<二>基于Fourinone实现分布式计算完整demo

我们现实中的分布式计算存在多个环节，比如有的任务拆分，有的计算结果合并，或者是多个拆分和合并，他们之间是串行关系，也就是合并必须等待拆分和计算完成才能进行，同时每个拆分或者合并的任务又都是并行的过程。



CtorDemo：是包含了3个工头实例，对应3个环节，链式处理，实现过程获取到线上工人节点，进行调用，所有的分配任务和中间结果存储都由自己实现处理。
这里简单的将20条数据分配给多个工人处理，数据用data变量表示，j用来记录计算结果，如果j==20,标志结束，任务初始为一个id的字符传给工头实例1，工头加上自己名称的描述和数据data后传给工人处理，工人再加上自己的名称和处理信息返回给工头，工头实例1处理完再传给工头实例2，直到3个工头都链式处理完, 这里将上工头的处理结果又当做下一个工头的输入。
注意：工头和工人之间是异步调用，会马上返回，需要检查结果是否完成。
WareHouse[] hmarr = new WareHouse[wks.length];
这里通过hmarr数组来记录每次每个工人任务分配的结果，需要轮循hmarr的每个结果是否已经计算完成，如果计算完成就设置为null，进行新的任务安排。

WorkerDemo：是一个工人实现，工人可以指定某种类型，比如有的工人用于计算，有的用于合并，也都是自己实现。这里只是简单的在工头传入的id后加上自己的名称信息代表处理。
waitWorking("localhost",Integer.parseInt(args[1]),"workdemo");
该方法进行任务等待，其中3个参数分别指定工人监听ip, 工人监听端口，和工人类型

ParkServerDemo: 分布式计算过程的协同服务park

另外：工头和工人之间的计算交互有两种模式，一种是工头直接调用工人，一种是通过park消息中枢，可以在配置文件里配置COMPUTEMODE的默认值进行指定，默认是直接调用方式。

部署：CtorDemo，WorkerDemo，ParkServerDemo分别部署在不同机器或者同台机器不同进程，Worker可以有多个。

运行步骤：
1、启动ParkServerDemo（它的IP端口已经在配置文件的PARK部分的SERVERS指定）
2、运行WorkerDemo, 通过传入不同的端口和名称参数指定多个Worker,这里假设在同机演示,ip设置为localhost
3、运行CtorDemo


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本demo源码和开发包下载
http://www.skycn.com/soft/68321.html