同的含义，这取决于他们站在哪个角度上。物理架构处理系统的有形一面，如布线和连接器，逻辑架构定义无形系统的结构和分配，如软件和通信协议。目前设计物理架构和逻辑架构的语言是独立的，这导致相同一个词的意思可以完全不同，

设计团队和流程也是独立的，这也导致了一个非常复杂的设计流程(如图1所示)。图1：物理和逻辑设计流程。这种复杂性导致了次优设计结果，整个系统的正确功能是如此的难于实现，以致于几乎没有时间去寻求一种替代方法，它可导致更坚固的、可扩展性更好的和更具成本效益的解决方案。为了实现这样一种解决方案，设计师需要新的方法，它可以将物理和逻辑设计流程紧密相连，并仍然允许不同的设计团队做他们的工作。新兴的AUTOSAR标准为系统级汽车电子/电气设计方法学提供了一个技术上和经济上都可行的选择，尽管它主要针对软件层面，即逻辑系统的设计。不过，大量广泛的AUTOSAR元模型及其丰富的接口定义允许系统级电子/电气架构师以标准的格式表达他的设计思想。从经济上看，

分布式存储系统设计方案——备份容灾

分布式存储系统设计方案——备份容灾在分布式存储系统中，系统可用性是最重要的指标之一，需要保证在机器发生故障时，系统可用性不受影响，为了做到这点，数据就需要保存多个副本，并且多个副本要分布在不同的机器上，只要多个副本的数据是一致的，在机器故障引起某些副本失效时，其它副本仍然能提供服务。本文主要介绍数据备份的方式，以及如何保证多个数据副本的一致性，在系统出现机器或网络故障时，如何保持系统的高可用性。数据备份数据备份是指存储数据的多个副本，备份方式可以分为热备和冷备，热备是指直接提供服务的备副本，或者在主副本失效时能立即提供服务的备副本，冷备是用于恢复数据的副本，一般通过Dump的方式生成。数据热备按副本的分布方式可分为同构系统和异步系统。同构系统是把存储节点分成若干组，每组节点存储相同的数据，其中一个主节点，其他为备节点;异构系统是把数据划分成很多分片，每个分片的多个副本分布在不同的存储节点，存储节点之间是异构的，即每个节点存储的数据分片集合都不相同。在同构系统中，只有主节点提供写服务，备节点只提供读服务，每个主节点的备节点数可以不一样，这样在部署上会有更大的灵活性。在异构系统中，所有节点都是可以提供写服务的，并且在某个节点发生故障时，会有多个节点参与故障节点的数据恢复，但这种方式需要比较多的元数据来确定各个分片的主副本所在的节点，数据同步机制也会比较复杂。相比较而言，异构系统能提供更好的写性能，但实现比较复杂，而同构系统架构更简单，部署上也更灵活。鉴于互联网大部分业务场景具有写少读多的特性，我们选择了更易于实现的同构系统的设计。系统数据备份的架构如下图所示，每个节点代表一台物理机器，所有节点按数据分布划分为多个组，每一组的主备节点存储相同的数据，只有主节点能提供写服务，主节点负责把数据变更同步到所有的备节点，所有节点都能提供读服务。主节点上会分布全量的数据，所以主节点的数量决定了系统能存储的数据量，在系统容量不足时，就需要扩容主节点数量。在系统的处理能力上，如果是写能力不足，只能通过扩容主节点数来解决;而在写能力不足时，则可以通过增加备节点来提升。每个主节点拥有的备节点数量可以不一样，这在各个节点的数据热度不一样时特别有用，可以通过给比较热的节点增加更多的备节点实现用更少的资源来提升系统的处理能力。

