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有状态发布订阅系统数据模型和匹配算法研究的任务书
任务名称：有状态发布订阅系统数据模型和匹配算法研究
任务背景：
发布订阅系统是分布式系统中常见的通信架构。在发布订阅系统中，发布者将消息发布到消息中间件中，订阅者通过订阅相关消息主题获得消息。传统的发布订阅系统只能实现基于消息主题的订阅匹配，如果要实现更复杂的匹配操作，则需要增加更多的逻辑判断，这样会使得系统的维护和扩展变得复杂。
为了解决这个问题，有状态发布订阅系统（StatefulPublish-SubscribeSystem）应运而生。有状态发布订阅系统具有以下特点：在订阅者进行订阅时，可以设置某些状态属性；发布者发出消息时，可以包含诸如事件类型、关键字、时间戳等信息，这样订阅者就可以利用其状态和消息信息进行更复杂的匹配操作。
因此，本任务旨在研究有状态发布订阅系统的数据模型和匹配算法，以实现更加高效、灵活的系统设计。
任务内容：
1.研究有状态发布订阅系统的数据模型，包括：
（1）发布者模型：发布者可以发布多个消息，一个消息可以包含多个属性；
（2）订阅者模型：订阅者可以订阅多个消息主题，一个订阅可以包含多个状态属性；
（3）消息模型：消息可以包含多个属性，其中部分属性可以被用于匹配状态属性。
2.研究有状态发布订阅系统的匹配算法，包括：
（1）基于消息属性的匹配算法：基于消息属性的匹配算法是对传统发布订阅系统的完全兼容；
（2）基于订阅者状态属性的匹配算法：基于订阅者状态属性的匹配算法是对订阅者状态属性进行匹配操作；
（3）基于消息属性和订阅者状态属性的联合匹配算法：基于联合匹配的算法可以同时匹配消息属性和订阅者状态属性。
3.开发实验平台，验证数据模型和匹配算法的正确性、高效性和可扩展性。
任务要求：
1.研究任务需要结合现有技术和研究现状进行，提出有创新的方案和思路。
2.开发实验平台需要基于开源技术和公共数据集进行研发，最终需要以代码和文档的形式提交实验平台结果。
3.完成任务后，需要撰写完整的研究报告，包括任务背景、研究内容、数据模型和匹配算法、实验结果分析等内容，篇幅不少于12000字。
任务进度：
第1个月：研究有状态发布订阅系统的数据模型，并编写任务报告。
第2个月：研究有状态发布订阅系统的匹配算法，并编写任务报告。
第3-4个月：开发实验平台，验证数据模型和匹配算法的正确性、高效性和可扩展性，并编写实验文档。
第5个月：完成研究报告，并提交任务评审。
任务评审：
研究报告的评审采用专家评审方法，评审标准主要包括研究思路、研究创新、研究实用性、实验结果分析等方面。评审结果以“合格/不合格”为评定标准，其中“合格”表示完成任务目标并通过评审，合格者将获得任务奖励。