локальные данные что это
Что такое локальное хранилище и как его используют в программировании
Локальное хранилище данных — это новый инструмент, который был внедрен в HTML5 ; он дает возможность разработчику сохранять нужную ему информацию прямо в браузере пользователя на неограниченное количество времени, применяя средства JavaScript. Данные сохраняются в хранилище до тех пор, пока пользователь не удал яет их самостоятельно.
Фактически локальное хранилище данных — это простой объект, созданный при помощи JavaScript, в котором можно располагать какие-то данные и взаимодействовать с ними.
Что такое локальное хранилище данных
Локальное хранилище данных в HTML5— это главная альтернатива «кукам». Когда используются «куки», они должны создаваться с использованием сервера. Сервер — это не всегда понятно и в каком-то плане сложно, особенно для молодых программистов. Другое дело — локальное хранилище данных ; для его создания применяется исключительно JavaScript, что не может не радовать веб-разработчика.
изучать или п ользоваться каким-либо серверным языком программиро ва ния;
В этом случае все ограничится тем, что вам нужно будет добавить несколько строк в скрипт и организовать взаимодействие вашего сайта с локальным хранилищем силами браузера.
На первый взгляд локальное хранилище данных — это легко, просто и эффективно. В принципе, все так и есть. Однако у этой технологии есть определенные недостатки.
Недостатки локального хранилища данных
Локальное хранилище данных — это действительно очень просто, от этого у н его можно выделить следующие недостатки:
Хранит в себе данные только в виде строк. Более сложные структуры данных сохранять в локальном хранилище можно только преобразовав их в строчный вид. Но это так себе решение.
Синхронное взаимодействие. Это значит, что любые взаимодействия с локальным хранилищем выполняются одно за другим. В небольших приложениях это не страшно, но если приложение по сложнее и запросов к хранилищу будет много, то такое приложение будет медленно работать.
Очень низкая безопасность. Связано это с тем, что у локального хранилища данных нет никаких способов защититься от сторонних JS-скриптов. А это значит, что любой JS-скрипт со страницы может каким-то образом воздействовать на сведения, сохраняемые в хранилище.
сохраняемая информация не является конфиденциальной;
ваша разработка не будет является высоконагруженной;
информацию возможно сохранить в виде строк.
Заключение
Мы будем очень благодарны
если под понравившемся материалом Вы нажмёте одну из кнопок социальных сетей и поделитесь с друзьями.
Локальные и глобальные данные
Структура функций
Любая функция состоит из:
– заголовка, который еще называют объявлением,
– тела функции, которое называют определением.
| тип имя (список параметров) |
Тип – это имя типа той переменной, которая представляет собой результат операций, совершаемых функцией. Например, short, int, float. Если результатом функции является несколько переменных или вообще результат из функции не возвращается (не выдается), то вместо имени типа результата пишется служебное слово void (пусто).
Имя – это идентификатор функции, который выбирается ее создателем. Он должен быть таким, чтобы вызывал ассоциации, говорящие о назначении функции. Например, если функция определяет наибольшее число ряда, то уместно установить ей имя max.
список параметров – это описание данных, используемых в функции. Более подробно об этом списке будет излагаться ниже.
Тело функции – это совокупность операторов, заключенных в фигурные скобки. Собственно, в теле функции и совершаются все те операции, которые и приводят к получению результата.
Структурно любая функция имеет вид:
Основная идея применения функций состоит в стремлении сократить объем программы и сделать ее легко читаемой и понятной. При реализации этой идеи вся программа расчленяется на несколько логически обоснованных фрагментов. Каждый из этих фрагментов оформляется в виде функции и имеет свое определенное назначение, то есть свою специализацию. Среди этих функций обязательно должна быть главная функция со стандартным именем main( ). Ее основное назначение – обеспечивать вычислительный процесс. Она играет роль своеобразного конструктора, создавая из отдельных фрагментов (функций) вычислительный процесс. Работа главной функции main( ) сводится к тому, что в определенный момент вычислений она вызывает специализированную функцию для выполнения требуемой части вычислений. Таким образом, каждая часть вычислительного процесса выполняется определенной специализированной функцией. Бывают случаи, когда одна и та же функция может вызываться несколько раз в течение одного вычислительного процесса. Например, функция, специализирующаяся на выводе на экран матрицы, может вызываться дважды: первый раз в начале вычислений, чтобы показать исходную матрицу, а второй раз в конце вычислений, чтобы показать результирующую матрицу.
