多用户环境下的数据并发访问及数据一致性简介

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在只有单一用户的数据库中,用户可以任意修改数据,而无需考虑同时有其他用户正在修改相同的数据。但在一个多用户数据库中,多个并发事务中包含的语句可能会修改相同的数据。数据库中并发执行的事务最终应产生有意义且具备一致性的结果。因此在多用户数据库中,对数据并发访问(data concurrency)及数据一致性(data consistency)进行控制是两项极为重要的工作。

1、数据并发访问指多用户同时访问相同的数据。

2、数据一致性指系统中每个用户都能够取得具备一致性的数据,同时还能够看到自己或其他用户所提交的事务对数据的修改。

为了描述同时执行的多个事务如何实现数据一致性,数据库研究人员定义了被称为串行化处理(serializability)的事务隔离模型(transaction isolation model)。当所有事务都采取串行化的模式执行时,我们可以认为同一时间只有一个事务在运行(串行的),而非并发的。

以串行化模式对事务进行隔离的效果很好,但在此种模式下应用程序的效率将大大降低。将并行执行的事务完全隔离意味着即便当前只存在一个对表进行查询(query)的事务,其他事务也不能再对此表进行插入(insert)操作了。总之,为了满足实际要求,我们需要在事务的隔离程度与应用的性能之间找出一个平衡点。

Oracle 支持两种事务隔离级别(isolation level),使应用程序开发者在对事务进行控制时,既能保证数据的一致性,又能获得良好的性能。

需要防止的现象和事务隔离级别

ANSI/ISO SQL 标准(SQL92)定义了四种事务隔离级别(transaction isolation level),这四种隔离级别所能提供的事务处理能力各不相同。这些事务隔离级别是针对三种现象定义的,在并发事务执行时,需要阻止这三种现象中的一种或多种发生。

三种需要阻止的现象(preventable phenomena)是:

1、脏读取(dirty read):一个事务读取了被其他事务写入但还未提交的数据。

2、不可重复读取(nonrepeatable read):一个事务再次读取其之前曾经读取过的数据时,发现数据已被其他已提交的事务修改或删除。

3、不存在读取(phantom read):事务按照之前的条件重新查询时,返回的结果集中包含其他已提交事务插入的满足条件的新数据。

SQL92 标准中定义了四个隔离级别,在各隔离级别中,允许发生上述三种需要阻止的现象中的一种或多种。详情见下表 现

象 隔离级别

脏读取

不可重复读取 不存在读取 未提交读取(read

uncommitted )

允许

允许 允许 已提交读取(read committed )

不允许 允许 允许 可重复读取(repeatable read )

不允许 不允许 允许 串行化(rerializable )

不允许 不允许 不允许

Oracle 支持三种事务隔离级别:已提交读取,串行化,以及 SQL92 中没有包含的只读模式(read-only mode )。已提交读取是 Oracle 默认使用的事务隔离级别。

Oracle 如何管理数据并发访问及数据一致性

Oracle 利用多版本一致性模型(multiversion consistency model ),各种类型的锁及事务来管理多用户系统中的数据一致性(data consistency )。 多版本并发访问控制

Oracle 能够自动地实现一个查询的读一致性,即一个查询所获得的数据来自同一时间点(single point in time )(这也被称为语句级读一致性

(statement-level read consistency ))。Oracle 还能令一个事务内的所有查询都具备读一致性(即事务级读一致性(transaction-level read consistency ))。

Oracle 利用回滚段中的信息生成一个能保证一致性的数据视图。回滚段内保存了未提交或最近提交的事务中所修改数据的原值。下图展示了 Oracle 如何利用回滚段实现语句级的读一致性。

在查询开始执行时,将记录当前的系统变化编号(system change number,SCN)。在图中,记录的系统变化编号为 10023。当查询进行扫描时,只会使用有效的(observed)数据块。如果某个数据块内的数据被修改过(即数据块的 SCN 晚于查询开始执行时记录的 SCN),Oracle 将使用回滚段中的信息重建此数据块,并以重建的数据块替代被修改的数据块供查询使用。因此,查询的结果集只包含查询开始执行时就已经提交的数据。在查询执行时,其他事务修改的数据对此查询来说是无效的,这保证了每个查询都能得到满足一致性的数据。

语句级读一致性

Oracle 强制实现语句级读一致性(statement-level read consistency)。这保证了单一查询的结果集来自一个时间点——即查询开始执行的时间。因此,一个查询的结果集永远不会包含脏数据及此查询执行时其他事务提交的数据。在一个查询执行期间,只有在查询执行前提交的数据对此查询才是可见的。查询无法看到其开始执行后提交的数据。

任何一个查询都能得到满足一致性的结果集,这保证了用户无需额外操作就能确保数据一致性。 SELECT ,使用子查询的 INSERT ,及包含显式或隐式查询的 UPDATE 或 DELETE 语句,都能够保证数据一致性。上述语句通过一个查询(query)来得到她们所需的满足一致性的结果集(分别使用 SELECT,INSERT,UPDATE 或 DELETE 语句)。

SELECT 语句是一个显式地查询,且其中可以包含嵌套查询(nested query)或连接操作(join operation)。 INSERT 语句中也能够使用嵌套查询。 UPDATE

及 DELETE 语句能够利用 WHERE 子句或子查询进行限制,只操作数据表内的部分数据行。

INSERT , UPDATE ,及 DELETE 语句中包含的查询能够获得一致性的结果集。这些查询无法看到其所在 DML 语句对数据的修改。换句话说,这些查询只能看到其所在 DML 语句开始之前的数据。

