共享内存在内存数据库系统中的应用

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接口同步数据方法

接口同步数据方法接口同步数据是计算机科学中的一种常见需求，特别是在分布式系统中。

接口同步数据的方法有很多种，本文将介绍一些常用的方法，并分析它们的特点和适用场景。

一、接口同步数据的概念接口同步数据是指在分布式系统中，通过接口在不同进程或不同机器之间传递数据的过程。

同步数据的主要目的是确保数据的一致性和准确性。

在分布式系统中，由于网络延迟、进程间通信等原因，数据可能会出现不一致的情况。

因此，接口同步数据成为了保证数据一致性的关键手段。

二、接口同步数据的方法1. 共享内存共享内存是一种常见的接口同步数据方法。

在这种方法中，多个进程可以通过读写同一块内存区域来传递数据。

共享内存的优点是传输速度快，延迟低。

但是，它也有局限性，比如需要进程间协作，且容易产生竞争条件。

2. 消息队列消息队列是一种通过队列来传递消息的接口同步数据方法。

发送进程将消息放入队列中，接收进程从队列中取出消息进行处理。

消息队列的优点是实现了进程间的解耦，且可以实现异步通信。

但是，它也有局限性，比如需要额外的系统资源来维护队列，且可能会产生消息丢失的情况。

3. 数据库数据库是一种通过存储数据来进行接口同步数据的方法。

发送进程将数据存储到数据库中，接收进程从数据库中读取数据。

数据库的优点是数据持久化，且可以支持分布式事务。

但是，它也有局限性，比如需要额外的系统资源来维护数据库，且可能会产生网络延迟的问题。

4. RPC（远程过程调用）RPC是一种通过网络调用远程进程的方法。

发送进程通过网络发送调用请求，接收进程收到请求后执行相应的操作并返回结果。

RPC的优点是实现了进程间的透明调用，且可以支持分布式事务。

但是，它也有局限性，比如需要额外的系统资源来维护网络连接，且可能会产生网络延迟的问题。

三、接口同步数据方法的比较和选择接口同步数据方法的选择取决于系统的具体需求和场景。

下面是几种方法之间的比较：1. 共享内存：适用于进程间通信，传输速度快，但需要进程间协作，容易产生竞争条件。

分布式系统中的数据共享与访问控制

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）。

内存数据库介绍

常用内存数据库介绍（一）博客分类：内存数据库数据结构Oracle企业应用网络应用设计模式（注：部分资料直接来源于Internet）1. 内存数据库简介1.1 概念一、什么是内存数据库传统的数据库管理系统把所有数据都放在磁盘上进行管理，所以称做磁盘数据库（DRDB:Disk-Resident Database）。

磁盘数据库需要频繁地访问磁盘来进行数据的操作，由于对磁盘读写数据的操作一方面要进行磁头的机械移动，另一方面受到系统调用（通常通过CPU中断完成，受到CPU时钟周期的制约）时间的影响，当数据量很大，操作频繁且复杂时，就会暴露出很多问题。

近年来，内存容量不断提高，价格不断下跌，操作系统已经可以支持更大的地址空间（计算机进入了64位时代），同时对数据库系统实时响应能力要求日益提高，充分利用内存技术提升数据库性能成为一个热点。

在数据库技术中，目前主要有两种方法来使用大量的内存。

一种是在传统的数据库中，增大缓冲池，将一个事务所涉及的数据都放在缓冲池中，组织成相应的数据结构来进行查询和更新处理，也就是常说的共享内存技术，这种方法优化的主要目标是最小化磁盘访问。

另一种就是内存数据库(MMDB:Main Memory Database，也叫主存数据库)技术，就是干脆重新设计一种数据库管理系统，对查询处理、并发控制与恢复的算法和数据结构进行重新设计，以更有效地使用CPU周期和内存，这种技术近乎把整个数据库放进内存中，因而会产生一些根本性的变化。

两种技术的区别如下表：内存数据库系统带来的优越性能不仅仅在于对内存读写比对磁盘读写快上，更重要的是，从根本上抛弃了磁盘数据管理的许多传统方式，基于全部数据都在内存中管理进行了新的体系结构的设计，并且在数据缓存、快速算法、并行操作方面也进行了相应的改进，从而使数据处理速度一般比传统数据库的数据处理速度快很多，一般都在10倍以上，理想情况甚至可以达到1000倍。

