一、浅析SQL SERVER死锁产生的原因及解决（论文文献综述）
赵添[1]（2021）在《基于GIS的冬奥出行规划系统的设计与实现》文中研究说明冬奥会作为国家特大型体育赛事之一,吸引了众多国内外游客观赛。然而,由于赛事相关信息发布不集中,给赛事管理者和出行人员的出行和查询冬奥相关信息带来不便,并且道路突发异常情况时有发生,若不能及时采取应急措施将会给观赛游客带来延误。因此,赛事管理者和出行者缺少集赛事相关信息查询、出行规划和应急调度一体化平台。本论文以软件工程方法学为指导思想,以软件工程理论、智慧交通理论、智能优化算法为基础,以赛事管理人员和出行人员为研究对象,以应急调配和出行规划为研究场景,系统地分析了待解决问题的需求和业务流程,最后设计与开发冬奥出行规划原型系统。旨在为管理和出行人员提供便捷、可靠、高效的出行规划和信息查询服务。本文主要的设计与开发内容有如下几个方面:（1）常态与应急调度场景下出行路径规划方法和应急车辆调度模型。为了减少应急车辆和观赛人员各自出行时间,设计了用于应急和常态场景下的出行路径规划方法和应急场景下的应急车辆调配模型:在出行场景下,将研究场景聚焦于轨道交通出行和驾车出行两种出行场景,通过Dijkstra算法来实现轨道交通下不同出行目的的出行规划方法;通过改进蚁群算法以提高其在驾车路径规划方法的实用性,并通过实例证明,改进的算法比原始算法在限定搜索区域的情况下求解效率提高了23.8%,蚂蚁死锁发生的概率降低到了7-9%。在应急场景下,建立了以最短应急时间和最优车辆配置为目标的单应急点单需求点应急车辆调配模型,先使用改进蚁群算法分析最近驻车点分布,再使用回溯剪枝算法来求解模型。（2）冬奥出行规划原型系统的设计与实现。在系统功能设计方面,本文首先分析大型赛事相关的业务痛点,并依据面向对象的模块化划分方法初步将冬奥出行规划系统划分为冬奥基础数据管理、交通态势可视化及评价、应急资源调配和管理、出行路径规划和用户管理五个模块。在系统架构方面,为了简化系统开发流程,本系统使用SSM作为后端框架,Layui.js作前端框架,Web容器使用Tomcat,并使用My SQL、GDB和Redis作数据持久化工具。在系统实现方面,本系统以北京四环以内为出行规划区域,路网数据来源于Open Street Map。首先使用Arcmap对城市主干路网进行建模并存储于GDB,再通过Arc GIS Server作为地图服务器发布地图Web服务,最后使用Arc Objects组件进行二次开发来实现改进的蚁群算法对发布的地图实例的最优路径分析。
孟子成[2]（2021）在《高可靠数据增量同步系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理随着社会信息化程度的提高,企业和社会机构在日常生产和运营过程中产生越来越多的数据,同时企业和社会机构也越来越重视对数据的管理和保护。在这样的背景下,数据同步服务的市场需求与日俱增,在数据容灾、数据迁移、数据抽取等诸多场景,数据同步都被视为一项必不可少的技术。本文介绍的高可靠数据增量同步系统,是山大地纬软件股份有限公司数据库基础架构的重要组成部分,为公司的智慧政务、智慧医保医疗等业务提供数据同步服务。为保障业务信息的安全性,本文在数据同步的各阶段,结合企业的业务特点,设计出一套完整可行的技术方案。本系统在数据抽取阶段可以支持MySQL数据库和Oracle两种数据库,在抽取出增量数据后,将增量数据存储在消息中间件中。系统采用事务分析技术,将增量数据解析成数据库事务对象,通过分析事务对象信息,可以判断事务类型,能够根据业务需求过滤特定类型的事务。通过分析事务对象间的关系,可以规划出正确的事务并发重做顺序,提高事务重做效率,有效解决数据增量同步系统在数据变更重做环节的性能瓶颈。本系统能够准确记录数据增量同步进度,监控系统各环节的工作状况,能够应对网络故障、存储故障、数据库元信息错误等不确定因素,充分保证数据同步的可靠性。本系统被应用于多个城市的智慧医保、社保系统中,运行平稳稳定,持续提供给高可靠的数据增量同步服务。本文介绍了数据同步的背景和相关研究,分析数据同步的功能和非功能性需求,介绍了高可靠数据增量同步系统的设计和实现。系统主要包含日志处理模块、事务信息存储模块、事务分析模块、事务重做模块、系统管理模块、系统监控模块共六个模块。本文详细介绍了各功能模块的工作机制,以及如何保障服务可靠性。
俞腾秋[3]（2021）在《分布式事务处理模型研究与实现》文中研究表明在大数据时代下,移动互联网、智能设备以及物联网技术的发展,使得全球数据量呈现爆发式增长,传统的单机数据库受限于扩展能力,难以承载海量业务需求,人们开始探索将数据库分布式化,出现了以Google Spanner为代表的分布式数据库。分布式数据库具备强一致性、高可用性、可扩展性、易运维、容错容灾的特性,拥有满足ACID特性的高并发事务处理能力,可以满足低延迟和海量并发处理需求。分布式数据库一般采用多分区和多副本实现可扩展性和高可用性,分布式事务往往要在强一致性和事务性能两者之间做出妥协,这也使得分布式事务的研究成为分布式数据库领域最具有挑战性的工作之一。本文以分布式事务处理模型作为研究背景,调研了主流分布式事务模型的实现原理,分析其优劣势。在此基础上,借鉴Percolator事务模型的思想,设计和实现分布式关系型数据库的事务处理模型。该模型通过两阶段提交协议,提供强一致性跨分区事务,由中心授时服务器提供全局唯一的时间戳,实现快照隔离级别。本文的主要工作包括:1.设计和实现乐观事务模型,在增删改查阶段将记录修改操作缓存在计算层中,在事务提交时通过两阶段提交协议进行提交。采用多版本并发控制机制,读操作读取快照版本数据,实现读写不相互阻塞。2.针对解决高事务冲突场景下事务性能降低的问题,在乐观事务模型的基础上实现悲观事务模型,在增删改查阶段对所有记录提前写入悲观锁,将事务冲突检测的时机提前,从而减少事务冲突回滚的发生。3.针对分布式事务延迟高的问题,设计和实现异步提交协议,在完成第一阶段写入后,立即返回客户端响应,同时异步地完成第二阶段的事务提交,减少一轮网络IO带来的事务延迟。4.针对单分区事务的场景,设计和实现一阶段提交协议,优化对记录加锁和解锁步骤,在一次网络IO中完成事务提交,进而提升事务性能。本文使用TPC-C和Sysbench等测试工具对事务进行功能和性能测试,测试结果表明,事务系统支持ACID特性并实现快照隔离级别。悲观事务模型在冲突严重场景下性能表现大幅优于乐观事务,异步提交事务能在保证一致性前提下降低事务的响应时间,单分区事务场景中使用一阶段提交协议可以极大地提升事务性能。