TIPS:如果 SELECT列表中存在 PL/SQL 函数,那么函数中包含的 SQL 语句将遵从其自身的语句级读一致性,而非其所在 SQL 的读一致性。例如,SELECT语句中的某个函数访问的表可能会在语句执行时被其他事务修改并提交。此函数每次执行时都将建立一个新的一致性视图(snapshot)。

事务一致性读

Oracle 还能够实现事务级读一致性(transaction-level read consistency)。当一个事务运行在串行化模式(serializable mode)下时,则事务内所有数据访问均反映的是事务开始时的数据状态。即事务内的所有查询对某个时间点来说具备一致性,但是运行在串行化模式下的事务能够看到事务自身对数据所作的修改。事务级的读一致性能够保证可重复读取并可阻止出现不存在读取。

RAC环境下的读一致性

RAC 系统采用缓存对缓存(cache-to-cache)的数据块传输机制(此技术被称为 Cache Fusion)在实例间传输满足读一致性(read-consistent)的数据块镜像。RAC 系统通过高速度低延迟的内部连接(interconnect)实现上述数据传输,从而满足实例之间对数据块的请求。

Oracle 事务隔离级别

Oracle 支持以下三种事务隔离级别(transaction isolation level)。

隔离级别描述

已提交读取Oracle 默认使用的事务隔离级别。事务内执行的查询只能看到查询执行前(而非事务开始前)就已经提交的数据。Oracle 的查询永远不会读取脏数据(未提交的数据)。

Oracle 不会阻止一个事务修改另一事务中的查询正在访问的数据,因此在一个事务内的两个查询的执行间歇期间,数据有可能被其他事务修改。举例来说,如果一个事务内同一查询执行两次,可能会遇到不可重复读取或不存在读取的现象。

串行化串行化隔离的事务只能看到事务执行前就已经提交的数据,以及事务内 INSERT , UPDATE ,及 DELETE 语

句对数据的修改。串行化隔离的事务不会出现不可重复读取或不存在读取的现象。

只读模式只读事务只能看到事务执行前就已经提交的数据,且事务中不能执行 INSERT , UPDATE ,及 DELETE 语句。

应用程序的设计开发者及数据库管理员可以依据应用程序的需求及系统负载(workload)而为不同的事务选择不同的隔离级别(isolation level)。用户可以在事务开始时使用以下语句设定事务的隔离级别:

已提交读模式:SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL=READ COMMITTED;

串行模式:SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL= SERIALIZABLE;

只读模式:SET TRANSACTION= READ ONLY;

(经笔者实验以上命令在非sysdba用户下可以成功执行,sysdba下不能执行,待验证正确性)

如果在每个事务开始时都使用 SET TRANSACTION 语句,将加重网络及处理器的负担。用户可以使用 ALTER SESSION 语句改变一个会话所有内事务的默认隔离级别:

1、ALTER SESSION SET ISOLATION_LEVEL SERIALIZABLE;

2、ALTER SESSION SET ISOLATION_LEVEL READ COMMITTED;

(无法设置会话级别的只读隔离模式)

已提交读取隔离

Oracle 默认使用的隔离级别(isolation level)是已提交读取(read committed)隔离。这种程度的隔离适合在事务发生冲突的可能性较小的系统中使用。在这种隔离级别下,Oracle 能够保证事务内每个查询在执行期间都拥有一个唯一的数据视图,因此事务可能出现不可重复读取或不存在读取的现象,但此时系统的数据处理能力较高。

串行化隔离

符合以下特性的系统适合采用串行化隔离(serializable isolation):

1、数据量大,但事务短小,只会更新较少数据行的数据库

2、两个并发事务修改相同数据的概率较小

3、运行时间相对较长的事务只执行只读操作

在串行化隔离下,并发事务对数据库进行修改时只能顺序执行。具体来说,在串行化隔离下,Oracle 在允许一个采用串行化隔离的事务修改某些数据行时,需要判断在此事务开始执行之前,其他所有事务对这些数据行的修改已经被提交。

为了实现上述判断,Oracle 在数据块内存储了相关的控制信息,用于记录此块内数据行中所包含的数据是已提交或未提交的。即数据块内记录了近期对本数据块内数据行进行了修改的所有事务及事务的状态。在一个数据块内能够保留多少这样的记录是由 CREATE TABLE 或 ALTER TABLE 语句中的 INITRANS 参数设定的。

有些情况下,Oracle 无法获得足够的历史信息来判断某个数据行是否被一个事务修改过。当大量事务在短时间内并发地修改同一数据块就会出现以上情况。用户可以为可能被多个事务同时更新相同数据块的表设置较大的 INITRANS 值,以便避免上述情况。设置了较大的 INITRANS 值后,Oracle 就能为每个数据块分配足够的空间来记录访问此数据块的事务的信息。

当一个串行化事务试图更新或删除数据,而这些数据在此事务开始后被其他事务修改并进行了提交,Oracle 将报错:

ORA-08177: 无法进行串行化访问

当一个串行化事务因为无法进行串行化访问(Cannot serialize access)错误而失败时,应用程序可以选择以下几种处理方式:

1、将错误发生之前的操作提交

2、执行其他操作(执行前可以回滚到事务内的某个保存点)

