6个研究背景和意义示例,教你写计算机序列化论文

今天分享的是关于序列化的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到序列化等主题,本文能够帮助到你

SDN控制器集群下分布式缓存系统的设计与实现

这是一篇关于SDN,分布式缓存,Infinispan,Hotrod,数据一致性,序列化的论文, 主要内容为随着云计算、虚拟化技术的迅速发展,数据中心的规模也在不断的扩张,SDN控制器负责管理运维数据中心设备,因此控制器集群的规模也在不断的扩大。日益复杂的网络需求及控制器集群规模的限制使得控制器集群不能通过简单的增加服务器解决复杂的网络问题(高并发、高可用等问题)。分布式缓存介于控制器系统与数据库系统之间,引入分布式缓存的目的,一方面可以缓解数据库的压力,另一方面能够提高控制器集群的响应、处理速度,使得控制器能够提供更加可靠、高效、稳定的服务。当前市面的上缓存产品各有特点,但是无法同时满足复杂系统的业务需求,如服务器端的分布式部署、缓存系统安全性需求、缓存系统与其他服务集成(Hibernate、Spring Session、Hadoop)、分布式代码执行等。所以需要根据现有产品特点对缓存产品进行二次开发以满足当前系统的业务需求。本文分析对比了两种缓存产品的优缺点后选择使用Infinispan缓存技术,该缓存技术满足上述几种业务需求。但是Infinispan同时存在几点不足之处,如下所示:1.当缓存集群与控制器集群分开部署时,高并发的对同一 key的读请求会建立大量重复的网络连接,消耗网络资源,所以需要新的缓存机制解决该问题。2.当系统为C/S形式部署时,使用HotRod协议无法远程开启事务,缓存客户端并没有实现分布式事务,所以会产生数据不一致问题和原子性写操作问题。3.网络传输需要对内存对象进行序列化和反序列化操作,当前系统使用的是Jboss Marshalling,序列化后的数据过大并且序列化速度较慢,降低网络性能。4.传统的增加虚拟节点的缓存算法存在分布不均及低性能问题,客户端查询缓存服务器速度较慢,采用的哈希算法当节点较少时会导致数据分布不均匀。针对上述Infinispan存在的问题提出以下解决方案并进行仿真实验验证理论研究的可行性。1.本地缓存子模块将重复请求的缓存内容保存在本地,保证下次相同的key请求操作直接查询本地内存,该机制可以有效的减小网络开销,极大的提高缓存系统性能。2.本文提出的解决方案是为缓存条目增加唯一标识来保证数据的一致性。在创建缓存的时候在服务器端生成一个唯一的版本号,下次修改或者删除缓存条目需要对比客户端发送的版本号与服务器端版本号,判断是否一致,若一致则进行缓存操作。使用服务器端拦截器结合客户端自定义缓存操作模拟客户端分布式事务,解决写操作原子性问题。3.Kryo与Externalizer4J结合不仅可以预生成序列化文件,而且针对Java内置的数据类型都有特定的序列化器,并且支持自定义序列化器,该方案提高了序列化的速度,减小了序列化文件的大小。并优化空集合提高序列化速度。4.本文提出的基于段的一致性哈希算法,是对虚拟节点方案的改进,将所有虚拟节点与服务器的映射信息保存在数组内,提高了缓存操作时查找服务器的速度,使用的MurmurHash算法提高了哈希的速度并且使得数据分布更加均匀。最后针对本文给出的设计思路与实现方案进行仿真实验,验证上述方案的可行性。仿真实验表明,提出的优化改进方案能够有效的提高缓存系统的性能,解决缓存系统扩展性问题、数据不一致问题、序列化问题及缓存分布问题。

