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  • 数据中心本质上是数学和逻辑组合,分析模块化数据中心颗粒度可以归纳演绎出其典型模型,本文介绍一些大型互联网数据中心的典型案例,正是为了做此方面分析。 大型互联网公司数据中心建筑布局  图一 谷歌数据...

    数据中心本质上是数学和逻辑的组合,分析模块化数据中心的颗粒度可以归纳演绎出其典型模型,本文介绍一些大型互联网数据中心的典型案例,正是为了做此方面的分析。

    大型互联网公司数据中心建筑布局

    图解大型互联网数据中心典型模型1

      图一 谷歌数据中心俯视图

    图一是谷歌数据中心的典型布局,从空中俯视看到的庞大体量和氤氲升腾的水汽,让人立马联想到现代化的超级信息处理工厂,或在海上全力巡航的超级信息航母。谷歌的数据中心建筑结构极其精简,主体机房为宽而矮的单层仓储式厂房建筑结构,船体的中后两舱为两个长宽形主体机房模块,船头为机房配套的功能区域(如安保办公、拆包卸货、备品备件间等);船体左侧为模块化变配电及柴发区域,船体右侧是模块化制冷及散热储水区域,水电分区,左右两翼像巡洋舰和护卫舰等保障航空母舰的稳定安全运行。

    图解大型互联网数据中心典型模型2

      图二 谷歌数据中心平图布局图

    图二为其主平面布局图。北侧为水,南侧为电,中间为机房模块,约2万平米的中间主机房区可以支持约8到10万台服务器,左右两侧为网络间以及办公支持区。白地板区域分为南北共四个大机房房间,每个房间可以支持约2万到2.5万台服务器,每个机房模块内约30纵列,每列约25到30个IT机柜,每个大房间可以部署约750到900个机柜,约1万KVA的电力,整个建筑约4万KVA总用电。

    图解大型互联网数据中心典型模型3

      图三 facebook模块化机房俯视图

    图三是facebook在瑞典的模块化数据中心效果图,该建筑也是仓储式大厂房结构,左右两栋数据中心大楼内共建设了1#-4#四个大房间的数据中心模块,两栋建筑之间有一个专用制冷机房,在建筑的两侧也部署了室外集装箱柴发。此外,在数据中心建筑隔壁,还设有一个用于办公的其它功能的建筑。

    图解大型互联网数据中心典型模型4

      图四 facebook数据中心平面布局图

    图四类似这个数据中心的平面布局(冷机和配电位置稍有变化,但主体框架模块没变),同样左右两侧共四个大机房模块,A/B区南北各两个,大房间的南北两侧为AHU模块,同样和冷热通道一一对应;两个建筑大房间之间为电力模块,以及制冷模块,同样是模块化的设计。每个AHU对应各自的一个通道,约60个机柜,平均每个IT机柜功率约为8-10KW,因此每个AHU的制冷量约为500-600KW.中间北侧为电力模块房间,四个房间共6套IT电力模块,以及1套备份模块、1套冷机等负载配单模块;中间南侧为制冷泵房,共9个制冷模块,按8用1备计算,每个房间均摊约2个制冷模块。

    每个大机房房间同样可支持约2万到2.5万台规模服务器,每个房间内部署了约4*13*15个机柜,共约780个机柜,并支持扩展到900个,同样约1万KVA的电力,整个建筑约4万KVA总用电,共支持约8到10万台的服务器。

    图解大型互联网数据中心典型模型5

      图五 facebook数据中心布局二

    图五是facebook另外一个长条形数据中心的俯视图,该建筑从左到右共有四个大机房模块,每个机房模块有独立的4台室外型集装箱柴发,屋顶是其自然冷空调系统,紧贴数据中心建筑的上侧有办公用房。

    图解大型互联网数据中心典型模型6

      图六 Open datacenter的模型布局

    这种长条形布局下,机房内部如图六Open datacenter的数据中心机房模型,每个大机房模块共12*6*11=792个机柜,整个数据中心建筑共有12到14台柴发,两个蓄冷罐,支撑四个大机房模块使用。

    图七 Switch公司的supernap 7数据中心布局

    图七是Switch公司的super nap 7数据中心俯视图,类似的,整个数据中心建筑由四个大机房模块构成,每个机房模块约10MVA的供电容量,由6台(5+1)2000KW的柴发做掉电备份,9套1200KVA的UPS,三角形DR方式2N供电。同样的,每个大机房模块有44个R18的微模块构成,总计约792个IT机柜,平均单功率约为9KW;9个(8+1)AHU空调模块,每个AHU模块标称具有1000KW的散热能力。