郭宇哲[4]（2021）在《基于分布式图数据库的分布式事务的设计与实现》文中研究指明随着知识图谱越来越受到大众的欢迎,各大公司都在争先恐后地把自己的数据存储到图数据库引擎上,与此同时,数据的分析与挖掘也慢慢变得重要了起来。然而对数据的挖掘需要使用大量不同类别的数据进行交叉分析,而不同类别的数据就涉及到了由不同团队负责维护的数据,通常情况下这些数据并不在同一台服务器上,甚至使用了不同的数据库来存储这些异构数据。如果对这些数据进行挖掘则要将这些数据整合起来进行分析。然而,很少有完善的事务框架可以支持这种跨数据库的事务。在传统分布式事务的框架当中,两阶段提交（2PC）协议是经典的实现方案。然而这种方案需要对使用的资源进行锁定,甚至对服务的横向扩展产生了影响。那么如何基于多个异构数据源实现分布式事务系统是本文研究的目标,本文的方案主要依据e Bay的GRIT协议。完成了以下工作:1.设计并实现了分布式事务模块,基于GRIT协议,针对图数据库做了相应优化,降低了锁的粒度。结合了乐观并发控制和确定性事务的思想,将事务的提交过程从事务的决策过程中移出,同时减少了各个模块之间的数据传输量,减少了事务的等待时间。2.根据图数据库的特点,设计了事务的并发方案,将属性和关系区分进行冲突判断,提高了事务之间的并行程度。详细设计了系统的容错恢复策略,保证在宕机时数据不会丢失,并且在一定程度上保证事务不会被因服务器宕机导致终端执行。实现了在大规模并发情况下模块的负载均衡策略,保证单模块不会成为瓶颈。3.通过对事务日志的分析,设计并实现了一个高性能的分布式流式数据存储系统,该系统使用了内存并行缓存策略,对LSM-Tree算法进行改进,解决了读写放大的问题;并且基于主从复制的策略进行数据的冗余备份;根据应用场景,实现了高效的数据缓存策略,达到了多路事务日志的高效存取的设计要求。4.在测试章节中,对上面所述两个模块和整体事务系统进行了功能和性能上的测试,功能测试结果说明事务系统和各个模块均达到了设计的要求,能够在事务执行发生异常的状况下正确的提供服务。性能测试结果说明日志的性能和事务的性能都达到了预定的目标。并且在测试的结尾结合应用场景对测试结果进行了详细分析。
陆枳屹[5]（2021）在《多四向车的路径规划与调度技术研究》文中研究指明传统穿梭车式密集仓储采用的存储策略是“先进后出”的栈式存储方式,同一条巷道内仅可存放同一种货物,且同层内穿梭车（Shuttle Railway Guided Vehicle,SRGV）的跨巷道作业也只能依赖于堆垛机的搬运。随着现代智慧物流不断发展,密集仓储的发展迎来了新的机遇,新型密集仓储——四向车密集仓储（FS-CS/RS）应运而生。其中,作为组成FS-CS/RS的关键,四向车（Fordirection Shuttle,FS）于2013年起源于欧洲后引入国内市场,并于2015年在Ce MAT Asia Z展会上首次展出。FS能够配合提升机执行出入库作业,实现货物的跨层、跨巷道运输,并且FS-CS/RS的同一巷道内可以存储不同的货物,大大地提高了仓储效率,减少了仓储的运行成本。然而,当多辆FS在同一层货架内执行作业时,如何动态确定合理的FS作业路径,避免多车交通拥堵甚至死锁,是FS推广及应用中面临的严峻挑战。因此,本课题受上海市科委会科研项目（17DZ2283800）、2018年度松江区示范应用项目（2018-01）资助,开展密集库同层货架内的四向车路径规划与交通调度技术研究,主要研究工作如下:（1）面向FS作业的电子地图及有向图建模针对FS最优路径规划、多车并行作业时交通堵塞等问题,首先对FS-CS/RS进行详细需求分析,根据实际仓储环境建立电子地图栅格模型,进一步给出FS最优路径搜索的问题模型及其算法有向图模型。对于多车交通拥堵的问题,本文提出了一种基于图论的交通堵塞模式有向图模型（Directed Graph Model of Traffic Jam,DGMTJ）。其中,图的顶点代表FS,顶点之间的有向边描述FS之间的交通关系,将小车间的堵塞关系以动态有向图模型的方式描述出来,阐明了多车路径规划及避堵调度问题,构建的模型为后续路径规划及调度算法提供了数据结构基础。（2）基于改进A*算法的多车避堵路径规划考虑到FS实际执行任务过程时,小车会频繁拐弯且多车路径轨迹间可能存在重叠区,通过对A*算法的改进,提出了一种多车避堵路径规划算法。首先,基于FS是否空闲、作业路径最短、跨层次数最少以及作业调度频率均衡等原则选配执行任务的小车。其次,以FS路径最短、拐弯次数最少为优化目标,使用A*算法进行最优路径搜索,在A*算法的启发式函数h（n）中,根据路径重叠区距离小车的位置,对FS之间的碰撞风险程度进行评价,碰撞风险高的重叠区加大路径成本,降低风险区域的路径搜索优先级,从而在实现多辆FS避堵的最短路径规划。算法试验结果表明,在多车并行环境下,所提的算法较传统A*算法相比,能够有效实现减少拐弯、多车避障及避堵的最优路径规划。（3）多车交通调度技术研究针对多车同时执行任务时,车辆间易发生交通堵塞、互锁的问题,提出一种基于DGMTJ的多车交通实时避堵调度算法。首先,基于小车实时位置状态,对任意两车间的路径是否重叠及位置关系进行测量。其次,根据路径交叉、追尾、相遇等堵塞模式判定的先验规则,预先识别出FS的交通堵塞关系,从而实时建立相应的DGMTJ。然后,分析DGMTJ中堵塞依赖关系链,根据实时变化的DGMTJ,对被堵塞项在进入重叠区之前发送停车控制指令避免堵塞,消除堵塞关系后,对被堵塞项发送启动指令。针对多车间交通死锁的问题,根据已获得的交通堵塞模式的先验信息,结合小车的实时状态,将堵塞项动态加入到障碍集合中,重新调用改进A*算法,实时对被堵塞项的剩余路径进行重规划。算法试验结果显示,所提的交通调度算法响应及时,能够有效实现多FS实时避堵。（4）FS路径规划与调度算法模块实现与应用结合工业OPC通信技术、Web服务化技术以及SQL Sever数据库技术,设计与开发四向车路径规划与交通调度算法模块,实现其与某企业仓储管控系统（Warehouse Management and Control System,WMCS）的应用集成,并在现场进行应用测试,初步验证了所提的功能模块的有效性,并为四向车密集库的推广与应用提供了可借鉴的关键技术基础。
袁洋[6]（2020）在《基于强化学习的多AGV路径规划及调度技术的研究》文中研究说明随着智能制造、电商以及智能仓储行业的迅猛发展,AGV作为物料、产品搬移运输的关键设备,得到越来越广泛的应用。随着其应用规模的日益扩大,未经负载均衡的路网易于产生局部拥塞,导致路径冲突甚至死锁,严重影响路网的运行效率。本文主要研究了多AGV应用场景下的路网负载均衡、冲突消解及路径规划技术。主要工作包括:针对栅格化路网场景下的AGV路径规划问题,采用基于Q-Learning的AGV路径规划算法,实现了单AGV的路径规划及避障。针对多AGV的路径冲突问题,提出了一种改进奖惩机制,实现了栅格区域中多AGV的动态路径规划及冲突消解。通过仿真验证了算法的有效性。为充分保证大规模AGV分拣系统路网运行效率并防止拥堵,研究了大规模AGV应用场景下路网的负载均衡问题,提出了结合负载均衡与强化学习的路径规划算法。此方法基于Q-Learning算法,将局部拥塞程度考虑到Q-Learning算法的奖惩值中。使用双向随机出入口路网模型进行仿真,结果表明结合负载均衡与强化学习的AGV路径规划算法可以有效均衡路网区域负载。针对基于Q-Learning的多AGV路径规划算法在解决较复杂的多AGV路径规划情况下收敛较慢的问题,提出了基于DQN算法的多AGV路径规划算法,通过神经网络拟合Q-Learning算法中Q值的方式,提升了复杂情形下多AGV路径规划的效率。对多AGV规划调度系统的软件结构进行了探讨,并对关键的实现技术包括数据库交互及并发性能、MQTT协议通信能力进行了测试。
