基于springcloud分布式session共享
实现多个https://www.360docs.net/doc/314357593.html,跨程序池共享Session [高效]
实现多个https://www.360docs.net/doc/314357593.html,跨程序池共享Session [高效] 简要介绍，本文主要内容是实现通过https://www.360docs.net/doc/314357593.html,自己的Sql Server的Session存储机制实现，通过存储过程实现忽略程序标识的区别，达到多程序池间Session数据共享的目的。详细原文： 本文转载人数己经太多，所以不知道原文地址何处，敬请谅解! 大致思路： 采用SqlServer方式存储Session，分析数据库表结构、原理、流程，大致可以得到SqlServer存储Session的方法：表结构： ASPStateTempApplications表存储应用程序Id及名称 ASPStateTempSessions表存储具体的Session值不同的应用程序会在ASPStateTempApplications中注册不同的数据，从而在ASPStateTempSessions中有不同的Session，如果要实现Session共享，可以用欺骗SqlServer的方法：用某种方法使得不同的应用程序访问数据库时用相同的App！为了达到
这个目的，分析[dbo].[TempGetAppID]这个存储过程，代码如下：1 ALTER PROCEDURE [dbo].[TempGetAppID] 2 @appName tAppName, 3 @appId int OUTPUT 4 AS 5 SET @appName = LOWER(@appName) 6 SET @appId = NULL 7 8 SELECT @appId = AppId 9 FROM [Herald.Session].dbo.ASPStateTempApplications 10 WHERE AppName = @appName 11 12 IF @appId IS NULL BEGIN 13 BEGIN TRAN 14 15 SELECT @appId = AppId 16 FROM [Herald.Session].dbo.ASPStateTempApplications WITH (TABLOCKX) 17 WHERE AppName = @appName 18
分布式数据同步平台功能说明书
分布式数据同步平台【产品DATA】 2020年7月30日
目录 一、分布式数据同步平台 (3) 1、运行报表 (3) 2、项目管理 (4) 3、数据源管理 (4) 4、执行器管理 (5) 5、日志管理 (5) 6、资源监控 (6) 二、任务管理 (7) 1、任务管理 (7) 2、任务构建 (9) 3、任务批量构建 (10) 4、任务模版 (10) 三、平台管理 (11) 1、用户管理 (11)
一、分布式数据同步平台 分布式数据同步平台，提供简单易用的操作界面，降低用户使用同步工具成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务，RDBMS数据源可批量创建数据同步任务，支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能，集成分布式任务调度平台可根据时间、自增主键增量同步数据。任务"执行器"支持集群部署，支持执行器多节点路由策略选择，支持超时控制、失败重试、失败告警、任务依赖，执行器CPU.内存.负载的监控等等。后续可以提供更多的数据源支持、数据同步等更为复杂的业务场景（可定制）。 1、运行报表 支持实时查看运行数据，以及调度报表，如调度日期分布图，调度成功分布图等
2、项目管理 项目管理模块，可对任务分类管理； 3、数据源管理 支持7种不同关系型数据库源和NOSQL数据库，
4、执行器管理 "调度中心OnLine:"右侧显示在线的"调度中心"列表, 任务执行结束后, 将会以failover的模式进行回调调度中心通知执行结果, 避免回调的单点风险; "执行器列表" 中显示在线的执行器列表, 可通过"OnLine 机器"查看对应执行器的集群机器; 5、日志管理 可以点击查看日志，实时获取日志信息,终止正在执行的datax进程
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。
php本地配置服务器集群,实现session共享