Данные, которые используются в вычислениях с применением функций, бывают двух видов:
Локальные – это такие данные, которые описываются и используются в пределах одной функции. Использование этих данных за пределами такой функции невозможно, они попросту «не признаются» другими функциями. Для этих функций они неизвестны. Поскольку локальные данные не выходят за пределы «своей» функции, то допускается использование одинаковых имен локальных данных в различных функциях. Это не приводит к неразберихе, так как они изолированы друг от друга, не пересекаются и «не знают» о существовании друг друга.
Глобальные – это данные, которые описываются за пределами всех функций, сразу после директив. Областью действия глобальных данных является любая функция. Это означает, что глобальные данные могут участвовать в каких–либо операциях любой функции, то есть они могут беспрепятственно «входить» в любую функцию. Именно эта особенность глобальных данных может привести к тому, что глобальные данные, «войдя» в какую–либо функцию, могут «встретиться» с локальными данными этой функции, имеющими такие же имена. То есть произойдет «пересечение» локальных и глобальных данных. Компилятор на это никак не отреагирует. Просто глобальные данные будут восприниматься как локальные, и в этом качестве они будут использоваться в операциях функции. В некоторых случаях это может привести к ошибкам вычислений. Поэтому при написании программ следует особенно тщательно следить за недопущением таких случаев.
О локальности данных в гиперконвергентных системах
Существуют понятия, которые принято использовать как в профессиональном общении, так и в маркетинге, подразумевая, что они строго определены и все понимают их одинаково. Но часто оказывается, что у ряда терминов, вокруг которых идет оживленная дискуссия в ИТ-сообществе, точных определений не было и нет, а договориться об едином их значении, конечно, все забыли.
Например, понятие «enterprise readiness». С тех пор, как мы всерьез заговорили об автоматизации предприятий, его с уверенностью используют как в технической документации, так и при поддержке продаж все, кому не лень. Но строгого определения у него нет! Есть общее понимание «систем уровня enterprise-ready», или «систем масштаба предприятия», как решений, готовых к использованию крупными организациями из произвольных отраслей человеческой деятельности. Часто решениями enterprise-ready просто называют очень дорогие решения – стоимостью более миллиона долларов, например. Казалось бы – курьез. Но этот курьез задает уровень дискуссии.
Надежность, доступность, обслуживаемость
Говоря об ИТ-решениях «enterprise-уровня», под «enterprise» понимают любые крупные организации и управляющие компании, но не ИТ-компании. Это важно, потому что такие организации ориентируются на определенные стандарты и серийные продукты в сфере ИТ, им важно, чтобы они могли самостоятельно эксплуатировать приобретаемые ими решения; для них критична отказоустойчивость и надежность функционирования ИТ-систем. Поэтому мы предпочитаем называть системами «масштаба предприятия» программно-аппаратные решения, предназначенные для работы в крупных организациях и характеризующиеся:
Впрочем, надежность, доступность и обслуживаемость тоже понимают по-разному. В частности, существует некое частное мнение о том, что обязательным требованием высокой доступности системы является свойство локальности данных (data locality). Но ведь и у локальности данных нет строгого определения! Идея локальности данных заключается в том, что данные должны физически находиться «где-то рядом» с тем местом, где они обрабатываются. Разумеется, каждый производитель реализует локальность данных по-своему. Забавно, что именно реализации локальности данных вызывают больше всего вопросов – хотя по отношению к enterprise readiness в целом, как мы видим, это свойство даже не второго, а третьего порядка. Но раз уж именно это свойство enterprise-ready-систем порождает такие ожесточенные споры, давайте выясним, какие варианты решений обеспечения локальности данных существуют в контексте готовности к нагрузкам и эксплуатации в «масштабе предприятия».
Локальность данных
Для начала нужно разобраться с понятием локальности данных и примерами ее реализации в различных классах инфраструктурных и платформенных систем.
О каком уровне локальности данных мы говорим? О локальности данных по отношению к процессорным гнездам? Или об организации взаимодействия между географически распределенными центрами обработки данных? Давайте договоримся, что речь идет о гиперконвергентных системах, т.е. о виртуализационных комплексах на основе x86-узлов без внешних систем хранения – сегодня, именно они становятся фактическим стандартом реализации виртуализированной инфраструктуры для крупных и средних организаций.
Так вот, гиперконвергентная система – это, по сути дела, множество узлов, на которых работают виртуальные машины. Виртуальные машины сохраняют данные на внутренних накопителях хостов виртуализации. Свойство локальности данных подразумевает, что каждая виртуальная машина записывает данные на накопители, находящиеся на том же физическом узле, что и виртуальная машина – чтобы не перегружать сеть. В дальнейшем эти данные будут скопированы на другие узлы для обеспечения избыточности хранения данных, но чтение виртуальной машиной осуществляется в «своем» физическом узле.
