[发明专利]基于QoS的分布式web服务选择方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机领域，尤其涉及了一种基于QoS的分布式web服务选择方法。

背景技术

分布式计算是近年来提出的一种新的计算方式，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分解成许多小的部分，然后把这些小的部分分配给许多计算机进行并行处理，最后把每个计算结果综合起来得到最终结果。通过分布式计算可以把程序放在最合适运行它的计算机上运行。

Web服务选择就是这样一个需要非常巨大的计算能力才能解决的大问题。Web服务选择就是从大量功能相当的服务集合中选择质量较优的服务以满足服务请求者的需求。随着服务计算和云计算的发展，出现了大量功能相似非功能属性不同的服务。Web服务虽然在注册中心库(UDDI)中进行注册，但实际上却水平地分布在地理位置不同的服务器上，并通过Internet互相连接。Web服务持续不断的增长要求一个精确、可扩展的、高效和可靠的解决方案来寻找和选择最合适的服务。但是当服务来自不同的服务提供商时，这非常的复杂，因此如何在大量分散的服务集合中快速灵活地选择出满足用户需求的服务，已经成为web服务发展过程中的一个重要步骤。分布式web服务选择的研究正是在这种背景下被提出来的。

随着互联网的不断发展，服务提供者和服务的实际存储变得越来越分散。服务通常存储在不同的服务器上，并且这些服务器有可能在不同的地理位置。当前基于QoS的web服务选择技术大多假设所有服务都存储在同一个平台上，没有考虑大规模服务的分布式环境，随着服务数量的增加和现实的分布式web服务环境，传统的服务选择技术的效率将大大降低，而且由于响应时间很长有可能影响用户的体验。如何在大规模服务集合的分布式环境下选择满足不同QoS需求的服务已经成为学术界和工业界共同关注的问题。

一个分布式的框架更符合实际情况，因为分布式框架允许更好地进行本地服务管理，更小的更新代价，更高的容错性。但是如果直接应用已经存在的web服务选择技术会产生很大的开销，因此综合考虑服务选择方法的效率及分布式的服务环境，开发出一种高效并行的分布式服务选择机制成为业界的迫切需求。

发明内容

本发明针对现有技术中服务选择技术的效率过低，响应时间很长，影响用户体验效果的缺点，提供了一种结合数据库中的skyline技术，提出了分布式并行web服务选择机制，实现了高效的web服务选择的基于QoS的分布式web服务选择方法。

为了解决上述技术问题，本发明通过下述技术方案得以解决：

基于QoS的分布式web服务选择方法，包括如下步骤：

步骤a：主服务器管理着所有的数据服务器，并分配任务，在这个过程中有K个map(映射)任务，S个pre-prune(预剪枝)任务和1个refine(精炼)任务被分配(K＞0，S＞0)，主服务器将一个map任务、pre-prune任务或refine任务分配给一个空闲的机器；

步骤b：Map过程：被分配了map任务的机器读取相关web服务列表为输入数据，然后将输入数据解析成QoS向量，生成中间临时的key/value对(键/值对)，并缓存在内存中，这一过程的输入是web服务列表，输出是QoS向量；

步骤c：缓存在内存中的key/value对被分区函数分成S个区域，之后周期性地写入到本地磁盘上，缓存的key/value对在本地磁盘的存储位置被传回给主服务器，由主服务器负责把缓存的key/value对在本地磁盘上的存储位置再传送给pre-prune任务；

步骤d：当pre-prune任务接收到主服务器发来的数据存储位置信息之后，从map任务所在的机器上读取缓存的中间临时key/value对，在pre-prune任务所在的机器读取了所有的中间临时数据之后，对key(键)进行排序使具有相同中间临时key的value(数值)输出到同一机器上；

步骤e：Pre-prune过程：提前删除不可能是skyline服务的服务，在每个机器上，根据选择的skyline算法对读取的QoS向量集合进行操作，删除被支配的服务，得到本地的skyline服务集合，生成的中间临时本地skyline服务集合被缓存在内存中；

步骤f：缓存的本地skyline服务集合在本地的存储位置被传回给主服务器，由主服务器把这些本地skyline服务集合在本地的存储位置再传送给refine任务；