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保障性住房发力 五年将新建3600万套

http://liuzhou.house.sina.com.cn  2011年03月11日10:11  中国联合商报

2月27日,国务院总理温家宝在接受新华网专访时表示,我国计划在今后五年新建保障性住房3600万套。保障性住房应当以公租房和廉租房为主,再加上棚户区改造,不要走偏方向。今年,我们将要计划建设保障性住房和棚户区改造住房1000万套。保障性住房达到3600万套以后在住房的覆盖率可以达到20%,这将有力地缓解住房的压力,特别是解决中低收入和新参加工作的大学生住房的要求。

  我国自2007年实施大规模保障性安居工程以来,建设快速发展。据记者了解,整个“十一五”期间,我国通过各类保障性住房建设,解决了1140万户城镇低收入家庭和360万户中低收入家庭住房困难问题。

建设资金多方给力

  大规模保障性住房建设需要大幅度增加财政资金投入。日前,据住房和城乡建设部透露,今年全国建设保障性住房和棚户区改造住房1000万套的任务指标已分解到各省份,中央财政资金也将在全国两会前后陆续下拨。这标志着,我国有史以来最大规模保障性安居工程全面启动。

  财政部相关人士告诉《中国联合商报》,今年中央财政补助资金将超过1000亿元,相比去年将继续大幅增加。

  据了解,中央补助资金的使用方式将更加灵活,地方政府可以在不减少总量的情况下,适当调整保障房品种结构,但已享受中央补助的项目,原则上不得调减。同时,各地对廉租房、公共租赁房可以统筹建设,相关的中央补助资金可以打捆使用。

  在中央加大资金补助力度的同时,各省也将加大资金支持力度。为了督促市县政府落实土地出让净收益用于廉租房、公租房建设和城市棚户区改造的比例不得低于10%的政策,有关部门计划采取相应的硬措施和硬约束。财政资金安排不足的地区,土地出让净收益提取比例还将进一步提高。

  财政部部长助理王保安日前表示,财政部门将努力筹措保障性安居工程资金,切实加大市县财政预算安排用于保障性安居工程建设的资金规模;确保将住房公积金增值净收益和土地出让净收益按规定用于保障性安居工程。中央财政将进一步加大对地方的补助力度。省级财政也将加大投入力度,对财政困难市县给予倾 斜。

  他同时也表示,保障性安居工程建设任务繁重,资金需求巨大,仅仅依靠政府财政投入,难以保证保障性安居工程的可持续性。财政部门还将积极创新财政支持方式,充分发挥财政资金的引导带动作用,放大财政政策效能,通过采取财政贴息、政府资本金注入、税费优惠等措施,吸引社会力量参与保障性安居工程建 设和运营。

  全国政协委员、中国平安(601318,股吧)集团董事长兼首席执行官马明哲近日递交两会提案中,建议发挥保险资金改善民生的作用,利用保险资金支持国家保障性住房建设。

  马明哲认为:首先,建议保险企业设立投资保障性住房建设的专项基金,按照“政府主导、商业化运作”模式,建立高效率、低成本、高透明度的运作机 制,与政府共同推进保障性安居工程的建设与发展。其次,保障性住房的投资收益不高,考虑到保险资金的基本回报要求,他建议政府对保险资金参与的保障性住房建设项目给予一定的税收支持政策,减免相关税赋,提升保险企业参与的积极性。此外,基于保障性住房的公益性、长期性、稳定性等特点,他建议保监会将保险资 金参与保障性住房建设划归基础设施建设类的投资,按债权级别分类,允许保险资金通过基金、股权、债权等多种方式投资,支持保障性住房建设。

建设用地单列计划

  保障性住房大规模推进,对土地供应成为至关重要的环节。

1月27日,国务院办公厅《关于进一步做好房地产市场调控工作有关问题的通知》提出了比以往更加具体的用地供应管理目标,强调在新增建设用地年度计划中,要单列保障性住房用地,做到应保尽保。