当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制。在不同的压力阶段，我们会遇到不同的问题，通过搭建不同的服务和架构来解决。 Web负载均衡 Web负载均衡（Load Balancing），简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”，而采用恰当的分配方式，对于保护处于后端的Web服务器来说，非常重要。 负载均衡的策略有很多，我们从简单的讲起哈。 1. HTTP重定向 当用户发来请求的时候，Web服务器通过修改HTTP响应头中的Location标记来返回一个新的url，然后浏览器再继续请求这个新url，实际上就是页面重定向。通过重定向，来达到“负载均衡”的目标。例如，我们在下载PHP源码包的时候，点击下载链接时，为了解决不同国家和地域下载速度的问题，它会返回一个离我们近的下载地址。重定向的HTTP返回码是302，如下图： 如果使用PHP代码来实现这个功能，方式如下：
这个重定向非常容易实现，并且可以自定义各种策略。但是，它在大规模访问量下，性能不佳。而且，给用户的体验也不好，实际请求发生重定向，增加了网络延时。 2. 反向代理负载均衡 反向代理服务的核心工作主要是转发HTTP请求，扮演了浏览器端和后台Web服务器中转的角色。因为它工作在HTTP层（应用层），也就是网络七层结构中的第七层，因此也被称为“七层负载均衡”。可以做反向代理的软件很多，比较常见的一种是Nginx。 Nginx是一种非常灵活的反向代理软件，可以自由定制化转发策略，分配服务器流量的权重等。反向代理中，常见的一个问题，就是Web服务器存储的session数据，因为一般负载均衡的策略都是随机分配请求的。同一个登录用户的请求，无法保证一定分配到相同的Web机器上，会导致无法找到session的问题。 解决方案主要有两种： 1. 配置反向代理的转发规则，让同一个用户的请求一定落到同一台机器上（通过分析cookie），复杂的转发规则将会消耗更多的CPU，也增加了代理服务器的负担。 2. 将session这类的信息，专门用某个独立服务来存储，例如redis/memchache，这个方案是比较推荐的。 反向代理服务，也是可以开启缓存的，如果开启了，会增加反向代理的负担，需要谨慎使用。这种负载均衡策略实现和部署非常简单，而且性能表现也比较好。但是，它有“单点故障”的问题，如果挂了，会带来很多的麻烦。而且，到了后期Web 服务器继续增加，它本身可能成为系统的瓶颈。 3. IP负载均衡
分布式数据库系统及其一致性方法研究
２００７年第２４卷第１０期微电子学与计算机 １引言 分布式数据库系统在系统结构上的真正含义是指物理上分布、逻辑上集中的分布式数据库结构。数据在物理上分布后，由系统统一管理，用户看到的似乎不是一个分布式数据库，而是一个数据模式为全局数据模式的集中式数据库［１￣５］。 分布式数据库系统包括两个重要组成部分：分布式数据库和分布式数据库管理系统。分布式数据库系统具有位置透明性和复制透明性，使用户看到的系统如同一个集中式系统。分布式数据库系统分为三类：同构同质型ＤＤＢＳ、同构异质型ＤＤＢＳ和异构ＤＤＢＳ。同构同质型ＤＤＢＳ是指各个场地都采用同一类型的数据模型，并且是同一型号数据库管理系统；同构异质型ＤＤＢＳ是指各个场地都采用同一类型的数据模型，但是数据库管理系统是不同型号的；异构型ＤＤＢＳ是指各个场地的数据模型是不同的类型。 分布式结构是相对于集中式结构而言的。从数据处理的角度来说，典型的集中式结构是数据集中存放和处理，用户通过远程终端或通过网络连接来共享集中存放的数据。分布式结构则是将数据及其处理分散在不同场地，各场地各自管理一部分数据，同时又通过网络系统相互连接。各场地的用户除可以访问和处理本地数据外，也可以访问和处理别的场地的数据。分布式数据库是典型的分布式结构。它包括对数据的分布存储和对事务的分布处理。设计一个分布式数据库系统会遇到许多集中式数据库设计中所没有的问题，一致性是其中必须认真对待和解决的主要问题。 ２ＤＤＢＳ的体系结构 ２．１综合型体系结构 综合型体系结构是指在综合权衡用户需求之后，设计出分布的数据库，然后再设计出一个完整的ＤＢＭＳ，把ＤＢＭＳ的功能按照一定的决策分散配置在一个分布的环境中。每个结点的ＤＢＭＳ均熟知整个网络的情况，也了解其它结点的情况。从整体上，各结点组成一个完整的系统，它们之间是靠进程通讯的手段来维持互访连接，如图１所示。２．２联合型体系结构 联合型体系结构是指每个结点上先有ＤＢＭＳ，以此为基础，再建立分布式环境以实现互访连接。若各个结点的局部ＤＢＭＳ支持同一种数据模式和 分布式数据库系统及其一致性方法研究 刘萍芬，马瑞芳，王军 （西安交通大学电信学院，陕西西安７１００４９） 摘要：分布式数据库系统是数据库领域中的一个主要研究方向，数据一致性维护是分布式数据库系统中的一个非常关键的技术问题。在分析分布式数据库系统体系结构的基础上，讨论了两种一致性方法：两阶段提交和复制服务器，并提出一种具有复制服务器的分布式数据库系统的结构框架，它具有有效性和实用性。 