R2M是京东金融线上大规模应用的分布式缓存系统，目前管理的机器总内存容量超过60TB，近600个RedisCluster集群，9200多个Redis实例。其主要功能包括：全web可视化运维、缓存集群一键部署、资源池统筹管理、在线扩容及快速数据迁移、多机房切换及容灾、完善的监控及告警、RedisAPI兼容等。本文将从R2M系统架构、资源管理、集群扩容与迁移、数据冷热交换、多机房容灾等多方面进行深入剖析，希望读者能有所收获。R2M接入简单，以Java客户端为例，只需在业务程序中引入客户端jar包，配置好appname及ZK地址，即可使用。R2M客户端提供了诸如连接池、读写超时时间、重试次数等配置，

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分布式系统数据库系统原理(第三版)中的描述：“我们把分布式数据库定义为一群分布在计算机网络上、逻辑上相互关联的数据库。分布式数据库管理系统(分布式DBMS)则是支持管理分布式数据库的软件系统，它使得分布对于用户变得透明。有时，分布式数据库系统(DistributedDatabaseSystem,DDBS)用于表示分布式数据库和分布式DBMS这两者。”在以上表述中，“一群分布在网络上、逻辑上相互关联”是其要义。在物理上一群逻辑上相互关联的数据库可以分布式在一个或多个物理节点上。当然，主要还是应用在多个物理节点。这一方面是X86服务器性价比的提升有关，另一方面是因为互联网的发展带来了高并发和海量数

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1.1 神经网络 神经网络因其具有非线性特性、大量的并行分布结 构以及学习和归纳能力而在诸如建模、时间序列分析、模 式识别、信号处理以及控制等方面得到了广泛应用。尤 其面对缺少物理或统计理解、观察数据中存在着统计变 化、数据由非线性机制产生等棘手问题，神经网络能够 提供较为有效的解决方法 [4]，是替代人工检测工艺实现智 能分类最合适的选择。 在人工神经网络技术中，神经网络的结构种类繁多， 而在模式识别中 BP 网络是应用最广泛得到效果也比较 好，BP 网络是采用 BP 算法的前馈型神经网络 [5]。它是 由多层感知机发展起来的层次型网络，可实现从输入到 输出的任意非线性映射。 1.2 神经网络的输入 瓷砖的主要缺陷包含：色差、凸块、凹陷、孔洞、污垢、 纹理、裂纹等表面缺陷 [6]。对于图像而言颜色是图像内 容组成的基本要素，也描述图像各像素点值分布的表征， 再结合瓷砖的形状特征通过神经网络进行综合判断。 1.2.1 颜色特征 颜色相对于几何形状特征图形而言，对平移、旋转、 缩放等变换具有不变性，对图像本身的尺寸、方向、视 角的依赖性较小，表现出相当强的鲁棒性 [7]。颜色表示 方式有很多，颜色直方图是表达颜色特征最常用的方式， 除此之外，还有色彩矩和色彩集合。该文采用面向硬件 设备的 RGB 模型 [8-9] 三色分量叠加处理 {P1、P2、P3} 来表示图像的颜色特征。 1.2.2 形状特征 瓷砖是规则的矩形结构，针对于现在家居装修所用 瓷砖出现的大小不一、形变现状，把握住瓷砖这一形状 特点来表征目标能够提高系统的正确率。因此，提取了 瓷砖的面积、周长和角度三分量作为神经网络的另外三 个输入量 {p4、p5、p6}。 2 MATLAB 中瓷砖分类的设计 瓷砖分类基于 MATLAB 的程序 (M 文件 ) 开发设计 主要分为两大模块：数据处理（特征提取）与智能判断。 该程序设计思想：是针对目前使用较广泛的边长相等瓷 砖而设计的，适合于严格的正方形结构（规则的长方形 结构产品分类方法类似）。 产品检测算法设计： （1）规定四边形结构瓷砖的四个顶点为其固有角点 数 (cnt=4)，当产品表面存在斑点、裂缝、污点等缺陷时， cnt>4 程序跳出判其为次品； （2）判断产品边长是否相等，不相等跳出显示次品； （3）同理，分析四个角是否为直角； （4）提取特征参数：计算 R、G、B、Area、Suml 收稿日期：2008-9-25 作者简介：陈瑶（1982-），女，汉族，硕士研究生，从 事检测技术与自动化装置的研究。 Email：homewhp@163.com 生产与应用 文章编号：1001-9642（2008）12-0052-03

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