队列研究数据录入采用什么方法

历史性队列研究方法。

队列研究数据录入采用历史性队列研究方法，应用Excel软件建立周围性面队列研究调查信息数据库，录入上述数据。

数据data是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。

数据库连接是一种关键的有限的昂贵的资源，这一点在多用户的网页应用程序中体现得尤为突出。对数据库连接的管理能显著影响到整个应用程序的伸缩性和健壮性，影响到程序的性能指标。数据库连接池正是针对这个问题提出来的。数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接，它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接，而再不是重新建立一个；释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接遗漏。这项技术能明显提高对数据库 *** 作的性能。

数据库连接池在初始化时将创建一定数量的数据库连接放到连接池中，这些数据库连接的数量是由最小数据库连接数来设定的。无论这些数据库连接是否被使用，连接池都将一直保证至少拥有这么多的连接数量。连接池的最大数据库连接数量限定了这个连接池能占有的最大连接数，当应用程序向连接池请求的连接数超过最大连接数量时，这些请求将被加入到等待队列中。数据库连接池的最小连接数和最大连接数的设置要考虑到下列几个因素：

1)最小连接数

是连接池一直保持的数据库连接，所以如果应用程序对数据库连接的使用量不大，将会有大量的数据库连接资源被浪费；

2)最大连接数

是连接池能申请的最大连接数，如果数据库连接请求超过此数，后面的数据库连接请求将被加入到等待队列中，这会影响之后的数据库 *** 作。

3)如果最小连接数与最大连接数相差太大，那么最先的连接请求将会获利，之后超过最小连接数量的连接请求等价于建立一个新的数据库连接。不过，这些大于最小连接数的数据库连接在使用完不会马上被释放，它将被放到连接池中等待重复使用或是空闲超时后被释放。

