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  第28题      
  知识点:   数据流图   软件工程   完整性   一致性
  关键词:   软件工程   完整性   文档        章/节:   软件与软件工程知识       

 
软件工程中,高质量的文档应具有完整性一致性和(28)。
 
 
  A.  统一性
 
  B.  安全性
 
  C.  无二义性
 
  D.  组合性
 
 
 

 
  第28题    2010年下半年  
   59%
数据流程图(DFD)是一种能全面地描述信息系统逻辑模型的主要工具,在数据流程图中方框表示(28) , (29)不属于数据流程图的基本成..
  第21题    2009年上半年  
   43%
在软件生命周期中,需求分析是软件设计的基础。需求分析阶段研究的对象是软件项目的(21)。
  第28题    2010年上半年  
   49%
在软件需求调研过程中,用户要求承建单位搭建的业务系统采用SOA架构实现,且须遵循用户内部的《数据维护与管理规范》、《信息分类..
   知识点讲解    
   · 数据流图    · 软件工程    · 完整性    · 一致性
 
       数据流图
        数据流图(Data Flow Diagram,DFD)是结构化分析中的重要方法和工具,是表达系统内数据的流动并通过数据流描述系统功能的一种方法。数据流图还可被认为是一个系统模型,在信息系统开发中,一般将它作为需求说明书的组成部分。
        数据流图从数据传递和加工的角度,利用图形符号通过逐层细分描述系统内各个部件的功能和数据在它们之间传递的情况来说明系统所完成的功能。具体来说,数据流图的主要作用如下:
        (1)数据流图是理解和表达用户需求的工具,是系统分析的手段。由于数据流图简明易懂,理解它不需要任何计算机专业知识,因此通过它同客户交流很方便。
        (2)数据流图概括地描述了系统的内部逻辑过程,是系统分析结果的表达工具,因而也是系统设计的重要参考资料,是系统设计的起点。
        (3)数据流图作为一个存档的文字材料,是进一步修改和充实开发计划的依据。
        在数据流图中,通常会出现4种基本符号,分别是数据流、加工、数据存储和外部实体(数据源及数据终点)。数据流是具有名字和流向的数据,在数据流图中用标有名字的箭头表示。加工是对数据流的变换,一般用圆圈表示。数据存储是可访问的存储信息,一般用直线段表示。外部实体是位于被建模的系统之外的信息生产者或消费者,是不能由计算机处理的成分,它们分别表明数据处理过程的数据来源及数据去向,用标有名字的方框表示。下图是一个典型的数据流图示例。
        
        办理取款手续的数据流图
        为了表达数据处理过程中的数据加工情况,用一个数据流图是不够的。稍微复杂的实际问题,在数据流图中常常出现十几个甚至几十个加工。这样的数据流图看起来很不清楚。层次结构的数据流图能很好地解决这一问题。按照系统的层次结构进行逐步分解,并以分层的数据流图反映这种结构关系,能清楚地表达整个系统。对任何一层数据流图来说,称它的上层图为父图,在它下一层的图则称为子图。
        概括地说,画数据流图的基本步骤就是“自顶向下,逐层分解”。检查和修改的原则如下。
        (1)数据流图中的所有图形符号只限于前述4种基本图形元素。
        (2)顶层数据流图必须包括前述4种基本元素,缺一不可。
        (3)顶层数据流图中的数据流必须封闭在外部实体之间。
        (4)每个加工至少有一个输入数据流和一个输出数据流。
        (5)在数据流图中,需按层给加工框编号。编号表明了该加工处在哪一层,以及上下层的父图与子图的对应关系。
        (6)规定任何一个数据流子图必须与它上一层的一个加工对应,两者的输入数据流和输出数据流必须一致。此即父图与子图的平衡。
        (7)可以在数据流图中加入物质流,帮助用户理解数据流图。
        (8)图上每个元素都必须有名字。
        (9)数据流图中不可夹带控制流。
 
       软件工程
        1)软件工程的概念
        为了消除软件危机,通过认真研究解决软件危机的方法,人们认识到软件工程是使计算机软件走向科学的途径,逐渐形成了软件工程的概念,并开辟工程学的新兴领域,即软件工程学。
        2)软件工程的要素
        软件工程具有以下3个要素。
        (1)方法。完成软件工程项目的技术手段。
        (2)工具。支持软件的开发、管理、文档生成。
        (3)过程。将方法和工具综合起来以达到合理、及时地进行计算机软件开发的目的。
        3)软件生命周期
        软件生命周期是指软件产品从考虑其概念开始到该软件产品交付使用,直至最终退役为止的整个过程,包括计划阶段、分析阶段、设计阶段、实现阶段、测试阶段和运行维护阶段。
        4)软件开发模型
        比较经典的软件开发模型有瀑布模型、快速原型模型、演化模型、增量模型、螺旋模型、喷泉模型等。
        5)软件开发方法
        软件开发方法有以下几种。
        (1)结构化软件开发(SASD)方法:采用结构化技术来完成软件开发的各项任务。它把软件生命周期划分成若干个阶段,依次完成每个阶段的任务。它与瀑布模型有很好的结合度,是与其最相适应的软件开发方法。
        (2)面向数据结构的软件开发方法:从目标系统的输入、输出数据结构入手,导出程序框架结构,再补充其他细节,从而可得到完整的程序结构图。有Jackson方法和Warnier方法。
        (3)面向对象的软件开发方法:随着OOP(面向对象编程)向OOD(面向对象设计)和OOA(面向对象分析)的发展,最终形成面向对象的软件开发方法OMT(Object Modelling Technique)。这是一种自底向上和自顶向下相结合的方法,而且它以对象建模为基础,从而不仅考虑了输入、输出数据结构,实际上也包含了所有对象的数据结构。
        (4)基于构件化的开发方法:用预先建立的构件和模板,像"搭积木"一样进行建造。
 
