基于耦合度分布問題范文

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隨著Client/Server結構應用系統復雜和擴大，其數據、功能和用戶的分布問題變得日益突出。合理有效地設計MIS系統模型是MIS系統能否有效發揮效率的關鍵。通常處理這些問題都是軟件開發人員根據其以往的開發經驗，設計的好壞受人為因素影響很大，且方案因人而異。本文提出了基于耦合度的分布過程解決方案，并在此基礎上實現了一個分布的自動生成工具。

一、分布問題當我們根據系統的需求信息來設計基于三層Client/Server模型的MIS系統的時候，一個很重要的工作就是需要確定MIS系統由多少個客戶端、應用程序服務器和數據庫服務器組成，用戶、功能和數據是如何分布在客戶端、應用程序服務器和數據庫服務器上的。對于一個MIS系統來說，我們都可以將它抽象分解為用戶集U={u1,u2,..,ul}、功能集F={f1,f2,..,fm}和數據集T={t1,t2,..,tn}。用戶通過調用功能集中的一些功能模塊，來存取數據集中的數據表。我們可以用圖1說明它們之間的關系：本文所要討論的分布問題包括用戶分布(UserDistribution)、功能分布(FunctionDistribution)和數據分布(DataDistribution)。用戶分布指的是根據系統的需求，決定如何在客戶端各個平臺上分配用戶，即每個客戶端允許哪些用戶使用。功能分布也稱處理(process)分布、事務(business)分布、邏輯(logic)分布，指的是如何在應用程序服務器各個平臺上分配功能，即決定哪些功能適合在哪些平臺上完成。數據分布的粒度大小可以是數據庫、數據表、行、列等，我們這里討論的數據分布邏輯單元是數據表(以下簡稱數據)，數據分布指的是如何在數據庫服務器各個平臺上分配數據，即如何在服務器上組織這些數據。

二、耦合度的計算在分布式MIS系統中，之所以有不同的客戶端、應用程序服務器和數據庫服務器，是因為用戶之間、功能之間和數據之間也存在著一種類似的不同“吸引力”。我們將這種“吸引力”取名為耦合度(CouplingDegree)。我們將兩個用戶分在同一個客戶端的可能性稱之為用戶耦合度，兩個功能分在同一個應用程序服務器的可能性稱之為功能耦合度，兩個數據分在同一個數據庫服務器的可能性稱之為數據表耦合度。這里討論耦合度，是因為耦合度是分布式MIS系統網絡節點劃分的依據。耦合度是不同種因素的函數。耦合度=f(因素1，因素2，…，因素n)用戶耦合度用戶之間所屬關系、距離和特殊要求等因素都可能影響用戶耦合度大小。企業的部門和職務之間的所屬關系構成一棵部門職務關系樹或森林，葉結點為用戶。直接同屬一個部門的兩個用戶肯定比間接同屬一個部門的兩個用戶分在同一個客戶端的可能性要大。我們將兩個用戶到它們最近共同祖先的最大距離定義為兩個用戶之間的疏遠度，當兩個用戶分屬于兩棵關系樹時，它們的疏遠度為￥。如圖2所示的部門職務關系樹中，用戶u1(職務1)和u4(職務3)之間的疏遠度為2，用戶u1和u3(部門6)之間的疏遠度為3。疏遠度越大其耦合度越小，我們給不同的疏遠度以不同的權值，這樣就可以折算為耦合度值。兩個用戶相距400米以內肯定比兩個用戶相距1公里以上分在同一個客戶端可能性要大。兩個用戶相距越近，其耦合度越大，用戶相距遠近給予不同的權值，以折算為耦合度值。針對企業的一些特殊要求，我們用程度詞來說明兩個用戶分在同一個客戶端的可能性，常見的程度詞如必須、盡可能、不可能、不能等等，我們給不同的程度詞以不同的權值，以折算為耦合度值。功能耦合度很明顯，調用功能1的所有用戶和調用功能2的所有用戶之間的關系越緊密，這兩個功能分在同一應用程序服務器的可能性就越大。這種用戶調用功能的關系對功能耦合度影響較大，但其它因素也影響功能耦合度大小。數據耦合度功能存取數據的關系對數據耦合度影響較大。其它影響數據耦合度大小的因素包括數據庫系統的特殊要求、MIS系統要求等。

三、分布過程用戶、功能和數據分布主要是確立Client/Server系統結構。我們這里主要討論基于耦合度的用戶、功能和數據劃分過程，用戶、功能和數據耦合度是我們進行網絡節點劃分的依據。用戶、功能、數據分布需要解決兩個問題：1）MIS系統由多少個網絡節點組成。2）用戶、功能、數據是如何在這些網絡節點上分配的。這兩個問題的解決又是統一的，即如何進行網絡節點的劃分。下面我們以用戶分布為例，來說明分布過程的具體步驟。設企業的用戶集合U={u1,u2,…um}，Lu為客戶端分組劃分的用戶耦合度下限。我們的目標是找出一個最小個數客戶端集合C={C1,C2,C3,…,Ck}，客戶端C1,C2,C3,…,CkíU，滿足（1）C1,C2C3…Ck=U。（2）任意Ci∈C，Cj∈C，i≠j有Ci∩Cj=φ。（3）若RF(ui，uj)