而使用共享内存技术的实时系统和使用内存数据库相比有很多不足，由于优化的目标仍然集中在最小化磁盘访问上，很难满足完整的数据库管理的要求，设计的非标准化和软件的专用性造成可伸缩性、可用性和系统的效率都非常低，对于快速部署和简化维护都是不利的。

DBV内存分配与使用策略

一、简介理解DB2 如何使用内存，可以防止过度分配内存，并有助于对内存的使用进行调优，从而获得更好的性能。

DB2 V9 引入了自动自调整内存管理，自适应的自调整内存功能通过自动设置内存配置参数值以及调整缓冲池大小来简化内存配置任务。

启用此功能后，内存调整器就会在几个内存使用者（包括：排序、程序包高速缓存、锁定列表和缓冲池）之间动态地分配可用内存资源，从而简化了内存配置参数调整的工作量。

在DB2 V9之前，数据库的内存配置参数和缓冲池都是由管理员手工设置的。

而数据库的工作负载很少是静态的，而是动态变化的。

比如，当工作负载类型发生变化（由事务型变成了混合型等）、用户增加、维护任务的运行或者其它应用程序消耗的资源变化等，都会造成工作负载在不停的变化。

因此，即便是资深的数据库管理员调优过的系统，在另一个时候也未必是最优的。

数据库管理员需要根据变化随时做出调整，工作量大而效果也不明显。

变化可能在很短的时间内发生，因此留给数据库管理员作出响应的时间很短。

数据库内存设置尤其容易受这些变化的影响，因而会严重影响响应时间。

二、DB2 内存结构DB2在4种不同的内存集（memory set）内拆分和管理内存。

这4种内存集分别是：⏹实例共享内存（instance shared memory）⏹数据库共享内存（database shared memory）⏹应用程序组共享内存（application group shared memory）（略）⏹代理私有内存（agent private memory）1.实例共享内存每个DB2实例都有一个实例共享内存。

实例共享内存是在数据库管理器启动（db2start）时分配的，并随着数据库管理器的停止（db2stop）而释放。

这种内存集用于实例级的任务，例如监控、审计和节点间通信。

获取配置命令： db2 get dbm cfginstance_memory 默认值是AUTOMATIC。

内存数据库

内存数据库：应用系统
• 内存数据库是通过将系统的常用数据库表中的数据全部映射到主机共享内存，并且在数据库表上的关键字段上建立内存索引的方式，来提高系统对关键数据的实时访问性能。应用程序在访问这些数据库表时，通过调用内存数据库 API 接口来使用共享内存中的数据，而不是直接访问物理数据库表中的数据，这样，极大的提高了系统的实时性能。内存数据库通过同步更新接口来完成与物理数据库的数据更新，保证内存数据库与物理数据库中数据的一致性。
• 采用内存技术管理和访问数据，加快数据处理速度。 • 系统中，对系统的实时性能要求非常高。而使用传统的数据库访问技术对数
据大量访问的性能比较低，不能满足高效处理的要求，因此需要在系统中采用内存数据库技数据库：选型
• 内存数据管理，与应用能够紧密集成，运行效率很高，数据完整性和数据同步性能也能够满足系统要求，对系统性能提高有非常大的帮助，但内存数据管理在系统故障时的切换速度较慢。
• 我们对ORACLE的TimesTen进行了初步的测试，TT基本能够满足系统的要求，但使用TT，需要对应用进行大规模改动，集成商认为对系统有较大的风险。
• 内存数据库选型还需进一步的测试和验证。

基于共享内存和多进程的分布式数据库架构及其实现方法[发明专利]