关键词：分布式数据库系统；一致性；两阶段提交；复制服务器 中图分类号：ＴＰ３１文献标识码：Ａ文章编号：１０００－７１８０（２００７）１０－０１３７－０３ ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＤａｔａｂａｓｅＳｙｓｔｅｍａｎｄＤａｔａＣｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ ＬＩＵＰｉｎｇ－ｆｅｎ，ＭＡＲｕｉ－ｆａｎｇ，ＷＡＮＧＪｕｎ （ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｔｉｎｇ，Ｘｉ′ａｎＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ′ａｎ７１００４９，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍｉｓａｍａｉｎｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｉｎｔｈｅｄａｔａｂａｓｅｆｉｅｌｄ．Ｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇｔｈｅｄａｔａｃｏｎｓｉｓ－ｔｅｎｃｙｉｓａｃｒｉｔｉｃａｌｔｅｃｈｎｉｃａｌｐｒｏｂｌｅｍｉｎｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｗｏｍｅｔｈｏｄｓｏｆｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇｄａｔａｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙｂａｓｅｄｏｎａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍ，ｗｈｉｃｈａｒｅ２ＰＣａｎｄｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｅｒｖ－ｅｒ．Ｔｈｅｎｔｈｅｐａｐｅｒｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｆｒａｍｅｗｏｒｋｗｈｉｃｈｈａｖｅｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｅｒｖｅｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．Ａｎｄｉｔｉｓｅｆｆｅｃ－ｔｉｖｅａｎｄａｐｐｌｉｅｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍ；ｄａｔａｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ；２ＰＣ；ｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｅｒｖｅｒ 收稿日期：２００６－１０－２７ １３７
基于springcloud分布式session共享.docx
分布式Session共享 概念 不同进程之间的session共享访问。 解决了分布式系统或者系统集群部署时出现的问题：web容器（如tomcat）管理的session都存放于本地内存中无法共享，用户每次访问的服务器可能都不一样，因此出现服务器不能识别用户、用户登录状态失效等。 解决方案： 方案一：黏性session NGINX等负载均衡网关，可以通过hash映射等方式，保证相同用户的请求会转发到同一台服务器。 优点：简单高效，易实施。 缺点：存在大量请求转发到单点服务器极端情况导致负载均衡失效；单点故障导致用户session丢失。
方案二：tomcat集群session复制 Tomcat提供集群环境下的session复制功能，以达到session共享。 优点：无开发工作量。 缺点：session复制会消耗大量服务器资源，只能应用于小规模的集群。 方案三：Spring session + redis（推荐） Spring session可以接管web容器的session管理，并可以将session 数据存放于redis等第三方存储。 优点：Spring boot/cloud项目无缝集成；可存储海量session数据；可以利用redis提供的持久化保证宕机恢复、服务升级重启用户session不丢失；很好的支持服务在线扩容！ 缺点：Spring session没有多语言版本，限制了微服务框架下不同的技术选型。 Spring boot/cloud下的使用方法： 1.增加配置redis和spring session的配置 spring.redis.host=127.0.0.1 spring.redis.password=123456 spring.redis.port=6379
分布式文件系统MFS(moosefs)实现存储共享
