基于排隊(duì)peri網(wǎng)的服務(wù)系統(tǒng)性能建模與分析

基于排隊(duì)peri網(wǎng)的服務(wù)系統(tǒng)性能建模與分析

1基于隨機(jī)petri網(wǎng)的性能建模和分析服務(wù)信息處理系統(tǒng)以服務(wù)為單元，強(qiáng)調(diào)軟件的松合作、可重復(fù)使用、易組合和動態(tài)優(yōu)化，能夠有效解決網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的數(shù)據(jù)、資源和系統(tǒng)集成問題。隨著服務(wù)應(yīng)用的普及，服務(wù)系統(tǒng)的開發(fā)、應(yīng)用、運(yùn)營和維護(hù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境逐漸從封閉、靜態(tài)、可控的轉(zhuǎn)變?yōu)殚_放、動態(tài)的。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的動態(tài)性和不確定性要求服務(wù)系統(tǒng)適應(yīng)和處理各種變化，從而提高服務(wù)環(huán)境的適應(yīng)性，提高信息服務(wù)質(zhì)量，即解決服務(wù)環(huán)境的適應(yīng)性問題。首先，我們必須評估服務(wù)系統(tǒng)的運(yùn)營狀態(tài)，建立服務(wù)系統(tǒng)的性能模型，預(yù)測環(huán)境變化對服務(wù)系統(tǒng)運(yùn)行性能的影響，評估服務(wù)系統(tǒng)是否適合環(huán)境，然后要研究服務(wù)的適應(yīng)性機(jī)制和方法，提高服務(wù)的適應(yīng)性。然而,面向服務(wù)的系統(tǒng)以可共享與可集成的自治網(wǎng)絡(luò)資源為基礎(chǔ),往往包括眾多協(xié)同工作的服務(wù)器或設(shè)備,加上用戶需求的多樣性和不確定性,使得服務(wù)系統(tǒng)不論在規(guī)模尺度還是復(fù)雜程度上都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)的軟件系統(tǒng),增加了系統(tǒng)性能建模和分析的難度.事實(shí)上,隨著面向服務(wù)應(yīng)用的普及,服務(wù)系統(tǒng)的邊界、復(fù)雜性瓶頸和非功能性要求悄然發(fā)生了質(zhì)的變化,規(guī)模的擴(kuò)大化使得直接建模變得非常困難.Dai等人的研究表明分析網(wǎng)格服務(wù)的性能和可靠性比針對整個(gè)網(wǎng)格更可行,也更有實(shí)際意義.我們認(rèn)為服務(wù)系統(tǒng)的性能對外表現(xiàn)為向用戶提供服務(wù)的能力,即服務(wù)的執(zhí)行能力.為了更好地滿足用戶的需求,往往選擇現(xiàn)有的一組服務(wù)按照一定的業(yè)務(wù)邏輯以組合服務(wù)的形式執(zhí)行,而每類服務(wù)使用的資源規(guī)模和數(shù)量都是有限和可描述的.因此,只要能夠從服務(wù)執(zhí)行過程中抽象出具有共性的執(zhí)行模型,就可以完成服務(wù)性能模型的建立和分析,并進(jìn)而評估整個(gè)系統(tǒng)的性能.此外,互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的服務(wù)系統(tǒng)中,資源故障和組件失效的情況比較普遍.如果不考慮系統(tǒng)的失效行為,僅僅從純性能的角度去分析會顯得過于樂觀.因此,本文將通過研究失效影響下的服務(wù)系統(tǒng)執(zhí)行過程和性能表現(xiàn),探索具有通用性的服務(wù)系統(tǒng)性能建模和分析方法.為了預(yù)測各種性能指標(biāo),排隊(duì)論、隨機(jī)Petri網(wǎng)、隨機(jī)進(jìn)程代數(shù)等方法常被用作形式化建模和分析工具,建立反映系統(tǒng)行為和性質(zhì)的數(shù)學(xué)模型.排隊(duì)論(queuingtheory),也稱隨機(jī)服務(wù)系統(tǒng)理論,是通過對服務(wù)對象到來及服務(wù)時(shí)間的統(tǒng)計(jì)研究,得出這些數(shù)量指標(biāo)(等待時(shí)間、排隊(duì)長度、忙期長短等)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,然后根據(jù)這些規(guī)律來改進(jìn)服務(wù)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)或重新組織被服務(wù)對象,使得服務(wù)系統(tǒng)既能滿足服務(wù)對象的需要,又能使系統(tǒng)的費(fèi)用最經(jīng)濟(jì)或某些指標(biāo)最優(yōu).