专利名称：基于共享内存和多进程的分布式数据库架构及其实现方法
专利类型：发明专利
发明人：王效忠,冀贤亮,何振兴,李英帅
申请号：CN202010772287.5
申请日：20200804
公开号：CN111949687A
公开日：
20201117
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于共享内存和多进程的分布式数据库架构及实现方法，属一种分布式数据库架构，其包括分布式数据库节点，分布式数据库内置系统共享内存单元与系统进程单元；系统共享内存单元包括任务堆栈信息模块与共享缓存模块；任务堆栈信息模块内置多个进程任务；进程任务为系统进程任务信息中的多种用途的系统信息，每个系统信息均对应一个进程任务；通过在分布式数据库节点使用系统共享内存单元，使得在该分布式数据库架构中用户的连接数不与进程或者线程存在对应关系，整个节点的进程或者线程数都不会因为用户连接数的增加而增加，从而有效避免因瞬时用户连接数过多而导致系统响应速度变慢，从而使系统性能不会因此而受到影响。

申请人：贵州易鲸捷信息技术有限公司
地址：550000 贵州省贵阳市贵阳综合保税区都拉营综保路349号海关大楼8楼801
国籍：CN
代理机构：成都中炬新汇知识产权代理有限公司
代理人：罗韬
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用共享内存实现组态软件的数据存储

－
ＳｆｗａｅＤａａＳｏａｅｏｔｒｔｔｒｇ
ＤＵｎ，ＰｅｇＸＵＹａｂｉ・ｎ
（ｍｐｔｒｃｅｃＣｏｕｅｉｎｅ＆ＥｎｉｅｒｇＣｏｌｇ，ｉｏｉｇＩｓｔｅｏＴｃｎｌｇ，ｉｚｏ２１０１Ｃｈｉａ）ＳｇｎｅｉｌｅＬａｎｎｎｔｕｔｆｅｈｏｏｙＪｎｈｕ１０．ｎｅｉｎ
维普资讯
第２６卷第５期
２０年１０６０月
迂宁工学院学报
ＪｕｎｌｆｉｏｉｇＩｓｉｔｆｅｈｏｏｙｏｒａａｎｎｎｔｕｅｏｃｎｌｇｏＬｔＴ
Ｖｏ．６Ｎｏ５１．．２
工控组态软件是利用系统软件提供的工具，通过简单形象的组态工作，构成系统所需的软件。它集控制技术、数据库技术、人机界面技术、网络技术、图形技术于一身，包含动态显示、报警、控件、趋势及网络通信等组件，可以在画面上实现动态地显示现场数据及运行状态，数据也可以写回到控制现场，执行控制操作，用户界面友好，并可运用ＰＣ机丰富的软件资源进行二次开发，因此倍受工程人员和开发者的青睐。本文主要解决的问题是提高工控组态软件的数据存储效率的问题。一般工控组态软件存储数据的过程是：采集现场数据；数据上传到组态软件｝通过组态软件把现场数据存储到数据库中。这种存储方式的主要缺点是存储效率低、影响组态软件的
ｐｉｃｐｅｗａｒｓｎｅ．ｒｎｉｌｓｐｅｅｔｄ
１概
述

smp技术

SMP技术介绍与应用
一、SMP技术的定义
SMP（Symmetric Multiprocessing）技术是一种对称多处理技术，它允许多个
处理器核心共享内存资源，并能够同时执行多个任务。