3、撤销整个事务

下图显示了一个事务遇到无法进行串行化访问后,程序进行回滚并尝试重新执行此事务的例子:

图中显示了一个串行化事务,其中首先执行了两个相同的 SELECT 语句,接着执行了一个UPDATE 语句。即便在两个 SELECT 执行之间有其他事务修改了相关数据,这两个 SELECT 也能够返回相同的结果。当 UPDATE 语句更新数据时,所更新的数据在此事务开始后被其他事务修改并提交过,Oracle 将报错 Cannot Serialize Access。这个错误将导致事务回滚并尝试重新执行。

已提交读取隔离与串行化隔离的区别

Oracle 为应用程序开发者提供了两种特性相异的事务隔离级别。已提交读取隔离和串行化隔离都能实现高度的数据一致性及并发访问能力。这两种隔离级别都能够利用 Oracle 的读一致性多版本并发访问控制模型及独有的行级锁

(row-level locking)技术,从而减少并发事务间的竞争。应用程序开发者可以使用这两种隔离级别开发符合现实要求的应用系统。

事务集数据一致性

我们可以参考以下场景来研究 Oracle 中的两种隔离级别:假设现有一组数据库表(或称为一组数据集),一系列读取表数据的查询,以及一组在任意时间提交的事务。如果一个数据库操作(一个查询或一个事务)中所有读取返回的数据是由同一组已提交事务写入的,我们就称此操作满足事务集数据一致性(transaction set consistent)。相反,当一个数据库操作内的不同读取反映了不同事务集对数据的修改,此操作就不满足事务集数据一致性。换句话说,一个不满足事务集数据一致性的操作所看到的数据库的状态是由不同的已提交事务集决定的。

在已提交读取隔离模式下,Oracle 能保证每个语句的事务集数据一致性。而在串行化隔离模式下,Oracle 能保证每个事务的事务集数据一致性。

下表总结了 Oracle 中已提交读取事务和串行化事务的关键区别。

已提交读取串行化

脏写入(dirty write)不可能不可能

脏读取(dirty read)不可能不可能

不可重复读取(nonrepeatable read)可能不可能

不存在读取(phantom)可能不可能

与 ANSI/ISO SQL 92 标准兼容是是

唯一的数据视图的使用范围语句事务

事务集数据一致性语句级事务级

行级锁是是

读操作(reader)阻塞写操作(writer)否否

写操作阻塞读操作否否

针对不同数据行的写操作

否否

是否相互阻塞

针对相同数据行的写操作

是是

是否相互阻塞

等待导致阻塞的事务(blocking

是是

transaction)

会出现无法进行串行化访问

否是

(Cannot serialize access)错误

否否

在导致阻塞的事务结束后

将发生错误

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分布式数据库查询优化技术 摘要在分布式数据库中,由于高可靠性和高速度性是其重要特点,所以对查询执行的要求也就更高。而查询执行中查询优化是执行的关键环节,查询优化在很大程度上决定查询的效率或快慢。本文讨论的重点是对分布式查询执行的全局处理策略进行优化,尽可能避免通信代价的开销,并着眼于查询执行的实际代价,从分布式系统中选出一个最优的执行节点。从查询执行的效果出发,通过统计的方式,不断从最近的查询执行代价学习纠正最近查询执行的统计代价,为查询的全局处理提供参考,以达到优化执行、提高执行效率和速度的目的。 1 分布式数据库概述 1.1 分布式数据库的定义 所谓分布式数据库系统就是由分布于多个计算机结点上的若干个数据库组成, 每个子数据库系统都是一个独立的数据库系统,它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端,以及各自的局部数据库管理系统,分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库,而实际上它是分布在地理分散的各个结点上。当然,分布在各个结点上的子数据库在逻辑上是相关的。简单的说,分布式数据库系统是一系列集中式数据库系统的联合。它们在逻辑上属于同一系统,但在物理结构上是分布式的[1]。 1.2 分布式数据库系统的组成 如图1-1所示,分布式数据库系统由以下述成分组成: (1)多台计算机设备,并由计算机网络连接。 (2)计算机网络设备,网络通讯的一组软件。 (3)分布式数据库管理系统,它包括GDBMS、LDBMS、CM,除了具有全局用户接口由GDBMS连接外,还可以具有自治场地用户接口,由场地DBMS,并持有独立的场地目录。 (4)分布式数据库管理者(DDB),包括全局数据库(GDB)和局部数据库(LDB)以及自制场地的自治场地数据库。 (5)分布式数据库管理者(DDBA),它可分为二级,一级为全局数据库管理者(GDBA),另一级问局部或自治场地数据库管理者,统称为局部数据库管理者(LDBA)。 (6)分布式数据库系统软件文档,这是一组与软件相匹配的软件文档及系统各种使用说明和文件。 图1-1 分布式数据库系统的结构 1.3 分布式数据库系统的功能 通常的集中式数据库管理系统应具备以下几个基本的功能[2]: (1)数据库定义功能; (2)数据存取功能; (3)数据库运行管理; (4)数据库的建立和维护功能。 分布式数据库除了须具备以上集中式数据库的功能外,一般还须具有以下几个方面的功能: (1)分布在网络中的各节点的数据库,其物理位置对用户透明; 在用户眼里见到的只是整个系统中有哪些数据库,无论是本地还是远程数据库,用户操纵某一数据库就像操纵本地数据库一样。 (2)处于网络中的各数据库共享的数据应保证一致性:

大数据环境下的数据迁移技术研究_王刚

Microcomputer Applications Vol. 30, No.5, 2013 研究与设计 微型电脑应用 2013年第30卷第5期 ?1? 文章编号:1007-757X(2013)05-0001-03 大数据环境下的数据迁移技术研究 王 刚,王 冬,李 文,李光亚 摘 要:数据是信息系统运行的基础和核心,是机构稳定发展的宝贵资源。随着信息系统数据量成几何级数增加,特别是在当前大数据环境和信息技术快速发展情况下,海量数据迁移是企业解决存储空间不足、新老系统切换和信息系统升级改造等过程中必须面对的一个现实问题。如何在业务约束条件下,快速、正确、完整地实现海量数据迁移,保障数据的完整性、一致性和继承性,是一个关键研究课题。从海量数据管理的角度,阐述了海量数据迁移方法,比较了不同数据迁移的方案特点。 关键词:大数据;数据迁移;存储 中图分类号:TP391 文献标志码:A Data Migration Technology Research Based on Big Data Environment Wang Gang 1, Wang Dong 2, Li Wen 3, Li Guangya 2 (https://www.360docs.net/doc/6311913302.html,rmation Center of Shanghai Municipal Human Resources and Social Security, Shanghai200051, China; 2. Wonders Information Co., Ltd., Shanghai201112, China; 3. Shanghai Institute of Foreign Trade, Shanghai201600, China) Abstract: The data is the core resource of the information system, it is the basis of the enterprise, With the continuous of business, a geometric increase in the amount of data generated by the information system, especially in the case of current data environment and information technology. The massive data migration is a real problem. With the business constraints, the massive data migration is a key research topic, in this paper, from the point of view of the massive data management, elaborated a massive data migration me-thod, and compare the characteristics of different data migration program. Key words: Big Data; Data Migration; Storage 0 引言 数据一直是信息系统的基础和核心。一方面,随着企业业务的发展,信息系统覆盖面的扩大,管理和服务精细化层度的深入,集中式的管理信息系统正在不断应运而生,各行各业都先后出现了规模庞大的数据中心。这些数据中心经过一段时间的运行,其数据量正成几何级增长,有的甚至可以达到TB 级或PB 级。另一方面,新的技术架构和业务操作对性能指标提出了更高的要求,而这些要求往往需要通过软件升级或者硬件更新的方式来实现,因而在新老系统的切换或升级改造过程中,势必会面临一个现实问题――数据迁 移。吕帅[1] 等人从分级存储管理的角度提出了混合存储环境下的数据价值评估模型和迁移过程控制理论,提出了数据价 值的精确判定。徐燕[2] 等人利用编程基础实现了异构数据库系统间的数据迁移,提出了数据迁移的抽取、转换和载入3个过程。李喆[3]等从项目管理和方法论角度描述了企业级数据迁移的过程。张玺[4]针对数据从磁盘到磁带的数据迁移问题,提出了并行文件处理方式。丛慧刚[5]等人,从元数据角度,提出了数据迁移中元数据对映射模式体系,对采用源数据驱动ETL 引擎进行功能实现。这些研究都是根据具体工程中数据迁移这个关键问题进行了研究,但是随着信息技术 的发展,针对数据迁移整体管理缺少研究。本文结合某特大 型城市社会保险信息系统管理过程中大数据环境下,海量数据迁移问题进行整体分析,对可能需要大数据迁移的驱动因素和在数据迁移过程中需要关注的各类风险点进行了汇总分析,根据这些风险对数据迁移的各类方案进行分析、研究和论述,最后针对实际工作给出了实际应用。 1 数据迁移驱动分析 1) 新老系统切换需要:数据作为企业的核心资源,是 企业业务连续和发展的基础,因此当信息系统更新或者新老系统切换时,需要对老系统的数据进行整理,抽取,并按照新系统的业务逻辑和数据规则进行迁移,以保障业务的连续性。 2) 搬迁或数据中心合并需求:很多政府政策上的指导 引发了组织结构的变化以及数据分布的改变。一个非常有名的例子是美国的金融监管法案 (Ring-Fencing Senario),这个法案要求所有的银行把数据通过几个步骤和高危投资业务进行隔离。而这些步骤会涉及大量的结构性数据(数据库)和非结构性数据(金融交易的图像存档)的迁移。 3) 性能提升需求:由于业务的发展,企业规模的变大, —————————————— 基金项目:核高基重大专项课题(2009ZX01043-003-004-05);上海市教委科研创新项目(11YS205)和上海市高校“085工程”项目资助。 作者简介:王 刚(1974-)男,上海市,上海市人力资源和社会保障信息中心,工程师,本科,研究方向:计算机信息系统集成和安全管理,上海, 200051 王 冬(1972-)男,上海市,万达信息股份有限公司,工程师,硕士,研究方向:信息系统软件工程和数据挖掘,上海,200051 李 文(1972-)女,上海市,上海对外贸易学院,副教授,博士,研究方向:计量经济和数据挖掘,上海,200051 李光亚(1973-)男,上海市,万达信息股份有限公司,教授级高工,博士,研究方向:计算机软件、系统集成、信息安全、软件工程等,上海,200051