隨機(jī)Petri網(wǎng)以研究模型系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)和動態(tài)行為為目標(biāo),著眼于系統(tǒng)中可能發(fā)生的各種狀態(tài)變化以及變化之間的關(guān)系.Petri網(wǎng)作為一種圖形化建模工具和一種具有豐富數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的形式化模型,可以廣泛應(yīng)用于描述和研究并發(fā)、異步和分布式特征的系統(tǒng).因此,隨機(jī)Petri網(wǎng)非常適合描述松耦合的分布式服務(wù)系統(tǒng).排隊(duì)Petri網(wǎng)(QueueingPetriNets,QPN)繼承和發(fā)展了排隊(duì)網(wǎng)模型和隨機(jī)Petri網(wǎng)的優(yōu)點(diǎn),既能定量地建模資源的運(yùn)行性能,也可以刻畫多層系統(tǒng)之間的依賴關(guān)系.Kounev等人的研究工作表明排隊(duì)Petri網(wǎng)具有很強(qiáng)的定量評價(jià)能力和行為描述能力,能很好地對分布式系統(tǒng)和網(wǎng)格系統(tǒng)進(jìn)行建模和模擬,可用于系統(tǒng)的性能預(yù)測、能力規(guī)劃和在線性能管理.因此,本文將在排隊(duì)Petri網(wǎng)的系統(tǒng)模型框架上采用圖形化的方式完成服務(wù)系統(tǒng)的性能建模.本文第2節(jié)分析服務(wù)系統(tǒng)的運(yùn)行過程,將其劃分為服務(wù)準(zhǔn)備和服務(wù)提供兩個(gè)階段,并給出組合服務(wù)的集中執(zhí)行和分散執(zhí)行兩種方式;第3節(jié)給出服務(wù)系統(tǒng)的形式化描述,設(shè)計(jì)失效恢復(fù)影響下服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的QPN模型,討論滿足時(shí)間約束和自動化要求的服務(wù)交互關(guān)系Petri網(wǎng)描述方法,并在此基礎(chǔ)上對服務(wù)準(zhǔn)備階段、組合服務(wù)集中執(zhí)行和組合服務(wù)分散執(zhí)行3種情況下的性能進(jìn)行建模;第4節(jié)給出仿真實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析;第5節(jié)介紹相關(guān)工作;最后,第6節(jié)總結(jié)全文并提出下一步工作.2服務(wù)準(zhǔn)備階段的建模服務(wù)系統(tǒng)本質(zhì)上是大量服務(wù)的集合,每個(gè)服務(wù)都駐留在一定的自治軟硬件資源上,通過相關(guān)協(xié)議實(shí)現(xiàn)服務(wù)的發(fā)布、交互和組合,并協(xié)調(diào)多個(gè)服務(wù)提供者(providers)的行為,以便為消費(fèi)者(consumers)提供增值服務(wù).本文在面向服務(wù)架構(gòu)(ServiceOrientedArchitecture,SOA)的基礎(chǔ)上提出服務(wù)系統(tǒng)的一般性運(yùn)行模式(如圖1所示),可以分為服務(wù)準(zhǔn)備(servicepreparing)和服務(wù)提供(serviceproviding)兩個(gè)階段.在服務(wù)準(zhǔn)備階段,服務(wù)門戶(serviceportal)、服務(wù)代理(ServiceBroker,SB)和服務(wù)注冊庫(serviceregistry)共同完成服務(wù)請求的接納、服務(wù)的選擇和組合、服務(wù)提供方案的確定、服務(wù)注冊信息的登記和更新等.為了提高處理能力,常常對這些功能部件的軟硬件進(jìn)行冗余處理.在服務(wù)提供階段,服務(wù)請求將按照已形成的組合服務(wù)方案,構(gòu)建服務(wù)執(zhí)行環(huán)境(serviceexecutionenvironment),完成服務(wù)的調(diào)度、分配、綁定和執(zhí)行,最后將服務(wù)結(jié)果反饋給消費(fèi)者.服務(wù)準(zhǔn)備階段注冊的服務(wù)信息、確定的服務(wù)方案都是信息服務(wù)提供階段得以實(shí)施的前提和基礎(chǔ),而服務(wù)提供階段的實(shí)際運(yùn)行效果又是對服務(wù)準(zhǔn)備階段工作成效的評測與驗(yàn)證,兩者組成了一個(gè)完整的服務(wù)系統(tǒng),為服務(wù)消費(fèi)者和服務(wù)提供者提供了交互的平臺.