这种技术在当今计算机系统中得到广泛应用，以提高系统的性能和响应速度。

二、SMP技术的特点
1.对称性：各处理器核心之间没有主次之分，可以同时执行任务，并
对共享资源进行并发访问。

2.共享内存：所有处理器核心可以访问相同的内存区域，这样各核心
之间可以快速交换数据。

3.高性能：SMP系统可以通过增加处理器核心来提高系统的整体性能，
特别适用于需要并行处理的任务。

三、SMP技术的应用场景
1.服务器系统：SMP技术在服务器系统中广泛应用，可以提供更高的
计算性能和更快的响应速度。

2.数据库管理：SMP系统可以更好地支持数据库管理系统的并发访问
和事务处理。

3.科学计算：对于需要大量计算和数据处理的科学计算任务，SMP技
术可以提供更高效的计算资源。

四、SMP技术的发展趋势
随着计算机系统对性能的不断要求，SMP技术也在不断发展。

未来的发展趋势
可能包括更多核心的处理器、更高的并发性能以及更优化的调度算法，以满足不断增长的计算需求。

五、结论
SMP技术作为一种重要的多处理技术，在现代计算机系统中发挥着重要作用。

通过充分利用多核处理器的性能优势，SMP技术可以提高系统的计算能力和响应
速度，为各种应用场景提供更好的支持。

希望随着技术的不断进步，SMP技术可
以进一步发展，为计算机系统的性能提升带来更多可能性。

反射内存网络内存原理与应用

反射内存网络内存原理与应用反射内存网络（Reflective Memory Network，RMNet）是一种基于共享内存的分布式计算系统。

它通过在多台计算机之间共享内存，实现高效的通信和数据交换，从而实现数据共享和协同计算的目的。

本文将介绍反射内存网络的内存原理和应用。

一、内存原理具体而言，反射内存网络将每台计算机看作一个节点，每个节点上都有一块本地内存和一个反射内存适配器。

适配器负责接收和发送数据，将本地内存中的数据复制到共享内存中，或从共享内存中读取数据到本地内存中。

这样，所有的节点都可以访问共享内存，并实现数据的共享和交换。

反射内存网络使用了特殊的访问机制，称为反射机制。

在反射机制下，每个节点可以读取和写入其他节点的内存数据。

当一个节点写入共享内存时，其他节点可以立即读取到更新后的数据。

这种实时更新的机制使得节点之间的通信效率更高，能够实现快速的数据交换和协同计算。

二、应用1.高性能计算：反射内存网络可以将多台计算机连接起来，形成一个强大的计算集群。

在高性能计算任务中，可以将大规模的计算任务分成多个子任务，并在各个节点上并行执行。

通过共享内存，节点之间可以实时交换数据，提高计算效率和并行度。

2.分布式存储系统：反射内存网络可以用于构建分布式存储系统，提供高效的数据共享和访问。

每个节点可以将本地的数据存储在共享内存中，其他节点可以通过访问共享内存来读取数据。

这种方式可以实现分布式文件系统、分布式数据库等应用。

3.分布式消息传递：反射内存网络可以用于构建高效的分布式消息传递系统。

每个节点可以在共享内存中创建消息队列，其他节点可以向队列发送消息，并从队列中读取消息。

这种方式可以实现节点之间的实时通信和数据交换，用于分布式计算、分布式机器学习等场景。

4.分布式共享内存：反射内存网络可以将多台计算机的内存连接起来，形成一个分布式共享内存空间。

每个节点可以通过访问共享内存来读取和写入其他节点的内存数据，实现数据的共享和协同处理。

smp体系

SMP体系一、SMP体系的定义SMP体系是一种面向多处理器系统的内存体系结构，其中每个处理器都可以访问共享的物理内存空间。

SMP体系使得多个处理器可以同时访问相同的内存地址，从而提高系统的并行计算能力。

二、SMP体系的特点1.共享内存：SMP体系的核心特点是多个处理器可以访问同一块物理内存，从而实现数据共享和通信。

这种设计简化了多处理器系统的软件编程模型，使得开发者可以更方便地实现并行计算。

2.对称性：SMP体系中的处理器是对称的，即没有主从的区分，每个处理器都可以独立地执行任务和访问内存。

这种对称性设计简化了系统的管理和调度，使得系统更具灵活性和可扩展性。

3.低延迟：由于每个处理器可以直接访问共享的内存空间，SMP体系具有较低的内存访问延迟。

这种低延迟有利于提高系统的整体性能和响应速度。

4.高扩展性：SMP体系支持简单可伸缩的体系结构，在需要扩展处理器数量时可以通过添加更多处理器实现。

这种高扩展性使得SMP体系适用于各种规模的并行计算任务。

三、SMP体系的应用领域1.科学计算：SMP体系广泛应用于科学计算领域，如气象预测、分子模拟、地震分析等。

多个处理器可以同时处理复杂的计算任务，加速科学研究和模拟实验的过程。

2.企业应用：SMP体系也被广泛应用于企业级系统中，如数据库管理、大数据分析、云计算等。

多处理器系统可以处理大量的交易数据和用户请求，提高企业系统的吞吐量和性能。

3.高性能计算：SMP体系在高性能计算领域也有重要应用，如超级计算机、并行编程等。

通过多个处理器的协同工作，实现大规模并行计算，解决复杂的科学和工程问题。

四、SMP体系的发展趋势1.异构化：未来SMP体系可能会向异构化发展，即在多处理器系统中引入不同类型的处理器，如CPU、GPU、FPGA等，以更好地满足不同应用的需求。