一、消息队列概述\x0d\消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。\x0d\目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。\x0d\二、消息队列应用场景\x0d\以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。\x0d\21异步处理\x0d\场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种1串行的方式；2并行方式。\x0d\（1）串行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）\x0d\（2）并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。以上三个任务完成后，返回给客户端。与串行的差别是，并行的方式可以提高处理的时间。\x0d\假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。\x0d\因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。并行方式处理的请求量是10次（1000/100）。\x0d\小结：如以上案例描述，传统的方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。如何解决这个问题呢？\x0d\引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。改造后的架构如下：\x0d\按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，因此写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。因此架构改变后，系统的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了两倍。\x0d\22应用解耦\x0d\场景说明：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。如下图：\x0d\传统模式的缺点：\x0d\1） 假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败；\x0d\2） 订单系统与库存系统耦合；\x0d\如何解决以上问题呢？引入应用消息队列后的方案，如下图：\x0d\订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功。\x0d\库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存 *** 作。\x0d\假如：在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续 *** 作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦。\x0d\23流量削锋\x0d\流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。\x0d\应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。\x0d\可以控制活动的人数；\x0d\可以缓解短时间内高流量压垮应用；\x0d\用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面；\x0d\秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理。\x0d\24日志处理\x0d\日志处理是指将消息队列用在日志处理中，比如Kafka的应用，解决大量日志传输的问题。架构简化如下：\x0d\日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写受写入Kafka队列；\x0d\Kafka消息队列，负责日志数据的接收，存储和转发；\x0d\日志处理应用：订阅并消费kafka队列中的日志数据；\x0d\以下是新浪kafka日志处理应用案例：\x0d\(1)Kafka：接收用户日志的消息队列。\x0d\(2)Logstash：做日志解析，统一成JSON输出给Elasticsearch。\x0d\(3)Elasticsearch：实时日志分析服务的核心技术，一个schemaless，实时的数据存储服务，通过index组织数据，兼具强大的搜索和统计功能。\x0d\(4)Kibana：基于Elasticsearch的数据可视化组件，超强的数据可视化能力是众多公司选择ELK stack的重要原因。\x0d\25消息通讯\x0d\消息通讯是指，消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等。\x0d\点对点通讯：\x0d\客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。\x0d\聊天室通讯：\x0d\客户端A，客户端B，客户端N订阅同一主题，进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。\x0d\以上实际是消息队列的两种消息模式，点对点或发布订阅模式。模型为示意图，供参考。\x0d\三、消息中间件示例\x0d\31电商系统\x0d\消息队列采用高可用，可持久化的消息中间件。比如Active MQ，Rabbit MQ，Rocket Mq。（1）应用将主干逻辑处理完成后，写入消息队列。消息发送是否成功可以开启消息的确认模式。（消息队列返回消息接收成功状态后，应用再返回，这样保障消息的完整性）\x0d\（2）扩展流程（发短信，配送处理）订阅队列消息。采用推或拉的方式获取消息并处理。\x0d\（3）消息将应用解耦的同时，带来了数据一致性问题，可以采用最终一致性方式解决。比如主数据写入数据库，扩展应用根据消息队列，并结合数据库方式实现基于消息队列的后续处理。\x0d\32日志收集系统\x0d\分为Zookeeper注册中心，日志收集客户端，Kafka集群和Storm集群（OtherApp）四部分组成。\x0d\Zookeeper注册中心，提出负载均衡和地址查找服务；\x0d\日志收集客户端，用于采集应用系统的日志，并将数据推送到kafka队列；\x0d\四、JMS消息服务\x0d\讲消息队列就不得不提JMS 。JMS（Java Message Service,Java消息服务）API是一个消息服务的标准/规范，允许应用程序组件基于JavaEE平台创建、发送、接收和读取消息。它使分布式通信耦合度更低，消息服务更加可靠以及异步性。\x0d\在EJB架构中，有消息bean可以无缝的与JM消息服务集成。在J2EE架构模式中，有消息服务者模式，用于实现消息与应用直接的解耦。