基于普天信息系统的数据维护系统的设计与实现

这是一篇关于备份恢复,Hibernate,移植,序列化,持久化,反射机制的论文, 主要内容为本文所讨论的数据维护系统是基于中国普天股份有限公司信息管理系统开发的一个数据维护系统,该系统是基于数据库中间件技术、对象序列化等技术开发出来的。本系统集成了各种技术的优点,创立一种新的数据的备份、恢复、移植和升级方式。由于近年来J2EE的兴起,越来越多的企业将自己的信息系统转向J2EE平台,Hibernate是J2EE持久化层的一个开源的比较成熟的产品,在面向对象的开发理念深入人心的今天,对象关系映射(ORM)理论和产品的应用越来越普及,所以基于ORM的应用系统的数据库的维护变得也越来越重要。但是目前尚没有完整的理论和技术。Hibernate只是ORM产品中的一个,通过对它的讨论和研究,可以映射出所有基于ORM中间件的数据库应用系统对数据库进行维护的通用的理论和方法。本文基于这种理论和方法,设计实现了一个基于实际应用系统的数据维护系统。该数据维护系统的主要功能有,实现数据库的备份、恢复、移植和升级。本文主要讨论的是根据面向对象的特点,设计一种新的备份模式,这种备份模式的特点是将关系数据库中的数据以对象形式导出,然后将以对象形式呈现的数据进行序列化,本文将这种对象数据序列化为磁盘文件。由于基于Java的对象具有系统无关性等特点,所以以这种方式的备份出来的数据库,具有很多面向对象的特性,便于使用面向对象的理念对数据进行操作。本文的核心理念就是将关系数据以对象的数据结构进行存储,以上四个功能也是在基于这样的思想之下产生的。本系统的特殊之处在于,这种对数据库的备份与恢复是对底层数据库管理系统无关的,与底层的操作系统也无关,正是由于这种无关性,才可以方便的实现数据库的移植。总之针对以上四项功能,本系统具有以下三个核心模块:异构数据库处理模块,数据备份与恢复模块,数据库升级模块。通过这三个模块可以实现对数据库的备份、恢复、移植和升级功能。

个人辐射剂量监控管理系统的设计与实现

这是一篇关于个人剂量,面向方面,工作流,非堵塞I/O,序列化的论文, 主要内容为针对从事核电站、核元件生产等企业及医院核医学的工作人员,开发个人辐射剂量监控管理系统(IDMS, Individual Dose Management System)是相关领域辐射防护工作的重要组成部分,对于改善辐射监控措施、提高辐射防护效能等具有重要意义,同时也为辐射医学工作人员研究辐射危害提供重要依据。经对田湾、大亚湾等核电站的考察,我们发现,目前我国大多数核电站采用了法国MGP公司的个人剂量管理系统。由于系统的国产化需求,以及现有系统在架构模式、可维护性及操作便利性等方面存在着一些弊端,本文采用GoF设计模式、工作流引擎、J2EE技术、面向方面编程等先进的IT技术,构建了一个具有自主产权的、支持流程自动化流转的、较高性能的、模块低耦合的IDMS系统。本文首先分析了IDMS系统的业务需求,以及现有类似系统的不足,设计了业务流程,确定了系统的功能需求和非功能需求。然后,本文根据新的需求,对IDMS系统进行架构设计,并提出了整体技术方案,包括网络拓扑结构、逻辑视图、数据视图、进程视图和部署视图等。IDMS系统采用Dosimeter-II设备采集剂量数据,并采用B/S架构实现监控管理。接着,本文对IDMS进行系统静态和动态逻辑模型的详细设计,并给出了系统关键技术的实现细节。这些关键技术包括: 在分析核电企业的工作流程特点的基础上,结合应用现状选择了适合于IDMS的工作流引擎――OSWorkflow,实现了任务单审核等工作流; 使用传统的面向对象技术,配合以面向方面的编程方法(AOP)对IDMS进行详细设计,为构建较高可维护性的系统实现提供解决方案。本文选择AspectJ语言,提取并实现了IDMS中重要的横切关注点; 把构建高性能剂量采集服务器的非阻塞读写(NIO)、用于前后台数据交换的对象级序列化和用于构建独立于数据库的后台应用的ORM机制(Hibernate)等相关技术,应用于IDMS的整体设计和实现中,提高了系统性能,同时增强了其可维护性。最后,本文对IDMS平台进行了系统测试。系统以良好的性能通过了压力测试,达到了设计要求。与类似系统相比,IDMS具有较好的可复用性、可用性和可维护性,能有效监控核领域的个人辐射剂量,从而更好地支持辐射防护工作。