2.更高性能：随着技术的发展，未来SMP体系可能会实现更高的处理器核数和更快的内存访问速度，提供更高性能的计算能力。

oracle 资源配置参数

oracle 资源配置参数（实用版）目录1.Oracle 简介2.Oracle 资源配置参数的作用3.Oracle 资源配置参数的分类4.Oracle 资源配置参数的具体设置方法5.Oracle 资源配置参数的优化建议正文一、Oracle 简介Oracle 是一款广泛应用于企业级数据管理的关系型数据库管理系统。

其性能优越、安全性高、可扩展性强，成为众多企业的首选数据库解决方案。

在 Oracle 数据库中，资源配置参数对于优化数据库性能至关重要。

二、Oracle 资源配置参数的作用Oracle 资源配置参数是用于调整数据库系统中各种资源的分配和优化的重要手段。

合理的资源配置可以提高数据库性能，降低系统故障率，保证数据的安全与稳定。

三、Oracle 资源配置参数的分类Oracle 资源配置参数主要分为以下几类：1.CPU 资源配置参数：用于调整数据库系统中 CPU 资源的分配，如CPU 使用率、I/O 使用率等。

2.内存资源配置参数：用于调整数据库系统中内存资源的分配，如SGA（共享内存区）、PGA（程序全局区）等。

3.存储资源配置参数：用于调整数据库系统中存储资源的分配，如数据文件、控制文件、日志文件等。

4.网络资源配置参数：用于调整数据库系统中网络资源的分配，如TCP 连接数、最大客户端连接数等。

四、Oracle 资源配置参数的具体设置方法1.CPU 资源配置参数设置：可以通过调整 Oracle 实例的 SGA 和PGA 参数，以及调整操作系统的资源分配来优化 CPU 资源配置。

2.内存资源配置参数设置：可以通过调整 SGA 和 PGA 的大小，以及调整操作系统的内存分配策略来优化内存资源配置。

3.存储资源配置参数设置：可以通过调整数据文件、控制文件和日志文件的大小，以及调整文件系统的磁盘空间分配来优化存储资源配置。

4.网络资源配置参数设置：可以通过调整 Oracle 实例的连接参数，以及调整操作系统的网络配置来优化网络资源配置。

sap内存管理

从PRIV模式谈起--SAP内存管理记得多年前做开发时候，有很多Developer’s Guide To protecting Memory。

现在硬件内存都很大了，不知道现在的开发人员是否还考虑内存分配。

下面我们从系统管理员的角度谈谈SAP内存管理。

我们系统管理员偶尔会发现Dialog进程进入了PRIV模式，那么如何避免进程进入到PRIV模式呢？这就需要从SAP内存管理谈起。

在SAP标准课程ADM315中，对SAP内存分配以及如何避免进入到PRIV模式有着详细的介绍。

DIA进程是先用Roll mem, 再 Extended mem 然后再是Heap mem, 一但DIA用到了Heap 就会出现PRIV的现象。

上图是SAP的内存区域，主要分为共享内存和本地内存两部分。

本地内存是给每个SAP工作处理进程而生成的，这部分内存包括SAP指针缓存；传输数据到数据库或者从数据库中传输数据的I/O缓存区。

共享内存部分对所有的工作进程都是透明的，都可以被读取。

一台物理服务器上可以有多个SAP实例，一个实例只能读取自己实例的共享内存，而不能读取其他实例的共享对象。

这里的虚拟内存是指操系统上所有可用的内存，一般是实际物理内存与交换分区的总和。

1。

在共享内存中，SAP Buffer存放着所有用户以及工作进程的全局对象，例如程序，被缓存表的内容（在SAP系统管理中，可以对一些数据库表在应用服务器层面进行缓存）。

