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  • 关系范式习题 第4草关系数据库的规范化囯 [例]假设某商业...每个商店的每种商品只有一个库存数量 请回答以下问题 (1)根据上述规定,写出关系模式R的基本函数依赖 2)找出关系模式R的候选码 (3)关系模式R最高已经达到第
  • 上述规定,写出关系模式R的基本函数依赖; (2)找出关系模式R的候选码; (3)试问关系模式R最高已经达到第几范式?为什么? (4)如果R不属于3NF,请将R分解成3NF模式集。 此类题目不能只给出结果,应该写出步骤即可得分: ...

    R (商店编号,商品编号,数量,部门编号,负责人)
    如果规定:
    (1) 每个商店的每种商品只在一个部门销售;
    (2)每个商店的每个部门只有一个负责人;
    (3)每个商店的每种商品只有一个库存数量。
    试回答下列问题:
    (1)根据.上述规定,写出关系模式R的基本函数依赖;
    (2)找出关系模式R的候选码;
    (3)试问关系模式R最高已经达到第几范式?为什么?
    (4)如果R不属于3NF,请将R分解成3NF模式集。

    此类题目不能只给出结果,应该写出步骤即可得分:
    在这里插入图片描述

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  • 生产围棋的工人不小心把相等数量的黑子和白子混装载一个箱子里,现要用自动分拣系统把...用 wait、signal 操作管理时,写出所定义的信号量和初值; 根据定义的信号量,在下列空白处填入应执行的 wait、signal 操作,以

    生产围棋的工人不小心把相等数量的黑子和白子混装载一个箱子里,现要用自动分拣系统把黑子和白子分开,该系统由两个并发执行的进程组成,功能如下:

    • (1)进程 A 专门拣黑子,进程 B 专门拣白子;
    • (2)每个进程每次只拣一子,当一个进程在拣子时不允许另一个进程去拣子;当一个进程拣一子后,必须让另一进程去拣一子。

    请回答:

    1. 这两个并发进程之间的关系是同步还是互斥 ;
    2. waitsignal 操作管理时,写出所定义的信号量和初值;
    3. 根据定义的信号量,在下列空白处填入应执行的 waitsignal 操作,以保证并发进程的正确执行。

    第一步:确定进程间的关系。由功能(1)(2)(3)可知,进程间的关系为 同步 关系。

    第二步:确定信号量及其值。进程 AB 共享箱子这个公有资源,但规定两个进程必须轮流去取不同色的棋子,因而相互间要互通消息。对于进程 A 可设置一个私有信号量 s1,该私有信号量用于判断进程 A 是否能去拣黑子,初值为 1。对于进程 B 同样设置一个私有信号量 s2 ,该私有信号量用于判断进程 B 是否能去拣白子,初值为 0 。当然你也可以设置 s1 初值为 0s2 初值为 1

    begin
      s1,s2: semaphore;
      s1:=1;s2:=0;
      cobegin
       process A
       begin
       L1: P(s1);
        拣黑子;
        V(s2);
        goto L1;
       end;
       process B
       begin
       L2: P(s2);
        拣白子;
        V(s1);
        goto L2;
       end;
      coend;
     end;
    
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  • 在分布式K-V存储系统中,对某个key进行读写时,会根据该key的hash计算一台固定的server来存取该K-V,如果集群不发生服务器数量变化,那么这一映射关系就不会变化。 云数据库memcached就是这样一种K-V缓存系统。...

    转载地址: https://yq.aliyun.com/articles/8547


    背景

    在分布式K-V存储系统中,对某个key进行读写时,会根据该key的hash计算出一台固定的server来存取该K-V,如果集群不发生服务器数量变化,那么这一映射关系就不会变化。
    云数据库memcached就是这样一种K-V缓存系统。因此在实际应用中,某些高峰时段,有的云数据库memcached用户会大量请求同一个Key(可能对应应用的热卖商品、热点新闻、热点评论等),所有的请求(且这类请求读写比例非常高)都会落到同一个server上,该机器的负载就会严重加剧,此时整个系统增加新server也没有任何用处,因为根据hash算法,同一个key的请求还是会落到同一台新机器上,该机器依然会成为系统瓶颈。这个问题称为“热点key”问题。
    screenshot

    现状

    用户使用云数据库memcached就是为了提升业务性能,难免会触发“热点key问题”。但云数据库memcached做为公有云服务,在发现有热点的情况下,如果继续放任该热点无限激增,就会带来整个系统雪崩似宕机。所以当前的做法会对每个用户在每台服务器上分配一定的QPS或带宽,当用户在某台服务器上的请求超过该用户的配额,我们就会对用户进行流控,服务端返回TEMPORARY_FAILURE。该限制会影响用户正常请求,持续时间分钟级。