3月2日国土资源部召开的“保发展保红线工程2011年行动”动员部署电视电话会议指出,2011年部将继续坚持房地产调控不放松,在年度房地产用地供应计划中将保障房用地计划单列,实现保障性安居工程用地应保尽保。

  据了解,今年,国土资源部将坚持房地产调控不放松作为惠民生的一项重要工作。其中主要安排有:一是要确保1000万套保障房的落地。各地要抓紧 编制住房用地的年度供地计划,将保障房计划单列,保障房用地要应保尽保。二是要完善土地出让制度,积极探索“限房价、竞地价”,商品住宅配建保障房等一些 做法,使土地出让从单纯的价高者得,向惠民生、稳预期、注重社会效应最大化的方向转化。优质地块出让之前,一定要做好研判和评估,严防出现高价地。

  此前,国土资源部部长徐绍史也表示,包括2011年在内的整个“十二五”期间,国土资源部将确保保障性住房、棚户区改造和自住性中小套型商品房用地不低于住房建设用地供应总量的70%。

  据相关权威数据显示,2010年全国保障性住房用地供应2.47万公顷,同比增加124.5%。与前几年的供地情况同口径相比,保障性住房、中小套型普通商品房和其他住房实际用地10.89万公顷,同比增长42.5%。

保障性住房发力或促房价回归

  保障性住房建设作为国家实施最大的安居工程,如何保证住房的质量及价格成为百姓一直较为关注的热点。

  据记者了解,住房和城乡建设部日前已正式将确保保障性住房建设质量列入2011年工程质量安全监管工作要点,强调要以落实工程质量安全责任为核 心,突出对保障性住房建设工程的质量安全监管,加大对违法违规行为和事故责任单位、责任人的处罚力度;同时推动技术创新和新技术应用,加强工程抗震防灾能力建设,确保工程质量和安全。

  住房和城乡建设部工程质量安全监管司负责人表示,为落实上述要求,他们将研究制定加强保障性住房质量监管的指导意见,提出有效措施,确保保障性住房工程质量。

  另据了解,住房和城乡建设部今年还将组织开展以保障性住房为主的全国建设工程质量监督执法检查,重点检查工程参建各方和注册执业人员的质量行为、工程实体结构质量及住宅质量分户验收制度落实情况等。

“加快保障房建设,中央的决心是有的,关键取决于地方政府的执行。”中国投资协会会长张汉亚认为,在地方政府依赖土地财政的情况下,如何使保障房建设得到落实是重点也是难点。

“对于落实住房保障和稳定房价工作不力的,一定要实行问责。”住房城乡建设部副部长齐骥日前表示,国务院已经进一步细化了约谈问责的标准和程序。

SOHO中国董事长潘石屹表示,如果按现在保障性住房的建设速度,未来五年将有超过一亿人口的住房问题得到解决,使得普通开发商的日子不好过。政府今年以来出台了这样严厉的政策,如果都实施了,房价一定会回归到合理范围之内。今年开始,中国房地产的格局将发生重大变化,由商品房一统天下转变为保 障性住房占到5成以上比例的格局,去掉了半壁江山,竞争会更加激烈,普通住宅开发商的日子更不好过。

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Katta – Lucene & more in the cloud.

About
katta是一个可扩展的,高容错性的,可实时访问的数据存储方案。它将那些海量的重复的索引封装成诺

干个切片,这可以很好的服务于高吞吐量和大数据集的应用。这些索引可以只不同的种类,目前主要是适

用于lucene和hadoop的映射文件。

How katta works

intro
katta是一个运行在许多商业服务器上的分布式应用,类似于Hadoop MapReduce, Hadoop DFS, HBase,

Bigtable 或者 Hypertable.