这些缓存还包括PXA缓存，Nametab缓存，日历。

PXA是指ABAP程序缓存（SAP 程序也是放到数据库中的），命中率要在95%以上。

NameTab缓存指的是ABAP 数据字典缓存，包含了表DDNTT（表定义）以及DDNTF （字段定义）中的数据，NTAB的数据存放于四个缓存块中。

分别是：TTAB：由参数rsdb/ntabe/entrycount决定其大小FTAB：由参数rsdb/ntab/ftabsize决定其大小IRBD：由参数rsdb/ntab/irdb决定其大小SNTAB：由参数rsdb/ntab/sntabsize决定其大小NTAB的命中率应该要在95%以上，低于这个指标，一定要找到原因，否则影响性能。

计算机四级数据库工程师操作系统原理知识点总结

文件管理1 文件的存取方式依赖于文件的物理结构，存放文件设备的物理特征。

2 文件系统实现的文件按名存取是通过文件目录查找完成的。

3 在成功执行打开文件系统调用时，系统返回用户一个文件描述符。

4 在对磁盘访问时，优化寻道时间可以显著改善磁盘读写性能。

5 快表的另一个名称是TLB，当切换进程时，要刷新快表。

快表的内容是页表的一部分。

快表存放在高速缓存中，对快表的查询是按内容并行进行的。

6 文件控制块必须保存的信息有文件名，文件大小，文件创建时间，磁盘块起始地址。

7 逻辑记录顺序和物理记录顺序一致的物理结构叫顺序结构。

8 提高文件系统性能：块高速缓存，磁盘驱动调度，目录项分解法，引入当前目录，采用相对路径文件名。

9 打开文件时不需填写文件读写方式。

10 直接索引启动磁盘一次，一级索引启动磁盘2次，二级索引启动磁盘3次。

11 寻道时间最能影响磁盘读写功能，调度时间不会影响磁盘的读写功能。

12 FAT文件系统是windows支持的文件系统，FAT指的是文件分配表，FAT16是指系统中用16表示簇号。

FAT文件系统中文件的物理结构是连接结构。

13 文件储存空间的分配单位通常是数据块。

14 必须为每个文件建立一个至少包含文件名和文件物理存储地址的数据结构称为文件控制块（FCB）15 扫描算法SCAN又称电梯算法。

16 UNIX操作系统中，对文件系统空闲去管理通常是成组链接法。

17 FAT32采用的文件物理结构是链接结构。

18 物理结构中适合随机存取的只有索引结构(易于文件扩展)和连接结构，索引结构包括多级索引结构。

19 提高检索速度和节省储存空间的方法有软连接。

20 从用户角度看，文件控制块FCB最重要的字段是文件名。

21 文件的逻辑结构（操作系统提供用户使用的文件组织形式）有流式结构和记录结构。

22 使用文件系统时，显式的进行open（操作），目的是将文件控制块读入内存。

Close操作目的是将文件控制块写入磁盘或缓存。

内存数据库及技术选型

内存数据库及技术选型内存数据库又称主存数据库（In-memory或main memory database），是一种主要依靠内存来存储数据的数据库管理系统。

在数据库技术中，有一类内存优化技术，是在传统的磁盘数据库中，增加内存缓冲池，也就是常说的共享内存技术，其主要目的是最小化磁盘访问。

而内存数据库技术，几乎把整个数据库放进了内存中，相较于传统数据库使用的磁盘读写机制，内存具备更极致的读写速度，性能会比传统的磁盘数据库有数量级的提升。

因此内存数据库通常被用于对性能要求较高的场景中。

1.内存技术的成熟内存器件的容量密度在快速上升。

最早期的内存和今天常见的内存条不同，是直接焊接在主板上的内存芯片，容量普遍在64KB以下。

1982年之后，随着80286芯片的推出，开始出现30线（Pin）256KB的SIMM内存条，被认为是内存领域的开山鼻祖；在80年代末，386和486时代的PC向16位发展，出现了72线的SIMM内存，单条容量可达512KB-2MB；90年代初，EDODRAM开始盛行，单条容量在4MB-16MB；在1995年，计算机系统进入图形界面时代，内存技术也发生了重要变革，支持64位的SDRAM成为一代经典，在性能上有极大提升，容量也达到了64MB；随后的十几年，内存容量开始稳定地遵循摩尔定律翻倍，持续到2019年，DDR3内存的容量已经可以达到16GB。