    思考

    用户触发热点问题是业务需要,是理所当然;云数据库memcached对热点key进行流控是保障系统稳定性,也在情理之中。但有没有一种既能提供用户热点key访问的需求,又能保护云数据库memcached服务器的方法,正是本文所要阐述的。
    解决热点问题有很多办法,比如用户如果提前知道某些key可能成为热点,那么客户端可以提前拆分热点key;也可以搭建一个备用集群,写的时候双写,然后随机双读。这些方案的实现前提和难度,可想而知。下面给出的是对应用透明,且动态发现热点的解决方案。

    解决方案

    整体思路

    本方案解决的是用户读热点问题,不解决写热点问题。
    首先,云数据库memcached简单架构图如下:
    screenshot

    我们的proxy是无状态层,上面做了些访问控制功能,用户客户端到proxy是随机的,不受固定算法(如hash)控制。而proxy到DataServer的链路是根据key决定的,当用户访问热点key时,所有proxy上关于该key的请求都会落到同一台DataServer。
    所以解决热点问题,其核心思路是:每台DataServer对所有key进行采样、定位,实时计算出当前热点key,将其反馈给proxy层,由proxy缓存备份。即负载压力由DataServer转向proxy。理由是:Proxy可以无状态扩容,而DataServer不可以。

    DataServer如何发现热点

    每台服务器有个HotKey逻辑,让每个到达服务器的目标请求(可配置不同类型请求)经历三个流水阶段:
    a. 采样阶段(根据配置设定采样次数sample_max)
    本阶段输出:是否有热点现象,如果有热点,输出热点的桶号供下阶段使用。

    b. 定位阶段(根据配置设定采样次数reap_max)
    本阶段输出:热点key(如果满足阈值)。 并添加到服务端的LRU链表。

    c. 反馈阶段
    对到达服务器的目标请求,取出key,然后查询LRU链表判断该key是否为热点key。如果是热点,就会在请求结束后,向proxy发送一个feedback包,通知proxy。
    至此,服务器hot-key逻辑结束。流程图如下:
    screenshot

    发现热点后proxy怎么处理

    当Proxy收到DataServer的热点反馈之后,会将该key写入到自己的LRU-cache里面,该cache的过期时间和容量大小都交由用户通过控制台设置,默认分别是100ms和30。这样,热点的key就已经存在于与proxy中了,下次用户请求就可以直接返回了。

    如何保证数据一致性呢?

    下面讨论都是用户client已经触发了热点key问题,假设用户client跟每个proxy都建立了链接,并且每个proxy上都有对热点key的请求,那么理论上每个proxy的LRU-cache都有一份数据。
    我们保证单条连接上的一致性。
    当用户client和proxy1建立连接,用户修改了一个key(任何写操作),proxy1上会在LRU-cache中同步删除该key,新key就会写到DataServer上,然后在读数据的时候,由于LRU-cache不命中,就会从DataServer上拿到最新数据。
    不同链接上只能提供弱一致性。
    如果这个时候用户从proxy2上读热点数据呢?理论上就会读到老数据,该数据将于100ms之后从proxy-cache中过期淘汰掉,之后就会更新会最新数据,即不同连接间可能有100ms不一致。
    怎样看待弱一致性。
    事实上,不开启热点key功能,在不同链接上也会存在弱一致。假设用户client建立了两条链接到云数据库memcached,在链接1上写入key-value1,在链接1、2上分别读该key。当链接1上用户update了key-value2,这个请求需要一定的网络延迟才能写入到服务端,如果这个时候链接2上同时发起对key的读取操作,如果读请求先到服务端,它将读到的是value1的老值。
    所以开启热点key功能,只是增加了不一致时间,且该功能为可选。控制权由用户掌握。

    适用场景

    由以上分析可以看到,开启热点key功能之后,只会对用户的读请求产生影响,该影响增加了不同链接上的弱一致性的时间。因此,该功能适合读多写少,且对强一致性要求不高的应用。

    收益

    整个方案核心是负载压力由DataServer转移到Proxy。好处如下:
    1、因为DataServer扩容也解决不了热点问题,而Proxy可以无状态扩容,对用户来讲就极大提升了热点key访问的能力,不受单点制约。
    2、缩短了服务端处理链路,对用户平均RT也所降低。
    3、免除服务端热点流控的分钟级别影响。


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  • 在分布式K-V存储系统中,对某个key进行读写时,会根据该key的hash计算一台固定的server来存取该K-V,如果集群不发生服务器数量变化,那么这一映射关系就不会变化。 云数据库 memcached 就是这样一种K-V缓存系统。...

