北邮邹华老师分布式计算分布式计算环境-课程总结

分布式并行计算新时代的信息技术发展已推动科技日新月异，当今的科技世界变得越来越复杂，由于保证软件正确可靠的运行和满足不断增强的功能需求，对计算能力的要求也在不断提升。

传统的串行计算方式已经无法胜任计算的重任，而分布式并行计算（Parallel Computing，简称PC）作为一种新的计算思想和方法，已经被认为是未来计算机应用发展的主流技术之一。

首先，通过分布式并行计算可以更好地满足计算量大型应用的需求。

分布式计算主要指通过多台电脑网络相互连接来分担和协调在不同位置上运行的应用程序，从而实现应用系统的计算能力极大提升。

并行计算以分治策略将复杂的应用程序划分成多个计算单元，由多台机器同时执行，共同完成任务，而且每个任务的完成速度比传统的串行算法都将大大加快。

因此，尤其是在计算量大、处理数据量大的特定应用领域，采用分布式并行计算的效率和性能会得到极大的改善。

其次，分布式并行计算拥有比传统串行计算更高的容错性。

传统的串行计算往往受单点故障的影响，只要出现一个故障，就可能导致整个计算过程中断，从而大大影响系统的可靠性和可用性。

而分布式并行计算采用一种分散式计算的架构，可以实现多台机器的并行计算，即使遇到宕机的情况，也可以实现失效节点的替换，从而提高系统的可靠性和可用性。

最后，分布式并行计算具有高度可编程性。

传统的串行计算程序往往需要经过繁琐的代码编写和调试工作，比较难以实现复杂的计算任务。

而分布式并行计算采用更高级的软件技术和并行编程技术，可以灵活地编写程序运行，实现计算任务的高效并行，也可以按照特定需求来定制专属的解决方案，而且相比于普通的串行计算，分布式并行计算更加灵活高效。

通过对分布式并行计算的分析，可以看出，它的优势之大，不仅能够有效解决大规模计算量的应用，而且还能实现故障容错和高度可编程，因此放眼当下，已有越来越多的科研机构和企业从事相关研发，以满足互联网、数据分析、智能计算等各种领域的计算需求，并且取得了长足进步，分布式并行计算已经以迅雷不及掩耳之势畅销全球，推动着信息技术的发展与进步。

ａｄｍｍ分布式算法ADMM分布式算法ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）分布式算法是一种用于解决大规模优化问题的算法，它可以将一个大规模的优化问题分解成多个小规模的子问题，并通过迭代求解这些子问题来得到原始问题的最优解。