       完整性
        完整性(Integrity)是指网络信息或系统未经授权不能进行更改的特性。例如,电子邮件在存储或传输过程中保持不被删除、修改、伪造、插入等。完整性也被称为网络信息系统CIA三性之一,其中I代表Integrity。完整性对于金融信息系统、工业控制系统非常重要,可谓“失之毫厘,差之千里”。
 
       一致性
        在讨论一致性之前,先看一下CAP理论。它作为一种理论依据,使得在不同应用中,对一致性也有了不同的要求。CAP理论:简单地说,就是对于一个分布式系统,一致性(Consistency)、可用性(Availablity)和分区容忍性(Partition tolerance)三个特点最多只能三选二。
        一致性意味着系统在执行了某些操作后仍处在一个一致的状态,这点在分布式的系统中尤其明显。比如某用户在一处对共享的数据进行了修改,那么所有有权使用这些数据的用户都可以看到这一改变。简言之,就是所有的结点在同一时刻有相同的数据。
        可用性指对数据的所有操作都应有成功的返回。高可用性则是在系统升级(软件或硬件)或在网络系统中的某些结点发生故障的时候,仍可以正常返回。简言之,就是任何请求不管成功或失败都有响应。
        分区容忍性这一概念的前提是在网络发生故障的时候。在网络连接上,一些结点出现故障,使得原本连通的网络变成了一块一块的分区,若允许系统继续工作,那么就是分区可容忍的。
        在数据库系统中,事务的ACID属性保证了数据库的一致性。比如银行系统中,转账就是一个事务,从原账户扣除金额,以及向目标账户添加金额,这两个数据库操作的总和构成一个完整的逻辑过程,具有原子的不可拆分特性,从而保证了整个系统中的总金额没有变化。
        然而,这些ACID特性对于大型的分布式系统来说,是和高性能不兼容的。比如,你在网上书店买书,任何一个人买书这个过程都会锁住数据库直到买书行为彻底完成(否则书本库存数可能不一致),买书完成的那一瞬间,世界上所有的人都可以看到书的库存减少了一本(这也意味着两个人不能同时买书)。这在小的网上书城也许可以运行得很好,可是对Amazon这种网上书城却并不是很好。
        而对于Amazon这种系统,它也许会用Cache系统,剩余的库存数也许是几秒甚至几个小时前的快照,而不是实时的库存数,这就舍弃了一致性。并且,Amazon可能也舍弃了独立性,当只剩下最后一本书时,也许它会允许两个人同时下单,宁愿最后给那个下单成功却没货的人道歉,而不是整个系统性能的下降。
        由于CAP理论的存在,为了提高性能,出现了ACID的一种变种BASE(这四个字母分别是Basically Available,Soft—state,Eventual consistency的开头字母,是一个弱一致性的理论,只要求最终一致性):
        .Basically Available:基本可用。
        .Soft state:软状态,可以理解为“无连接”的,而与之相对应的Hard state就是“面向连接”的。
        .Eventual consistency:最终一致性,最终整个系统(时间和系统的要求有关)看到的数据是一致的。
        在BASE中,强调可用性的同时,引入了最终一致性这个概念,不像ACID,其并不需要每个事务都是一致的,只需要整个系统经过一定时间后最终达到一致。比如Amazon的卖书系统,也许在卖的过程中,每个用户看到的库存数是不一样的,但最终卖完后,库存数都为0。再比如SNS网络中,C更新状态,A也许可以1分钟就看到,而B甚至5分钟后才看到,但最终大家都可以看到这个更新。
        具体地说,如果选择了CP(一致性和分区容忍性),那么就要考虑ACID理论(传统关系型数据库的基石,事务的四个特点)。如果选择了AP(可用性和分区容忍性),那么就要考虑BASE系统。如果选择了CA(一致性和可用性),如Google的bigtable,那么在网络发生分区的时候,将不能进行完整的操作。
        ACID理论和BASE的具体对比如下表所示。
        
        ACID和BASE的对比表
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