基于大数据环境下的数据安全探究

基于大数据环境下的数据安全探究 一、大数据的概念 大数据是互联网技术和云计算技术迅猛发展的产物,指的是无法在规定的时间内使用当前通用的数据管理工具进行收集处理的规模巨大且形式多样化的数据信息。大数据的研究如今已成为国内外学者、政府机构、研究机构广泛关注的前沿科技。其主要来源是人们在使用互联网和各种终端设备所产生和输出的各种文字、图片或者视频、文件等种类繁多的数据信息。 二、大数据环境的特点 通过对大数据概念的研究我们可以看到大数据环境的特点如下:(一)数据量大且呈几何级数增长趋势 大数据时代的来临,各种智能终端、移动设备、传感器以及社交网络每时每刻都有大量的数据产生,并且呈现出几何级数的增长趋势。预计至2020年,全球电子数据将会超过35ZB。 (二)数据形式多种多样 随着信息化技术的发展,大数据中的主流数据由以普通文本为代表的结构化数据逐步演化为自由文本形式存在的非结构化数据。互联网技术的发展改变了传统数据的二维结构,随着手机及各种终端设备应用范围的拓展,网页、图片、音频视频等非结构化数据的发展显得尤为迅速。统计结果显示,非机构化数据在大数据中所占的比例已达百分之八十以上。

(三)价值密度低 对大数据进行分析可以获得大量有价值的信息,可以对生产生活起到一定的指导作用,因为数据来源的不同,获得的数据信息也是复杂多样,因此大数据以成千上万倍的速度增长,这使得大数据的存储和计算分析成本大大提高。同时也导致大数据的统计缺少细化处理,信息的价值含量低。 (四)具有高效的运算速度和运算能力 大数据的运算系统属于一个分布式机构的系统,以海杜普大数据框架为基础,充分发挥集群的效力,来使自身达到高效的运算速度和运算能力。信息数据发掘技术的不断发展以及大量应用程序的开发和使用和搜索引擎的使用推广必然会使大数据提取和分析变得更快更高效。 三、大数据环境下存在的数据安全问题 (一)网络技术的发展普及发展使数据安全面临巨大风险 随着互联网技术的全球推广使用以及无线路由器、服务器等设备技术的发展,网络的日常应用越来越便捷,信息数据的获取也越来越高效,同时不同行业大数据资源共享也变得十分便利。网络的发展给信息资源提供了一个开放的共享平台,在这个平台之上可以对大数据进行快速的整合分析,并且对有效数据进行整理共享。但是安全问题也接踵而至,开放的网络平台随着使用对象的变换,将众多大数据相互关联,使得网络黑客窃取数据信息变得十分容易。一旦数据泄露,数据的价值也将被窃取,并且数据产生者的个人隐私也将受到威胁。 (二)大数据环境下信息的可靠性下降

JAVA多线程试题 答案

多线程 一.选择题 1.下列说法中错误的一项是(A) A.线程就是程序 B.线程是一个程序的单个执行流 B.多线程是指一个程序的多个执行流D.多线程用于实现并发 2.下列哪个一个操作不能使线程从等待阻塞状态进入对象阻塞状态(D) A.等待阴塞状态下的线程被notify()唤 B.等待阻塞状态下的纯种被interrput()中断 C.等待时间到 D.等待阻塞状态下的线程调用wait()方法 3.下列哪个方法可以使线程从运行状态进入其他阻塞状态(A) A.sleep B.wait C.yield D.start 4.下列说法中错误的一项是(D) A.一个线程是一个Thread类的实例 B.线程从传递给纯种的Runnable实例run()方法开始执行 C.线程操作的数据来自Runnable实例 D.新建的线程调用start()方法就能立即进入运行状态 5.下列关于Thread类提供的线程控制方法的说法中,错误的一项是(D) A.在线程A中执行线程B的join()方法,则线程A等待直到B执行完成 B.线程A通过调用interrupt()方法来中断其阻塞状态 C.若线程A调用方法isAlive()返回值为true,则说明A正在执行中 D.currentThread()方法返回当前线程的引用 6.下列说法中,错误的一项是() A.对象锁在synchronized()语句执行完之后由持有它的线程返还 B.对象锁在synchronized()语句中出现异常时由持有它的线程返还 C.当持有锁的线程调用了该对象的wait()方法时,线程将释放其持有的锁 D.当持有锁的线程调用了该对象的构造方法时,线程将释放其持有的锁 7.下面的哪一个关键字通常用来对对象的加锁,从而使得对对象的访问是排他的A A.sirialize B transient C synchronized D static 二.填空题 1.在操作系统中,被称做轻型的进程是线程 2.多线程程序设计的含义是可以将一个程序任务分成几个并行的任务 3.在Java程序中,run()方法的实现有两种方式:实现Runnable接口和继承Thread类 4.多个线程并发执行时,各个线程中语句的执行顺序是确定的,但是线程之间的相对执行顺序是不确定的 6.Java中的对象锁是一种独占的排他锁 7.程序中可能出现一种情况:多个线种互相等待对方持有的锁,而在得到对方的锁之前都不会释放自己的锁,这就是死锁 8.线程的优先级是在Thread类的常数MIN_PRIORITY和MAX_PRIORITY 之间的一个值 9.处于新建状态的线程可以使用的控制方法是start()和stop()。 10.一个进程可以包含多个线程

