[发明专利]一种分布式系统访问性能优化的自适应预取控制方法

摘要

本发明属于计算机控制技术领域，公开了一种分布式系统访问性能优化的自适应预取控制方法，建立分布式系统环境下的数据访问模型；计算代价函数Cp衡量系统的综合性能；优化预取请求率λp；确定预取阈值T；基于预取阈值T预取。本发明提供的分布式系统访问性能优化的自适应预取控制方法和设计并实现了一个用于分布式系统访问性能优化的自适应预取控制方法，该方法的特点在于能够根据当前系统资源使用和用户访问延迟来设计预取控制方法，通过在线预取阈值来控制预取量，平衡系统资源使用率和用户访问延迟，从而保障系统的综合性能，大大提高应用层用户的访问速度。

主权项

1.一种分布式系统访问性能优化的自适应预取控制方法，其特征在于，所述分布式系统访问性能优化的自适应预取控制方法包括：第一步，建立分布式系统环境下的系统模型；服务端Server由应用服务器集群组成，不考虑内部请求分发的具体情况，对外提供统一的服务接口；存储端Storage由存储服务器集群组成，不考虑文件具体的获取过程，对外提供统一的服务器接口；客户端Client与服务端Server的网络带宽为b Mbps，服务端Server与存储端Storage间的网络带宽为d Mbps；客户端数据请求响应时间中，包括服务端从存储端获取数据的时间t1和客户端从服务端获取数据的时间t2；服务端采用LVS‑DR直接路由模式，每个客户端与应用服务器之间有各自的通路li，不受其它客户端影响；服务端Server与存储端Storage之间的路径ls由各个客户公用；预取不会对t1造成影响，会对t2造成影响；额外的预取请求会增加ls的负载；系统用户请求到达率、正常请求的到达率和预取请求的到达率分别为λ、λn和λp，通过预取文件满足的用户请求率为λ‑λn；预取数据被使用的概率为P；其中，由预测机制预测得到k个候选数据集{I1,I2,I3,…,Ik}，以及k个候选数据集的访问概率(P1,P2,P3,…,Pk)；第二步，计算代价函数Cp衡量系统的综合性能；先预测将要被访问的页面，然后采用一定的预取控制机制实时地确定预取阈值决定应下载的文件个数；利用代价函数Cp衡量系统模型的性能，代价包含延迟代价和系统资源代价；预取控制策略的目标为最小化平均请求代价Cp；第三步，优化预取请求率λp；P和λ已知，λp的最优值使得系统模型中每个用户请求的平均代价最小；P＝1，当λp＝λ时，Cp最小，所有访问概率为1的文件都应该预取；相反，P＝0，当λp＝0时，Cp最小；当访问概率为0时，要使Cp最小，不应该预取任何文件；对于0＜P＜1,对Cp做如下处理，关于Cp对λp求导得：第四步，确定预取阈值T；根据预取数据被使用的概率P确定预取阈值T；第五步，基于预取阈值T的预取控制方法；设外部预测模块输出预取请求队列hint；对于hint中的每一个预测对象I，存储数据结构信息为：I，其中TYPE是预测对象的数据类型；ui是预测对象的URL地址；sti是预测开始时间；eti是预测结束时间，p是预测对象的访问概率；有效预测时间△t＝eti‑sti；预测队列根据预测开始时间进行排序，相同数据在队列中不止一个，需要移除队列中的重复数据。