Рис. 1. Гиперконвергентная система объединяет ресурсы из нескольких узлов в вычислительный пул, а локальные накопители узлов делегирует в единый пул хранения. Том виртуальной машины ВМ1, размещённой на первом узле, первую реплику своих блоков данных записывает на локальные накопители.
Но что делать, если узел выходит из строя? Виртуальная машина, разумеется, будет перемещена на другой физический узел. Но должны ли туда же, к этой виртуальной машине, «переехать» все ее данные? Главный плюс этого подхода – виртуальная машина может читать свои данные в большей степени локально, чем по сети. Главный минус – перенос данных перегружает сеть, причем, как показывает опыт, довольно значительно. Поэтому в нашем варианте реализации, который мы применили в гиперковергентной вычислительной платформе «Скала-Р», мы сознательно не стали делать перестройку хранилища с переносом данных виртуальных машин автоматической. При этом мы исходили не из умозрительных представлений о том, что такое локальность данных, а из фактических показателей доступности системы, которым соответствует «Скала-Р».
Рис. 2. При сбое узла виртуальные машины с него, в том числе ВМ1, мигрируют на другой узел, первая реплика для тома ВМ1 записывается теперь на локальные накопители второго узла – это его новая локальность. Но нужно ли автоматически перестраивать весь пул хранения так, чтобы на накопителях второго узла оказалось максимум блоков данных тома ВМ1?
Почему мы так делаем? Потому что мы считаем, что ИТ-инфраструктура не должна быть избыточной, ее сложность и финальная стоимость должны быть оправданными, а поведение – предсказуемым. Как примеры хороших практик можно привести реализации таких систем мониторинга и управления, как HP OpenView, IBM Tivoli, BMC Patrol – они могли в определенных ситуациях проактивно выполнять упреждающие и корректирующие действия, но по умолчанию эти возможности были отключены, и происходило только оповещение системного администратора.
Мы считаем такую политику очень разумной, и аналогия с политиками поведения гиперконвергентных систем здесь усматривается прямая. Перенос виртуальных машин со сбойного узла на другие – это естественное, предсказуемое действие, необходимое для обеспечения высокой доступности. Перенос же локальных данных, неизбежно повышающий нагрузку на сеть, с нашей точки зрения, следует оставить на усмотрение оператора.
Межузловая локальность в гиперконвергентных системах
Действительно, требуется ли локальность данных для эксплуатации систем в масштабе предприятия, и если она нужна, то в каком варианте реализации? В начале 2010-х гг. ранние гиперконвергентные системы проектировались из соображений независимости от производительности сетевой инфраструктуры. Самым распространенным сетевым решением в ЦОДах организаций был гигабитный Ethernet, и для первых систем, таких, как системы пионеров этого рынка, Simplivity и Nutanix, межузловая локальность считалось важнейшим свойством. Эти решения реализовывали функцию предпочтительной записи на локальные устройства, предпочтительного чтения с локального устройства и автоматической перестройки всей сети хранения при живой миграции виртуальной машины на другой узел.
В программно-определяемых сетях хранения (software-defined storage, SDS) наилучшего эффекта удалось добиться при их совместной эксплуатации с платформами виртуализации, когда блоки томов виртуальных машин располагались по возможности на тех же узлах, где запущены эти машины, с чтением предпочтительно с локального устройства хранения. Одной из исторически первых SDS, реализовавших межузловую локальность, была Parallels Storage (ныне Virtuozzo Storage). Она-то и легла в основу программно-определяемой сети гиперконвергентного комплекса «Скала-Р» (компонент «Р-Хранилище»).
Но с переходом на 10-гигабитные сети многие производители гиперконвергентных систем, таких, как Maxta, Atlantis, системы на основе VMWare vSAN и др., отказались от реализации межузловой локальности. Большая часть существующих SDS, включая Microsoft S2D, Dell-EMC ScaleIO, RedHat CephFS и RedHat GlusterFS, вовсе не реализуют межузловую локальность, а VMWare реализует локальность в vSAN, как локальный кэш «горячих» данных и отрицает необходимость в межузловой локальности. Это мотивируется низкими задержками в современной 10-гигабитной сети и потенциальным ущербом сбалансированности системы хранения при соблюдении правил межузловой локальности.
Даже в Nutanix, делавшим в ранних реализациях особый акцент на межузловую локальность, с 2015 года реализовано гораздо тоньше – если задержки от удалённого чтения ниже, чем от локального, то осуществляется чтение с удалённой реплики, да и полная перестройка тома не осуществляется при миграции виртуальной машины («холодные» блоки остаются на месте, то есть, перелокализация блока, оказавшегося на удалённом узле, осуществляется при первом чтении).