该算法具有高效、可扩展性强、容错性好等特点，因此在分布式计算领域得到了广泛应用。

一、ADMM算法原理1.1 ADMM算法流程ADMM算法可以用下面的流程图表示：其中，P表示原始问题，x表示原始问题的变量，z和u是辅助变量，ρ是惩罚参数。

1.2 ADMM算法步骤ADMM算法的具体步骤如下：（1）初始化变量x、z和u；（2）重复执行以下步骤直至收敛：a. 固定z和u，求解x；b. 固定x和u，求解z；c. 更新u。

二、ADMM算法优缺点2.1 优点（1）高效：ADMM算法可以将一个大规模的优化问题分解成多个小规模的子问题，并通过迭代求解这些子问题来得到原始问题的最优解。

这种分解方式可以减少计算量，提高计算效率。

（2）可扩展性强：ADMM算法可以应用于分布式计算环境中，各个节点可以独立地求解自己的子问题，并通过通信协议将结果交换，最终得到全局最优解。

（3）容错性好：ADMM算法在分布式计算环境中具有容错性好的特点。

如果某个节点出现故障或者网络连接中断，其他节点仍然可以继续运行，并最终得到全局最优解。

2.2 缺点（1）收敛速度慢：ADMM算法的收敛速度比较慢，需要进行多次迭代才能得到最优解。

（2）对参数敏感：ADMM算法的性能受到惩罚参数ρ的影响。

如果惩罚参数选择不当，可能会导致算法无法收敛或者收敛速度非常慢。

三、ADMM算法应用场景ADMM算法广泛应用于分布式计算领域中的大规模优化问题求解。

例如：（1）图像处理：图像处理中经常需要对大量数据进行处理和分析，而且这些数据通常都是高维度的。

第三章运输层3.1概述：1，运输层协议为不同主机上的应用进程彼此之间提供了逻辑通信.2,运输层协议是在端系统而不是网络中的路由器中实现的。

也只工作在端系统。

中间路由器既不识别也不处理运输层加载应用层报文的任何信息。

3，网络应用程序可以使用多种运输层协议。

因特网有TCP和UDP两种运输层协议。

4，运输层位于网络层之上，为运行在不同主机上的应用程序之间提供了逻辑通信；而网络层则提供了主机之间的逻辑通信。

5，运输层提供的服务受到了底层网络协议的服务模型的限制。

6，因特网的网络层协议IP协议的服务模型是尽力而为的服务，它不做任何确保，不保证报文段的按序交付，更不保证报文段中的数据完整性。

是不可靠服务7，TCP和U DP最基本的任务是，将两个端系统间IP的交付服务扩展为运行在两个端系统上的进程之间的交付服务。

8，运输层的多路复用与多路分解：将主机间交付扩展到进程间交付。

9，进程间数据交付和差错检查是两种最低限度的运输层服务。

也是UDP所能提供的仅有的两种服务。

10，TCP通过流量控制、序号、确认和定时器等技术，能抱着正确而有序地将数据从发送进程交付给接收进程。

TCP还提供拥塞控制功能。

3.2 多路复用与多路分解1，接收主机中的运输层实际上并没有把数据直接交付给进程，而是通过一个中间的套接字来传递；每个套接字都有唯一的标识符，其格式决定了它是UDP还是TCP套接字。

2，多路分解demultiplexing：将运输层报文段中的数据交付到正确的套接字的工作。

运输层通过检查每个运输层报文段的几个字段来标识套接字，然后将报文段定向到该套接字。

多路复用multiplexing:从在源主机的不同套接字中收集数据，并为每个数据块封装上首部信息（在多路分解时使用）从而生产报文段，然后将报文段传递到网络层的工作。

多路复用的要求：1，套接字有唯一的标识符；2，每个报文段有特殊字段来指示该报文段所要交付的套接字。

这些特殊字段是源端口号字段（作为“返回地址”的一部分，在回发报文段时使用）和目的端口号字段。

《分布式计算原理及应用》实验报告题目: Web服务器的实现学生姓名:班级:软件工程1202学号:指导老师:张庆生成绩:西安邮电大学计算机学院2015 年 4 月 10日一、实验目的①掌握如何创建监听端口请求②了解Http的GET请求命令格式③了解GET请求的实现机制二、实验内容及要求①连接：Web浏览器与Web服务器建立连接，打开一个socket套接字，建立连接。