    图解大型互联网数据中心典型模型8

      图八 典型互联网数据中心供电架构图

    从谷歌、facebook和super nap等数据中心的典型模型上看,大型互联网数据中心大多是模块化设计,基本整个园区规划有两到三栋大型数据中心建筑,总共用电80到120MVA,由132KV变电站供电。每栋数据中心建筑用电量则高达40MVA,数据中心建筑内有4个大机房模块,每个机房模块约2-2.5万台服务器,典型的单模块机柜数量为750-1000个机柜,每栋数据中心建筑约有8-10万台的服务器,总机柜数量为3000到4000个机柜。大型互联网数据中心基本多为仓储式单层建筑结构,建筑内的典型四个大机房模块有长条型并排布局,也有南北向田字型布局,模块化的电力和空调模块就近摆放。

    大型互联网公司数据中心的电气

    为什么大型互联网数据中心都有相似的特征,这背后有何逻辑呢?

    其实数据中心的一些边界条件基本限制了数据中心的典型模型,比如一条中压外线(美国为13.2KV,欧洲中国约为10KV)的电力容量约为10MVA-12MVA,典型的变压器容量约为1600KVA、2000KVA、2500KVA、3000KVA、3150KVA等有限档位,母排和断路器容典型量约1600A、2000A、3200A、4000A、50000A、6300A等有限档位,还有冷机的冷量、UPS的容量等都是类似的有限档位,因此数据中心规划设计需要兼顾到这些产业链,并满足公路运输条件,以及操作人员可以忍受的连续工作最高温度等,根据不同系统的合适颗粒度,选择最佳性价比的典型模型。

    通常电力是数据中心内较为宝贵的资源,所以数据中心设计通常会把一条外线的容量尽量用满,即一个机房模块通常会用满10到12MVA的外电容量,图八是个典型的互联网公司数据中心供电架构图,单路市电供电,高压柴发备份。

    图解大型互联网数据中心典型模型9

      图九 典型数据中心2N供电高可靠设计的模型

    我们可以根据一条13.2KV外线约12MVA的容量来推算该机房模块的模型,配置了4台2500KW左右的高压柴发,4台3000KVA的变压器,额外有1台2500KW的柴发和3000KVA的变压器作为四个房间的冗余备份,刚好用满电力容量,因此数据中心大机房模块内通常也规划有4个小房间的模块。

    前面是针对互联网数据中心内单路市电+柴发的供电架构,如果对于部分双路10KV外电的高可靠2N供电架构,实际上也是类似处理方法,将10MVA的外电,分摊到4个IT房间,每个房间约2个2000KVA的变压器,剩余一对2000KVA的变压器给到制冷房间用于冷机制冷等。当然也可以按三个IT房间来规划,这种布局下每个房间配置2个2500KVA的变压器,剩余一对2500KVA的变压器给到冷机和其他动力设备。

    图解大型互联网数据中心典型模型10

      图十 典型数据中心2N供电高可靠设计的布局

    在建筑布局上,同样采用模块化的布局,如图十的典型数据中心建筑内有左右两个大机房模块,每个大机房模块内的一对10KV外线带有四个IT房间,每个房间由一对2000KVA的变压器来承担,每个房间按IT机柜功率来部署,大约有200到250个的IT机柜(由IT机柜平均功率决定)。同样配套的模块化电力和空调就近摆放,按需建设实现变成长边投资,为未来的技术升级提供条件。

    图解大型互联网数据中心典型模型11

      图十一 谷歌数据中心的模块化空调系统

    综上,典型的互联网数据中心机房模块内,也同样因为电力容量限制,以及设备颗粒度的不连续性,加上产业链生态等会有最佳模型。典型的模块化数据中心由2个高压模块(或者单N的1条外线)、8到10个低压变配电模块(或者单N的4到5个低压模块)、3到4个IT房间(每个机房模块配置2500KVA或者2000KVA的变压器)的典型模型。每个模块化数据中心约750到1000个IT机柜,每个IT房间约200到250个IT机柜。动力设备方面基本多为3到4台800到1100冷吨的冷机,以及4到6台1800KW到2500KW的柴发等。

    大型互联网公司数据中心空调模块

    相对而言,大型互联网数据中心的制冷系统的标准化较差,这主要由不同地区的制冷方式差异导致。比如热带地区采用的集中式冷机制冷,和凉爽地区分散式AHU模块制冷就会有很大的差异。但从前面分析的数据中心模型上看,大型互联网数据中心的空调系统也呈模块化方式在建设。如图十一所示的谷歌数据中心,综前所述,一栋40MVA的数据中心建筑,由四个大机房模块构成,每个机房模块约10MVA的用电。整个数据中心建筑左侧有15套空调系统,因此每个机房模块分摊到3套空调系统,剩余3套空调给四个机房模块做冗余备份,以及其他办公和环境负荷等,每套空调系统约有1000到1200冷吨。