由于用户数量的不断攀升,我对访问量大的应用实现了可扩展、高可靠的集群部署（即lvs+keepalived的方式），但仍然有用户反馈访问慢的问题。通过排查个服务器的情况，发现问题的根源在于共享存储服务器NFS。在我这个网络环境里，N个服务器通过nfs方式共享一个服务器的存储空间，使得 NFS服务器不堪重负。察看系统日志，全是nfs服务超时之类的报错。一般情况下，当nfs客户端数目较小的时候，NFS性能不会出现问题；一旦NFS服务器数目过多，并且是那种读写都比较频繁的操作，所得到的结果就不是我们所期待的。 下面是某个集群使用nfs共享的示意图： 这种架构除了性能问题而外，还存在单点故障，一旦这个NFS服务器发生故障，所有靠共享提供数据的应用就不再可用，尽管用rsync方式同步数据到另外一个服务器上做nfs服务的备份，但这对提高整个系统的性能毫无帮助。基于这样一种需求，我们需要对nfs服务器进行优化或采取别的解决方案，然而优化并不能对应对日益增多的客户端的性能要求，因此唯一的选择只能是采取别的解决方案了；通过调研，分布式文件系统是一个比较合适的选择。采用分布式文件系统后，服务器之间的数据访问不再是一对多的关系（1个NFS服务器，多个NFS 客户端），而是多对多的关系，这样一来，性能大幅提升毫无问题。 到目前为止，有数十种以上的分布式文件系统解决方案可供选择，如 lustre,hadoop,Pnfs等等。我尝试了 PVFS,hadoop,moosefs这三种应用，参看了lustre、KFS等诸多技术实施方法，最后我选择了moosefs（以下简称MFS）
这种分布式文件系统来作为我的共享存储服务器。为什么要选它呢？我来说说我的一些看法： 1、实施起来简单。MFS的安装、部署、配置相对于其他几种工具来说，要简单和容易得多。看看lustre 700多页的pdf文档，让人头昏吧。 2、不停服务扩容。MFS框架做好后，随时增加服务器扩充容量；扩充和减少容量皆不会影响现有的服务。注：hadoop也实现了这个功能。 3、恢复服务容易。除了MFS本身具备高可用特性外，手动恢复服务也是非常快捷的，原因参照第1条。 4、我在实验过程中得到作者的帮助，这让我很是感激。 MFS文件系统的组成 1、元数据服务器。在整个体系中负责管理管理文件系统，目前MFS只支持一个元数据服务器master，这是一个单点故障，需要一个性能稳定的服务器来充当。希望今后MFS能支持多个master服务器，进一步提高系统的可靠性。 2、数据存储服务器chunkserver。真正存储用户数据的服务器。存储文件时，首先把文件分成块，然后这些块在数据服务器chunkserver之间复制（复制份数可以手工指定，建议设置副本数为3）。数据服务器可以是多个，并且数量越多，可使用的“磁盘空间”越大，可靠性也越高。 3、客户端。使用MFS文件系统来存储和访问的主机称为MFS的客户端，成功挂接MFS文件系统以后，就可以像以前使用NFS一样共享这个虚拟性的存储了。 元数据服务器安装和配置
4.局域网共享13个错误解决方法
局域网共享错误13个问题解决方法全攻略（Windows网上邻居） 问题1、连接了一个共享后，再次连接时候提示错误。 或者共享机器更改了密码，需要重新连接，重新输入新的账号密码，不需要重启计算机，的解决方法。 --------------------------- \\192.6.6.6\e$ --------------------------- \\192.6.6.6\e$ 不允许一个用户使用一个以上用户名与一个服务器或共享资源的多重连接。中断与此服务器或共享资源的所有连接，然后再试一次... --------------------------- 确定 --------------------------- 解决方法： net use \\机器名或IP\ipc$ /del 用net use来删除前一个用户的连接 net session这条命令看看你的共享文件夹的电脑上有几个连接 输入命令 net use \\192.6.6.6\d$/del 问题2、共享\\192.6.6.6\d$，开启带美元符号$默认共享方法 开启需要满足的条件： 1.连接共享时候，需要输入账号密码。 那么就必须改“仅来宾”为“经典”模式。到开始—运行—输入gpedit.msc回车—计算机配置—windows设置—安全设置—本地策略—安全设置—“网络访问：
本地用户的共享和安全模式”改为“经典”。这样访问就是经典访问模式了，那么就要去解决经典访问模式的问题了。 2.账号需要设置一个非空密码。 方法2，设置允许远程共享登录允许空密码 到开始—运行—输入gpedit.msc回车—计算机配置—Windows设置—安全设置—本地策略—安全设置—“账户：使用空白密码的本地账户只允许进行控制台登录”—改为“已禁用”。 问题3、未开启网络共享和安全，导致无法共享。 解决方法：在文件夹属性，点击“共享”->“网络共享和安全”->“网络安装向导”按照向导安装即可。 如果你对共享一直搞不清，那么你可以花一至几小时的时间来看这篇文章，我相信以后共享问题你基本上都能解决。 看过了很多人写共享教程，看过了更多人写共享问题解决。可是，我到
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。
IIS应用程序池多工作进程设置及Session共享