    背景

    在分布式K-V存储系统中,对某个key进行读写时,会根据该key的hash计算出一台固定的server来存取该K-V,如果集群不发生服务器数量变化,那么这一映射关系就不会变化。

    云数据库 memcached 就是这样一种K-V缓存系统。在实际应用中的某些高峰时段,有的云数据库 memcached 用户会大量请求同一个Key(可能对应应用的热卖商品、热点新闻、热点评论等),所有的请求(且这类请求读写比例非常高)都会落到同一个server上,该机器的负载就会严重加剧,此时整个系统增加新server也没有任何用处,因为根据hash算法,同一个key的请求还是会落到同一台新机器上,该机器依然会成为系统瓶颈。这个问题称为“热点key”问题。

    pic_

    现状

    用户使用云数据库 memcached 就是为了提升业务性能,难免会触发“热点key问题”。但云数据库memcached做为公有云服务,在发现有热点的情况下,如果继续放任该热点无限激增,就会带来整个系统雪崩。所以当前的做法是对每个用户在每台服务器上分配一定的QPS或带宽,当用户在某台服务器上的请求超过该用户的配额,我们就会对用户进行流控,服务端返回TEMPORARY_FAILURE,该限制会影响用户正常请求,持续时间分钟级。

    思考

    用户触发热点问题是业务需要,是理所当然;云数据库 memcached 对热点 key 进行流控是保障系统稳定性,也在情理之中。但有没有一种既能提供用户热点 key 访问的需求,又能保护云数据库memcached服务器的方法呢,这正是本文所要阐述的。

    解决热点问题有很多办法,比如用户如果提前知道某些key可能成为热点,那么客户端可以提前拆分热点key;也可以搭建一个备用集群,写的时候双写,然后随机双读。这些方案的实现前提和难度可想而知,下面给出的是对应用透明,且动态发现热点的解决方案。

    解决方案

    整体思路

    本方案解决的是用户读热点问题,不解决写热点问题。

    首先,云数据库memcached简单架构图如下:

    memcache simple architechture

    我们的proxy是无状态层,上面做了些访问控制功能,用户客户端到proxy是随机的,不受固定算法(如hash)控制。而proxy到DataServer的链路是根据key决定的,当用户访问热点key时,所有proxy上关于该key的请求都会落到同一台DataServer。

    所以解决热点问题,其核心思路是:每台DataServer对所有key进行采样、定位,实时计算出当前热点key,将其反馈给proxy层,由proxy缓存备份。即负载压力由DataServer转向proxy。理由是:Proxy可以无状态扩容,而DataServer不可以。

    DataServer如何发现热点

    每台服务器有个HotKey逻辑,让每个到达服务器的目标请求(可配置不同类型请求)经历三个流水阶段:

    1. 采样阶段(根据配置设定采样次数sample_max)
      本阶段输出:是否有热点现象,如果有热点,输出热点的桶号供下阶段使用。
    2. 定位阶段(根据配置设定采样次数reap_max)
      本阶段输出:热点key(如果满足阈值),并添加到服务端的LRU链表。
    3. 反馈阶段
      对到达服务器的目标请求,取出key,然后查询LRU链表判断该key是否为热点key。如果是热点,就会在请求结束后,向proxy发送一个feedback包,通知proxy。

    至此,服务器hot-key逻辑结束。流程图如下:

    HotKey逻辑流程

    发现热点后proxy怎么处理

    当Proxy收到DataServer的热点反馈之后,会将该key写入到自己的LRU-cache里面,该cache的过期时间和容量大小都交由用户通过控制台设置,默认分别是100ms和30。这样热点的key就已经存在于与proxy中了,下次用户请求就可以直接返回了。

    如何保证数据一致性呢?

    下面讨论都是用户client已经触发了热点key问题,假设用户client跟每个proxy都建立了链接,并且每个proxy上都有对热点key的请求,那么理论上每个proxy的LRU-cache都有一份数据。

    我们保证单条连接上的一致性。
    当用户client和proxy1建立连接,用户修改了一个key(任何写操作),proxy1上会在LRU-cache中同步删除该key,新key就会写到DataServer上,然后在读数据的时候,由于LRU-cache不命中,就会从DataServer上拿到最新数据。

    不同链接上只能提供弱一致性。
    如果这个时候用户从proxy2上读热点数据呢?理论上就会读到老数据,该数据将于100ms之后从proxy-cache中过期淘汰掉,之后就会更新会最新数据,即不同连接间可能有100ms不一致。

    怎样看待弱一致性。
    事实上,不开启热点key功能,在不同链接上也会存在弱一致。假设用户client建立了两条链接到云数据库memcached,在链接1上写入key-value1,在链接1、2上分别读该key。当链接1上用户update了key-value2,这个请求需要一定的网络延迟才能写入到服务端,如果这个时候链接2上同时发起对key的读取操作,如果读请求先到服务端,它将读到的是value1的老值。

    所以开启热点key功能,只是增加了不一致时间,且该功能为可选,控制权由用户掌握。

    适用场景

    由以上分析可以看到,开启热点key功能之后,只会对用户的读请求产生影响,该影响增加了不同链接上的弱一致性的时间。因此,该功能适合读多写少,且对强一致性要求不高的应用。

    收益

    整个方案核心是负载压力由DataServer转移到Proxy。好处如下:

    1. 因为DataServer扩容也解决不了热点问题,而Proxy可以无状态扩容,对用户来讲就极大提升了热点key访问的能力,不受单点制约;
    2. 缩短了服务端处理链路,对用户平均RT也所降低;
    3. 免除服务端热点流控的分钟级别影响。
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空空如也

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根据问题写出数量关系