    图解大型互联网数据中心典型模型12

      图十二 SuperNAP数据中心的模块化空调系统

    而如图十二的Super nap数据中心则采用了模块化AHU散热方式,每个10MVA的大机房模块配置了9个AHU模块,每个AHU模块的散热能力达到了1000KW,8用1备,该AHU支持六种不同的冷却方式,并在AHU内部加装了小飞轮UPS,保障AHU模块供冷的持续性,也是非常经典的模块化空调设计实现。

    前面简单介绍了两个大型互联网公司模块化空调系统的应用案例。地区不同,制冷方式不同,模块化空调系统呈现出较大的差异性,颗粒度也有较大的差异,但不管是冷机还是AHU或其它不同方式,也基本分为3到4套系统,每个系统由不同数量的更小单元末端组成(可能是模块化AHU,也可能是小风墙等)。

    “大道至简,悟者天成”。大型互联网数据中心典型模型模块精简、功能分区清晰、颗粒度合理。在我们从这些先行者的实践经验中悟出真理后,剩下的就是要考虑如何去躬行。一旦做到知行合一,就没有攀不上的高峰。



    本文转自d1net(转载)

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  • 1.引言  经过几十年的发展,今天的GIS系统已经具备了较强的数据存贮、管理和输入输出功能,但目前大多数的...为此,作者为现有GIS软件总结了两种典型的数据模型[1]:拓扑关系数据模型和面向实体的数据模型,并分析了

    1.引言

      经过几十年的发展,今天的GIS系统已经具备了较强的数据存贮、管理和输入输出功能,但目前大多数的GIS仍然是以数据为中心的,在完整表达客观地理世界、进行高层次的空间分析和直接提出决策方案的能力方面还远远不够,导致这种情况的根本原因在于现有GIS的数据模型不能准确地表达客观地理世界。为此,作者为现有GIS软件总结了两种典型的数据模型[1]:拓扑关系数据模型和面向实体的数据模型,并分析了它们各自的优缺点,指出应该在整体论的基础上为地理空间建立一个能够直接反映人们认知的整体数据模型。

    2.面向对象的整体数据模型

      GIS本质上是对客观地理世界的近似模拟,其理想状态应该是尽可能准确地反映地理世界,同时做到数据量最小,又便于人们从中获取所需要的信息和规律。要达到这种理想状态,我们需要做好两步工作:1)准确理解地理空间;2)为地理空间建立面向对象的整体数据模型---一个基于地理空间整体论、完全以面向对象方式组织的GIS数据模型。


      地理空间的理解可以简单概括为[1]:地理空间是一个目标组合排列集,每个目标或说对象都具有位置、属性和时间信息,及与其它对象的拓扑关系、语义关系等。基于这一认识,我们可以得到,表达地理空间的整体GIS数据模型有如下特征:


      ■ 将地理空间按照人的思维方式理解为基于目标的空间和定义在地球表层目标集上的关系。除了要研究对象的几何位置及拓扑关系外,还要重视研究对象间的语义关系。


      ■ 整体数据模型虽然要求我们将客观世界作为整体看待,但在执行具体的数据组织时也需要对众多的地理实体进行分层。分层是基本的和必要的,但由于为一种目的进行的分层很难满足另外的需求,因此重要的不是提供一种通用的分层,而是对方便地加入、删除对象等维护层的操作予以足够的支持。复合图层含有不按对象维数分层的含义,能够很好地体现客观 世界的整体特征,为不同层中的关联对象或用户感兴趣的不同类型对象提供了一个集中存贮与交互的独立空间,整体数据模型尤其应该增强复合图层的功能,使用户能够自由地加入、删除、修改、查询任意类型(点、线、面和复杂实体)的地理实体,同时能够进行强大的空间分析;


      ■ 虽然传统的GIS数据模型常将基于对象的模型用矢量结构表达,而将基于场的模型用栅格结构表达[2][3],其实可将对象和连续场这两种看似对立的模型统一在面向对象的整体数据模型中,因为面向对象的方法作为一种框架不仅可以描述基于对象的模型,也可以描述基于场的模型[3][4]。