IIS应用程序池多工作进程设置及Session共享 1 概述 微软的IIS作为Windows平台下https://www.360docs.net/doc/314357593.html,网站发布的默认WEB服务器，在性能上提供了比较大的 弹性和可伸缩性，通过应用程序池工作进程数的设置，可以支持从几十到上万并发数量的访问。本文档对相应设置过程进行操作指引，并对设置过程中的注意事项进行重点描述。 2 应用程序池多工作进程设置 根据以往的经验值，在主流的PC-SERVER主机（Xeon E5645 @ 2.4GHz，6核心12线程，32G 内存）上，每个应用程序池的单一工作进程，能够大约承受30-50个左右的并发，如果超出此并发数量，可能会出现IIS无法响应、或响应时间明显变长的问题。通过合理设置应用程序池的最大工作进程数，可显著提高IIS应对高并发的能力，减少网站响应时间。 2.1 设置步骤 1、找到待设置网站对应的应用程序池，如图 1所示： 图 1 找到应用程序池 2、在所选应用程序池上点击右键，选择【高级设置】，如图 2所示： 图 2 高级设置 3、在弹出的【高级设置】窗口中找到【最大工作进程数】，并设置为合理值，如图 3所示： 图 3 设置最大工作进程数 4、点击【确定】按纽保存设置。 2.2 注意事项
图 5 启动服务 4、打开待修改网站主目录下的web.config配置文件，搜索找到“
几种session存储方式比较
几种session存储方式比较 1. 客户端cookie加密 这是我以前采用的方式，简单，高效。比较好的方法是自己采用cookie机制来实现一个session,在应用中使用此session实现。 问题：session中数据不能太多，最好只有个用户id。 参考实现：https://www.360docs.net/doc/314357593.html, 2. application server的session复制 可能大部分应用服务器都提供了session复制的功能来实现集群，tomcat,jboss,was都提供了这样的功能。 问题： 性能随着服务器增加急剧下降，而且容易引起广播风暴； session数据需要序列化，影响性能。 如何序列化，可以参考对象的序列化和反序列化. 参考资料 Tomcat 5集群中的SESSION复制一 Tomcat 5集群中的SESSION复制二 应用服务器－JBoss 4.0.2集群指南 3. 使用数据库保存session 使用数据库来保存session,就算服务器宕机了也没事，session照样在。 问题： 程序需要定制； 每次请求都进行数据库读写开销不小(使用内存数据库可以提高性能，宕机就会丢失数据。可供选择的内存数据库有BerkeleyDB,MySQL的内存表); 数据库是一个单点，当然可以做数据库的ha来解决这个问题。 4. 使用共享存储来保存session 和数据库类似,就算服务器宕机了也没事，session照样在。使用nfs或windows文件共享都可以,或者专用的共享存储设备。 问题： 程序需要定制； 频繁的进行数据的序列化和反序列化，性能是否有影响； 共享存储是一个单点，这个可以通过raid来解决。 5. 使用memcached来保存session 这种方式跟数据库类似，不过因为是内存存取的，性能自然要比数据库好多了。 问题： 程序需要定制,增加了工作量； 存入memcached中的数据都需要序列化，效率较低； memcached服务器一死，所有session全丢。memchached能不能做HA 我也不知道，网站上没提。 参考资料 应用memcached保存session会话信息 正确认识memcached的缓存失效 扩展Tomcat 6.x，使用memcached存放session信息 6. 使用terracotta来保存session
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。
分布式知识分享
分布式介绍 C R E A T I V E G E O M E T R Y T E M P L A T E 分享人：李鸿睿/万丽萍 时间：2020.1
简介 1-2 集群2-2分布式/集群优缺点1-3 分布式1-1 单机2-1 分布式/集群区别
1单机 案例：银行存款取款，只有一个柜台A进行服务。 第一个人想存款，在A柜台办理存款业务花费6分钟。 第二个人想取款，在A柜台办理取款业务花费6分钟。 总共耗时12分钟。 概念：单机结构——系统业务量很小的时候所有的代码都放在一个项目中，然后这个项目部署在一台服务器上就好了。整个项目所有的服务都由这台服务器提供。这就是单机结构。 问题：如果想要存款与取款的人过多，应该怎么办？
1集群 案例：银行存款取款，开设柜台A，柜台B进行服务。 第一个人想存款，在A柜台/柜台B办理存款业务花费6分钟。 第二个人想取款，在另一个空闲柜台办理取款业务花费6分钟 总共耗时6分钟。 集群结构——单机处理到达瓶颈的时候，你就把单机复制几份，这样就构成了一个“集群”。集群中每台服务器就叫做这个集群的一个“节点”，所有节点构成了一个集群。每个节点都提供相同的服务，那么这样系统的处理能力就相当于提升了好几倍（有几个节点就相当于提升了这么多倍）。
