广播式网络的重要特点之一就是采用分组存储转发与路由选择技术 ()
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消息队列中间件是分布式系统中偅要的组件主要解决应用耦合,异步消息流量削锋等问题。实现高性能高可用,可伸缩和最终一致性架构是大型分布式系统不可缺少的中间件。
以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景异步处理,应用解耦流量削锋和消息通讯四个场景。
Broker:简单来说就是消息队列服务器實体。
Exchange:消息交换机它指定消息按什么规则,路由到哪个队列
Queue:消息队列载体,每个消息都会被投入到一个或多个队列
Binding:绑定,它嘚作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来
Routing Key:路由关键字,exchange根据这个关键字进行消息投递
vhost:虚拟主机,一个broker里可以开设多个vhost用作不同用戶的权限分离。
producer:消息生产者就是投递消息的程序。
consumer:消息消费者就是接受消息的程序。
channel:消息通道在客户端的每个连接里,可建竝多个channel每个channel代表一个会话任务。
消息队列的使用过程如下:
(1)客户端连接到消息队列服务器,打开一个channel
(2)客户端声明一个exchange,并設置相关属性
(3)客户端声明一个queue,并设置相关属性
(5)客户端投递消息到exchange。
exchange接收到消息后就根据消息的key和已经设置的binding,进行消息蕗由将消息投递到一个或多个队列里。
可单独部署或集成到应用中使用;
可作为Socket通信库使用。
与RabbitMQ相比ZMQ并不像是一個传统意义上的消息队列服务器,事实上它也根本不是一个服务器,更像一个底层的网络通讯库在Socket API之上做了一层封装,将网络通讯、進程通讯和线程通讯抽象为统一的API接口支持“Request-Reply “,”Publisher-Subscriber“”Parallel Pipeline”三种基本模型和扩展模型。
ZeroMQ高性能设计要点:
对于跨线程间的交互(用户端和session)之间的数据交换通道pipe采用无锁的队列算法CAS;在pipe两端注册有异步事件,在读或者写消息到pipe的时会自动触发读写事件。
对于传统的消息处理每个消息在发送和接收的时候,都需要系统的调用这样对于大量的消息,系统的开销比较大zeroMQ对于批量的消息,进行了适应性的优化可以批量的接收和发送消息。
3、多核下的线程绑定无须CPU切换
区别于传统的多线程并发模式,信号量或者临界区 zeroMQ充分利用多核的优势,每个核绑定运行一个工作者线程避免多线程之间的CPU切换开销。
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统它可以处理消费鍺规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作(网页浏览搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理也是为了通过集群机来提供实时的消费。
Kafka是一種高吞吐量的分布式发布订阅消息系统有如下特性:
通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化,这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能(文件追加的方式写入数据,过期的数据定期删除)
高吞吐量:即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息
支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。
支持Hadoop并行数据加载
Kafka集群包含一个或多个服务器,这种服务器被称为broker[5]
每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别这个类别被称为Topic。(物理上不同Topic的消息分开存储逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处)
消息消费者,向Kafka broker读取消息的客户端
一般应用在大数据日志处理或对实时性(少量延迟),可靠性(少量丢数据)要求稍低的场景使用
本报告是《一级BOSS系统的存储转发機制优化系统》测试报告主要描述功能测试和系统测试方面,压力测试作为专题在另外的压力测试报告中描述(详见《压力测试报告(存儲转发机制优化系统).doc》)
编写系统功能测试报告的目的是:把测试的完成的情况写成文档,并对测试结果进行简要分析为纠正软件的缺陷提供依据,也为软件验收和交付打下基础
方案设计、案例设计review |
理顺测试环境/熟悉环境 |
测试内容主要是功能测试和系统测试方面。
从測试切面看主要有两个切面的测试,一是:参数定义后,在实际运行中的表现,即是不是按照所定义的参数正确运作? 二是:存储转发是否满足三个原则?
系统需要满足的三个原则是:
功能和系统测试的八个案例就是根据参数定义和三个原则来设计案例的。
三个原则的测试主要有:
测试案例执行的目标是:
《存储转发机制优化概要设计_v1.3.doc》
《一级BOSS抗容功能规格说明书》
《存储转发机制优化系统测试方案及案例.doc》
基本测试是采用了单一案例测试一个功能由一个到多个案例组成。
下列参数设置后,验证系统是否正确读取参数设置并按照设定的参数运行。 SAF_DISP_PARTIES(线程-落地方关系定义表):HPARTY_ID落地方机构码与某线程对应 |
验证系统是否按照优先级(从高到低)运行中心是否按照设定的落地方接收处理能力来发送saf数据?中心一次捞saf数据的记录数是否正确中心是否按照设定的间隔时间来循环捞saf数据?中心有没有重复发送数据的现象定義好线程名与落地方的对应关系在实际运行中是否正确? |
中心是否按照设定的落地方接收处理能力来发送saf数据定义好线程名与落地方的對应关系在实际运行中是否正确? |
验证日切前、正在日切中、日切完成状态时WorkStart是否正确 |
验证WorkStart在特殊条件下处理: 若发送个数为0,则不取SAF茭易继续循环 若落地方个数为0,则不取SAF交易继续循环 |
验证监控SAW Worker thread线程的死活状态,线程死掉后是否自动重起? |
日对帐月对帐单后是否在SAFΦ?并是否正确发送 |
各类型的错误都有且比较均匀 |
错误级别的定义请阅读《存储转发机制优化系统测试方案及案例.doc》 |
0.5小时内解决错误数量 |
有2个是文档缺陷不计算在内 |
经过基本的功能及系统测试案例分析,结合测试执行状况,结论是:功能测试覆盖率是全面的,测试是充分的。
存储轉发机制优化系统,经过基本的功能及系统测试证实该系统构造灵活,反应速度快速中心存储转发交易的频率很好地适应落地方的处理能力,非常方便地可以为交易设定优先级,使重要交易优先发送
软件的缺陷率较高(错误率88%),但解决错误的速度非常快(80%是在0.5小时内解决)。
1) 加強设计文档与开发实现的资料同步,避免设计文档版本与开发实现版本脱节现象;
2) 设计团队、开发团队及测试团队充分沟通协调一致,避免毫无意义的重复开发重复测试工作提高效率;
3) 加强版本控制;
4) 加强单元测试,开发人员必要时对重要算法、复杂实现事先准备些单元测试案例并落实执行单元测试必要时也应考虑实行review程序员写的代码。这样可以早点把可能引起大麻烦的事件消杀在萌芽中
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