贺状文[7]（2020）在《基于Microsoft Azure云平台的报告共享系统的设计与实现》文中研究说明随着5G网络的快速商用,超快的网络会加速云计算在国内应用,极大的推动云计算产业的发展。云计算技术在企业信息管理系统的快速应用,传统的信息技术面临着许多挑战,其中包括报告管理信息系统也面临诸多困难。报告管理信息系统作为企业管理报告的重要信息化工具,在公司业务快速发展的过程中暴露出许多问题,需要更好的信息技术解决方法,例如报告种类的增多、报告管理业务速率加快、报告存储数量快速增加等,都可以通过运用云计算技术来解决。本文完成的主要工作包括:（1）阐述报告管理系统在国内外的研究现状,深入分析了公司的IT环境和报告管理状况,得出报告共享系统开发的需求和期望,在考虑系统的灵活性和通用性的基础上提出了系统设计的基本原则,从整体角度设计了系统的物理架构和逻辑构架。（2）基于Web Role和Worker Role,SQL Azure以及Azure Storage技术构建了审核和验货报告共享系统在Azure云环境中的子系统,并且设计和实现了四个关键模块,其中包含报告业务模块、系统管理模块、数据索引模块和数据存储模块。（3）基于Lucene.Net框架技术与Azure Directory库实现了在Azure云和内部服务器存储系统中的数据索引和检索工作,包括对存储在SQL Azure中的结构化数据以及Azure Storage Blob中的非结构化数据的索引和检索功能,满足了用户使用多种方式来查询报告,很好的増加了系统的灵活性和易用性。（4）基于Windows服务器群集、SQL Server以及Hyper-V技术搭建了内部服务器存储平台,开发了基于微软Azure云的报告共享系统在内部服务器中的存储子系统,运用Azure服务总线技术实现了对机密数据在内部服务器中的安全存储。本文设计和实现的审核和验货报告共享系统己经在QIMA及其分公司中正式使用。相对于传统的报告管理系统,基于Microsoft Azure的报告共享系统不仅满足了公司每个部门的审核和验货报告业务的基本需求,如报告预订、协议、填写、检查、审查、查阅等功能,还能授权客户可以同步查阅有权限的报告,有效的优化公司内部的IT资源,很好的提高了相关人员的工作效率。对公司后续将内部其他信息系统迁移至Microsoft Azure云平台中有很好的借鉴意义。
樊致远[8]（2020）在《面向电子商务平台的混合数据存储方案研究与实现》文中研究说明网络的发展与互联网应用的普及推动了电子商务平台的快速发展。人们开始习惯使用电子商务平台,随着用户越来越多,平台的访问速度开始下降,为了提高电子商务平台的性能,很多公司在搭建电商平台的过程中不仅使用关系型数据库,还使用非关系型数据库进行数据存储。本课题针对这种情况,提出了面向电子商务平台的混合存储方案,对于电子商务平台的多数据库访问和异构数据存储和访问具有一定的实践意义。首先,描述了国内外电子商务平台数据存储的发展现状,总结了关系型与非关系型数据库混用所带来的问题。为此,研究了关系型数据库和非关系型数据库的技术特点和Visitor模式。同时,分析了异构数据源查询的三种方式,并指出了针对电子商务平台独立中间层更为适用。其次,分析了电子商务平台的存储特点,提出了电商数据的混合存储原则,并依据该原则设计了电子商务平台混合存储模型,建立了一个混合存储软件模型,并详细介绍了该软件模型的SQL解析模块、SQL路由模块、数据执行模块、结果集合并模块和元数据模块的设计。再次,结合面向电子商务平台的混合存储模型,实现了电子商务平台的混合存储方案,然后实现了SQL解析模块、SQL路由模块、数据库执行器模块、结果集合并模块和元数据模块的主要功能,并给出实现思路和关键函数的实现流程,详细介绍了SQL解析中语法树模块和解析模块的实现。最后,根据混合存储模型对胜乐票务平台的数据存储层进行修改,并以企业端相关功能为例,概述了不同功能生成的不同种类的SQL语句在执行过程中,调用的API,执行的中间结果,以及处理合并的结果,并验证了混合存储方案对比原平台的访问速度优势。
折宝林[9]（2020）在《多AGV智能停车场集中式控制调度管理系统研究》文中进行了进一步梳理随着经济的发展和社会的进步,汽车保有量得到急剧提升,私家车的数量持续快速增长使城市交通环境逐渐恶化,城市停车位严重不足已成为制约城市发展的主要因素之一。为减缓由于“停车难”带来的城市管理压力,大型智能化停车场应运而生。本文以多AGV在智能停车场中的路径规划和调度为主要研究内容,从智能停车场实际应用情景出发,分析多AGV在执行任务时发生死锁原因,通过合理优化任务分配,设计基于任务紧急程度和相对等待时间指标的动态优先级策略来提高AGVS整体运行效率,保证调度系统存取车辆快捷高效,本调度系统有助于停车位资源的合理配置,降低城市中的交通拥堵指数。本文的主要研究内容如下:一、分析现有停车场的智能化程度和布局现状及环境特点,针对多AGV全程自动化存取车的特点设计了智能停车场的环境布局。基于拓扑优化方法将实际环境转化为智能停车场的电子地图,并将电子地图中的相关环境布局特征参数化,可用于更多不同现场环境电子地图的快速建模。采用A*算法规划AGV在停车场电子地图静态路网中的全局最优运动路径,有效提高了存取车的效率。借助电子地图的动态更新,可以实时观测AGV的位置和状态,及时了解AGV的任务执行情况。二、根据智能停车场布局,建立了多AGV任务调度模型。结合智能停车场的环境结构特点,确定了以路径最短、行驶时间最小和运输效率最高作为复合调度目标。根据任务紧急程度和相对等待时长,采用动态优先级任务排队方法,实现执行任务的多AGV全局最优实时调度。采用时间窗预测算法对所有执行任务AGV的规划路径进行冲突检测,所提出的冲突解决策略可处理同一时刻交叉重叠路径问题并实时更新时间窗数据。预测每辆AGV任务执行时间,绘制每一辆AGV执行任务的时间窗分布图,对于有重叠部分的时间窗采用等待法与路径重新规划法解决多AGV冲突问题,使全部执行任务的AGV获得整体最优路径。通过调度仿真算例,验证了调度方法的可行性。三、智能停车场调度管理系统的开发。该系统由用户使用层、逻辑层、支撑层和基础数据层组成。用户层包括电子地图建模、任务调度、用户管理等子功能模块,用户可以操作相关模块的功能实现对应的需求。逻辑层用于制定多AGV的复合调度目标并执行多任务下发的排队算法,及时响应用户层发来的请求,通过数据支撑层实现对实时环境及运行数据的读取。数据层提供调度系统所需的全部基础数据,利用SQL Server数据库对数据进行动态管理,及时更新。最后,通过实验室自主研发的多功能AGV实验平台和三台DrRobot 190组成的调度实验平台,验证了调度系统利用A*算法规划最优路径以及各模块功能的有效性和可行性。通过三台DrRobot 190移动机器人验证了调度模型的正确性和多AGV在执行任务时遇到冲突避让的合理性。实验结果表明本文开发的智能停车场AGVS调度管理系统可有效改善多AGV任务分配和执行任务过程中AGV发生的碰撞、死锁等现象。