      ■ 空间对象是处在三维空间中的,并具有多尺度特征。


      ■ 整个数据模型完全以面向对象的方式组织。


      由上可见,在整体数据模型中,地理空间被表达为一个具有相互关系的对象集。每个对象不仅具有自己的几何信息、属性信息和时间信息,而且与其它对象之间具有拓扑关系和语义关系。所有这些信息在整体数据模型中都处于同等重要的地位,其中起着连接作用的是对象本身。根据对象的形状特点,同时为了方便计算机实现与管理,我们可以将地理空间中的对象分为5种基本对象:点、线、面、注记和复杂对象。其中,前面四种对象比较简单,统称为简单对象,这里只介绍第5种对象---复杂对象。


      复杂对象是由简单对象组合派生的,可以划分为如下两种类型:


    1)单纯型复杂对象


      多个同样类型的对象合并成为一个单纯型复杂对象。·复杂点:点群,由多个点状对象构成的集合,整个集合是一个对象,如聚集在一起的多个水文站等;?复杂线:线群,由多个线状对象构成的集合,整个集合是一个对象,如一线状水系,一径流网络等;·复杂面:面群,由多个面状对象构成的集合,整个集合是一个对象,如一湖泊群,一海洋群岛等。


    2)混合型复杂对象


      点、线、面共存的复杂对象。混合型复杂对象的混合种类包括:点与线混合,点与面混合、线与面混合及点、线、面同时存在的混合,多个不同类型对象合并成一个就构成了混合型复杂对象,因此混合型复杂对象不属于点、线、面中的某一基本类型,在属性上也就不具备这些基本类型对象的一些特有信息,如线对象的长度,面对象的面积和周长等,这在数据库表结构的设计中要予以必要的考虑。


      单纯型复杂对象可以在相应类型的简单对象集中存贮和在相应图层中显示,也可以在复合对象集中存贮和在复合图层中显示;混合型复杂对象只能在复合对象集中存贮和在复合图层中显示,它们不适合存入简单对象集,也不宜在点、线、面简单图层中显示,因为它们的加入会破坏简单对象集和简单图层的专题特性,也不便于管理。


      上面介绍的这5种对象在地理空间中都是以三维形态存在的,但由于三维GIS建设的成本较高,在技术实现上也有相当的难度,而目前二维GIS能够满足大部分实际需求,因此我们在表达三维客观地理世界、实现整体GIS数据模型时以开发二维GIS为主,而在某些需要查看具体三维细节的地方提供机制以表现其三维结构,例如可以另开辟一个小的三维地图窗口来表现对象的三维形状、结构和拓扑关系等。


      时间问题[5]-[8]、语义关系和拓扑关系[9]-[11]一直是GIS界长期研究的热点,虽然它们在整体数据模型里面占有很重要的位置,但是本文的重点在于确定整个数据模型和系统的总体组织,对它们的具体讨论将在以后逐步展开。

    3 系统数据组织

    3.1 对象集

      对象集是指由众多对象构成的集合。划分对象集的目的在于存储和管理对象的方便,它可以是由同种几何类型的对象构成的集合,也可以是由不同类型对象组成的集合。在整体GIS数据模型中,有如下三类对象集:


      ■ 简单对象集:包括简单点对象集、线对象集、面对象集和注记对象集四类;点对象集是由简单点对象或单纯型复杂点对象组成的集合,线对象集是由简单线对象或单纯型复杂线对象组成的集合,面对象集是由简单面对象或单纯型复杂面对象组成的集合。简单对象集也可称为专题对象集。


      ■ 复合对象集:由简单点、线、面对象、注记对象、单纯型复杂对象或混合型复杂对象等不同类型对象组成的集合。在这种对象集合中,可以包含任意类型的对象元素;


      ■ 场:场是由有机关联的对象构成的集合,其中的元素在几何上不再相互独立,而是紧密相关,这一点与以上两种对象集不同。如TIN、GRID、影像和网络等。场中的元素对象一般较多,场本身就是一个对象集,因此我们在概念上不再另设场对象和场对象集。


      由上可见,对象类型与对象集类型并不是完全一一对应的,例如:单纯型复杂线对象与简单线对象一样分别存贮与显示在简单线对象集和简单线图层中,不必要专门的单纯型复杂线对象集和单纯型复杂线图层来存贮和显示。


      除了点、线、面三种单纯型复杂对象外,其它各种对象(点、线、面简单对象、注记对象和混合型复杂对象)与对象集类型都是一一对应的。另外,场是一种对象集,不过由于其中的元素并不是场对象(没有场对象概念),因而场与场中的元素也不存在一一对应的关系,但在实现时开发者完全可以设计一个场类来管理各种各样的场。


