第七章分布式共享内存系统及程序设计
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分布式系统中的数据共享与访问控制随着信息技术的不断发展,分布式系统在各个领域得到了广泛应用。
在分布式系统中,数据的共享与访问控制是一项重要的任务,它直接关系到系统的可靠性和安全性。
本文将对分布式系统中的数据共享和访问控制进行讨论,并介绍一些常见的解决方案。
一、数据共享在分布式系统中,数据共享是指多个节点可以同时访问和修改同一份数据。
数据共享可以提高系统的性能和效率,同时也增加了系统的复杂性和风险。
1. 数据共享模型常见的数据共享模型包括:共享内存模型、消息传递模型和数据库模型。
- 共享内存模型:多个节点通过共享的内存空间来进行数据交换。
这种模型的优点是数据访问高效,但是需要考虑数据一致性和并发控制的问题。
- 消息传递模型:通过消息传递的方式进行数据交换。
每个节点有自己的一份数据拷贝,通过互相发送消息来实现数据共享。
这种模型可以提高系统的灵活性,但是增加了通信开销。
- 数据库模型:数据存储在共享数据库中,多个节点可以通过数据库接口进行数据访问。
数据库管理系统负责处理并发访问和一致性问题。
这种模型适用于需要频繁进行数据读写的场景。
2. 数据一致性数据一致性是指在多个节点间共享数据的过程中,所有节点看到的数据是一致的。
在分布式系统中,由于网络延迟和节点故障等原因,数据可能出现不一致的情况。
为了保证数据一致性,可以采用以下方法:- 基于锁机制:通过互斥锁等机制来控制对共享数据的访问。
只有拥有锁的节点才能修改数据,其他节点需要等待。
- 基于事务:将一系列对数据的访问操作封装为事务,并通过提交(commit)和回滚(rollback)操作来保证数据的一致性。
- 基于副本技术:将数据复制到多个节点上,通过副本一致性协议来保证数据的一致性。
二、访问控制在分布式系统中,为了保证数据的安全性和隐私性,需要对数据的访问进行控制。
访问控制是指根据用户的身份和权限来限制其对数据的访问操作。
1. 访问控制模型常见的访问控制模型有:基于角色的访问控制(RBAC)、强制访问控制(MAC)和自主访问控制(DAC)。
《高性能并行运行时系统:设计与实现》读书随笔目录一、内容综述 (2)1.1 背景与动机 (3)1.2 高性能并行运行时系统的意义 (3)二、并行运行时系统的基本概念 (4)2.1 并行计算与并行运行时系统 (6)2.2 并行运行时系统的组成部分 (7)三、高性能并行运行时系统的设计要素 (9)3.1 性能优化策略 (10)3.2 可扩展性与可维护性 (12)3.3 容错与稳定性 (13)四、典型高性能并行运行时系统分析 (15)4.1 MapReduce及其应用场景 (16)4.2 Spark的工作原理与应用 (17)4.3 分布式内存计算系统TBB (19)五、并行运行时系统的实现技术 (21)5.1 编程模型与语言支持 (22)5.2 数据存储与管理 (24)5.3 网络通信与通信协议 (25)六、高性能并行运行时系统的测试与调试 (27)6.1 测试方法与工具 (28)6.2 常见问题与解决方案 (30)七、总结与展望 (31)7.1 本书主要内容回顾 (32)7.2 对未来发展的展望 (34)一、内容综述《高性能并行运行时系统:设计与实现》是一本关于高性能并行计算的经典著作,作者是著名的计算机科学家和教授。
本书详细介绍了高性能并行运行时系统的设计与实现过程,旨在为读者提供一套完整的理论框架和技术方法,以便在实际项目中构建高效、可扩展的并行计算系统。
本书共分为五个部分,分别是:并行计算基础、并行编程模型、并行数据结构与算法、并行运行时系统设计及实例分析和总结。
在前三部分中,作者首先介绍了并行计算的基本概念、原理和技术,包括共享内存模型、消息传递接口(MPI)等;接着详细讲解了并行编程模型,如任务划分、同步与互斥、负载均衡等;作者还介绍了一些常用的并行数据结构与算法,如哈希表、B树、红黑树等。
在第四部分中,作者深入探讨了并行运行时系统的设计与实现,包括线程管理、进程管理、资源分配等方面。
通过一系列实例分析,作者展示了如何根据具体问题选择合适的并行计算模型和编程技术,以及如何在实际项目中实现高效的并行运行时系统。
•并行计算基础•并行算法设计•并行编程模型与语言目录•并行程序性能优化•并行程序调试与性能分析•总结与展望并行计算概念及特点并行计算概念并行计算是指在同一时间内,使用多个计算资源(如处理器、核心、计算机等)同时执行多个计算任务的过程。
并行计算特点并行计算的主要特点包括同时性、独立性、加速比和可扩展性等。
其中,同时性指多个任务在同一时间内执行;独立性指各个任务之间互不干扰;加速比指并行计算相对于串行计算的加速效果;可扩展性指并行计算系统能够方便地增加计算资源以提高计算能力。
多核处理器集群系统分布式共享内存系统任务并行数据并行流水线并行并行算法特点并行算法分类与特点常见并行算法介绍如并行快速排序、归并排序等,提高排序速度。
如并行广度优先搜索、最短路径算法等,用于图论问题的求解。
如矩阵乘法、矩阵分解等,加速线性代数计算。