\x0d\41消息模型\x0d\在JMS标准中，有两种消息模型P2P（Point to Point）,Publish/Subscribe(Pub/Sub)。\x0d\411 P2P模式\x0d\P2P模式包含三个角色：消息队列（Queue），发送者(Sender)，接收者(Receiver)。每个消息都被发送到一个特定的队列，接收者从队列中获取消息。队列保留着消息，直到他们被消费或超时。\x0d\P2P的特点\x0d\每个消息只有一个消费者（Consumer）(即一旦被消费，消息就不再在消息队列中)\x0d\发送者和接收者之间在时间上没有依赖性，也就是说当发送者发送了消息之后，不管接收者有没有正在运行，它不会影响到消息被发送到队列\x0d\接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功\x0d\如果希望发送的每个消息都会被成功处理的话，那么需要P2P模式。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）\x0d\412 Pub/sub模式\x0d\包含三个角色主题（Topic），发布者（Publisher），订阅者（Subscriber） 。多个发布者将消息发送到Topic,系统将这些消息传递给多个订阅者。\x0d\Pub/Sub的特点\x0d\每个消息可以有多个消费者\x0d\发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。针对某个主题（Topic）的订阅者，它必须创建一个订阅者之后，才能消费发布者的消息。\x0d\为了消费消息，订阅者必须保持运行的状态。\x0d\为了缓和这样严格的时间相关性，JMS允许订阅者创建一个可持久化的订阅。这样，即使订阅者没有被激活（运行），它也能接收到发布者的消息。\x0d\如果希望发送的消息可以不被做任何处理、或者只被一个消息者处理、或者可以被多个消费者处理的话，那么可以采用Pub/Sub模型。\x0d\42消息消费\x0d\在JMS中，消息的产生和消费都是异步的。对于消费来说，JMS的消息者可以通过两种方式来消费消息。\x0d\（1）同步\x0d\订阅者或接收者通过receive方法来接收消息，receive方法在接收到消息之前（或超时之前）将一直阻塞；\x0d\（2）异步\x0d\订阅者或接收者可以注册为一个消息监听器。当消息到达之后，系统自动调用监听器的onMessage方法。\x0d\JNDI：Java命名和目录接口,是一种标准的Java命名系统接口。可以在网络上查找和访问服务。通过指定一个资源名称，该名称对应于数据库或命名服务中的一个记录，同时返回资源连接建立所必须的信息。\x0d\JNDI在JMS中起到查找和访问发送目标或消息来源的作用。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）\x0d\43JMS编程模型\x0d\(1) ConnectionFactory\x0d\创建Connection对象的工厂，针对两种不同的jms消息模型，分别有QueueConnectionFactory和TopicConnectionFactory两种。可以通过JNDI来查找ConnectionFactory对象。\x0d\(2) Destination\x0d\Destination的意思是消息生产者的消息发送目标或者说消息消费者的消息来源。对于消息生产者来说，它的Destination是某个队列（Queue）或某个主题（Topic）;对于消息消费者来说，它的Destination也是某个队列或主题（即消息来源）。\x0d\所以，Destination实际上就是两种类型的对象：Queue、Topic可以通过JNDI来查找Destination。\x0d\(3) Connection\x0d\Connection表示在客户端和JMS系统之间建立的链接（对TCP/IP socket的包装）。Connection可以产生一个或多个Session。跟ConnectionFactory一样，Connection也有两种类型：QueueConnection和TopicConnection。\x0d\(4) Session\x0d\Session是 *** 作消息的接口。可以通过session创建生产者、消费者、消息等。Session提供了事务的功能。当需要使用session发送/接收多个消息时，可以将这些发送/接收动作放到一个事务中。同样，也分QueueSession和TopicSession。\x0d\(5) 消息的生产者\x0d\消息生产者由Session创建，并用于将消息发送到Destination。同样，消息生产者分两种类型：QueueSender和TopicPublisher。可以调用消息生产者的方法（send或publish方法）发送消息。\x0d\(6) 消息消费者\x0d\消息消费者由Session创建，用于接收被发送到Destination的消息。两种类型：QueueReceiver和TopicSubscriber。可分别通过session的createReceiver(Queue)或createSubscriber(Topic)来创建。当然，也可以session的creatDurableSubscriber方法来创建持久化的订阅者。\x0d\(7) MessageListener\x0d\消息监听器。如果注册了消息监听器，一旦消息到达，将自动调用监听器的onMessage方法。EJB中的MDB（Message-Driven Bean）就是一种MessageListener。\x0d\深入学习JMS对掌握JAVA架构，EJB架构有很好的帮助，消息中间件也是大型分布式系统必须的组件。本次分享主要做全局性介绍，具体的深入需要大家学习，实践，总结，领会。\x0d\五、常用消息队列\x0d\一般商用的容器，比如WebLogic，JBoss，都支持JMS标准，开发上很方便。但免费的比如Tomcat，Jetty等则需要使用第三方的消息中间件。本部分内容介绍常用的消息中间件（Active MQ,Rabbit MQ，Zero MQ,Kafka）以及他们的特点。\x0d\51 ActiveMQ\x0d\ActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。ActiveMQ 是一个完全支持JMS11和J2EE 14规范的 JMS Provider实现，尽管JMS规范出台已经是很久的事情了，但是JMS在当今的J2EE应用中间仍然扮演着特殊的地位。\x0d\ActiveMQ特性如下：\x0d\⒈ 多种语言和协议编写客户端。语言: Java,C,C++,C#,Ruby,Perl,Python,PHP。