内存器件的单位价格也在逐年快速下降。

从1970年代至今，内存每兆字节的价格下降了近9个数量级，根据2019年最新的统计数据，平均花费3-5美元就可以购买到1GB的内存。

内存容量的持续上涨以及价格的下降，使大量数据在内存中进行存储和操作成为可能。

2.内存技术的瓶颈与突破过去几十年，计算机系统的存储体系结构被设计成如图2的金字塔形模型。

这样的存储结构利用局部性原理尽量将热数据存储在靠近CPU的地方。

在传统模式中，内存数据库的所有数据都保存在DRAM介质中。

redis cow机制

redis cow机制Redis是当前非常流行的一种开源的内存数据库，它支持众多的数据结构和命令，以及高效的读写操作。

为了提高并发读写性能，Redis引入了cow机制。

本文将详细介绍Redis cow机制的概念、作用、实现方式以及优缺点。

一、cow机制概念Copy-on-write（cow）即写时复制，是一种常见的计算机程序设计中的优化技术。

在操作系统中，cow通过使多个进程共享内存数据，从而提高内存利用率和性能。

如果某个进程需要修改该内存中的数据，cow机制会将内存复制一份，并让该进程修改自己的私有内存，这样其他进程仍可以继续读取原始内存数据，而修改进程的私有内存则会被更新。

在Redis中，cow机制是指能够允许多个客户端一起对同一份数据进行读操作，而不会因为冲突而停止。

当某个客户端需要对该数据进行写操作时，cow机制会将该数据复制一份，并且仅让修改客户端访问它，其他客户端访问的仍然是原始数据。

二、cow机制作用使用cow机制可以允许多个客户端同时读取数据库中的相同数据，这可以提高并发读取的能力，减少了读取锁定的消耗，减少了锁的等待时间，从而提高了读写性能。

而且cow机制将复制数据的过程推迟到了写操作之前，这样可以避免不必要的数据复制，节省了系统资源开销。

三、cow机制实现Redis中的cow机制主要依托于数据类型的实现和底层存储结构。

1. 数据类型Redis中支持的数据类型包括字符串、列表、哈希表、集合、有序集合等。

cow机制主要应用于列表和哈希表等可修改数据类型，而不适用于字符串等不可变数据类型。

2. 存储结构Redis底层存储结构使用的是追加式文件存储，即每次写操作会将数据追加到文件末尾。

在cow机制中，Redis采用了快照和增量复制的方式来实现数据复制。

当有客户端需要对某个数据进行写入操作时，Redis会先通过fork()系统调用复制出一份与原始数据相同的空间，再将要写入的数据写入该空间。

利用TimesTen内存数据库搭建高可用性的电信IT系统

１４３
福
建电
脑
２１０２年第６期
利用Ｔｅｅｉｓｎ内存数据库搭建高可用性的电信ＩｍＴＴ系统
蔡侠
（北京福富软件技术股份有限公司福州分公司福建福州３００５０３）
【摘要】本文介绍了利用Ｔｍｅｅ：ｉｓｎ内存数据库来搭建具备高可用性的Ｉ系统的典型ＴＴ部署架构，并举例进行了详细阐述。 ‘ 【关键词】：共享内存；高可用性；据库；数内存数据库；ｉｓｅＴｍｅｎＴ
据库的部署架构如图１示从架构图中可以看所
当备用内存数据库发生故障时．数据在主用
到．应用系统的数据管理单元由生产中心以及灾内存数据库上发生更新时．将由主用内存数据库备中心构成．备中心的数据通过Ｒｐｉｔｎ代将数据复制到灾备中心内存数据库上。在备用内灾ｅｌａｏｃｉ理从生产中心复制而来存数据库恢复之后．将自动从主用内存数据库追
失。
到灾备中心。在整个架构中，只有主用内存数据库多个Ｔｍｅｅｉｓｎ节点之间有ＡｔｅＳａｄｙ节点有更新数据的权限Ｔｃｖ — ｔｂｉｎ
当主用内存数据库发生故障时．系统由备用ｃｖｒ等多种模式可以选择。其中．ｃｉ — ｔｄ内存数据库接管．原备用内存数据库变更为主用ｏｅｙＡｔｅＳａ．ｖｎｂ－ｉｓｒｅｏｅｙｙＤｓｔｃｖｒ模式为传统的ＡｔｅＳａｄ内存数据库（ａｅＲｃｖ— ｔ。ｉｎ该步骤必须在原备用内存数据库中

postgresql参数范围

PostgreSQL是一种开源的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种规模的企业和互联网应用中。