②Web浏览器通过socket向Web服务器提交请求。

HTTP的请求以GET方法。

③Web浏览器提交请求后，通过HTTP协议传送给Web服务器，Web服务器接收到之后，处理请求，并将处理结果通过HTTP传给Web浏览器，将请求的内容在web浏览器上显示出来.三、实验过程1、创建监听服务的端口；核心代码：当程序运行之后开始监听8080端口是是否有请求：package http;import .Socket;import .ServerSocket;import .InetAddress;import java.io.InputStream;import java.io.OutputStream;import java.io.IOException;import java.io.File;public class HttpServer {public static final String WEB_ROOT =System.getProperty("user.dir") + File.separator + "webroot";// shutdown commandprivate static final String SHUTDOWN_COMMAND = "/SHUTDOWN"; // the shutdown command receivedprivate boolean shutdown = false;public static void main(String[] args) {HttpServer server = new HttpServer();server.await();}public void await() {ServerSocket serverSocket = null;int port = 8091;try {serverSocket = new ServerSocket(port, 1,InetAddress.getByName("127.0.0.1"));}catch (IOException e) {e.printStackTrace();System.exit(1);}// Loop waiting for a requestwhile (!shutdown) {Socket socket = null;InputStream input = null;OutputStream output = null;try {socket = serverSocket.accept();input = socket.getInputStream();output = socket.getOutputStream();// create Request object and parseRequest request = new Request(input);request.parse();// create Response objectResponse response = new Response(output);response.setRequest(request);response.sendStaticResource();// Close the socketsocket.close();//check if the previous URI is a shutdown commandshutdown = request.getUri().equals(SHUTDOWN_COMMAND); }catch (Exception e) {e.printStackTrace();continue;}}}}2、当接收到请求之后，开启线程处理请求;package http;import java.io.InputStream;import java.io.IOException;public class Request {private InputStream input;private String uri;public Request(InputStream input) {new InputtoFilr().saveinFile();this.input = input;}public void parse() {// Read a set of characters from the socketStringBuffer request = new StringBuffer(2048);int i;byte[] buffer = new byte[2048];try {i = input.read(buffer);}catch (IOException e) {e.printStackTrace();i = -1;}for (int j=0; j<i; j++) {request.append((char) buffer[j]);}System.out.print(request.toString());uri = parseUri(request.toString());}private String parseUri(String requestString) {int index1, index2;index1 = requestString.indexOf(' ');if (index1 != -1) {index2 = requestString.indexOf(' ', index1 + 1);if (index2 > index1)return requestString.substring(index1 + 1, index2); }return null;}public String getUri() {return uri;}}3、编写解析请求的功能程序package http;import java.io.OutputStream;import java.io.IOException;import java.io.FileInputStream;import java.io.File;public class Response {private static final int BUFFER_SIZE = 1024; Request request;OutputStream output;public Response(OutputStream output) {this.output = output;}public void setRequest(Request request) {this.request = request;}public void sendStaticResource() throws IOException {byte[] bytes = new byte[BUFFER_SIZE];FileInputStream fis = null;try {File file = new File(HttpServer.WEB_ROOT, request.getUri()); if (file.exists()) {fis = new FileInputStream(file);int ch = fis.read(bytes, 0, BUFFER_SIZE);while (ch!=-1) {output.write(bytes, 0, ch);ch = fis.read(bytes, 0, BUFFER_SIZE);}}else {// file not foundString errorMessage = "HTTP/1.1 404 File Not Found/r/n" + "Content-Type: text/html/r/n" +"Content-Length: 23/r/n" +"/r/n" +"<h1>File Not Found</h1>";output.write(errorMessage.getBytes());}}catch (Exception e) {// thrown if cannot instantiate a File object System.out.println(e.toString() );}finally {if (fis!=null)fis.close();}}}③发送请求的文件到web浏览器package http;import java.io.FileNotFoundException;import java.io.FileOutputStream;import java.io.PrintStream;public class InputtoFilr {public void saveinFile() {try {PrintStream ps = new PrintStream(new FileOutputStream("D:\\test.txt"));System.setOut(ps);} catch (FileNotFoundException e) {e.printStackTrace();}}四、测试结果打开web浏览器，在浏览器中输入请求的内容，观察运行的结果。

高性能计算与分布式计算在当今数字时代，高性能计算与分布式计算已经成为科学研究、工程设计、金融交易等领域不可或缺的工具。

什么是高性能计算？什么是分布式计算？这两种计算方式有何区别？它们又有何优缺点？这些问题都值得我们探究。

一、高性能计算高性能计算（High Performance Computing，HPC）是利用超级计算机和其他计算机集群等技术手段在极短时间内进行大规模计算的一种计算模式。

它的理论基础是并行计算，即同时利用多个处理器对数据进行处理。

高性能计算的主要应用领域包括气象预测、天文学、生物科技、新能源研发、航空航天、原子核研究等。

高性能计算最大的特点就是处理能力强大，能够在短时间之内处理非常庞大的数据和计算任务。

因此，它是当前大数据时代的重要基石之一。

但是，高性能计算也存在着一些局限性。

首先，它需要专业计算机设备和技术人员，成本较高。

其次，由于高性能计算时使用的处理器数量较多，相互之间会发生较高的数据通信和同步开销，计算效率有时很低。

此外，由于高性能计算有时需要访问大量数据，因此存储和数据库等方面也是一大挑战。

二、分布式计算与高性能计算不同，分布式计算（Distributed Computing）是一种使用多台计算机联合协作来完成单一任务的计算模式。

分布式计算的理论基础是分布式系统，即将计算机系统中的处理器、存储器和通信模块分布在不同的计算节点上，相互协作完成计算任务。

与高性能计算相比，分布式计算具有计算资源共享的优点，尤其适合于云计算、大数据处理、分布式存储等应用场景。

它的主要应用领域包括搜索引擎、分布式数据库、虚拟机、分布式文件系统等。

此外，分布式计算有着自我保护、灵活性强等突出优点。

在节点中某个计算机发生故障时，网络中的其他计算机可以非常快速地接手其任务。

而在任务完成后，它还可以像“自我复原”一般，节点之间的合作和协调非常灵活。

然而，分布式计算也存在着任务划分、数据处理等方面的复杂性，这些问题需要复杂的算法解决。