基于集群技术的RFID 中间件研究与开发

1） 平均分配策略

平均分配策略即将每个层次中的有状态组件平均的分配到各个节点中。

该策略的优点是实现简单， 在加入新节点或者节点故障时也比较容易在集群中重新分配组件。

该策略的缺点是大量的数据迁移带来不可忽视的延迟。不同层次间的数据可能需要迁移到不同的节点， 来移交给下一个层次的组件来处。相同层次内，也有能由多个组件组成一个串行操作，当这些组件位于不同节点时，也会带来大量的层次内组件间的数据迁移。

2） 流水分配策略

流水分配策略就是类似于流水线作业，按层次分配组件，将相同层次的组件放在相同的节点中。

该策略的优点是实现也相对比较简单。使得相同节点内串行操作组件的数据全部位于本地节点内， 完全消除这类数据操作远程存储和数据迁移的时间延迟。

该策略的缺点是不能做到负载均衡， 不同层次间的计算量差异较大，也就导致了不同节点间的负载不均衡。不同节点层次间的数据迁移量很大， 对于这一点可以利用分布式缓存服务的批量迁移功能，减少迁移次数，增大每次的迁移数据量，来减少时间延迟。

3） 并行分配策略

并行分配策略就是类似于并行作业，将处理相同逻辑的读写器定义为一个逻辑读写器组， 从逻辑读写器组出发，跟踪数据流动的路径，将数据流经的所有的组件都分配在同一个节点处。

该策略的优点是使得数据的本地副本只在一个节点内传递，尽可能的消除数据远程调用和数据迁移的时间延迟，复制缓存服务也可以批量异步的完成备份数据的更新操作。

该策略的缺点是程序实现的复杂度高， 当逻辑不相关的组件之间的交叉引用增多时，该策略的效率将会明显下降。这种情况下，应当考虑重新设计组件架构，适当增加重复组件，以减少不相关组件之间的交叉引用关系。

4 小结

本文第一次将集群技术引入到RFID 中间件中来。并且讨论了分布式数据管理和组件调度策略。分布式数据管理通过分布式缓存服务形成同一的数据视图， 使得每个节点都可以访问到其他节点的数据； 通过复制缓存服务为每一个数据在不同节点产生一个备份，使得数据具有高可靠性和高可用性。组件调度策略是把所有的组件分配到不同的节点去， 以实现系统的高扩展性和高性能。最终实现了RFID 中间件的高可靠性、高可用性、高扩展性、高性能。

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