应用协议： OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQP\x0d\⒉ 完全支持JMS11和J2EE 14规范 （持久化，XA消息，事务)\x0d\⒊ 对spring的支持，ActiveMQ可以很容易内嵌到使用Spring的系统里面去，而且也支持Spring20的特性\x0d\⒋ 通过了常见J2EE服务器（如 Geronimo,JBoss 4,GlassFish,WebLogic)的测试，其中通过JCA 15 resource adaptors的配置，可以让ActiveMQ可以自动的部署到任何兼容J2EE 14 商业服务器上\x0d\⒌ 支持多种传送协议：in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTA\x0d\⒍ 支持通过JDBC和journal提供高速的消息持久化\x0d\⒎ 从设计上保证了高性能的集群，客户端-服务器，点对点\x0d\⒏ 支持Ajax\x0d\⒐ 支持与Axis的整合\x0d\⒑ 可以很容易得调用内嵌JMS provider，进行测试\x0d\52 RabbitMQ\x0d\RabbitMQ是流行的开源消息队列系统，用erlang语言开发。RabbitMQ是AMQP（高级消息队列协议）的标准实现。支持多种客户端，如：Python、Ruby、NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX，持久化。用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。\x0d\几个重要概念：\x0d\Broker：简单来说就是消息队列服务器实体。\x0d\Exchange：消息交换机，它指定消息按什么规则，路由到哪个队列。\x0d\Queue：消息队列载体，每个消息都会被投入到一个或多个队列。\x0d\Binding：绑定，它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来。\x0d\Routing Key：路由关键字，exchange根据这个关键字进行消息投递。\x0d\vhost：虚拟主机，一个broker里可以开设多个vhost，用作不同用户的权限分离。\x0d\producer：消息生产者，就是投递消息的程序。\x0d\consumer：消息消费者，就是接受消息的程序。\x0d\channel：消息通道，在客户端的每个连接里，可建立多个channel，每个channel代表一个会话任务。\x0d\消息队列的使用过程，如下：\x0d\（1）客户端连接到消息队列服务器，打开一个channel。\x0d\（2）客户端声明一个exchange，并设置相关属性。\x0d\（3）客户端声明一个queue，并设置相关属性。\x0d\（4）客户端使用routing key，在exchange和queue之间建立好绑定关系。\x0d\（5）客户端投递消息到exchange。\x0d\exchange接收到消息后，就根据消息的key和已经设置的binding，进行消息路由，将消息投递到一个或多个队列里。\x0d\53 ZeroMQ\x0d\号称史上最快的消息队列，它实际类似于Socket的一系列接口，他跟Socket的区别是：普通的socket是端到端的（1:1的关系），而ZMQ却是可以N：M 的关系，人们对BSD套接字的了解较多的是点对点的连接，点对点连接需要显式地建立连接、销毁连接、选择协议（TCP/UDP）和处理错误等，而ZMQ屏蔽了这些细节，让你的网络编程更为简单。ZMQ用于node与node间的通信，node可以是主机或者是进程。\x0d\引用官方的说法： “ZMQ(以下ZeroMQ简称ZMQ)是一个简单好用的传输层，像框架一样的一个socket library，他使得Socket编程更加简单、简洁和性能更高。是一个消息处理队列库，可在多个线程、内核和主机盒之间d性伸缩。ZMQ的明确目标是“成为标准网络协议栈的一部分，之后进入Linux内核”。现在还未看到它们的成功。但是，它无疑是极具前景的、并且是人们更加需要的“传统”BSD套接字之上的一 层封装。ZMQ让编写高性能网络应用程序极为简单和有趣。”\x0d\特点是：\x0d\高性能，非持久化；\x0d\跨平台：支持Linux、Windows、OS X等。\x0d\多语言支持； C、C++、Java、NET、Python等30多种开发语言。\x0d\可单独部署或集成到应用中使用；\x0d\可作为Socket通信库使用。\x0d\与RabbitMQ相比，ZMQ并不像是一个传统意义上的消息队列服务器，事实上，它也根本不是一个服务器，更像一个底层的网络通讯库，在Socket API之上做了一层封装，将网络通讯、进程通讯和线程通讯抽象为统一的API接口。支持“Request-Reply “，”Publisher-Subscriber“，”Parallel Pipeline”三种基本模型和扩展模型。\x0d\ZeroMQ高性能设计要点：\x0d\1、无锁的队列模型\x0d\对于跨线程间的交互（用户端和session）之间的数据交换通道pipe，采用无锁的队列算法CAS；在pipe两端注册有异步事件，在读或者写消息到pipe的时，会自动触发读写事件。\x0d\2、批量处理的算法\x0d\对于传统的消息处理，每个消息在发送和接收的时候，都需要系统的调用，这样对于大量的消息，系统的开销比较大，zeroMQ对于批量的消息，进行了适应性的优化，可以批量的接收和发送消息。\x0d\3、多核下的线程绑定，无须CPU切换\x0d\区别于传统的多线程并发模式，信号量或者临界区， zeroMQ充分利用多核的优势，每个核绑定运行一个工作者线程，避免多线程之间的CPU切换开销。\x0d\54 Kafka\x0d\Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群机来提供实时的消费。\x0d\Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：\x0d\通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。（文件追加的方式写入数据，过期的数据定期删除）\x0d\高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。\x0d\支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。\x0d\支持Hadoop并行数据加载。\x0d\Kafka相关概念\x0d\Broker\x0d\Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker[5]\x0d\Topic\x0d\每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）\x0d\Partition\x0d\Parition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition\x0d\Producer\x0d\负责发布消息到Kafka broker\x0d\Consumer\x0d\消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。\x0d\Consumer Group\x0d\每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。\x0d\一般应用在大数据日志处理或对实时性（少量延迟），可靠性（少量丢数据）要求稍低的场景使用。