      值得指出的是,整体GIS数据模型认为人们感知的客观世界是一个由众多类型不同的地理实体组成的整体世界,而不是人为分割的、僵化的对象层,但由于分层能够为GIS管理和显示地理对象提供极大的方便,因此我们在基本分层(在本文中是对象集)的基础上,特别提出并强调复合对象集的概念,以此来表达和实现整体GIS数据模型的整体思想。复合对象集打破了GIS中传统分层的框架,为不同对象集中的关联对象或用户感兴趣的不同类型对象提供了一个集中存贮与交互的独立空间,但同时也为系统开发和管理带来了一定难度。比如,单纯型对象集的显示、修改、存贮、管理、分析和输出都可采用统一的方法进行,而复合对象集的这些操作则必须在内部进行分别处理(按对象类型)。虽然如此,但单纯型对象集与复合对象集都是为了满足不同的用户需求而设计的,二者在对象组织、系统实现和空间分析上各有优缺点,一个功能强大的GIS应该同时支持它们。

    3.2 图层

      对象集加上自己特有的显示属性即是图层,因此对象集类型与图层类型是一一对应的。由于对象集包括点、线、面、注记对象集、复合对象集和场6种基本类型,因此图层也有相应的点、线、面、注记图层、复合图层和场图层6种基本类型。对象集用来存贮对象的空间与属性数据,而图层则用来设置对象集的显示风格并控制对象集的显示范围、显示比例和操作特性(如可显示、可选择、可编辑和可捕捉等),二者各司其职又相互联系。在对应关系上,一个图层只对应一个对象集,而一个对象集却可显示在不同的地图窗口中对应多个图层,因此对象集与图层之间的关系是一对多的关系。

    3.3 数据库

      我们这里所说的数据库是指广义的数据库,其定义为“存贮对象的集合”。物理上不管是以文件形式还是以商业数据库形式存在,只要存贮有对象,我们都称为数据库。就综合性能而言,一般是文件系统在小量数据方面有自己的长处,而商业数据库则对大量数据的支持有着文件系统无法替代的优势。


    3.4 地图或地图窗口

      对象集是用来存贮地理对象的,图层是用来控制对象的显示的,两者都不等同于地图或地图窗口。我们的地图或地图窗口是一种框架,是显示对象的实际载体,也是控制图层并对之进行操作和分析的主体。

    3.5 工作空间

      工作空间是为系统管理方便而设计的,相当于一个大的仓库,里面存贮有数据的基本信息,如数据库的名字与尺寸、地图和其它资源(如点、线、面型符号)。系统运行时可调入数据库对之进行管理控制。

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  • 基于滑动窗口模型的非典型突发事件数据去噪算法研究,宋迎花,杨文川,目前,伴随着电信新业务的推广,在投诉文本中出现了这样一类概率小、突发性强的非典型事件。根据传统的数据挖掘算法不能对其进行
  • 五种典型的IO模型

    2020-05-21 21:28:18
    典型IO模型阻塞IO非阻塞IO信号驱动IO异步IO多路转接IO多路转接IO的模型阻塞、非阻塞、同步、异步 首先,IO过程是什么?-----等待+数据拷贝 发起IO调用 等待IO条件就绪 将数据拷贝到缓冲区中进行处理 阻塞IO 为完成...

    首先,IO过程是什么?-----等待+数据拷贝

    1. 发起IO调用
    2. 等待IO条件就绪
    3. 将数据拷贝到缓冲区中进行处理

    阻塞IO

    操作流程是顺序的,一个完成后进行下一个
    为完成IO发起调用,若当前不具备IO条件则一直等待,这个过程不干其他事情,条件满足后才进行操作

    大部分的IO都是阻塞IO
    :流程控制特别简单,清晰:一个IO完了才会进入下一个IO
    :对于资源没有充分利用,大部分时间都在等待IO就绪。为弥补缺点提出非阻塞IO

    非阻塞IO

    操作流程是顺序的,利用了等待的时间
    为完成IO发起调用,若当前不具备IO条件则立即返回【常需要循环操作,利用等待时间完成其他操作后重新发起IO】,条件满足后才进行操作

    :对资源利用更加充分
    :相对阻塞IO复杂了一点;IO操作不够实时

    信号驱动IO

    操作流程是不定的,不用等待IO就绪
    定义IO就绪信号,收到信号后在处理方式里进行IO操作,IO就绪时通知进程,让进程去进行IO

    :IO更加实时,对资源的利用也更加充分
    :流程更加复杂

    异步IO

    操作流程是不定的,由别人完成功能
    定义IO完成信号,通过异步IO调用告诉OS:IO哪些数据拷贝到哪里,IO的等待过程及数据拷贝都由OS完成

    :对资源利用更加充分【能同时发起多个IO调用】
    :流程更加复杂

    多路转接IO【多路复用】

    对大量的描述符集中进行IO事件监控,告诉程序员/进程当前哪些描述符就绪了哪些事件,程序员/进程可以直接对就绪了对应事件的描述符进行相应的操作,避免对没有就绪的描述符进行的IO操作导致的效率降低/程序流程阻塞
    IO事件:

    • 可读事件
    • 可写事件
    • 异常事件

    只要是需要监控描述符的场景都可以使用多路转换IO,与服务端/客户端、TCP/UDP这些无关

    监控的好处?
    让进程可以只针对就绪了指定事件的描述符进行操作,避免因没有就绪的描述符操作导致的阻塞

    使用场景:只要对描述符有(可读/可写/异常)事件监控的需求就都可以使用多路转接模型
    适用场景:适用于对大量描述符进行监控,但是同-时间只有少量描述符活跃的场景
    多路转接模型的并发与多线程/多进程的并发并行不同之处?
    多路转接模型可以和线程池搭配适用

    多路转接IO模型

    多路转接IO的实现模型:select/poll/epoll
    epoll和select【常考点】
    多路转接IO的模型都是对描述符事件进行监控
    select模型:
    操作流程:

    1. 程序员定义指定事件的描述符集合【可读/可写/异常事件的描述符集合】,初始化清空集合,对那个描述符关心什么事件,就将该描述符添加到相应事件的描述符集合中去
      FD_ZERO(fd_set* set)–清空,FD_SET(int fd,fd_set *set)–将fd描述符添加到set集合
    2. 发起监控调用,将事件描述符集合拷贝到内核(在内核中才能看到是否就绪)中进行监控,监控的原理是轮询遍历判断
      int select(int nfds,fd_set *readfds,fd_set *writefds,fd_set exceptfds,struct timeval *timeout)
      可读事件的就绪:接收缓冲区中的数据大小大于低水位标记【量化标准:常默认为1字节】
      可写事件的就绪:发送缓冲区中剩余空间的大小大于低水位标记【量化标准:常默认为1字节】
      异常事件的就绪:描述符是否产生了某个异常
    3. 监控调用的返回,表示监控出错/描述符就绪/监控等待超时;调用返回时,将事件监控的描述符集合中未就绪的描述符从集合中移除【集合中只保留就绪的描述符
      由于返回时修改了集合,下次监控时要重新向集合中添加描述符
    4. 程序员轮询判断哪个描述符还在就绪的描述符集合中,从而确定描述符是否就绪了某个事件,然后进行对应事件的操作
      void FD_ISSET(int fd,fd_set*)–判断fd描述符是否在集合中
    5. 若对那个描述符解除监控
      void FD_CLR(int fd,fd_set*)–从set集合中删除描述符fd

    select不会直接返回给用户就绪的描述符直接操作,而是返回就绪的描述符集合,需要程序员自行判断

    缺点:
    select所能监控的描述符数量有最大限制,取决于宏_FD_SETSIZE,默认1024
    select监控原理:是轮询遍历,因此性能会随着描述符的增多而下降
    select需要进程进行遍历判断,才能得知哪个描述符就绪了哪个事件
    select每次监控都需要重新向集合中添加描述符,并拷贝到内核中
    优点:
    跨平台移植性较好

    poll
    接口:int poll(struct pollfd *arry_fds,nfds_t nfds,int timeout)
    采用事件结构体的形式

    • struct pollfd{
      int fd;//要监控的描述符
      short events;//要监控的事件eg:POLLIN\POLLOUT
      short revents//调用返回时的就绪事件
      }
    • arry_fds:事件结构体数组,填充要监控的描述符以及事件信息
    • nfds:数组中有效节点个数【数组中目前要监控的节点】
    • timeout:监控的超时等待时间【单位:ms】
    • 返回值:
      大于0:标识就绪的描述符事件个数
      等于0:等待超时
      小于0:监控出错

    操作流程:

    1. 定义监控的描述符事件结构体数组,将要监控的描述符及事件标识信息添加到数组的各个节点----pollfd
    2. 发起调用开始监控,将描述符事件结构体数组拷贝到内核,进行轮询遍历判断,若有就绪/等待 /等待超时则调用返回,并在每个描述符对应的事件结构体中标识当前就绪的事件----poll
    3. 进程轮询遍历数组、判断数组中每个节点的就绪事件是那个事件,从而决定相应的操作

    缺点:
    poll依然在内核中式轮询遍历监控,性能随描述符增多而下降
    poll依然每次需要重新向内核拷贝数据
    poll跨平台移植性差
    优点
    用事件结构体形式对描述符进行监控,简化了select中三种事件集合的操作流程
    所能监控的描述符数量不做限制
    不需要重复添加描述符

    epoll
    linux下最好用,性能最高的多路转接模型
    操作流程:

    1. 发起调用在内核中创建epoll句柄,epollevent结构体
      int epoll_creat(int size)—>size在linux2.6.2之后被忽略,大于0即可
      返回文件描述符【epoll操作句柄】
    2. 发起调用对内核中的epollevent结构添加/删除/修改所监控的描述符监控信息
      int epoll_ctl(int epfd,int cmd,int _fd,struct epoll_event *ev)
      epfd:操作句柄
      cmd:针对fd描述法的监控信息进行的操作:添加-EPOLL_CTL_ADD/删除-EPOLL_CTL_DEL/修改-EPOLL_CTL_MOD
      fd:要监控的描述符
      ev:fd描述符对应的事件结构体信息--------struct epoll event{ uint32_t events --要监控的事件; union{int fd; void *ptr}data --就绪后返回进行操作的数据;}
    3. 发起调用开始监控,在内核中采用异步阻塞操作实现监控,等待超时/有描述符就绪的事件调用返回
      int epoll_wait(int epfd,struct epoll_event *evs,int max_event,int timeout)
      epfd:epoll操作句柄
      evs:struct epoll_event结构体数组的首地址,用于接收就绪描述符对应的事件结构体信息
      max_ event:本次监控想要获取的就绪事件的最大数量,不大于evs数组的节点个数
      timeout:等待超时时间
      返回值:大于0:–就绪的事件个数;等于0—等待超时;小于0—监控出错
    4. 进程直接对就绪的事件结构体中的描述符成员进行操作

    优点:
    1.没有描述符监控数量的上限
    2.监控信息只需要向内核添加一次
    3.监控使用异步阻塞操作完成,性能不会随着描述符的增多而下降
    4.直接向用户返回就绪的事件信息(包含描述符在内) ,进程直接可以针对描述符以及事件进行操作,不需要判断有没有就绪了
    缺点:
    1.跨平台移植性差

    一旦epoll开始监控,描述符若就绪了进程关心的事件,就会给用户返回所添加的对应事件结构体信息,通过事件结构体信息中包含的描述符进行操作,因此union中的fd与epoll_ctl第三个参数通常是同一个描述符

    epoll监控原理:异步阻塞操作
    监控由系统完成,用户添加监控的描述符以及对应事件结构体会被添加到内核的eventpoll结构体中的红黑树中。一旦发起调用开始监控,OS会为每个描述符的事件做一个回调函数,功能是当描述符就绪了关心的事件,就将描述符对应的事件结构体添加到双向链表中。进程自己只需要每隔一段时间,判断双向链表是否为空,决定是否已经就绪

    流程:

    epoll中就绪事件的触发方式:

    • 水平触发方式–LT
      可读事件:接收缓冲区中数据大小大于低水位标记,就会触发可读事件
      可写事件:发送缓冲区中剩余空间大小大于低水位标记,就会触发可写事件
      低水位标记:基准衡量值,默认为1个字节
    • 边缘触发方式–ET
      可读事件:只有新数据到来的时候,才会触发一次事件
      可写事件:发送缓冲区中剩余空间从无到有的时候才会触发一次事件

    边缘触发,因为触发方式的不同,要求进程中事件触发进行数据接收的时候,要求最好能够一次将所有数据全部读取(因为剩余数据不会触发第二次事件,只有新数据到来的时候才会触发) 。然而循环读取能够保证读完缓冲区中的所有数据,但是在没有数据的时候就会造成阻塞,因此边缘触发方式中,描述符的操作都采用非阻塞操作
    非阻塞的描述符操作在没有数据/超时的情况下会报错返回: EAGAIN/EWOULDBLOCK

    如何将描述符设置为非阻塞(描述符的所有操作都为非阻塞操作)?
    int fcntl(int fd,int cmd…/arg/);
    recv(fd, buf, len, flag) :flag–MSG_ DONTWAIT将本次接收操作设为非阻塞
    fd:指定的描述符
    cmd: F_GETFL/F_SETFL --获取/设置描述符的属性信息:O_NONBLOCK【非阻塞属性】
    arg:要设置的属性信息/获取的属性信息F_GETFL使用的时候,arg被忽略,默认设置即可

    边缘触发:为了防止一些事件不断触发(接收数据后(按条【指定长度】取 ),缓冲区中留有半条, 就会不断触发事件,这种情况要不然上层操作,将半条数据读取出来,外部维护,要不然就使用边缘触发,等待新数据到来数据完整在触发事件

