并行soa架构是什么，什么是并行soa架构是什么

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-05-11 20:52 标签： 什么是架构
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并行数据库体系结构
author:skate
并行数据库体系结构
并行数据库要求尽可能的并行执行所有的数据库操作，从而在整体上提高数据库系统的性能。根据所在的计算机的处理器（）、内存（）及存储设备（）的相互关系，并行数据库可以归纳为三种基本的体系结构（这也是并行计算的三种基本体系结构），即：
共享内存结构（）、
共享磁盘结构（）
无共享资源结构（）。
1、共享内存（Shared-Memory）结构
该结构包括多个处理器、一个全局共享的内存（主存储器）和多个磁盘存储，各个处理器通过高速通讯网络（）与共享内存连接，并均可直接访问系统中的一个、多个或全部的磁盘存储，在系统中，所有的内存和磁盘存储均由多个处理器共享。
（）提供多个数据库服务的处理器通过全局共享内存来交换消息和数据，通讯效率很高，查询内部和查询间的并行性的实现也均不需要额外的开销；
（）数据库中的数据存储在多个磁盘存储上，并可以为所有处理器访问；
（）在数据库软件的编制方面与单处理机的情形区别也不大。
这种结构由于使用了共享的内存，所以可以基于系统的实际负荷来动态地给系统中的各个处理器分配任务，从而可以很好地实现负荷均衡。
这种结构硬件资源之间的互连比较复杂，硬件成本较高；由于多个处理器共享内存，所以系统中的处理器数量的增加会导致严重的内存争用，因此系统中处理器的数量受到限制，系统的可扩充性较差；此外，由于共享内存的机制，会导致共享内存的任何错误将影响到系统中的全部处理器，使得系统的可用性表现得也不是很好；其实结构也就是结构。
2、共享磁盘（Shared-Disk）结构
该结构由多个具有独立内存（主存储器）的处理器和多个磁盘存储构成，各个处理器相互之间没有任何直接的信息和数据的交换，多个处理器和磁盘存储由高速通信网络连接，每个处理器都可以读写全部的磁盘存储。
这种结构常用于实现数据库集群，硬件成本低、可扩充性好、可用性强，且可很容易地从单处理器系统迁移，还可以容易地在多个处理器之间实现负载均衡。这也就是结构系统。
这种结构的一个明显不足是多个处理器使用系统中的全部的磁盘存储，因此，当处理器增加时可能会导致磁盘争用而导致的性能问题。
系统中的每一个处理器可以访问全部的磁盘存储，磁盘存储中的数据被复制到各个处理器各自的高速缓冲区中进行处理，这时会出现多个处理器同时对同一磁盘存储位置进行访问和修改，最终导致数据的一致性无法保障，因此，在结构中需要增加一个分布式缓存管理器来对各个处理器的并发访问进行全局控制与管理，这会带来额外的通信开销。的就是样的结构
3、无共享资源（Shared-Nothing）结构
该结构由多个完全独立的处理节点构成，每个处理节点具有自己独立的处理器、独立的内存（主存储器）和独立的磁盘存储，多个处理节点在处理器级由高速通信网络连接，系统中的各个处理器使用自己的内存独立地处理自己的数据。
这种结构中，每一个处理节点就是一个小型的数据库系统，多个节点一起构成整个的分布式的并行数据库系统。由于每个处理器使用自己的资源处理自己的数据，不存在内存和磁盘的争用，提高的整体性能。另外这种结构具有优良的可扩展性——只需增加额外的处理节点，就可以以接近线性的比例增加系统的处理能力。
这种结构中，由于数据是各个处理器私有的，因此系统中数据的分布就需要特殊的处理，以尽量保证系统中各个节点的负载基本平衡，但在目前的数据库领域，这个数据分布问题已经有比较合理的解决方案。
由于数据是分布在各个处理节点上的，因此，使用这种结构的并行数据库系统，在扩展时不可避免地会导致数据在整个系统范围内的重分布（）问题。
目前，在并行数据库领域，结构很少被使用了，结构和结构则由于其各自的优势而得以应用和发展。结构的典型代表是集群，结构的典型代表是，和的集群也使用了这种结构。
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MySQL,Oracle,Data Architect
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基于4个网页-
Parallel Infrastructure layer
Data Parallel Processing Architecture Abstraction
parallel architecture
- 引用次数：2
参考来源 - 基于通用可编程GPU的视频编解码器——架构、算法与实现
&2,447,543篇论文数据，部分数据来源于
介绍了采用基于ROM查找表的全数字反离散余弦变换（IDCT）电路的算法原理及其并行架构的大规模集成电路实现。
This paper presented an ROM look-up table(LUT) based inverse discrete cosine transform(IDCT) algorithm and its LSI implementation having parallel architecture.