分布式个人文件系统的设计与实现

第３４卷第４期２００５年８月电子科技大学学报Ｊｏ啪ａｌｏｆＵＥＳＴｏｆＣｈｉｎａＶ０１．３４Ｎｏ．４Ａｕｇ．２００５分布式个人文件系统的设计与实现何兴高，张凤荔，黄远军，秦志光，周明天（电子科技大学计算机科学与工程学院成都６１００５４）【摘要】提出了一种基于Ｅ－ｍａｉｌ系统的分布式文件系统一ＥⅧＦＳ，给出了扩展的Ｓ删＊议（Ｅ㈣的状态转换方式和定义，在此基础上研究了利用ＥＳＭｒＰ来构建分布式个人文件系统的方法和模型，设计了哪Ｓ的模型、内外存的结构、Ｉ，ｏ操作、用户接口以及ＥＭＤＦＳ的各种功能．关键词简单邮件传输协议；互联网消息存取协议４；个人网络存储；分布式文件系统中图分类号ＴＰ３９３文献标识码ＡＤｅｓｉｇｎａｎｄＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＰｅｒｓｏｎａｌＦｉｌｅＳｙｓｔｅｍ眦Ｘｉｎ唱ａ０，蕊ＡＮＧＦｅｎｇ－ｌｉ，ｍＩＡＮＧＹｕａｌｌ．ｊｕｎ，ＱＮｚｈｉ倒锄ｇ，盟ｏＵＭ吨－ｔｉ锄（Ｓｃｈｏｏｌ０ｆＣ伽ｐｕ魄Ｓｃｉ∞∞锄ｄＥｎｇ．ｍ∞血ｇ，ＵＥＳＴｏｆａ血ａａ姗窖ｄｕ６１００１５４）Ａｂｓｔｒａｃｔ。Ｉ＇ｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔＳａｄｉｓ仃ｉｂｍｅｄｆｉｌｅｓｙｓｔｅｍｂ嬲ｅｄｏｎＥ－ｍａｉｌｎ锄ｅｄＥ－ｎｌａｉｌｄｉｓ仃ｉｂｕｔｅｄｆｕｅｓｙＳｔｅｍ．Ｔｈｉｓｐ印ｅｒｇｉｖｅｓ曲ｓｔａｔｅ强ｄｄｅｆｍｉ廿ｏｎｏｆｅｘｔｅｎｓｉｏｎＳ咖巾鹤ｅｄ０ｎｍｉｓｗｅｄｅｓ蜘也ｅｍｏｄｅｌ锄ｄｍｅｍｏｄｏｆ也ｅＥＭＤＦＳ，锄ｄｐｒｏｐｏｓｅｍｅｓｔｏｒｅＳｐａ鸭ｔｔｌｅｍＩ锄。巧龃ｄｄｉｓｋ咖叽鹏ｏｆＥＭＤＦＳ，ｔｌｌｅＩ／Ｏｏｐｅｒａｔｏｒｓ，ｕｓｅｒｉＩｌｔｅｒｆｉａｃｅ，龇ｌｄｏｔｈｅｒｆｌｌｎｃｔｉｏｎｓ．ＫｅｙｗｏｒｄｓｓｉＩＩｌｐｌｅｍａｉｌ仃趾ｓｆｅｒｐｒｏｔｏｃｏｌ；ｉｎｔｅｍｅｔｍｅｓｓａｇｅａｃｃｅｓｓｐｒｏｔｏｃｏｌ－ｖｅｒＳｉｏｎ４；ｐｅｒｓｏｎｎｅｔｗａｒｅｓｔｏｒａｇｅ；ｄｉｇ廿ｉｂｕｔｅｄｆｉｌｅｓｙｓｔｅｍ本文提出了一种基于分布式环境的个人数据的网络存储方式，对现有的网络协议进行扩充，利用Ｅ．ｍａｉｌ，解决个人数据文件在分布式网络环境下的实时存储、共享。１Ｅ．ｍａｉｌ协议及其扩展Ｅ．ｍａｉｌ协议包括简单邮件传输协议（ＳｉｍｐｌｅＭａｉｌＴｒａｎｓｆｅｒＰｒｏｔｏｃｏｌ，ＳＭｒＰ）‘１】，简单邮件传输协议服务扩展①ｘｔｅｎｄｅｄｓＭｒＰ：ＥｓＭｒＰ尸，邮局协议３口ｏｓｔＯｍｃｅＰｒｏｔｏｃ０１．ＶｅｒＳｉｏｎ３，ＰＯＰ３），互联网消息存取协议４（ＩｒｌｔｅｍｅｔＭｅｓｓａｇｅＡｃｃｅｓｓＰｒｏｔｏｃｏｌ－Ｖ．ｅｒｓｉｏｎ４，Ⅱ儿心４）【３】’多用途网际邮件扩展（ＭｕｈｉｐｕｒｐｏｓｅｈｌｔｅｍｅｔＭ２ＬｉｌＥｘｔｅｎｓｉｏｎｓ，Ｍｍｍ）【４】。ＳＭｒＰ本身没有存储空间的概念，对ＳＭ冲进行存储扩展，就要引入个人存储空间扩展的概念（ｓｔｏｒａｇｅｅ）（ｔｅｎｄｅｄＳＭＩＰ，ＳＳＭｒＰ）。默认的个人存储空间是ＳＭＡＩＬＢＯｘ；引入ＳＭ俎ＢＯＸ，可避免普通邮件同个人网络存储的数据相混淆。ＳＳＭＩＰ连接后，进入普通的ＳＭＩＰ状态似０ｎ．ＳＳＭＩ．Ｐ状态），进行邮件操作。用户可以使用特殊命令ＳＨＬＯ，切换到ＳＳＭｒＰ个人存储空间。为了保护用户个人空间，必须对用户进行身份验证，验证成功后，选择个人空间进入；消息发送和个人数据的就以消息格式存储在一条消息中，包含个人数据的所有的消息，都存储在该个人存储空间中。ＳＳＭｌＰ协议包括Ｎ０ｎ．ＳＳＭｒＰ状态、收稿日期：２００４—０６一∞ 基金项目：四川省科技攻关项目（ＩＯ町Ｙ０２舢００ｌ－３）作者简介：何兴高（１９６４一），男，硕士，工程师，主要从事计算机控制、智能交通系统方面的研究．