При этом большинство гиперконвергентных систем и в настоящее время поставляются без сетевого решения! С нашей стороны мы сделали сетевое решение Mellanox для сетей RoCE, имеющее пропускную способность 56 Гбит/с и обеспечивающих функции разгрузки центральных процессоров (CPU offload), интегрированной частью комплекса «Скала-Р». Дублированные коммутаторы обеспечивают надежность, их свойства обеспечивают уверенный запас по пропускной способности даже в сценариях с массовой миграцией виртуальных машин, выход из строя даже целого коммутатора не приводит к снижению доступности.
Что же касается межузловой локальности, то она, как было отмечено, унаследована «Скалой-Р» из реализации Parallels Storage: блоки данных виртуальной машины пишутся предпочтительно на локальные устройства, и чтение осуществляется локально. Но значимость этого свойства для «Скалы-Р» невелика – используемое нами сетевое решение практически нивелирует сетевой фактор в вопросах производительности.
Реализована в «Скале-Р» и функция перестройки хранилища с учетом локальности, но она не запускается автоматически при живой миграции машин. «Автоматику» было бы несложно реализовать, но анализ опыта эксплуатации системы не подтвердил целесообразности такого решения. Например, в ситуации плановой или аварийной перезагрузки одного из узлов (что со «Скалой-Р» происходит заметно реже, чем в случае Nutanix и Simplivity), которая занимает 1–2 минуты, автоматическая перестройка хранилища не будет иметь никакого смысла и при этом повлечет заметное снижение производительности. Если же виртуальная машина после миграции останется на новом узле, ее новые данные в любом случае будут записываться на локальные устройства. Так или иначе, системный администратор всегда располагает полной информацией для принятия решения о повторной миграции машин, перестройке сети хранения или промежуточных мерах.
Заключение
Итак, насколько эффективна локальности данных для гиперконвергентных систем? В общем случае межузловая локальность полезна в программно-определяемых сетях хранения, поскольку позволяет уменьшить межсетевое взаимодействие, снизить нагрузку на сеть и повысить общую производительность системы. Но функция автоматической перестройки хранилища при миграции виртуальных машин не только не является необходимой – в условиях относительно крупных виртуальных машин она скорее вредна.
В целом же межузловая локальность не имеет отношения к готовности к нагрузкам и эксплуатации в масштабах предприятия (в терминах RAS). Это лишь дополнительное свойство, и чем выше производительность сетевых решений, тем ниже его ценность.
Задачи по Python с решениями
Свежие записи
База данных и СУБД. Локальные и удаленные базы данных
На этом шаге мы приведем общие сведения о СУБД.
Microsoft Visual C++ предоставляет программисту набор компонентов, используя которые он может создать программу работы практически c любой базой данных: от Microsoft Access до
Microsoft SQL Server и Oracle.
База данных и СУБД
Физически база данных — это файл или совокупность файлов определенной структуры, в которых находится информация; логически база данных — это, если речь идет о реляционной базе данных, совокупность связанных таблиц,
в которых находится информация. Программная система, обеспечивающая работу с базой данных, называется системой управления базой данных (СУБД). СУБД позволяет создать базу данных, наполнить ее
информацией, решить задачи просмотра (отображения), поиска, архивирования и др. Типичным примером СУБД является Microsoft Access.
Локальные и удаленные базы данных
В зависимости от расположения данных и приложения, обеспечивающего работу (доступ) с ними, различают локальные и удаленные базы данных. В локальной базе данных файлы данных,
как правило, находятся на диске того компьютера, на котором работает программа манипулирования данными. Локальные базы данных не обеспечивают одновременный доступ к информации нескольким пользователям.
Несомненным достоинством локальной базы данных является высокая скорость доступа к информации. Microsoft Access — это типичная локальная база данных.
В удаленных базах данных файлы данных размещают на отдельном, доступном по сети, компьютере (сервере). Программы, обеспечивающие работу с удаленными базами данных, строят по технологии «клиент-сервер». Программа-клиент,
работающая на компьютере пользователя, обеспечивает доступ к данным (прием команд от пользователя, передачу их серверу, получение и отображение данных). Серверная часть (сервер), работающая на удаленном компьютере,
принимает запросы (команды) от клиента, выполняет их и пересылает данные клиенту. Программа, работающая на удаленном компьютере, проектируется так, чтобы обеспечить одновременный доступ к базе данных многим
пользователям. В большинстве случаев в качестве серверной части используется стандартный сервер баз данных, например Microsoft SQL Server. Таким образом, разработка программы работы с удаленной базой данных
в большинстве случаев сводится к разработке программы-клиента.