大数据及环境保护大数据的应用意义浅述

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/6311913302.html, 大数据及环境保护大数据的应用意义浅述 作者:谭静仪 来源:《电子技术与软件工程》2018年第11期 摘要随着信息化的到来,我们逐渐进入到了大数据、互联网的时代。大数据环境可以让人们更简单、快捷,也更准确地获得自己想要的信息。大数据与互联网技术、云计算等都有着非常密切的关系。目前,由于各种原因,自然环境受到严重破坏,我们可以通过大量的数据分析,进行更准确地判断,并及时采取有效的措施,对环境进行保护。本文通过对大数据在环境保护领域的应用的探讨,为更有效的治理环境提出了建设性建议。 [关键词]大数据环境保护大数据应用 在科学和经济高速发展的今天,环境问题成了我国面临的一大难题,环境治理工作如果单靠政府的努力是不行的,还需要各行各业的团结协作,同时,科学可靠的数据采集和处理也是非常重要的。在大数据环境下,政府以及各个相关部门可以依靠准确有力的数据,对环境进行更好的保护管理,也可以让人民通过数据,了解到当下环境情况,提升对环境的保护意识。 1 大数据的概念 大数据是通过互联网技术、云计算技术、人工监测技术以及卫星技术等,对数据进行统计、整合以及分析,大数据的价值主要体现在各种技术协同作用中。为了加强数据管理,数据库系统通常建立在文件系统上,借助于索引,为外界提供高效的数据查找和其他相关功能。最后,利用数据分析技术从数据库中的大数据中提取各种有用的知识。随着信息技术的飞速发展,环保部门已经开展了多处环境质量监测、环境调查和污染源管理等工作,收集了大量的专业数据,通过对这些精准有效的数据的分析,政府及相关部门可以对症下药。比如,通过对污染源大数据的分析调查,可以预判出主要的污染源,政府及相关部门也可及时采取措施,解决污染源,保护环境。 2 大数据的实际应用 (1)首先利用互联网技术、云计算技术、人工监测技术以及卫星技术等,对数据进行统计、整合以及分析是非常重要的。其次,只有进一步提高环境保护体系相关部门的数据披露水平,才有利于实现大数据应用的创新。将数据分析结果完整地显示在公众中,这样,不仅可以增强公众对环境的保护意识,让更多的人了解都当下生态环境面临的问题,都积极参与到对环境的自觉保护中。其次,环境管理单位和环境志愿者可以很容易地将采集到的数据传送到数据中心,间接地使公众成为工作的有力监督者,更好地帮助环保部门加强治理一些非法排污企业。另外,公开了这些数据的做法也为大数据环境做出了贡献,进一步丰富了环境数据,更有利于相关部门对数据的分析应用。

大数据环境下的数据安全研究

大数据环境下的数据安全研究 摘要:大数据蕴藏着价值信息,但数据安全面临严峻挑战。本文在分析大数据基本特征的基础上,提出了当前大数据面临的安全挑战,并从大数据的存储、应用和管理等方面阐述了大数据安全的应对策略。 关键词:大数据;数据安全;云计算;数据挖掘 Abstract:The Big Data contain Valuable information,However, data security is facing serious challenges。based on the analysis of the basic characteristics of the Big Data,The paper propose the current risk of Big Data,and further from the Big Data’s storage, application and management expounds the Big Data Security strategy. Key words:Big Data;Data security;Cloud Computing;Data Mining 0引言 随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展,以及智能终端、网络社会、数字地球等信息体的普及和建设,全球数据量出现爆炸式增长,仅在2011年就达到1.8万亿GB。IDC 预计,到2020年全球数据量将增加50倍。毋庸臵疑,大数据时代已经到来。一方面,云计算为这些海量的、多样化的数据提供存储和运算平台,同时数据挖掘和人工智能从大数据中发现知识、规律和趋势,为决策提供信息参考。但是,大数据的发展将进一步扩大信息的开放程度,随之而来的隐私数据或敏感信息的泄露事件时有发生。面对大数据发展的新特点、新挑战,如何保障数据安全是我们需要研究的课题。 1 大数据的特征 大数据通常被认为是一种数据量很大、数据形式多样化的非结构化数据。随着对大数据研究的进一步深入,大数据不仅指数据本身的规模,也包括数据采集工具、数据存储平台、数据分析系统和数据衍生价值等要素。其主要特点有以下几点: 1.1数据量大 大数据时代,各种传感器、移动设备、智能终端和网络社会等无时不刻都在产生数据,数量级别已经突破TB,发展至PB乃至ZB,统计数据量呈千倍级别上升。据估计,2012年全球产生的数据量将达到2.7ZB,2015年将超过8ZB[1]。 1.2类型多样 当前大数据不仅仅是数据量的井喷性增长,而且还包含着数据类型的多样化发展。以往数据大都以二维结构呈现,但随着互联网、多媒体等技术的快速发展和普及,视频、音频、图片、邮件、HTML、RFID、GPS和传感器等产生的非结构化数据,每年都以60%速度增长。预计,非结构化数据将占数据总量的80%以上[1]。 1.3运算高效 基于云计算的Hadoop大数据框架,利用集群的威力高速运算和存储,实现了一个分布式运行系统,以流的形式提供高传输率来访问数据,适应了大数据的应用程序。而且,数据挖掘、语义引擎、可视化分析等技术的发展,可从海量的数据中深度解析,提取信息,掌控数据增值的“加速器”。 1.4产生价值 价值是大数据的终极目的。大数据本身是一个“金矿产”,可以从大数据的融合中获得意想不到的有价值的信息。特别是激烈竞争的商业领域,数据正成为企业的新型资产,追求数据最大价值化。同时,大数据价值也存在密度低的特性,需要对海量的数据进行挖掘分析