分布式服务架构方案

高并发分布式服务架构方案下图是一个非常全面的架构蓝图，针对不同的应用系统需要的模块各有不同。此架构方案主要包括以下几个方面的设计：数据存储和读取，基础服务，应用层（APP/业务/Proxy），日志监控等，下面对这些主要的问题提供具体的各项针对性技术方案。数据的存储和读取分布式系统应该根据应用对数据不同的一致性、可用性等要求和数据的不同特性，采用不同的数据存储和读取方案，主要有以下几种可选方案： 1)内存型数据库。内存型的数据库，以高并发高性能为目标，在事务性方面没那么严格，适合进行海量数据的存储和读取。例如开源nosql数据库mongodb、redis等。 2)关系型数据库。关系型数据库在满足并发性能的同时，也需要满足事务性，可通过读写分离，分库分表来应对高并发大数据量的情况。例如Oracle，Mysql等。 3)分布式数据库。对于数据的高并发的访问，传统的关系型数据库提供读写分离的方案，但是带来的确实数据的一致性问题提供的数据切分的方案；对于越来越多的海量数据，传统的数据库采用的是分库分表，实现起来比较复杂，后期要不断的进行迁移维护；对

于高可用和伸缩方面，传统数据采用的是主备、主从、多主的方案，但是本身扩展性比较差，增加节点和宕机需要进行数据的迁移。对于以上提出的这些问题，分布式数据库HBase有一套完善的解决方案，适用于高并发海量数据存取的要求。基础服务基础服务主要是指数据层之上的数据路由，Cache，搜索等服务。 1)路由Router。对于数据库切分方案中的分库分表问题，需要解决在请求对应的数据时定位需要访问的位置，可根据一致性Hash，维护路由表至内存数据库等方案解决。 2)Cache。对于高并发的系统来讲，使用Cache可以减轻对后端系统的压力，所有Cache 可承担大部分热数据的读操作。当前用的比较多的是redis和memcache，redis比memcache有丰富的数据操作的API，redis对数据进行了持久化，而memcache没有这个功能，因此memcache更加适合在关系型数据库之上的数据的缓存。 3)搜索。搜索可以支持应用系统的按照关键词的检索，搜索提示，搜索排序等功能。开源开源的企业级搜索引擎主要有lucene, sphinx，选择搜索引擎主要考虑以下三个方面： a)搜索引擎是否支持分布式的索引和搜索，来应对海量的数据，支持读写分离，提高可用性 b)索引的实时性 c)搜索引擎的性能 Solr是基于Lucene开发的高性能的全文搜索服务器，满足以上三个方面的考虑，而且目前在企业中应用非常广泛。应用层应用层主要包括面向用户的应用，网站、APP等，还包括相关的业务处理的运算等。 1)负载均衡-反向代理。一个大型的平台包括很多个业务域，不同的业务域有不同的集群，可以用DNS做域名解析的分发或轮询，DNS方式实现简单。但是因存在cache而缺乏灵活性；一般基于商用的硬件F5、NetScaler或者开源的软负载lvs在做分发，当然会采用做冗余(比如lvs+keepalived)的考虑，采取主备方式。Nginx是基于事件驱动的、异步非阻塞的架构、支持多进程的高并发的负载均衡器/反向代理软件，可用作反向代理的工具。

分布式文件系统架构设计

目录 1.前言 (3) 2.HDFS1 (3) 3.HDFS2 (5) 4.HDFS3 (11) 5.结语 (15)

