Java - 分布式编程，RMI？
https://stackoverflow.com/questions/506911
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21-08-2019 - |
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我这里遇到了一个棘手的问题。我的目标是建立一个框架来集成不同的交通模拟模型。这种集成基于模拟之间链路连接、链路成本和车辆的共享。
为了进行分布式模拟，我计划有一个“协调器”（星形拓扑）。所有参与的模拟都只需向其注册，并仅与协调器对话。然后协调器协调每次模拟之间各种任务的执行。
分布问题的一个简单示例是当一个模拟“负责”某些对象（例如道路）时。另一个则“负责”其他道路。然而，这些道路是相互连接的（因此，我们需要这些模拟之间的同步，并且需要能够远程交换数据/调用方法）。
我查看了 RMI，认为它可能适合这项任务。（抽象出必须创建有线信号规则）。
这是理智的吗？这里的问题是模拟参与者需要集中 一些 他们的数据存储在“协调器”中，以确保模拟之间的显式同步。此外，一些模拟可能需要其他模拟的组件或方法。（因此产生了使用 RMI 的想法）。
我的基本方法是让“协调器”运行一个巨大的 RMI 注册表。每次模拟都只需查找注册表中的所有内容，确保每一步都使用正确的对象。
有人对走这条路有什么建议吗？
解决方案
您可能还需要检查出 Hazelcast 。 Hazelcast是一个开源事务，分布式/分区执行队列，主题，地图，设置，列表，锁和执行服务。这是超级容易的工作;只需添加hazelcast.jar到CLASSPATH并开始编码。几乎没有配置是必需的。
如果您有兴趣以分布式的方式执行你的Runnable，可调用任务，那么请在的 http://code.google.com/docreader/#p=hazelcast
Hazelcast 是下Apache许可证和企业级支持释放也是可用的。
其他提示
这是明智的？恕我直言没有。我会告诉你为什么。但首先，我将添加的免责声明，这是一个复杂的话题，所以任何答案已被视为几乎没有划伤表面。
首先，而不是重复自己，我会指出你的的 Java的网格的总结/集群技术的，我前一段时间写的。它是一种大多完整列表。
在星型拓扑结构是“自然”的“天真”（我的意思不是说在一个糟糕的方式）实现，因为点至点很简单，关键集中控制器逻辑也很简单。然而，不容错。它引入了可扩展性问题和单一的瓶颈。它引入了通信inefficiences（即点通过中心经由两步过程通信）。
你真的想这个恐怕是一个集群（而不是数据/计算网格）解决方案，我建议你看的兵马俑。理想情况下，你想看看 Oracle Coherence的但它无疑昂贵（相比免费）。它是一个奇妙的产品虽然。
这两个产品，可以使用多种方法，但两者的核心是治疗的高速缓存等的分布式映射。你把东西，你拿东西出来，你火了该改变的缓存代码。连贯性（与我更熟悉），在这点上秤飞驰很好。这些是多个“服务器”为基础的产品，虽然为一个真正的群集。
如果你正在寻找一个更分布式模型，那么也许你应该寻找更多的基于SOA的办法。
看一看 http://www.terracotta.org/
其分布式的Java虚拟机，所以它具有被集群应用的优点看起来不超过一个标准的Java应用程序不同。
我已经在应用中使用它和速度是非常可观的那么远。
保
让您使用消息队列的方式考虑？你可以使用JMS通信/一组服务器/节点之间的协调任务和结果。你甚至可以使用Amazon的SQS（简单队列服务：aws.amazon.com/sqs），让你的服务器运行在EC2上，允许您根据需要放大和缩小
只是我的2美分。
看看JINI，它可能是一些对你有用的。
那么，Jini的，或更具体的JavaSpaces是开始于一个简单的解决问题的方法的好地方。 JavaSpaces的可以让你实现一个主工人模式，即你的主人（在你的情况协调员）将任务写入Javaspace，并为职工查询和处理这些任务，写回结果的主人。因为你的问题不是尴尬的并行，和你的员工需要同步/交换数据，这会增加一些复杂性的解决方案。
使用的JavaSpaces将整个更多抽象添加到你的实现，它使用普通RMI（其用于通过Jini的框架在内部作为默认的“有线协议”）。
看一看这个
和扬Newmarch的 Jini的教程是一个不错的开始学习Jini的地方
作为对其他答案的补充，据我所知，这些答案都集中在网格和云计算上，您应该注意到模拟模型有一个独特的特征：模拟时间。
当并行和同步运行分布式仿真模型时，我看到两个选项：
- 当每个仿真模型都有自己的仿真时钟和事件列表时，它们应该通过网络同步。
- 或者，可以有一个模拟时钟和事件列表，它将为所有分布式（子）模型“计时”。
第一个选项已针对高级架构 (HLA) 进行了广泛研究，例如 http://en.wikipedia.org/wiki/IEEE_1516 作为首发。
然而，第二个选项对我来说似乎更简单并且开销更少。