叶权旺[10]（2020）在《基于ZMQ和Raft的分布式服务器架构设计》文中研究说明从21世纪以来,互联网在我国飞速发展,截止到2019年底,我国的网民数量达到了8.5亿,互联网普及率约为60%。同时,中国手机网民的规模也达到了4.5亿,占总体规模的73%,随着手机的普及、4G网络的便利性,移动端游戏产业快速发展,手机游戏玩家数量在不断的增长,为了应对如此庞大数量的玩家,老旧的服务器框架已不能满足需求,这时就迫切需要一个优秀的游戏服务器架构。这类架构需要在满足玩家良好游戏体验的同时,更需具备良好的容灾能力、可扩展性和可扩展性,旨在帮助公司加快开发同类游戏项目的进度,进而节省项目成本,提高企业利润。本文面向网络游戏中的移动端MMORPG类型的游戏,以服务器分布式设计技术为核心,高性能、高稳定性、高可扩展性和高可移植性为设计目标的架构,针对移动端游戏服务器设计过程中的关键技术点展开研究,设计一个分布式的MMORPG类游戏服务器架构,并且以ZMQ网络库及Raft一致性算法等部分开源技术进行设计和实现。本文的主要研究内容如下:1)分析目前移动端网络游戏行业的发展现状,了解服务器技术发展的不同阶段,研究当前网络游戏服务器技术所面临的问题。2)通过搜集并对比相关服务器开发技术,找到合理高效的技术为服务器架构设计提供基础,相关技术主要有:ZMQ网络库、Raft一致性算法、Redis、协程技术。3)通过研究MMORPG类移动游戏的特点,提出了移动游戏服务器架构的功能性需求和非功能性需求,并以此为设计目标分析服务器架构各模块功能组成,制定出整体架构的分布式策略,其中分布式服务器主要包括有:网关服务器、游戏服务器、场景服务器、公共服务器、数据库服务器、战斗服务器、路由服务器。上述架构通过结构分层可划分为四层,即网络层、服务层、应用层、数据层。在网络层,使用了基于ZMQ消息队列技术中的ROUTER—DEALER模式实现了分布式架构各节点间的消息通信,保证了节点通信消息的高速转发;在服务层,使用了基于协程技术的同步RPC方案,它让分布式调用流程变得更加简单,在提供强大的远程调用能力时不损失本地调用的语义简洁性,并且提高了开发效率和可维护性。同时在数据序列化和反序列化中提出了更高效的方式,加快了同步RPC响应的速度;在应用层,使用了基于Raft一致性算法的思想实现了公共业务模块,它为公共业务逻辑负载均衡的分配指定公共服务器,保证了公共业务的一致性,并能在节点发生故障后快速恢复。在数据层,使用了基于Redis Cluster集群技术完成了数据的缓存功能,减少了对数据库的冗余操作,高效提升了对数据的读写能力。4)本文最后根据整体设计和详细设计实现了对应的功能,并在该系统上进行功能压力测试,测试结果验证了上述设计能够提升节点间的数据通信速度和数据的高速读写能力。
二、浅析SQL SERVER死锁产生的原因及解决（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、浅析SQL SERVER死锁产生的原因及解决（论文提纲范文）
（1）基于GIS的冬奥出行规划系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 项目背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 1.4 论文组织结构及技术路线 |
| 1.4.1 论文组织结构 |
| 1.4.2 论文技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关理论与技术概述 |
| 2.1 Layui.js前端框架 |
| 2.2 算法概述 |
| 2.2.1 蚁群算法 |
| 2.2.2 回溯剪枝算法 |
| 2.2.3 Dijkstra算法 |
| 2.3 ArcGIS Server |
| 2.4 ArcObjects开发组件 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 需求分析 |
| 3.1 需求分析概述 |
| 3.2 功能性需求分析 |
| 3.2.1 冬奥基础数据管理 |
| 3.2.2 交通态势可视化及评价 |
| 3.2.3 应急资源调配和管理 |
| 3.2.4 出行路径规划 |
| 3.3 非功能性需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统概要设计 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.2 软件功能结构设计 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 概念结构设计 |
| 4.3.2 逻辑结构设计 |
| 4.3.3 物理结构设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 出行路径规划算法的设计与实现 |
| 5.1 基于Dijkstra的轨道交通出行路径规划方法 |
| 5.1.1 最少总出行时间算法的设计与实现 |
| 5.1.2 最少换乘次数算法的设计与实现 |
| 5.2 基于改进蚁群算法的驾车出行规划方法 |
| 5.2.1 道路权重模型 |
| 5.2.2 蚁群算法的改进 |
| 5.2.3 算法流程描述 |
| 5.2.4 算法应用与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 系统详细设计与实现 |
| 6.1 系统运行及开发环境 |
| 6.2 冬奥基本数据管理模块 |
| 6.2.1 人机界面设计 |
| 6.2.2 模块流程设计 |
| 6.2.3 模块类设计 |
| 6.2.4 模块具体实现 |
| 6.3 交通态势可视化及评价 |
| 6.3.1 人机界面设计 |
| 6.3.2 模块流程设计 |
| 6.3.3 模块类设计 |
| 6.3.4 模块具体实现 |
| 6.4 应急资源调配和管理 |
| 6.4.1 应急车辆调配模型 |
| 6.4.2 人机界面设计 |
| 6.4.3 模块流程设计 |
| 6.4.4 模块类设计 |
| 6.4.5 模块具体实现 |
| 6.5 出行路径规划模块 |
| 6.5.1 路网建模 |
| 6.5.2 人机界面设计 |
| 6.5.3 模块流程设计 |
| 6.5.4 模块类设计 |
| 6.5.5 模块具体实现 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 系统测试 |
| 7.1 测试环境 |
| 7.2 功能性测试 |
| 7.3 非功能性测试 |
| 7.3.1 系统性能测试 |
| 7.3.2 系统安全性测试 |
| 7.3.3 系统兼容性测试 |
| 7.3.4 算法与模型测试 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 总结与展望 |
| 8.1 主要工作 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）高可靠数据增量同步系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 系统开发背景和意义 |
| 1.2 解决的主要问题 |
| 1.3 本文的组织结构 |
| 第2章 相关工作 |
| 2.1 国内外数据同步领域相关研究 |
| 2.1.1 关系型数据库数据同步相关研究 |
| 2.1.2 异构数据库数据同步相关研究 |
| 2.1.3 数据同步优化相关研究 |
| 2.2 Oracle数据库同步方案 |
| 2.2.1 Oracle数据库的备份和恢复 |
| 2.2.2 Oracle数据库的数据同步工具 |
| 2.2.3 Oracle数据库数据同步综合分析 |
| 2.3 MySQL数据库同步方案 |
| 2.3.1 MySQL数据库主从复制机制 |
