26、第三方集群解决方案及相关技术解析

第三方集群解决方案及相关技术解析

一、集群软件概述

1.1 集群软件的定义与类型

集群软件这一术语涵盖了多种不同技术,在 Oracle RAC 环境中,它表现为两个共享库,与 Oracle 可执行文件动态链接时,能提供节点成员服务和节点间通信功能。主要有以下两种类型:
- Oracle 集群软件 :最初从康柏公司获得许可,在 2001 年夏季 RAC 发布时,以 Oracle 集群管理服务(OCMS)的形式在 Windows 和 Linux 上用于 Oracle 9i。在 Oracle 10.1 中对应的是集群就绪服务(CRS),到 Oracle 10.2 时更名为 Oracle 集群软件。
- 第三方集群软件 :在 Oracle 9i 中,除 Linux 和 Windows 平台使用 OCMS 作为支持的集群软件外,其他平台上 RAC 必须使用第三方集群软件。而在 Oracle 10.1 及更高版本中,它变为可选的,因为 Oracle 集群软件可以独立运行或与之配合使用。支持的第三方集群软件包括 Sun Cluster、HP Serviceguard 和 TruCluster 等。

1.2 集成复杂性与 Oracle 的决策

由于 Oracle 服务器大多使用第三方集群软件包提供节点成员服务,将 Oracle 与第三方集群软件集成会带来不必要的移植复杂性。历史上,Oracle 有将原本由平台提供的功能内部化的先例。例如,最初支持 Oracle 并行服务器(OPS)的 Unix 平台负责提供节点成员服务并实现内核分布式锁管理器(DLM),而 Oracle 8

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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