说白了就是服务器的承受能力。 第一，确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。

普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP，如果访问量比这个还要大，那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题，否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题。

第二，优化数据库访问。

服务器的负载过大，一个重要的原因是CPU负荷过大，降低服务器CPU的负荷，才能够有效打破瓶颈。而使用静态页面可以使得CPU的负荷最小化。前台实现完全的静态化当然最好，可以完全不用访问数据库，不过对于频繁更新的网站，静态化往往不能满足某些功能。

缓存技术就是另一个解决方案，就是将动态数据存储到缓存文件中，动态网页直接调用这些文件，而不必再访问数据库，WordPress和Z-Blog都大量使用这种缓存技术。我自己也写过一个Z-Blog的计数器插件，也是基于这样的原理。

如果确实无法避免对数据库的访问，那么可以尝试优化数据库的查询SQL避免使用Select from这样的语句，每次查询只返回自己需要的结果，避免短时间内的大量SQL查询。

第三，禁止外部的盗链。

外部网站的或者文件盗链往往会带来大量的负载压力，因此应该严格限制外部对于自身的或者文件盗链，好在目前可以简单地通过refer来控制盗链，Apache自己就可以通过配置来禁止盗链，IIS也有一些第三方的ISAPI可以实现同样的功能。当然，伪造refer也可以通过代码来实现盗链，不过目前蓄意伪造refer盗链的还不多，可以先不去考虑，或者使用非技术手段来解决，比如在上增加水印。

第四，控制大文件的下载。

大文件的下载会占用很大的流量，并且对于非SCSI硬盘来说，大量文件下载会消耗CPU，使得网站响应能力下降。因此，尽量不要提供超过2M的大文件下载，如果需要提供，建议将大文件放在另外一台服务器上。目前有不少免费的Web20网站提供分享和文件分享功能，因此可以尽量将和文件上传到这些分享网站。

进程间通信是指在不同进程之间进行数据交换和信息传递的机制。常见的进程间通信方式包括：

1、管道 (Pipe)：一种单向通信的机制，只能在有亲缘关系的进程之间使用。

2、命名管道 (named pipe 或 FIFO)：允许多个进程之间可以同时读、写同一个管道。

3、信号 (Signal)：一种异步通信机制，用于通知目标进程发生了某个事件。

4、共享内存 (Shared Memory)：多个进程共享同一块物理内存，可以实现高速的数据传输。

5、消息队列 (Message Queue)：多个进程可以通过队列来传输消息，可以异步地进行通信。

6、套接字 (Socket)：用于在网络上进行进程间通信和远程过程调用。

7、信号量 (Semaphore)：用于控制多个进程对共享资源的访问，并防止竞态条件。

8、文件锁 (File Lock)：用于协调多个进程对同一个文件进行访问的机制，可以避免竞争和数据损坏。

进程间通信的主要应用领域包括：

1、 *** 作系统：IPC 是 *** 作系统中各个进程之间进行通信、数据交换和资源共享的基础。

2、网络编程：进程间通信在网络编程中也是必不可少的。通过套接字和网络协议，各个应用程序可以在网络上实现通信和数据交换。

3、分布式系统：在分布式系统中，IPC 对于实现不同节点之间的协调、信息共享、任务协同等方面起到了重要的作用。

4、数据库管理系统：数据库管理系统（DBMS）中，多个进程之间也需要进行通信，以共享数据库的信息和实现并发控制等功能。

5、图形用户界面：图形用户界面（GUI）程序中，用户界面和后台数据处理进程之间也需要进行通信，以实现数据交换和用户界面的更新。

6、并行计算：在并行计算中，各个进程需要共享数据和相互协调，从而实现高效的任务分配和计算。

在发布属性里有“项目”选项页，这里边列有已经发布的表，把“仅显示列表中已选中的项目”的勾去掉，就可以把别的要发布的表添加进发布。当然添加以后要重新初始化快照才能把新项目同步到订阅服务器。

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