并行编程在可扩展网络架构中的应用 - 毕业论文 (Erb, 2012)

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本篇论文《并发编程在可扩展网络架构中的应用》(Concurrent Programming for Scalable Web Architectures)是作者Benjamin Erb于2012年4月提交的乌尔姆大学工程与计算机科学学院分布式系统研究所的硕士论文。该论文是Benjamin Erb在2011/2012学年期间,作为完成媒体信息技术专业学位课程的要求所撰写。论文探讨了在构建可扩展的web架构时,如何有效地利用并发编程技术来提高系统的性能、效率和可伸缩性。 在研究内容方面,作者可能深入剖析了以下关键主题: 1. **并发编程基础**:论文首先介绍了并发编程的基本概念,包括线程、进程、锁、条件变量等,以及它们在分布式系统和多任务环境中如何协同工作。 2. **并行计算模型**:可能讨论了各种并行计算模型,如消息传递模型(如MPI或AMQP)、共享内存模型(如Java的并发包)以及现代分布式计算框架(如Hadoop MapReduce)的原理和适用场景。 3. **Web架构优化**:着重分析了如何通过并发编程技术优化web服务器的架构,例如负载均衡、缓存策略和异步处理,以提升用户访问响应速度和系统吞吐量。 4. **可扩展性和容错性**:论文可能还涉及了如何通过并发编程确保系统的高可用性和容错能力,比如使用无锁数据结构、分布式锁和故障恢复机制。 5. **案例研究和实现**:论文可能包含了一些实际的项目案例,展示如何在具体应用中设计和实现并发程序,以及遇到的问题和解决方案。 6. **最佳实践和未来趋势**:最后,作者可能会讨论并发编程在云计算、微服务架构等现代Web架构中的最新趋势和最佳实践,以及面临的挑战和可能的未来发展。 作为一份学位论文,这篇作品不仅包含了理论分析,还可能包含了严谨的实验设计和结果,为读者提供了深入理解并发编程在Web架构设计中作用的全面视角。此外,由于论文遵循了Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License,这意味着读者可以自由地分享和修改这份作品,只要保持原作者的署名和同样许可条件。 通过阅读这篇论文,读者将能够了解到如何通过并发编程提升Web架构的可扩展性和性能,对于从事软件开发、系统架构或分布式计算的工程师具有很高的参考价值。

import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 连接到数据库 engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/database') # 获取所有表格的名称 with engine.connect() as conn, conn.begin(): tables = conn.execute("SHOW TABLES").fetchall() # 遍历所有表格 for table in tables: table_name = table[0] table_name_quoted = '' + table_name + '' # 检查是否存在名为'a'的列,如果不存在则添加'a'和'b'列 with engine.connect() as conn, conn.begin(): a_column = conn.execute("SHOW COLUMNS FROM " + table_name_quoted + " LIKE 'a'").fetchone() if a_column is None: conn.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN a DECIMAL(10,2)") conn.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN b DECIMAL(10,2)") # 查询net_mf_amount列的数据 query = "SELECT trade_date, net_mf_amount FROM " + table_name_quoted + " ORDER BY trade_date DESC" df = pd.read_sql_query(query, engine) # 计算a和b列 a_column = [] b_column = [] for i in range(len(df)): if i == 0: a_column.append(None) b_column.append(None) else: if pd.notnull(df.iloc[i]['net_mf_amount']) and pd.notnull(df.iloc[i-1]['net_mf_amount']): if i-2 >= 0: if pd.notnull(df.iloc[i-2]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-2]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) else: j = i-3 while j >= 0: if pd.notnull(df.iloc[j]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[j]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) break j -= 1 else: a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = None a_column.append(a) b_column.append(b) else: a_column.append(None) b_column.append(None) # 将结果保存到数据库 with engine.connect() as conn, conn.begin(): for i in range(len(df)): conn.execute("UPDATE " + table_name_quoted + " SET a=%s, b=%s WHERE trade_date=%s", (a_column[i], b_column[i], df.iloc[i]['trade_date'])) # 关闭连接 engine.dispose() 有5000个表格,使用多线程,线程池

2023-05-27 上传