基于Mariadb Galera的高可用数据库集群技术

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针对数据库系统访问量增大而造成的数据库存储能力、响应性能和可靠性均有下降的问题,设计了基于Galera的分布式数据库集群解决方法.首先分析了数据库集群工作方式及负载均衡工作原理;其次对比了数据库集群主从同步和多主模式的优缺点;最终选择采用Galera实现数据库集群的多主数据同步和运用Keepalived+Haproxy技术实现数据库高可用、负载均衡的功能,从而极大地提高了数据库应用系统读写服务能力,为软件系统正常运行提供了有力的后台数据服务保障.
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针对如何在众多服务功能相似的Web服务中选出高质量的Web服务,文章在基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)和BP神经网络(BP neural network,BPNN)的优化研究工作基础上提出了一种新型的Web服务质量评价模型,即SSA-BPNN评价模型,该模型利用稳定性较好的SSA算法来优化BP神经网络的初始权值与阈值的获取方式.实验表明本文所提出的SSA-BPNN评价模型具有较高的精度、泛化能力和稳定性,能够为Web服务选择工作提供决策支持.
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