主服务器管理节点和索引切片任务。其实节点也就是用来索引切片的。一个客户端通过联系所有的节点在

这个索引中进行搜索,然后将来自所有节点的结果合并到一个统一的结果列表中。索引和切片的种类是可

以不同的,这主要取决于这个节点服务的内容。

Content Server
每一个节点主机也就是一个内容服务机。内容服务器决定 katta 簇可以迟滞哪些种类的切片索引。在

katta中可以执行多种不同的内容服务器。目前有lucene的索引文件和hadoop的map文件,当然你也可以执

行你自己的种类。

Data Structure
一个katta的索引就是一个文件夹,这个文件下有很多子文件夹。这些子文件夹被称为索引切片。他们可

以是lucene的索引也可以是hadoop的映射文件(也可以是自己的文件格式)。可以简单地用lucene 的

index writer 创建lucene索引切片。在这种情况下,创建一个katta索引,只不过是将若干个lucene索引

一起放到一个文件夹下,单个服务器或者是其他一些简单操作就可以满足你的需求了。这就允许你用一种

最适合你应用需求的方式去构建你自己的索引,比如说让内容相关的文档在一个切片中。

Master -Node communication
主机与从机节点的通讯在分布式系统中是至关重要的,因为主机需要尽可能快地知道失败节点。一般情况

下,这种通讯是通过节点的“心跳信息.”。Katta用了一种不同的方式。分布式配置和锁系统Zookepper

是yahoo的研究项目,用于主机和节点的通讯。Zoopkeeper允许你去读/写一种分布的虚拟文件系统——虽

然它不是一个真实的文件系统。节点通过在启动的时候将一个短期文件写入 “/nodes/live” 文件夹,

来公布他们自己信息。主机会去订阅这个文件夹,从而得知这个文件夹中的任何变化。在某个节点失败的

情况下,zoopker会移走该短暂文件,然后会去通知主机。一个类似的过程也被用做去处理主机的故障转

移,虽然这儿只有活动主机写一个“/master”文件夹,备份主机去订阅这个文件夹。除了这些操作中安

排的主机和节点的工作,还有一些其他的工作。比如主机操作( MasterOperations ),像是索引部署/

非部署操作就属于这一类;还有节点操作( NodeOperations ),如切片部署/非部署操作。这些操作都

以阻塞队列的形式存储在zoopkeeper中。每一个组件(主机,节点)都有它他自己的队列,顺序的处理过

来的操作。

以下流程描述了一个索引是如何在katta中部署的,同时也可以作为其他流程的一个好例子。

l   一个部署客服端创建一个索引部署操作,然后把这个操作加入到主机的队列。

l 主机拿到这个操作,生成切片任务计划,然后将一系列的切片部署操作发给诺干个节点。

l 节点拿到这个操作,然后试图去发布包含的切片(比如从hdfs中copyf f.e,加到到内容服务的lucene

f.e. 中),然后成功把它们发布到zookeeper的 “/shard-to-nodes”  文件夹下。

l 主机被告知所有节点已经完成操作(或是有若干个失败了)然后将做了相同改动的索引新发布到

zookeeper以及带“/indices/indexX” 目录的f.e。

l 一个搜索客户端可以看见 “/indices 目录,它可以被自动的通知是索引是否有变动,然后客户端会去

探测 “/shard-to-nodes”  目录以便确定哪些节点上有跑着新的索引切片。

Client Node Communication
一个搜索请求的时候客户端会同所有节点通讯。对于客户端和节点的通讯,我们决定采用hadoop的远程过

程调用因为这个是非常快,也是非常容易用java实现的同步通讯机制(mina仅仅是在异步通讯的时候快一

些)。每一个到客户端的搜索请求,我们都会发送一个请求到所有的含对应索引切片的节点上(细节请看

INodeSelectionPolicy )