戴尔已经生产出了使用Nvidia 图形处理芯片的Precision工作站，其它的供应商也在生产基于这种并行架构的系统。
Dell has produced a workstation in its Precision line that uses the Nvidia GPU chip, and a number of other vendors are producing systems based on Nvidia's parallel computing architecture.
收益是 你可以通过增加你的应用运行的实例来提高性能，特别是在那些带有并行架构的、对线程支持良好的机器上。
The benefits are that you can scale with fewer instances of your application running, especially on machines that have good threading implementations that can take advantage of parallel architectures.
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- 来自原声例句
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感谢您的反馈，我们会尽快进行适当修改！
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感谢您的反馈，我们会尽快进行适当修改！一、源码特点1、简单易用：(1)部署实施简单整个框架是基于.NET Framework2.0开发，绿色不需要任何安装和复杂配置，相对与Hadoop简直可以用轻松来形容，可以让任何一个程序员或者IT短时间内快速搭建起属于自己的并行计算框架。(2)开发简单整个框架没有使用特有的脚本语言，普通程序员不需要再去学习相对陌生的语法或者函数，现在使用C#，未来会扩展到JAVA语言，不需要了解复杂的MR算法，只要知道Key集切分规则和原理，并行计算特点和一些注意事项就可以。(3)与现有系统集成简单本系统既可以以独立程序方式调度运行，也提供类库方式直接集成到现有的业务系统中，现有系统几乎不需要什么大的改动就可以完成巨量数据或复杂业务处理2、实用而不晦涩：(1)基于数据库处理现有的并行框架基本是基于文件系统，对于一个开发团队的首要任务是处理海量的数据库数据，EasyMR不需要对于存储的复杂理解，程序员既可以使用数据库的同步复制来分担数据库读写压力，也可以一次读完，计算机集群计算完成后再同步或一次性写入数据库，程序只要知道完成情况并读取计算结果，同时未来也支持实时返回计算结果。(2)计算单元逻辑清晰整个框架的设计是基于企业应用，例如统计报表，数据计算处理，其中统计逻辑和计算处理逻辑剥离出来就是计算单元的处理逻辑，只要简单业务分析可以完成此项工作。(3)可以编写灵活实用脚本虽然框架也提供了数据传输功能，但主要负责的是业务逻辑计算部分，在计算过程中可以灵活使用数据库和结果来更好的计算业务逻辑，甚至是原有系统中计算逻辑可以直接经过简单处理就可以变为计算脚本3、优化并行处理架构：(1)计算单元优化计算机处理集群里的每台计算机的计算CPU不同而配置不同的并行任务处理数量，也可以根据CPU使用率动态管理计算单元并行处理数量。(2)采用RTP通信协议RTP协议是实时传输控制协议简称，在大数据传输，实时传输控制和管理上优势明显，可以最大程度降低通信开销，提高系统稳定性。 二、功能介绍1、一个并行计算软件框架基于此框架的软件可以运行在多台计算机组成的计算集群上，并且每个计算机的计算任务也是多线程方式并行进行的，对于处理复杂的业务和巨量数据时非常用于。2、有着MapReduce血统的任务调度监控中心EasyMR的作业会由Mgr平台根据Key集切分成若干个数据集，通过RTP通信协议分配到计算Cell上，Mgr同时负责监控Cell上运行情况。3、任务脚本管理运行管理平台支持基于C#语言的任务执行脚本，所有脚本会基于TaskBase类，会在Key集之前发送到Cell计算单元，编译并等待执行，整个过程简单方便，尤其适合基于数据库技术的企业类大数据处理任务

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