1分布式 案例：银行存款取款，开设柜台A办理存款服务，柜台B办理取款服务。 第一个人想存款，在A柜台办理存款业务花费6分钟。 第二个人想取款，在B柜台办理取款业务花费6分钟 总共耗时6分钟。 分布式结构：分布式结构就是将一个完整的系统，按照业务功能，拆分成一个个独立的子系统，在分布式结构中，每个子系统就被称为“服务”。这些子系统能够独立运行在web容器中，它们之间通过特定的方式通信。
Tomcat session共享之MSM
Tomcat session共享—MSM 一、原理 MSM(memcached-session-manager) 支持tomcat6 和tomcat7 ，利用 Value （Tomcat 阀）对Request进行跟踪。Request请求到来时，从memcached加载session，Request请求结束时，将tomcat session更新至memcached，以达到session 共享之目的，支持 sticky 和 non-sticky 模式。 Sticky 模式：tomcat session 为主session， memcached为备 session。Request 请求到来时，从memcached加载备 session 到 tomcat (仅当tomcat jvmroute发生变化时，否则直接取tomcat session)；Request请求结束时，将tomcat session更新至memcached，以达到主备同步之目的。 Non-Sticky模式：tomcat session 为中转session， memcached1 为 主 sessionmemcached 2 为备session。Request请求到来时，从memcached 2加载备 session 到 tomcat，（当容器中还是没有session 则从memcached1加载 主 session 到 tomcat，这种情况是只有一个memcached节点，或者有memcached1 出错时），Request请求结束时，将tomcat session更新至主memcached1和备memcached2，并且清除tomcat session 。以达到主备同步之目的。 二、配置 1.sticky
GPS技术实现分布式数据同步采集系统
GPS技术实现分布式数据同步采集系统 采集系统自身的环境限制导致设备的分散性，保证各个采集设备之间数据的同步性，使之分析出来的结果更具有研究和使用价值，并在一个可控的成本下实现，是摆在设计者面前的难题。相对于其他2 种技术方案：基于短距离低成本的机箱同步技术和基于长距离高成本的卫星同步技术。GPS PPS 是一种集2 者优点于一身的时钟同步技术。不仅能获得和高成本技术相同的效果，并且还能节约大量成本。 一．分布式实时采集系统概述 东海大桥由于身处外海海域，不仅需要经受海水腐蚀、地震台风自然灾害、还有各种通行工具对桥梁结构造成缓慢的损害。对桥梁进行实时监测，为了及时获知桥梁的健康状况，对各种突发时间做出响应，以及进行必要的养护工作，延长桥梁的使用寿命。监测数据还能进行进一步研究分析，对桥梁的基础研究具有非常大的帮助。 为什么要使用时钟同步技术？由于桥梁属于较为特殊的结构，构造范围很广，监测点分散在各处，很多监测项目又具有实时性的特点，例如地震、台风、交通事故等等，对于各部位监测数据需要非常准确的时间同步，一般的数据采集技术难以达到监测要求，如果不采用时钟同步技术，极有可能造成各个监测点采集数据时间上的微小误差，不仅造成监测结果的不准确，还严重影响了对桥梁健康的研究分析。而通过GPS 时钟同步技术完全可以避免这些问题。 二．GPS PPS 技术和其他时钟同步技术介绍与比较 如图1 所示，整个采集系统分散在桥梁的各个部位。桥梁按照区域划分为若干区段，在主要几个区段中安置着信号采集机站，各个采集机站之间相距几公里甚至十几公里，每组采集机站均和GPS 同步时钟接受器相连，GPS PPS 接收器接受GPS 时钟同步信号，做相应的处理得到时钟同步信号和绝对时间戳并发送给PXI 采集设备，采集设备接收处理后的GPS同步信号，达到同步整个分布式采集系统。 图1 桥梁健康监测系统的预警监测图 这里说的时钟同步有2 方面含义： ● 数据采样频率的同步，包括采样时钟信号的脉冲同步以及相位同步。 ● 时间轴上的同步，即采样点时间标签的同步。 只有2方面都达到同步，才能称为真正的同步采集。目前除了GPS PPS 时钟同步技术方案外，主要还有其他2 种时钟同步技术方案： 1. 机箱直连时钟同步技术： 主要采用了PXI 6653 时钟同步模块的时钟频率共享技术，每个采集设备中都装有PXI 6653 时钟同步模块，然后用同轴电缆把各个采集设备的6653 模块相连，以其中一个模块作为主模块，其余的作为从模块；