1.前言 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS，解决了海量数据存储的问题；实现了一个分布式计算引擎MapReduce，解决了海量数据如何计算的问题；实现了一个分布式资源调度框架YARN，解决了资源调度，任务管理的问题。而我们今天重点给大家介绍的是Hadoop里享誉世界的优秀的分布式文件系统-HDFS。 Hadoop重要的比较大的版本有:Hadoop1，Hadoop2，hadoop3。同时也相对应的有HDFS1，HDFS2，HDFS3三个大版本。后面的HDFS的版本，都是对前一个版本的架构进行了调整优化，而在这个调整优化的过程当中都是解决上一个版本的架构缺陷，然而这些低版本的架构缺陷也是我们在平时工作当中会经常遇到的问题，所以这篇文章一个重要的目的就是通过给大家介绍HDFS不同版本的架构演进，通过学习高版本是如何解决低版本的架构问题从而来提升我们的系统架构能力。 2.HDFS1

最早出来投入商业使用的的Hadoop的版本，我们称为Hadoop1，里面的HDFS就是HDFS1，当时刚出来HDFS1，大家都很兴奋，因为它解决了一个海量数据如何存储的问题。HDFS1用的是主从式架构，主节点只有一个叫：Namenode，从节点有多个叫：DataNode。我们往HDFS上上传一个大文件，HDFS会自动把文件划分成为大小固定的数据块（HDFS1的时候，默认块的大小是64M，可以配置），然后这些数据块会分散到存储的不同的服务器上面，为了保证数据安全，HDFS1里默认每个数据块都有3个副本。Namenode是HDFS的主节点，里面维护了文件系统的目录树，存储了文件系统的元数据信息，用户上传文件，下载文件等操作都必须跟NameNode进行交互，因为它存储了元数据信息，Namenode为了能快速响应用户的操作，启动的时候就把元数据信息加载到了内存里面。DataNode是HDFS的从节点，干的活就很简单，就是存储block文件块。

分布式控制系统课程设计

分布式控制课程设计设计题目：课题八：3台电动机的顺序控制学校：上海工程技术大学院系：机械工程学院

二任务描述：在现代工业生产中，电动机自动与手动正反转的设置得到了广泛的应用。设计三台电动机的顺序控制程序的原则是：（1）自动每隔离十分钟启动一台电机，中间可急停，到了八小时后都自动关闭。（2）手动顺序启动，手动反序停止。设计四段程序，第一段是自动顺序启动三台电机，由SB1总起T0,T1延时触发。第二段程序是到点自动停止，每个电机配备一个定时器加计数器来实现。第三段程序是手动顺序启动由SB2总起，T5,T6延时触发。第四段程序是手动反序停止由中间继电器M1.0,M1.1,M1.2线圈触发，而在第三段程序的起停保电路中用它们的常闭触点来实现。控制任务和要求：（1）启动操作：按启动按钮SB1，电动机M1启动，10s后电动机M2自动启动，又经过8s，电动机M3自动启动。（2）停车操作：按停止按钮SB2，电动机M3立即停车；5s后，电动机M2自动停车；又经过4s，电动机M1自动停车。（3）要求启动时，每隔10min依次启动1台，每台运行8h后自动停车。在运行中可用停止按钮将3台电动机同时停机。三电动机及其PLC控制器的介绍 1.系统设计功能 1）电路设计本课题的三台电动机应满足以下要求（1）自动时，当第二台电动机延时启动时，不关闭第一台电动机。当第三台电动机延时启动时，不关闭第一，第二台电动机。且三者自各自启动就开始计数器计时，准备关闭。（2）用急停按钮使三台电动机同时停移，但时间必须在自动停止时间范围内。（3）手动时，当第二台中动机延时启动时，必须等三台电动机按顺序都启动后才可以按下手动反序停止按钮，使他们各自停止。 2）主电路设计由三台电机组成，启动电路由自动开关QF0.，接触器KM0-KM3.热继电器FR1-FR3各台电

分布式人事管理系统设计与实现

分布式人事管理系统设计与实现摘要：随着信息技术的日益发展和计算机及网络的技术的普遍应用，随着管理改革的深入，各部门之间的工作量也随之加重，旧的管理方式的方法已无法满足现代的科学管理飞速的需要。因此有必要利用现代PC技术和分布式数据库开发技术，在网络环境下建立基于分布式数据库的信息管理系统。关键词：计算机；分步式；人事管理；数据库中图分类号：TP311文献标识码：A 文章编号： 1009-3044(2008)32-1114-02 Distributed Personnel Management System Design and Implementation SONG Jun-rong (Huaibei City of Anhui Province, Mountain-building,Huaibei 235000,China) Abstract: With the increasing development of information technology and computer and network technology widely used, with the depth of management reform, among the various departments and also increase the workload, the old management methods have been unable to meet the modern scientific management of rapid . It is therefore necessary to use