| 2.3.2 MySQL数据库的数据同步工具 |
| 2.3.3 MySQL数据库数据同步综合分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 高可靠数据增量同步系统的需求分析 |
| 3.1 系统功能需求分析 |
| 3.1.1 数据增量同步功能 |
| 3.1.2 系统管理与监控功能 |
| 3.2 系统非功能需求分析 |
| 3.2.1 可靠性需求分析 |
| 3.2.2 性能需求分析 |
| 3.2.3 可用性需求分析 |
| 第4章 高可靠数据增量同步系统的总体设计 |
| 4.1 系统设计原则 |
| 4.2 系统功能架构设计 |
| 4.3 基于事务分析技术的数据增量同步原理 |
| 4.3.1 数据增量同步原理 |
| 4.3.2 事务分析技术 |
| 4.4 系统数据库设计 |
| 第5章 高可靠数据增量同步系统的详细设计 |
| 5.1 日志处理模块设计 |
| 5.2 事务信息存储模块设计 |
| 5.3 事务分析模块设计 |
| 5.3.1 事务对象创建子模块 |
| 5.3.2 事务结构化分析子模块 |
| 5.3.3 事务过滤子模块 |
| 5.3.4 事务前序分析子模块 |
| 5.4 事务重做模块设计 |
| 5.4.1 事务可提交分析子模块 |
| 5.4.2 事务提交子模块 |
| 5.5 系统管理模块 |
| 5.5.1 依赖组件管理子模块 |
| 5.5.2 同步任务管理子模块 |
| 5.6 系统监控模块 |
| 5.6.1 日志处理监控子模块 |
| 5.6.2 事务重做监控子模块 |
| 第6章 高可靠数据增量同步系统的实现 |
| 6.1 日志处理模块实现 |
| 6.1.1 日志获取 |
| 6.1.2 日志解析 |
| 6.2 事务信息存储模块实现 |
| 6.2.1 消息系统配置管理 |
| 6.2.2 消息队列管理 |
| 6.3 事务分析模块实现 |
| 6.3.1 事务对象创建 |
| 6.3.2 事务结构化分析 |
| 6.3.3 事务过滤 |
| 6.3.4 事务前序分析 |
| 6.4 事务重做模块实现 |
| 6.4.1 事务可提交分析 |
| 6.4.2 事务提交 |
| 6.5 系统管理模块实现 |
| 6.5.1 依赖组件管理 |
| 6.5.2 同步任务管理 |
| 6.6 系统监控模块实现 |
| 6.6.1 日志处理监控 |
| 6.6.2 事务重做监控 |
| 第7章 高可靠数据增量同步系统的测试 |
| 7.1 系统功能测试 |
| 7.2 系统性能测试 |
| 7.3 系统可靠性测试 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情祝表 |
（3）分布式事务处理模型研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 事务并发控制的国内外研究现状 |
| 1.2.2 分布式事务的国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 相关理论与技术综述 |
| 2.1 存储引擎 |
| 2.1.1 LSM树 |
| 2.2 分布式理论 |
| 2.2.1 CAP定理 |
| 2.2.2 一致性保证 |
| 2.2.3 共识算法 |
| 2.3 事务并发控制相关理论 |
| 2.3.1 ACID |
| 2.3.2 事务隔离级别 |
| 2.3.3 乐观并发控制 |
| 2.3.4 悲观并发控制 |
| 2.3.5 多版本并发控制 |
| 2.4 分布式事务模型 |
| 2.4.1 Spanner分布式事务 |
| 2.4.2 Percolator分布式事务 |
| 2.4.3 Omid分布式事务 |
| 2.4.4 Calvin分布式事务 |
| 2.4.5 分布式事务模型对比 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统整体设计 |
| 3.1 系统设计目标 |
| 3.2 系统需求分析 |
| 3.2.1 功能需求 |
| 3.2.2 非功能需求 |
| 3.3 系统整体设计 |
| 3.3.1 计算层 |
| 3.3.2 存储层 |
| 3.3.3 调度层 |
| 3.4 关键设计点 |
| 3.4.1 乐观事务 |
| 3.4.2 悲观事务 |
| 3.4.3 异步提交事务 |
| 3.4.4 单分区事务 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统模块实现 |
| 4.1 计算层 |
| 4.1.1 会话管理模块 |
| 4.1.2 事务上下文对象 |
| 4.1.3 KV Store模块 |
| 4.2 存储层 |
| 4.2.1 RPC服务器模块 |
| 4.2.2 多版本并发控制模块 |
| 4.2.3 共识协议模块 |
| 4.2.4 本地存储引擎 |
| 4.3 调度层 |
| 4.3.1 授时模块 |
| 4.3.2 Region管理模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统测试与分析 |
| 5.1 测试环境 |
| 5.2 功能测试 |
| 5.3 性能测试 |
| 5.3.1 TPCC |
| 5.3.2 Sysbench |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读专业硕士学位期间取得的成果 |
（4）基于分布式图数据库的分布式事务的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究工作背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 相关理论和技术综述 |
| 2.1 LSM-Tree |
| 2.2 一致性hash |
| 2.3 分布式理论相关介绍 |
| 2.3.1 CAP原则 |
| 2.3.2 BASE理论 |
| 2.3.3 事务的隔离级别 |
| 2.3.4 柔性事物 |
| 2.3.5 一致性模型 |
| 2.4 事务相关理论介绍 |
| 2.4.1 二阶段提交(2PC) |
| 2.4.2 三阶段提交(3PC) |
| 2.4.3 TCC补偿型事务 |
| 2.4.4 基于消息的分布式事务 |
| 2.5 分布式数据库事务的关键技术 |
| 2.5.1 Percolator事务模型 |
| 2.5.2 Calvin事务模型 |
| 2.5.3 Spanner事务模型 |
| 2.5.4 GRIT事务协议 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 系统整体设计 |
| 3.1 应用场景及需求分析 |
| 3.2 系统整体设计 |
| 3.3 系统模块设计 |
| 3.4 关键技术 |
| 3.4.1 分布式事务的设计 |
| 3.4.2 事务负载均衡策略 |
| 3.4.3 事务并发方案 |
| 3.4.4 高性能流式数据存储技术 |
| 3.4.5 定时器技术 |
| 3.4.6 事务容错方案 |