据我们所知,所有的请求都是多线程的,hadoop的rpc链接也一直是打开的。

Load Shards to Nodes
因为性能在搜索过程中是至关重要的,所以katta会首先将切片copy到节点的本地硬盘上。

Hadoop文件系统中的所有uri都可以作为源。比如从一个共享的本地或者其他网络存储设备上部署一个索

引。当然一个最常见的情况就是, 用“hdfs:”  在hadoop分布式系统上部署一个索引。当然 Amazon’s

S3(Amazon Simple Storage Service ) 也是被支持的,关于这一点可以参考hadoop的文件系统文档。

Katta的切片复制,并不是在Hadoop DFS 中对原有hadoop索引安全机制的一个替代方案。

为了部署索引时不降低搜索的性能,katta特别为切片部署提供了一种调节机制(throttling mechanism

)。

Distributed Scoring For Lucene Implementation

Katta支持lucene的分布得分。这是因为我们并不期望term的分布在所有切片节点上并不是完全平衡分布

的。

Katta中的每个搜索查询最终都必须要分2个步骤:首先我们会从所有节点获得查询文档的总数;第2步将

这个值和查询条件送到所有节点。请注意,我们也有一个简单计数器用于计算匹配这个查询条件的文档数

,这部分是在第一个步骤中进行的。

   Integration
      Katta提供了一个javaAPI去管理系统,这个api可以被整合到你的管理和监控系统中去。

l IDeployClient.java for deploying and un-deploying of indices.:部署个取消部署索引

l ILuceneClient.java for querying lucene indices (uses Client.java).:搜索lucene索引

l IMapFileClient.java.java for querying hadoop mapfiles  (Client.java).:搜索hadoop的映射文

这些I×Client可以用于连接你的web站点或者搜索结果应用。

最后,katta提供了一个命令行工具( Katta.java )去管理系统级别的功能,比如部署和取消部署索引

等等

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ACE Reactor和Proactor框架

这段时间工作需要一直用ace框架开发,由一窍不通渐渐明白了一些,最可气的是这方面的文档又不全面,公司也不能上外网,到最后完全是看代码看出来些许头目。

Reactor框架是按照相关帮助上所说的那样,在windows平台上是根据WaitForMultiObjects实现的边缘触发,是类似与电路中的上升沿触发,当条件具备后(相关操作可以进行),就触发Svc_Handler的虚函数。
由于该函数自身的限制,只能同时等待64个句柄。框架使用两个句柄实现定时器和框架本身,也就是说,只剩下62个句柄供程序使用。刚开始用Reactor写架构,最后才发现居然有这个限制,迫不得已必须改成Proactor框架。

Proactor框架没有Reactor框架看起来容易懂,刚开始我甚至奇怪:没有一个句柄保存相关对端信息,handle_read_stream和 handle_write_stream甚至就给你提供好了你要收发的数据,而且没有对端信息给你,是怎么区分不同的消息的??

仔细查阅了一下,才明白Proactor是基于异步IO的框架,对每一个对端连接,都会新建一个Service_Handler来处理(当对端断开后并不清除,而是会重复使用),对端信息在Service_Handler的address挂钩方法可以获取,需要自己保存。而数据是在”已准备好”的情况下才通知相关handler处理,整个框架是基于类似与电平触发的,当事件完成后通知,而不是”可以操作”时通知,因此在 handle_read_stream中你直接获取了你想要读取的数据,当然如果你需要更多的数据,需要将原先的Message_Block传入继续读。
Proactor开始工作是从handler中的open方法开始,在这里你会调用Asynch_Reader_Stream的read方法,从此时开始进入Proactor框架循环,open中的read方法完成后,会进入handle_read_stream,在这里面通常的业务处理就是根据请求,生成一个响应,然后调用Asynch_Writer_Stream的write方法,write结束后会通知到handle_write_stream,这里通常就会再开一个read,再次进入handle_read_stream。
这里讲的是半双工模式,也即收到一条请求,做出应答,然后才会接受下一个请求。如果选择全双工模式,可以在handle_read_stream中write响应并启动下一次read。

感觉上,使用ACE最大的方便是对自己的工作不需要做太多移植方面的考虑,而最大的不便就是相关文档太少,自带的帮助根本不能用。而且现在还遇到一个问题,开始了事件循环以后不知道怎样”安全”的结束。Reactor::end_reactor_event_loop和 Proactor::end_event_loop都不能完全结束相关启动的线程循环,强行结束后会有一大堆内存泄漏等着你。

原文地址:http://blog.csdn.net/aday21/archive/2005/08/15/455421.aspx

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