在使用PostgreSQL进行数据库管理时，经常需要根据实际需求来设置一些参数以优化数据库的性能和稳定性。

本文将介绍一些常用的PostgreSQL参数，并对它们的范围和设置方法进行详细的解释。

一、shared_buffersshared_buffers参数用于设置数据库系统中用于缓存数据页的共享内存缓冲区的大小。

在PostgreSQL中，共享内存缓冲区通常用于缓存常用的数据块，以减少对磁盘的访问，提高数据库的性能。

通常情况下，shared_buffers参数的设置范围为128MB到1/4可用内存。

二、work_memwork_mem参数用于设置排序，hash连接等运算所需的临时内存空间的大小。

在执行一些复杂的查询时，可能需要大量的临时内存空间来存储中间结果，work_mem参数可以控制每个查询所能使用的最大内存空间。

通常情况下，work_mem参数的设置范围为4MB到16MB。

三、m本人ntenance_work_memm本人ntenance_work_mem参数用于设置执行维护操作时所需的临时内存空间的大小。

执行VACUUM或CREATE INDEX等维护操作时，可能需要大量的临时内存空间来完成这些操作。

m本人ntenance_work_mem参数可以控制每个维护操作所能使用的最大内存空间。

通常情况下，m本人ntenance_work_mem参数的设置范围为16MB到1GB。

四、effective_cache_sizeeffective_cache_size参数用于指定系统中用于缓存文件系统数据的内存空间大小。

在执行I/O操作时，操作系统会尝试从内存中获取所需的数据，而不是直接从磁盘读取。

effective_cache_size参数可以控制操作系统所能使用的最大缓存空间大小。

通常情况下，effective_cache_size参数的设置范围为512MB到2GB。

基于分布式系统的高效数据处理研究

基于分布式系统的高效数据处理研究随着数据量不断增大，对于数据处理的需求也开始变得越来越迫切。

而在这样的背景下，分布式系统开始被广泛应用于数据处理中，成为了处理大规模数据的一种主流方案。

本文将会探讨基于分布式系统的高效数据处理研究。

一、背景在20年前，各类应用领域产生的数据量都比较少，数据处理能使用传统的数据库或者文件系统实现，但随着科技的飞速发展，诸如物联网、互联网、5G等应用的出现，数据量已经从PB级别涨到EB和ZB级别，每秒需要进行的数据处理量已经超越了单台服务器的承受能力，原有的解决方案已经不能应对这样的情况，需要利用更高效的技术，实现对数据的快速处理和分发。

而分布式系统作为一种强大的工具，在处理数据并行化、扩展性等方面具备了许多优势，成为了处理大规模数据的利器。

二、分布式系统概述分布式系统是指由若干互相协作和通信的计算机节点组成的系统，通过共享资源和协同完成任务。

它的核心是分布式计算，是一种将巨大的计算问题分解成许多较小的问题交由多个计算机节点分别计算并最终合并结果的技术。

分布式系统可以分为两种类型：基于消息传递和基于共享内存。

基于消息传递的分布式系统利用消息队列来完成节点之间的通信，每个节点都有自己的独立计算任务，完成后再利用消息队列来传递结果。

而基于共享内存的分布式系统则通过共享内存来实现节点之间的通信，每个节点可以访问同一块内存，完成计算任务的节点将结果写入共享内存中，其他节点发现有新数据后进行读取。

三、分布式系统在数据处理中的应用早期的数据处理技术仅限于单机环境，往往面临以下问题：1. 存储容量受限2. 数据处理能力受限3. 可用性难以保证随着大数据时代的到来，需要更高效的处理方式，分布式系统应运而生。

分布式系统通过利用多台计算机节点完成不同的计算任务，可以在短时间内完成大规模数据的处理，在处理能力、存储容量和可用性等方面都有着很大的优势。

在处理大规模数据时，常采用的分布式系统有Hadoop、Spark等。