如并行蒙特卡洛方法、并行有限元方法等,应用于科学计算领域。
并行排序算法并行图算法并行矩阵运算并行数值计算并行算法性能评价加速比效率可扩展性复杂度分析共享内存编程模型原理及特点常用同步机制典型应用01 02 03原理及特点常用通信方式典型应用消息传递编程模型OpenMP 存并行编程的了简单的并行循环、分段、任务等构造,以及丰富的同步和互斥机制。
用于多核、多线程等共享内存环境,可以方便地实现并行化。
OpenMP MPI 编程的标准接口,提供了丰富的通信函数和同步机制。
MPI 系统等环境,可以实现大规模并行计算。
MPI CUDA 一种并行计算平台和编程模型,支持CUDA 程接口和扩展库,可以方便地实现应用程序。
CUDA 除了上述三种常见的并行编程语言外,还有许多其他语言和工具支持并行编程,如Fortran 这些语言和工具各有特点,可以根据具体应用场景选择合适的编程语言和工具。
其他语言并行编程语言介绍针对特定问题选择合适的并行算法,通过减少计算量、提高计算效率来优化性能。
算法选择与优化数据结构与存储优化编译优化技术运行时优化技术合理设计数据结构,减少数据冗余和访问冲突,提高数据存储和访问效率。
操作系统概念(第九版)答案简介《操作系统概念(第九版)答案》是一本针对《操作系统概念(第九版)》教材的答案集合。
本文档旨在提供读者对操作系统相关概念的理解和应用基础。
目录1.引论2.进程管理3.处理机调度4.进程同步5.死锁6.内存管理7.虚拟内存8.文件系统9.输入与输出10.磁盘存储管理11.安全性和保护12.分布式系统13.多媒体操作系统14.实时系统第一章引论本章的目标是介绍操作系统的概念和功能,包括定义了什么是操作系统、操作系统的历史和发展、操作系统的分类以及操作系统的基本组成部分。
问题1:操作系统是什么?答案:操作系统是一个管理计算机硬件和软件资源的软件系统。
它为用户提供一个在硬件和软件之间进行交互的接口,同时协调和控制计算机的各个组件,以实现有效和可靠的计算机操作。
问题2:操作系统的历史和发展?答案:操作系统的历史可以追溯到大约20世纪50年代,当时计算机的使用范围相对较小,操作系统也比较简单。
随着计算机技术的发展,操作系统逐渐变得复杂而且功能强大。
在20世纪60年代,随着多道程序设计的发展,操作系统开始支持同时运行多个程序。
这就导致了对资源的合理分配和进程调度的需求。
同时,操作系统的文件系统和输入输出功能也得到了改进和扩展。
在20世纪70年代,个人计算机的出现使得操作系统变得更加普及。
同时,分时操作系统和分布式操作系统的概念也开始出现。
到了20世纪80年代和90年代,图形用户界面(GUI)的引入和互联网的普及使得操作系统更加用户友好和功能丰富。
现在,操作系统已经成为计算机系统中不可或缺的一部分,为计算机用户提供各种功能和服务。
问题3:操作系统的分类有哪些?答案:操作系统可以根据不同的标准进行分类。
以下是国际上常用的操作系统分类方法:1.目标计算机系统:大型机操作系统、小型机操作系统、微型机操作系统、嵌入式系统操作系统。
2.处理方式:批处理系统、分时操作系统、实时操作系统。
3.用户数量:单用户操作系统、多用户操作系统。
共享内存使用注意事项1. 避免并发写入:共享内存区域应该尽量避免多个进程同时写入,否则可能导致数据混乱和不一致。
2. 同步访问:为了确保共享内存的一致性,进程在访问共享内存时应该使用同步机制,如信号量、互斥锁等。
3. 内存泄漏:需要确保在使用完共享内存后能够及时释放,避免内存泄漏问题。
4. 避免频繁的访问:频繁的读写会增加锁的竞争,造成性能下降,应该尽量减少对共享内存的访问。
5. 缓冲区大小:在设计共享内存时,需要考虑合理的缓冲区大小,以免出现数据溢出或性能下降。
6. 垃圾数据:共享内存中可能存在垃圾数据或不可预料的数据,需要做好数据校验和清理工作。
7. 进程崩溃处理:在多进程共享内存的情况下,一旦某个进程崩溃可能导致共享内存中的数据不一致,需要做好进程崩溃的处理机制。
8. 锁的粒度:锁的粒度应该尽量合理,避免因锁的持有时间过长而降低性能。
9. 内存对齐:在设计共享内存时,需要考虑内存对齐的问题,以免出现因为内存对齐导致的性能问题。
10. 数据一致性:共享内存中的数据一致性问题需要特别重视,需要考虑如何确保数据的一致性。
11. 写时复制:对于大块的共享内存,可以考虑使用写时复制(Copy-On-Write)机制,减少内存拷贝的开销。
12. 内存映射:在使用共享内存时,可以考虑使用内存映射(mmap)来提高性能和方便管理。
13. 内存访问控制:在设计共享内存时,需要考虑如何进行访问控制,确保只有授权的进程能够访问共享内存。
14. 数据序列化:在共享内存中存储复杂的数据结构时,需要考虑如何进行数据序列化和反序列化。
15. 数据边界:需要考虑数据边界对齐的问题,以免出现由于数据边界导致的性能问题。
16. 共享内存的生命周期:需要考虑共享内存的生命周期管理,包括创建、销毁等操作。
17. 内存保护:在设计共享内存时,需要考虑如何进行内存保护,防止因意外操作导致数据损坏。
18. 内存污染:需要考虑如何避免共享内存被恶意程序污染,确保共享内存数据的安全性。