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利用 Spaces 搭建网格计算框架

摘要：利用 Spaces 模型的时间和空间透明性，将 Spaces 用作网格计算中共享数

据和分配任务的“黑板”，设计了一个基于 Spaces 的网格计算构架—— GCFS，为网格计算的

框架设计提供了一种新方法。关键词：网格计算异步通信 Spaces 模

型 Master-Worker 模型

随着网络技术的发展，网格计算作为一种新型的分布式技术，提供了集成的计算与资

源环境，在提高资源利用率方面起到越来越重要的作用。但在分布式系统中，进程间的通信、

事件同步是必须解决的问题。目前出现了众多的解决方法，具有代表性的有 RMI、CORBA、Web

Service 等分布式计算模型。由于这些方法在解决问题时的抽象层次不一样，所以对系统的

开销、可扩展性、跨平台性以及易实现性等方面的影响程度也不一样。耶鲁大学的

David Gelernter 在 Linda 系统中提出了元组空间（ Tuple Space）的思想。该系统的初衷是

利用 Spaces 为并行计算提供全局的通信缓存。由于 Spaces 模型简单且能较好地协调进程间

的同步，因此，可将它作为另一种抽象的分布式计算模型应用于当前的各种分布式计算领域。

T Spaces、 JavaSpaces 作为由 Tuple Space 模型发展起来的通用分布式中间件，已被应用到

很多分布式计算中。但在实际应用中，它们的一些功能是不必要的，且容易引起性能效率的

降低。网格计算中一个很重要的性能是可将位于异构网络的多种资源整合为虚拟的统一视图，

由不同的应用动态地共享。本文把 Spaces 用作网格计算中共享数据和分配任务的“黑板”，

通过动态地创建或取消 Spaces 服务来适应网格计算环境的变化并设计了具有良好可伸缩性

的 GCFS（Grid Computing Framework with Spaces ）框架。 1 Spaces 模型分布式

应用中的通信通常有两种。一种是异步通信，指不同进程间的消息传递；另一种是同步通信，

指远程过程的调用。 Spaces 扩展了进程间异步通信的模型，应用的参与者集中在一个或多个

Spaces 中，资源提供者将信息放到 Spaces，订阅该资源的请求者可从 Spaces 访问到这些信

息，也就是说 Spaces 为网络资源的提供者和请求者的相互协作提供了共同的虚拟空间。图 1

为 Spaces 模型，它体现了 Spaces 的以下特点：

(1) 具有分布式应用的四个最基本操作：读、写、取、通知。 (2) 计算机间的

进程通信是间接的，并不需要预先知道其他进程的情况，直接和 Spaces 进行信息交互即可。

与多个点对点通信的方式相反，所有的计算机都能通过 Spaces 看到相同的全局消

息。 (3) 具有持久性，即使创建消息的进程不再存在，它们所生成的消息也仍然可以

保留。 (4) 作为允许 N个进程同时进行协作通信的公共中介， Spaces 以一种自然的方

式实现了分布式计算的可扩展性。新进程的加入和离开不需分别通知其他进程，只需由对应

的 Spaces 进行管理。根据上述特点，可把 Space 定义为一个可通过网络访问并提供

协作异步通信服务的共享消息库。与 RMI、 CORBA、Web Service 等进程间直接通信的计算模

型不同，在 Spaces 模型中，进程间的协作交互是通过在一个或多个 Spaces 中交换消息来实

现的。 Spaces 模型具有异步性，对 Spaces 内的信息操作具有时间和空间的透明性。该特性

能有效地解决分布式系统设计中所遇到的局部失败、平台独立性、系统间难以相互发现等问

题，从而减低了开发分布式应用程序的难度。尽管 Spaces 能够存储各种消息，支持

在应用间共享消息，但它们并不是分布式文件系统或者数据库。 Spaces 侧重于利用消息来协

调分布式计算，而分布式文件系统侧重于对信息进行存储管理。由于两者的应用目的不同，

所以使用方式也有很大差别。例如，在文件系统中，通过命名对先前存储的数据进行访问，

用惟一的名字来标识文件，并通过文件的名字或内容来查找文件。而 Spaces 是逻辑共享内存

模型，与常规的共享内存模式不同，它与值关联，但没有地址，可通过模板进行匹配查找。

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