| 3.4.7 可能存在的瓶颈 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统模块的实现 |
| 4.1 网络基础模块的实现 |
| 4.1.1 网络库的设计 |
| 4.1.2 网络库的设计实现 |
| 4.1.3 通信协议的设计与实现 |
| 4.2 高性能流式数据存储模块的实现 |
| 4.2.1 工作节点的实现 |
| 4.2.2 管理节点的实现 |
| 4.3 分布式事务模块的实现 |
| 4.3.1 GTM |
| 4.3.2 DBTM |
| 4.3.3 DBTL |
| 4.3.4 Log Player |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统测试及分析 |
| 5.1 测试环境 |
| 5.2 功能测试 |
| 5.2.1 网络模块功能测试 |
| 5.2.2 日志模块功能测试 |
| 5.2.3 事务模块功能测试 |
| 5.3 性能测试 |
| 5.3.1 网络模块性能测试 |
| 5.3.2 日志模块性能测试 |
| 5.3.3 事务系统性能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）多四向车的路径规划与调度技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 穿梭车路径规划研究现状 |
| 1.2.2 多车调度研究现状 |
| 1.3 研究目标及内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 四向车路径规划与交通调度建模 |
| 2.1 四向车密集库需求分析 |
| 2.1.1 四向车密集库概述 |
| 2.1.2 出入库作业流程分析 |
| 2.1.3 问题提出及方案设计 |
| 2.2 仓储环境与路径规划问题模型 |
| 2.2.1 假设前提与术语定义 |
| 2.2.2 基于网格的电子地图 |
| 2.2.3 路径问题的对象模型 |
| 2.3 面向路径规划与调度的图模型 |
| 2.3.1 图论概述 |
| 2.3.2 路径规划有向图模型 |
| 2.3.3 交通堵塞模式有向图模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于改进A*算法的多车路径规划 |
| 3.1 路径规划算法概述 |
| 3.1.1 DFS、BFS与GBFS算法 |
| 3.1.2 Dijkstra算法 |
| 3.1.3 A*算法 |
| 3.1.4 算法比较 |
| 3.2 单车路径规划 |
| 3.2.1 四向车的分配 |
| 3.2.2 考虑拐弯的避障路径规划 |
| 3.2.3 算法试验与分析 |
| 3.3 多车避堵路径规划 |
| 3.3.1 多车交通拥堵概念 |
| 3.3.2 考虑避堵的A*算法启发式函数改进 |
| 3.3.3 算法试验与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 多车交通调度技术研究 |
| 4.1 多车堵塞模式的识别与分析 |
| 4.1.1 FS交通调度总流程分析 |
| 4.1.2 测量两车间位置关系 |
| 4.1.3 识别不同堵塞模式 |
| 4.2 多车交通调度 |
| 4.2.1 解除交通堵塞关系 |
| 4.2.2 路径动态调整 |
| 4.2.3 算法试验与分析 |
| 4.3 FS-CS/RS交通管制策略 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 四向车路径规划与调度算法的实现与应用 |
| 5.1 FS路径规划与调度系统设计 |
| 5.1.1 系统功能 |
| 5.1.2 系统架构 |
| 5.1.3 系统运行环境 |
| 5.2 路径规划与调度模块关键技术实现 |
| 5.2.1 程序实现 |
| 5.2.2 基于OPC通信的四向车控制 |
| 5.2.3 实现效果展示 |
| 5.3 路径规划与调度模块测试与应用 |
| 5.3.1 实例应用测试 |
| 5.3.2 测试结果与分析 |
| 5.3.3 应用效果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要研究成果 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
| 致谢 |
（6）基于强化学习的多AGV路径规划及调度技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 AGV与路径规划国内外研究现状 |
| 1.2.1 AGV国内外研究现状 |
| 1.2.2 路径规划问题研究现状 |
| 1.3 典型多AGV路径规划应用场景及难点 |
| 1.3.1 智能物流分拣系统 |
| 1.3.2 智能仓储系统 |
| 1.3.3 多AGV路径规划难点分析 |
| 1.4 本文主要研究内容及各章节安排 |
| 第二章 基于强化学习的AGV路径规划 |
| 2.1 强化学习理论基础 |
| 2.1.1 马尔科夫决策过程 |
| 2.1.2 策略 |
| 2.1.3 状态值函数 |
| 2.1.4 状态-行为值函数 |
| 2.1.5 奖赏值 |
| 2.1.6 利用和探索 |
| 2.2 Q-Learning算法 |
| 2.3 基于Q-Learning的 AGV路径规划算法 |
| 2.3.1 环境表示 |
| 2.3.2 状态表示 |
| 2.3.3 AGV路径规划解的优劣判定 |
| 2.3.4 动作空间 |
| 2.3.5 AGV越界动作剔除 |
| 2.3.6 奖赏设计 |
| 2.3.7 建模后的AGV路径规划算法 |
| 2.4 单AGV路径规划仿真 |
| 2.4.1 无障碍物的AGV路径规划 |
| 2.4.2 有障碍物的AGV路径规划 |
| 2.4.3 实验结果分析与总结 |
| 2.5 基于改进奖惩机制的多AGV路径规划与冲突消解 |
| 2.5.1 简单多AGV路径冲突问题 |
| 2.5.2 复杂多AGV路径冲突问题 |
| 2.5.3 多AGV路径冲突的一般解决方案 |
| 2.5.4 改进奖惩机制的Q-Learning多 AGV路径规划算法 |
| 2.5.5 仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于强化学习的大规模AGV分拣系统负载均衡 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.1.1 应用场景 |
| 3.1.2 路网模型建立 |
| 3.1.3 局部拥塞对大规模AGV路网运行效率的影响 |
| 3.2 基于强化学习路径规划算法的路网负载情况 |
| 3.3 结合负载均衡与强化学习的路径规划算法 |
| 3.4 仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于深度强化学习的多AGV路径规划 |
| 4.1 深度强化学习理论基础 |
| 4.1.1 梯度下降法 |
| 4.1.2 基于值函数的深度强化学习算法 |
| 4.2 基于DQN的多AGV路径规划算法 |
| 4.2.1 状态及神经网络输入表示 |
| 4.2.2 切断数据相关性的机制 |
