中间件集群实现和使用说明

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1、中间件集群实现和使用说明关键字：Master主控制器节点机节点探针功能目标a、扩展中间件负载能力，b、在全系统内实现资源调度，c、对外屏蔽中间件的工作，实现方案其他实现方案以下是我以前的思路和想法，放在这里仅做参考；体系结构和功能分层模块、接口、系统运行类、数据、模型计算模型主控制器MasterCLUSTER中总是有一个机器或一个机器的一个中间件节点担任主控制器，其他的节点之间可以知道别的节点的信息，也可以不知道，但主控制器必须知道其他节点的信息，并在CLUSTER的集体事务中担任协调者和仲裁者；共享

2、数据区（进程间通信模型）共享数据区在不同的进程间担任共享内存的角色，CLUSTER通过其他的机制保证数据的完整性和一致性；资源管理器：将对共享数据的操作抽象成对有可能竞争的资源，CLUSTER通过资源管理器管理共享的数据和资源，当一个节点宕掉的时候，其他的节点接管资源管理器，资源管理器把数据、资源和对数据、资源的操作封装在一起，也将是支持分布式事务的两阶段提交协议的主要模型；中间件运行监控（进程间通信模型）一个进程中的一个线程监听另一个进程的运行状态；负载调度（负载计算模型）负载调度包括四个方面：如何

3、选取计算机的负载参数；计算机负载状况评估；任务分配方案；任务分配；节点探测（剩余计算模型）节点探测包括：如何选取计算机的计算能力参数；剩余计算能力的评估；节点信息监控和节点信息数据传输；使用过场a、启动中间件；在prop.xml文件中设置的属性为true,则系统启动中间件并首先启动80端口为主控制器，并依次启动三个中间件web端口为80，8080，8081，系统首先将80端口的中间件指定为主控制器，要保证当前目录下的node即个

4、个web端口的tomcat的配置文件非空、正确。系统启动的时候会创建一批数据结构和维护线程（从略）。b、如果prop.xml文件中的设置的属性为false,则系统启动中间件时，会发一条广播消息给系统，寻找Master控制器，如果没有，则系统等待Master启动，然后，下载Master机器的prop.xml,和./ierp/bin/目录下的xml文件，以保持配置同步；c、Master裁决和讨论；系统结构支持对Master的选举产生

5、和独裁指定的两种方式，目前系统采用后种，默认Master不会宕掉，如果Master宕掉的时候，监控线程重启80端口并重设80端口为Master;其余的节点机当发现Master宕掉时，暂时不讨论重选Master，等待Master重启；a、共享数据区的使用；个个节点机调用统一的接口ClusterTool.getShareDataArea().setToMasterShareData(id,obj);将数据写到Master的共享数据区里去，再有Master定时写到所有的节点机器的共享数据区里去，只有Mast

6、er自己才调用ClusterTool.getShareDataArea().setShareData(id,obj);的方法，b、节点信息探测；在每一个节点机器都有一个动态的采集系统节点的信息的线程；a、负载调度；负载的任务调度是通过Master调用负载分配器，分发客户的请求；并监控节点机的负载情况，负载分配器共实现以下分配方式：Typical:典型的根据机器的静态的配置情况，计算其应有的计算能力，并根据其计算的结果和比例分配任务；推荐使用该配置，Round:单循环的根据Cluster的节点列表，依次

7、调用，如果是Master跳过；Random:随机的随机选取，如果是Master跳过；WeightBased:剩余计算能力的根据机器的动态的负载情况，计算其剩余的计算能力，为其分配负载，各个分配模式中强制使Master不参与调度，并在且只在其他节点机都宕掉时才接管所有的任务；负载调度实现的体系结构支持以下几个方面的独立扩展，不影响整个系统的结构：1、计算机计算能力评估的数学模型；2、计算机计算能力参数的获取；3、计算机负载状况评估的数学模型；4、计算机负载参数的获取；f、系统登陆；系统登陆时在注册本节点

8、机的服务环境的同时，将信息登记到Master的机器上去，如果客户端在请求原url没有成功的时候，会重定向到Master上面，并带有客户端的唯一标识（李充蒲写的）和不是新登陆的标志(NoLogin)，请求Master重新分配一个新的url，如果Master连接不上，线程重试，连续失败10次，说明Master宕掉，客户进程终止，Master发现不是新登陆的用户，会查找该用户的注册服务器的信息，一同分配到一个新的节点机，并恢复其用户的服务器环境；调用负载分配模