基于云计算的数字建模展示平台研究与应用

这是一篇关于三维图像压缩,DEFLATE算法,序列化,FlatBuffers的论文, 主要内容为NX是西门子公司用于工业化模型设计的交互式CAD/CAM平台。在云计算技术飞速发展的当下,西门子公司为满足用户对于快速办公的要求,提出在现有NX系统的基础上进行云平台开发,基于云计算高速且存储量大的特点,云平台的搭建将会为用户提供更加高效便捷的办公模式。云平台开发内容主要是构建基于云计算的NX数字化建模展示平台,通过将NX端的三维图像模型进行压缩、序列化、网络传输等工作,最终将三维模型展示在浏览器界面上,同时为用户提供与模型交互的基本功能。运用云计算技术将三维模型压缩的计算工作安排到后端的计算中去,极大地缩减了用户的工作冗余。本文实现了一个基于云计算的数字建模展示平台。在NX可视化架构的基础上构建云平台;通过改进的DEFLATE算法对NX的三维图像模型压缩;利用Google Flat Buffers序列化工具库对三维图像模型进行序列化操作后传输,最终将三维图像模型展示在浏览器端,同时实现简单的用户对三维图像模型的交互。本文的主要研究内容如下:(1)三维图像压缩技术。本文设计实现的云平台,需将NX端的三维图像模型展示到浏览器端,三维模型数据量大且复杂,为提升三维模型传输速率,需要对三维模型数据进行压缩解压操作。本文通过研究测试,提出对Zlib库中的DEFLATE算法的改进,在原有DEFLATE算法基础上,加入RLE算法,提高数据压缩效率,同时保证三维模型数据无损压缩。(2)数据交换方式。在数据传输阶段,选用Google Flat Buffers序列化数据,将三维图像转换为计算机可以识别的数据交换语言并存储在缓存中,这些序列化数据可以直接存储在文件中或通过网络传输,而无需任何解析开销。本文重点阐述Flat Buffers在云平台中的应用,序列化数据的过程和测试结果。(3)在上述工作的基础上,设计并实现基于云的数字建模展示平台。运用Web GL协议使三维模型更加流畅地展示在浏览器,用户在API窗口输入Java Script,系统进行解析,并通过后台一系列操作将三维模型展示在图形窗口,用户还可以在浏览器界面对模型进行简单交互。

SCONDAS API通讯架构的研究与实现

这是一篇关于服务组合,SCONDAS API,服务通讯,连接池动态管理,序列化的论文, 主要内容为随着计算机技术的高速发展,微服务作为一种分布式服务解决方案得到业界的广泛认可。但是,部署在互联网上的微服务往往功能单一,无法满足日益复杂的用户需求。因此,如何复用已有的细粒度服务,利用服务组合方法,构建出满足用户复杂业务需求及性能需求的粗粒度服务成为广大科研人员以及工程师们的研究重点。然而目前的服务组合方法存在着实现复杂性高,服务重用的成本高、灵活性低,组合质量难以得到保证的问题,因此需要设计一种灵活的轻量级组合方法。此外,由服务组合方法组织微服务构建的系统中,多个微服务需要频繁的进行网络通信。由于网络通信存在较高的延迟,微服务间的频繁网络通信会降低系统的服务质量(Quality-of-Service,Qo S)。使用长连接可以有效降低网络通信的延迟,但传统的静态长连接管理机制无法有效满足服务通信链路频繁变化的要求。因此,需要设计一种通信信道管理方法来动态调度通信信道的建立和使用。针对以上问题,本文做了以下工作:(1)本文通过分析现有微服务组合方法的实现过程,发现目前API(Application Programming Interface,API)形式的数据和控制相互依赖问题是限制服务组合机制灵活性的根本原因。针对该问题,本文设计了标准化控制数据分离API(Standardized Data Control Separation API,SCONDAS API)。利用SCONDAS API,本文提出了一种结合服务编排(Choreography)和服务编制(Orchestration)模型的微组件架构。该架构实现了高效、灵活以及轻量级的微服务组合,实验结果验证了该方法的可行性。(2)使用微组件架构可以高效、灵活地组合微服务,也可以低成本重用服务。然而,在微组件架构中使用多个通信信道可能会增加数据传输成本。而且传统的静态长连接管理机制无法有效满足微服务通信链路频繁变化的要求。针对该问题,本文提出了一种基于预测的自适应动态连接池管理方法。该方法基于排队模型对通信连接数进行实时预测,从而有效实现了连接池中长连接在链路频繁变化场景下的动态管理。实验结果表明,该方法相较目前广泛使用的工作连接池管理方法,有效的提升了服务间的通信性能。(3)SCONDAS API具有数据与控制分离的特性,服务结点的控制信息需存储在本地,而业务功能执行数据会在网络中传输。为了提高微服务组件交互的效率,进一步减少标准化的数据接收器解析数据所消耗的时间和资源,在众多协议中评估出适合SCONDAS API的序列化协议尤为重要。基于此问题本文提出了一种评估算法,并利用该算法对多种开源库进行序列化和反序列化实验。