На следующем шаге мы приведем общие сведения о структуре базы данных.
Локальные данные
Использование Local для просмотра локальных данных
Свойство Local объекта DbSet предоставляет простой доступ к сущностям набора, которые в настоящее время отслеживается контекстом и не помечены как удаленные. Обращение к локальному свойству никогда не приводит к отправке запроса в базу данных. Это означает, что он обычно используется после того, как запрос уже выполнен. Метод расширения Load можно использовать для выполнения запроса, чтобы контекст мог отслеживать результаты. Пример:
если у нас есть два блога в базе данных — «ADO.NET блоге» с блогид 1 и «блог Visual Studio» с блогид 2 — мы могли бы получить следующие выходные данные:
Это иллюстрирует три точки:
Использование Local для добавления и удаления сущностей из контекста
Локальное свойство в DbSet возвращает коллекцию ObservableCollection с событиями, которые были подключены таким же, что они остаются синхронизированными с содержимым контекста. Это означает, что сущности можно добавлять или удалять либо из локальной коллекции, либо из DbSet. Это также означает, что запросы, которые переносят новые сущности в контекст, приведут к обновлению локальной коллекции этими сущностями. Пример:
При условии, что у нас есть несколько записей с тегами «Entity-Framework» и «asp.net», выходные данные могут выглядеть примерно так:
Это иллюстрирует три точки:
Последнее, что нужно отметить, — это то, что производительность ObservableCollection не очень велика для большого количества сущностей. Поэтому, если вы работаете с тысячами сущностей в контексте, не рекомендуется использовать локальную версию.
Использование Local для привязки данных WPF
Локальное свойство DbSet можно использовать непосредственно для привязки данных в приложении WPF, так как это экземпляр ObservableCollection. Как описано в предыдущих разделах, это означает, что оно будет автоматически оставаться синхронизированным с содержимым контекста, и содержимое контекста будет автоматически синхронизировано с ним. Обратите внимание, что необходимо предварительно заполнить локальную коллекцию данными для привязки, так как локальный никогда не вызывает запрос к базе данных.
Это не подходящее место для полного примера привязки данных WPF, но ключевыми элементами являются:
Привязка WPF к свойствам навигации
При выполнении привязки данных «основной/подробности» может потребоваться привязать подробное представление к свойству навигации одной из сущностей. Простой способ заставить эту работу — использовать ObservableCollection для свойства навигации. Пример:
Использование Local для очистки сущностей в SaveChanges
В большинстве случаев сущности, удаленные из свойства навигации, не будут автоматически помечаться как удаленные в контексте. Например, если удалить объект POST из коллекции блога. posts, то эта публикация не будет автоматически удалена при вызове метода SaveChanges. Если требуется удалить его, может потребоваться найти эти висячие сущности и пометить их как удаленные перед вызовом SaveChanges или в рамках переопределенного метода SaveChanges. Пример:
Приведенный выше код использует локальную коллекцию для поиска всех записей и помечает все, у которых нет ссылки на блог как удаленные. Вызов ToList является обязательным, так как в противном случае коллекция будет изменена вызовом Remove во время перечисления. В большинстве других ситуаций можно выполнить запрос непосредственно к локальному свойству без использования ToList.
использование локальных и тобиндинглист для привязки данных Windows Forms
это не подходящее место для полного Windows Formsного примера привязки данных, но ключевыми элементами являются:
Получение подробных сведений о отслеживании сущностей
Во многих примерах в этой серии используется метод записи для возврата экземпляра Дбентитентри для сущности. Этот объект записи затем выступает в качестве отправной точки для сбора сведений о сущности, например ее текущего состояния, а также для выполнения операций с сущностью, например для явной загрузки связанной сущности.
Методы записи возвращают объекты Дбентитентри для многих или всех сущностей, отслеживаемых контекстом. Это позволяет собирать информацию или выполнять операции с множеством сущностей, а не только с одной записью. Пример:
Обратите внимание, что мы представляем класс Author и Reader в примере. оба этих класса реализуют интерфейс Иперсон.
Предположим, что в базе данных есть следующие данные:
Результат выполнения кода будет следующим:
В этих примерах показано несколько точек:
Обратите внимание, что экземпляры Дбентитентри всегда содержат сущность, отличную от NULL. Записи связей и заглушки не представлены как экземпляры Дбентитентри, поэтому их не нужно фильтровать.