| 4.2.3 奖赏设置 |
| 4.2.4 基于DQN的多AGV路径规划算法 |
| 4.3 基于DQN的多AGV路径规划仿真 |
| 4.3.1 2AGV相向冲突情形 |
| 4.3.2 2AGV路口冲突情形 |
| 4.3.3 3AGV复杂情形一 |
| 4.3.4 3AGV复杂情形二 |
| 4.3.5 4AGV复杂情形一 |
| 4.3.6 4AGV复杂情形二 |
| 4.3.7 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 AGV规划调度系统软架构及关键技术 |
| 5.1 系统架构 |
| 5.2 AGV规划调度系统重要功能模块 |
| 5.2.1 GUI软件 |
| 5.2.2 ACC模块 |
| 5.2.3 ALC模块 |
| 5.2.4 Database |
| 5.3 规划调度系统关键功能的技术实现 |
| 5.3.1 基于JDBC的 DB实现 |
| 5.3.2 AGV关键通信功能实现 |
| 5.3.3 基于MOXA的无线串口连接实现 |
| 5.4 规划调度系统软件功能测试 |
| 5.4.1 作业规划及下载界面 |
| 5.4.2 数据库测试 |
| 5.4.3 MQTT协议通信能力测试 |
| 5.4.4 Redis并发性能测试 |
| 5.4.5 工厂应用实例 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）基于Microsoft Azure云平台的报告共享系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 本课题研究进展 |
| 1.2.1 云计算平台国内外发展现状 |
| 1.2.2 报告管理系统国内外硏究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.3.1 论文主要研究方面 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 第二章 相关技术的研究 |
| 2.1 数据存储技术 |
| 2.1.1 Azure Storage技术 |
| 2.1.2 SQL Server和 SQL Azure |
| 2.2 数据传输技术 |
| 2.2.1 Azure服务总线技术介绍 |
| 2.2.2 Azure服务总线队列技术研究 |
| 2.3 Lucene.Net搜索技术 |
| 2.3.1 Lucene.Net框架组成及特点 |
| 2.3.2 Lucene.Net运行原理 |
| 2.3.3 Azure Directory Library for Lucene.Net |
| 2.4 Web Role和 Worker Role技术 |
| 2.4.1 Web Role和 Worker Role概念 |
| 2.4.2 Web Role和 Woker Role协作原理 |
| 2.5 内部存储平台关键技术研究 |
| 2.5.1 高可用技术研究 |
| 2.5.2 Hyper-V虚拟化技术研究 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析与概要设计 |
| 3.1 系统功能需求分析 |
| 3.1.1 系统业务总体需求 |
| 3.1.2 系统面向的用户群体 |
| 3.1.3 系统功能需求分析 |
| 3.2 系统非功能性需求分析 |
| 3.2.1 性能需求 |
| 3.2.2 可靠性需求 |
| 3.2.3 安全性需求 |
| 3.2.4 易用性需求 |
| 3.3 系统概要设计 |
| 3.3.1 系统设计原则 |
| 3.3.2 系统结构与工作原理 |
| 3.3.3 系统模块概要设计 |
| 3.3.4 系统数据存储总体设计 |
| 3.4 部署环境设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统详细设计与实现 |
| 4.1 报告业务模块的详细设计与实现 |
| 4.1.1 报告业务模块的功能要求 |
| 4.1.2 报告业务模块设计方案 |
| 4.1.3 报告业务模块设计实现 |
| 4.2 信息索引模块的详细设计与实现 |
| 4.2.1 信息索引模块设计需求 |
| 4.2.2 信息索引模块设计方案 |
| 4.2.3 信息索引模块设计实现 |
| 4.3 机密数据处理模块设计与实现 |
| 4.3.1 机密数据处理模块设计需求 |
| 4.3.2 机密数据处理模块设计方案 |
| 4.3.3 机密数据处理模块具体实现 |
| 4.4 数据存储详细设计与实现 |
| 4.4.1 数据存储设计需求 |
| 4.4.2 关系数据库详细设计与实现 |
| 4.4.3 非关系数据存储详细设计与实现 |
| 4.5 内部服务器存储平台设计与实现 |
| 4.5.1 内部服务器存储平台设计需求 |
| 4.5.2 内部服务器存储平台的设计方案 |
| 4.5.3 报告共享系统在公司内部存储平台设计实现 |
| 4.6 Azure云平台环境的实现 |
| 4.6.1 开发环境及工具 |
| 4.6.2 Azure云平台配置 |
| 4.6.3 使用VS发布Azure云服务 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统测试与运行情况分析 |
| 5.1 测试环境搭建 |
| 5.1.1 安装配置Microsoft Azure SDK模拟器 |
| 5.1.2 部署测试系统到模拟器 |
| 5.2 测试及结果分析 |
| 5.2.1 测试内容与过程 |
| 5.2.2 功能测试与分析 |
| 5.2.3 性能测试与分析 |
| 5.2.4 安全性测试与分析 |
| 5.3 系统运行情况分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（8）面向电子商务平台的混合数据存储方案研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容与关键问题 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第2章 理论与技术分析 |
| 2.1 NoSQL技术分析 |
| 2.1.1 NoSQL特点 |
| 2.1.2 MongoDB数据库 |
| 2.2 关系型数据库分析 |
| 2.2.1 关系型数据库特点 |
| 2.2.2 常见的关系型数据库 |
| 2.3 Visitor模式 |
| 2.4 异构数据源查询方式 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 混合存储方案的分析与设计 |
| 3.1 混合存储模型设计 |
| 3.1.1 电子商务平台的混合存储原则 |
| 3.1.2 混合存储模型设计 |
| 3.2 混合存储软件模型设计 |
| 3.3 混合存储软件模型关键模块详细设计 |
| 3.3.1 SQL解析器设计 |
| 3.3.2 SQL路由设计 |
| 3.3.3 数据库执行器设计 |
| 3.3.4 结果集合并模块设计 |