15个Java多线程面试题及答案

15个Java多线程面试题及答案 1)现在有T1、T2、T3三个线程,你怎样保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行? 这个线程问题通常会在第一轮或电话面试阶段被问到,目的是检测你对”join”方法是否熟悉。这个多线程问题比较简单,可以用join方法实现。 2)在Java中Lock接口比synchronized块的优势是什么?你需要实现一个高效的缓存,它允许多个用户读,但只允许一个用户写,以此来保持它的完整性,你会怎样去实现它? lock接口在多线程和并发编程中最大的优势是它们为读和写分别提 供了锁,它能满足你写像ConcurrentHashMap这样的高性能数据结构和有条件的阻塞。Java线程面试的问题越来越会根据面试者的回答来提问。芯学苑老师强烈建议在你在面试之前认真读一下Locks,因为当前其大量用于构建电子交易终统的客户端缓存和交易连接空间。 3)在java中wait和sleep方法的不同?

通常会在电话面试中经常被问到的Java线程面试问题。最大的不同是在等待时wait会释放锁,而sleep一直持有锁。Wait通常被用于线程间交互,sleep通常被用于暂停执行。 4)用Java实现阻塞队列。 这是一个相对艰难的多线程面试问题,它能达到很多的目的。第一,它可以检测侯选者是否能实际的用Java线程写程序;第二,可以检测侯选者对并发场景的理解,并且你可以根据这个问很多问题。如果他用wait()和notify()方法来实现阻塞队列,你可以要求他用最新的Java 5中的并发类来再写一次。 5)用Java写代码来解决生产者——消费者问题。 与上面的问题很类似,但这个问题更经典,有些时候面试都会问下面的问题。在Java中怎么解决生产者——消费者问题,当然有很多解决方法,我已经分享了一种用阻塞队列实现的方法。有些时候他们甚至会问怎么实现哲学家进餐问题。 6)用Java编程一个会导致死锁的程序,你将怎么解决?

多线程与并发面试题

多线程与并发面试题

JAVA多线程和并发基础面试问答 原文链接译文连接作者:Pankaj 译者:郑旭东校对:方腾飞 多线程和并发问题是Java技术面试中面试官比较喜欢问的问题之一。在这里,从面试的角度列出了大部分重要的问题,可是你依然应该牢固的掌握Java多线程基础知识来对应日后碰到的问题。(校对注:非常赞同这个观点) Java多线程面试问题 1. 进程和线程之间有什么不同? 一个进程是一个独立(self contained)的运行环境,它能够被看作一个程序或者一个应用。而线程是在进程中执行的一个任务。Java运行环境是一个包含了不同的类和程序的单一进程。线程能够被称为轻量级进程。线程需要较少的资源来创立和驻留在进程中,而且能够共享进程中的资源。 2. 多线程编程的好处是什么?

在多线程程序中,多个线程被并发的执行以提高程序的效率,CPU不会因为某个线程需要等待资源而进入空闲状态。多个线程共享堆内存(heap memory),因此创立多个线程去执行一些任务会比创立多个进程更好。举个例子,Servlets比CGI更好,是因为Servlets支持多线程而CGI不支持。 3. 用户线程和守护线程有什么区别? 当我们在Java程序中创立一个线程,它就被称为用户线程。一个守护线程是在后台执行而且不会阻止JVM终止的线程。当没有用户线程在运行的时候,JVM关闭程序而且退出。一个守护线程创立的子线程依然是守护线程。 4. 我们如何创立一个线程? 有两种创立线程的方法:一是实现Runnable接口,然后将它传递给Thread的构造函数,创立一个Thread对象;二是直接继承Thread类。若想了解更多能够阅读这篇关于如何在Java中创立线程的文章。 5. 有哪些不同的线程生命周期?

互联网+环境保护监管监测大数据平台整体解决方案

互联网+环境保护 监管监测大数据平台整体 解 决 方 案

目录 1概述 (14) 1.1项目简介 (14) 1.1.1项目背景 (14) 1.2建设目标 (15) 1.2.1业务协同化 (16) 1.2.2监控一体化 (16) 1.2.3资源共享化 (16) 1.2.4决策智能化 (16) 1.2.5信息透明化 (17) 2环境保护监管监测大数据一体化管理平台 (18) 2.1环境保护监管监测大数据一体化平台结构图 (18) 2.2环境保护监管监测大数据一体化管理平台架构图20 2.3环境保护监管监测大数据一体化管理平台解决方案(3721解决方案) (20) 2.3.1一张图:“天空地”一体化地理信息平台 .. 21

2.3.2两个中心 (30) 2.3.3三个体系 (32) 2.3.4七大平台 (32) ?高空视频及热红外管理系统 (44) ?激光雷达监测管理系统 (44) ?车载走航管理系统 (44) ?网格化环境监管系统 (45) ?机动车尾气排放监测 (45) ?扬尘在线监测系统 (45) ?餐饮油烟在线监测系统 (46) ?水环境承载力评价系统 (46) ?水质生态监测管理系统 (47) ?湖泊生态管理系统 (47) ?水生态管理系统 (48) ?排污申报与排污费管理系统 (49) ?排污许可证管理系统 (49) ?建设项目审批系统 (49)