    阻塞、非阻塞、同步、异步

    调用
    阻塞:为完成一功能发起调用,当前不具备完成条件,则一直等待
    非阻塞:为完成一功能发起调用,当前不具备完成条件,立即报错返回
    处理流程
    同步:处理流程:顺序处理【清晰明了】,因为功能都由进程自己来完成
    异步:处理流程:顺序不定【无法确定什么时间完成】,功能由OS来完成

    注意区分:同步互斥/处理流程的同步异步/ajax的同步异步

    • 异步阻塞:调用等待着OS完成功能
    • 异步非阻塞:调用立即返回

    对于同步而言,由于是顺序调用的,大多认为是阻塞的,因为只有完成一个才能进行下一个

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  • 数据库领域中主要逻辑数据模型有:层次模型、网状模型、关系模型、面向对象数据模型等,我们重点讲解了**层次模型、网状模型、关系模型**。 1.1 层次模型 层次数据库系统的典型代表是IBM公司Information ...
       数据库领域中主要的逻辑数据模型有:层次模型、网状模型、关系模型、面向对象数据模型等,我们重点讲解了**层次模型、网状模型、关系模型**。
    

    1.1 层次模型
    层次数据库系统的典型代表是IBM公司的Information Management System数据库管理系统。层次模型用树形结构来表示各类实体以及实体之间的联系。
    满足下面两个条件的基本层次联系的集合为层次模型:1.有且只有一个结点没有双亲结点,这个结点称为根节点;2.根以外的其它结点有且仅有一个双亲结点。
    在层次模型中,每个结点表示一个记录,记录类型之间的联系用结点之间的连线(有向边)表示,这种联系是父子之间的一对多的联系。
    在这里插入图片描述
    1.1.1 层次模型中的数据操纵和完整性约束条件
    数据操纵:查询、插入、删除、更新
    完整性约束条件:
    1.无相应的双亲结点值就不能插入子女结点值,即上图中根节点R1没有双亲结点,则在其下不能插入子女结点;
    2.如果删除双亲结点值,则相应的子女结点值也被同时删除,即在上图中删除R2就同时删掉了R4和R5;
    3.更新操作时,应更新所相应记录,以保持数据的一致性,例如:在以下两个关系中:课程(课程号,课程名,平均成绩),成绩(学号,课程号,成绩),要修改课程关系中的平均成绩,也需要修改成绩关系中的成绩。
    层次模型的一个基本特点是,任何一个给定的记录值只能按其层次路径查看,没有一个子女记录值能够脱离双亲记录值而单独存在。
    1.2 网状模型
    网状数据库系统采用网状模型作为数据的组织方式。典型的代表是DBTG系统。
    在数据库中,把满足以下两个条件的基本层次联系集合称为网状模型:
    1.允许一个以上的结点无双亲;2.一个结点可以有多余一个的双亲
    在这里插入图片描述

    在网状模型中,多对多联系的表示方法:将多对多联系直接分解成一对多联系,如:在上图中,R1的关系可拆分为R1–R4,R1–R3。
    1.2.1 数据操纵与完整性约束条件
    网状数据库系统对数据操纵加了一些限制,提供了一定的完整性约束:
    唯一标识记录的数据项的集合
    一个联系中支持双亲记录与子女记录之间的一对多联系
    支持双亲记录和子女记录之间某些约束性条件

    1.3 关系模型
    关系数据库系统采用关系模型作为数据的组织方式,1970年美国IBM公司San Jose研究室的研究员E.F.Codd首次提出了数据库系统的关系模型。
    在用户观点下,关系模型中数据的逻辑结构是一张二维表,它由行和列组成。
    在这里插入图片描述
    1.3.1 关系模型的数据结构
    关系(Relation):一个关系对应通常所说的一张表。
    元组(Tuple):表中的一行即为一个元组。
    属性(Attrubute):表中的一列即为一个属性,给每一个属性起一个名称即属性名。
    码(Key):表中的某个属性组,它可以唯一确定一个元组。
    域(Domain):属性的取值范围。
    分量:元组中的一个属性值。
    关系模式:对关系的描述,如:学生(学号,姓名,年龄,性别,系,年级)
    关系最基本的规范条件:关系的每一个分量必须是一个不可分的数据项,不允许表中还有表
    3.3.2关系术语与一般表格的术语对比
    在这里插入图片描述
    1.3.3 数据操纵和完整性约束条件
    数据操作是集合操作操作对象和操作结果都是关系,即若干元组的集合。同样也可进行查询、插入、删除、更新操作。
    关系的完整性约束条件:实体完整性、参照完整性、用户定义的完整性
    1.3.4 关系模型与非关系模型的比较
    在这里插入图片描述
    1.4 层次模型、网状模型和关系模型的优缺点
    在这里插入图片描述

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