| 3.3.5 元数据模块设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 混合存储方案的实现方法 |
| 4.1 存储方案实现 |
| 4.2 SQL解析器实现 |
| 4.2.1 语法树模块详细结构 |
| 4.2.2 解析模块实现 |
| 4.3 SQL路由实现 |
| 4.4 数据库执行器 |
| 4.5 结果集合并模块实现 |
| 4.6 元数据模块实现 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 模型的应用实例 |
| 5.1 应用实现环境 |
| 5.2 胜乐票务平台介绍 |
| 5.3 数据库设计 |
| 5.4 模型验证与对比 |
| 5.4.1 账号管理模块验证 |
| 5.4.2 景区模块验证 |
| 5.4.3 服务模块验证 |
| 5.4.4 混合查询验证 |
| 5.4.5 产品访问性能对比验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（9）多AGV智能停车场集中式控制调度管理系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 研究现状及分析 |
| 1.2.1 AGV发展现状 |
| 1.2.2 智能泊车发展现状 |
| 1.2.3 多AGV路径规划研究现状 |
| 1.2.4 多AGV调度算法研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 AGV全局路径规划算法研究 |
| 2.1 智能停车场布局优化 |
| 2.1.1 普通停车场布局分析 |
| 2.1.2 紧凑型智能停车场布局 |
| 2.2 AGV机动性能分析 |
| 2.3 智能停车场电子地图建立 |
| 2.3.1 常见环境建模方法分析 |
| 2.3.2 基于拓扑法的电子地图建立 |
| 2.3.3 拓扑地图数据存储 |
| 2.4 AGV路径规划算法研究 |
| 2.4.1 常用路径规划算法分析 |
| 2.4.2 路径规划算法仿真 |
| 2.4.3 基于A~*算法的多AGV路径规划方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 多AGV智能停车场实时调度算法研究 |
| 3.1 时间窗算法模型 |
| 3.1.1 AGV的主要冲突类型 |
| 3.1.2 AGV冲突识别 |
| 3.1.3 冲突解决策略 |
| 3.1.4 时间窗预测算法算例 |
| 3.2 智能停车场AGVS任务调度研究 |
| 3.2.1 AGV任务调度目标 |
| 3.2.2 任务调度模型的建立 |
| 3.3 基于动态优先级的调度策略 |
| 3.3.1 复合目标排队算法任务描述 |
| 3.3.2 动态优先级计算方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 智能停车场AGVS调度系统软件开发 |
| 4.1 调度系统架构设计 |
| 4.2 调度系统功能模块介绍 |
| 4.2.1 通讯功能模块 |
| 4.2.2 任务管理模块 |
| 4.2.3 自动充电模块 |
| 4.2.4 AGV管理模块 |
| 4.2.5 可编辑电子地图模块 |
| 4.2.6 用户管理模块 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 AGV路径规划与多AGV调度冲突实验 |
| 5.1 单AGV路径规划实验 |
| 5.1.1 实验环境与实验平台 |
| 5.1.2 单AGV路径规划测试 |
| 5.1.3单AGV多任务分配实验 |
| 5.2 多AGV调度试验 |
| 5.2.1 实验平台 |
| 5.2.2多AGV冲突避让实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（10）基于ZMQ和Raft的分布式服务器架构设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 |
| 1.3 论文的研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 ZMQ网络库 |
| 2.2 Raft一致性算法 |
| 2.3 协程 |
| 2.4 Redis |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 分布式架构需求分析和架构设计 |
| 3.1 分布式架构的特点 |
| 3.2 分布式架构功能需求分析 |
| 3.2.1 节点间通信需求分析 |
| 3.2.2 公共业务模块需求分析 |
| 3.3 分布式架构非功能需求分析 |
| 3.4 分布式架构整体框架设计 |
| 3.5 分布式架构分层设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 分布式架构详细设计 |
| 4.1 基于ZMQ消息队列的网络层设计 |
| 4.2 基于Raft一致性算法的应用层设计 |
| 4.3 基于协程技术的服务层设计 |
| 4.3.1 基于协程技术的同步RPC |
| 4.3.2 RPC序列化和反序列化优化 |
| 4.4 基于Redis集群技术的数据层设计 |
| 4.4.1 Redis Cluster架构及工作原理 |
| 4.4.2 Redis Cluster数据同步 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 分布式架构系统测试与分析 |
| 5.1 分布式架构系统实现 |
| 5.2 系统测试目的 |
| 5.3 系统测试环境 |
| 5.4 测试方法及结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
四、浅析SQL SERVER死锁产生的原因及解决（论文参考文献）
- [1]基于GIS的冬奥出行规划系统的设计与实现[D]. 赵添. 北京交通大学, 2021
- [2]高可靠数据增量同步系统的设计与实现[D]. 孟子成. 山东大学, 2021(12)
- [3]分布式事务处理模型研究与实现[D]. 俞腾秋. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]基于分布式图数据库的分布式事务的设计与实现[D]. 郭宇哲. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]多四向车的路径规划与调度技术研究[D]. 陆枳屹. 东华大学, 2021
- [6]基于强化学习的多AGV路径规划及调度技术的研究[D]. 袁洋. 华南理工大学, 2020(05)
- [7]基于Microsoft Azure云平台的报告共享系统的设计与实现[D]. 贺状文. 华南理工大学, 2020(02)
- [8]面向电子商务平台的混合数据存储方案研究与实现[D]. 樊致远. 燕山大学, 2020(01)
- [9]多AGV智能停车场集中式控制调度管理系统研究[D]. 折宝林. 西安理工大学, 2020(01)
- [10]基于ZMQ和Raft的分布式服务器架构设计[D]. 叶权旺. 华南理工大学, 2020(02)