3环境保护监管监测大数据一体化管理平台功能特点 (51) 3.1管理平台业务特点 (51) 3.1.1开启一证式管理,创新工作模式 (51) 3.1.2拓展数据应用,优化决策管理 (51) 3.1.3增强预警预报、提速应急防控 (52) 3.1.4完善信息公开、服务公众参与 (53) 3.2管理平台技术特点 (54) 3.2.1技术新 (54) 3.2.2规范高 (55) 3.2.3分析透 (55) 3.2.4功能实 (56) 1、污染源企业一源一档 (59) 3.2.5检索平台 (61) 3.2.6消息中心 (62) 3.3管理平台功能 (62) 3.3.1环境质量监测 (63) 3.3.2动态数据热力图 (64)

大数据环境下的数据质量管理策略

大数据环境下的数据质量管理策略 信息时代,数据已经慢慢成为一种资产,数据质量成为决定资产优劣的一个重要方面。随着大数据的发展,越来越丰富的数据给数据质量的提升带来了新的挑战和困难。提出一 种数据质量策略,从建立数据质量评价体系、落实质量信息的采集分析与监控、建立持续 改进的工作机制和完善元数据管理4个方面,多方位优化改进,最终形成一套完善的质量 管理体系,为信息系统提供高质量的数据支持。 1信息系统数据质量 信息由数据构成,数据是信息的基础,数据已经成为一种重要资源。对于企业而言, 进行市场情报调研、客户关系维护、财务报表展现、战略决策支持等,都需要信息系统进 行数据的搜集、分析、知识发现,为决策者提供充足且准确的情报和资料。对于政府而言,进行社会管理和公共服务,影响面更为宽广和深远,政策和服务能否满足社会需要,是否 高效地使用了公共资源,都需要数据提供支持和保障,因而对数据的需求显得更为迫切, 对数据质量的要求也更为苛刻。 作为信息系统的重要构成部分,数据质量问题是影响信息系统运行的关键因素,直接 关系到信息系统建设的成败。根据“垃圾进,垃圾出(garbagein,garbageout)”的原理,为了使信息系统建设取得预期效果,达到数据决策的目标,就要求信息系统提供的数据是可靠的,能够准确反应客观事实。如果数据质量得不到保证,即 使数据分析工具再先进,模型再合理,算法再优良,在充满“垃圾”的数据环境中也只能

得到毫无意义的垃圾信息,系统运行的结果、作出的分析就可能是错误的,甚至影响到后续决策的制定和实行。高质量的数据来源于数据收集,是数据设计以及数据分析、评估、修正等环节的强力保证。因此,信息系统数据质量管理尤为重要,这就需要建立一个有效的数据质量管理体系,尽可能全面发现数据存在的问题并分析原因,以推动数据质量的持续改进。 2大数据环境下数据质量管理面临的挑战 随着三网融合、移动互联网、云计算、物联网的快速发展,数据的生产者、生产环节都在急速攀升,随之快速产生的数据呈指数级增长。在信息和网络技术飞速发展的今天,越来越多的企业业务和社会活动实现了数字化。全球最大的零售商沃尔玛,每天通过分布在世界各地的6000多家商店向全球客户销售超过2.67亿件商品,每小时获得2.5PB的交易数据。而物联网下的传感数据也慢慢发展成了大数据的主要来源之一。有研究估计,2015年全球数据量为8ZB,而到2020年则高达35.2ZB,是2015年数据量的44倍之多。此外,随着移动互联网、Web2.0技术和电子商务技术的飞速发展,大量的多媒体内容在指数增长的数据量中发挥着重要作用。 大数据时代下的数据与传统数据呈现出了重大差别,直接影响到数据在流转环节中的各个方面,给数据存储处理分析性能、数据质量保障都带来了很大挑战。大数据与传统数据对比如表1所示。 由于以上特性,大数据的信息系统更容易产生数据质量问题:

多线程练习题卷

多线程 一、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案,并将其代号写在答题纸相应位置处。答案错选或未选者,该题不得分。)50 1.下述哪个选项为真?( ) A.Error类是一个RoutimeException异常 B.任何抛出一个RoutimeException异常的语句必须包含在try块之内 C.任何抛出一个Error对象的语句必须包含在try块之内 D. 任何抛出一个Exception异常的语句必须包含在try块之内 2.下列关于Java线程的说法哪些是正确的?( ) A.每一个Java线程可以看成由代码、一个真实的CPU以及数据3部分组成 B.创建线程的两种方法,从Thread类中继承的创建方式可以防止出现多父类问题 C.Thread类属于java.util程序包 D.以上说法无一正确 3.哪个关键字可以对对象加互斥锁?( ) A.transient B.synchronized C.serialize D.static 4.下列哪个方法可用于创建一个可运行的类?() A.public class X implements Runable { public void run() {……} } B. public class X implements Thread { public void run() {……} } C. public class X implements Thread { public int ru n() {……} } D.public class X implements Runable { protected void run() {……} } 5.下面哪个选项不会直接引起线程停止执行?( ) A.从一个同步语句块中退出来 B.调用一个对象的wait方法 C.调用一个输入流对象的read方法 D.调用一个线程对象的setPriority方法 6.使当前线程进入阻塞状态,直到被唤醒的方法是( ) A.resume()方法 B.wait()方法 C.suspend()方法 D.notify()方法 7.运行下列程序,会产生的结果是( ) public class X extends Thread implements Runnable { public void run(){ System.out.println(“this is run()”); } public static void main(String[] args) { Thread t=new Thread(new X()); t.start(); }

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