服務(wù)準(zhǔn)備階段的服務(wù)門戶、服務(wù)代理和服務(wù)注冊庫等部件的性能會影響服務(wù)消費(fèi)者和服務(wù)提供者的訪問規(guī)模、對請求的應(yīng)答時(shí)延和訪問成功率等;而服務(wù)提供階段的執(zhí)行環(huán)境由分布的多個(gè)服務(wù)提供者的運(yùn)行環(huán)境組成,單個(gè)服務(wù)的性能以及多個(gè)服務(wù)交互后的綜合性能對系統(tǒng)性能影響很大.服務(wù)準(zhǔn)備階段和服務(wù)提供階段以服務(wù)為聯(lián)系紐帶,形成一種松耦合的結(jié)構(gòu),因此本文從服務(wù)準(zhǔn)備和服務(wù)提供兩個(gè)階段對服務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行建模.服務(wù)準(zhǔn)備階段的運(yùn)行過程和系統(tǒng)所能提供的業(yè)務(wù)流程種類、每類業(yè)務(wù)包含的功能數(shù)量以及消費(fèi)者的行為有關(guān).比如系統(tǒng)對外提供n項(xiàng)業(yè)務(wù){(diào)BP1,BP2,…,BPn},其中業(yè)務(wù)BPi包括mi個(gè)功能.每個(gè)功能的實(shí)現(xiàn)都可以由多個(gè)候選的服務(wù)提供者(serviceproviders)負(fù)責(zé),因此需要在服務(wù)注冊庫中為每個(gè)功能查找符合業(yè)務(wù)功能和非功能要求的服務(wù)S,形成具有不同QoS屬性的組合服務(wù),并從中確定最終解決方案.在實(shí)際執(zhí)行過程中,系統(tǒng)并不需要為每個(gè)消費(fèi)者都執(zhí)行服務(wù)選擇和組合.此外,服務(wù)提供者也需要訪問服務(wù)準(zhǔn)備系統(tǒng)進(jìn)行服務(wù)信息的注冊和更新.因此,我們將系統(tǒng)的處理行為分為4類:(1)消費(fèi)者只是一般性的瀏覽,并不提交服務(wù)請求;(2)消費(fèi)者提交服務(wù)請求,從系統(tǒng)推薦的組合服務(wù)方案中選擇一個(gè)去執(zhí)行;(3)消費(fèi)者提交服務(wù)請求,啟動新組合服務(wù)方案的生成;(4)服務(wù)提供者注冊或更新服務(wù)信息.每個(gè)處理行為都包括若干個(gè)操作,如圖2所示,nj表示某個(gè)操作的執(zhí)行次數(shù).比如,Browse包括(n1+4)個(gè)操作,Select包括(n2+4)個(gè)操作,Composite包括(mi+5)個(gè)操作,Register包括(n3+4)個(gè)操作.虛線方框的操作屬于服務(wù)提供階段的處理工作.在服務(wù)提供階段,單一服務(wù)或者組合服務(wù)在服務(wù)代理的調(diào)度下開始執(zhí)行.在服務(wù)執(zhí)行環(huán)境NE中,子服務(wù)Si駐留在節(jié)點(diǎn)Nk上執(zhí)行.服務(wù)與節(jié)點(diǎn)之間可以是一對一或者多對一的關(guān)系,即允許一個(gè)節(jié)點(diǎn)運(yùn)行一個(gè)或者多個(gè)子服務(wù).在應(yīng)用需求驅(qū)動下,服務(wù)環(huán)境NE中的部分服務(wù)提供者的節(jié)點(diǎn)和服務(wù)將被選擇,并按服務(wù)組合方案形成組合服務(wù)協(xié)同工作以滿足用戶需求.為此,本文引入服務(wù)覆蓋網(wǎng)(serviceoverlaynetwork)的概念對組合服務(wù)執(zhí)行環(huán)境進(jìn)行描述,如圖3所示.服務(wù)鏈路表示節(jié)點(diǎn)之間的邏輯通道,可以是由多條物理鏈路組成.多層次、具有高可擴(kuò)展性的服務(wù)組合為用戶和提供商提高運(yùn)行效率提供了極大便利.文獻(xiàn)的研究表明,引起系統(tǒng)復(fù)雜行為的主要原因不是元件的數(shù)量而是元件之間的交互,只要能保持系統(tǒng)元件之間交互的基本性質(zhì),那么即使對系統(tǒng)加以簡化,系統(tǒng)的基本特性也不會改變.為此,本文對組合服務(wù)的交互關(guān)系定義如下.定義1.順序關(guān)系(sequential).服務(wù)Si執(zhí)行完畢后,Sj才開始執(zhí)行,記作Si>Sj.定義2.重復(fù)關(guān)系(iterative).服務(wù)Si重復(fù)執(zhí)行k次,記作μSi(k).定義3.并發(fā)關(guān)系(parallel).服務(wù)Si和Sj相互獨(dú)立執(zhí)行,記作Si|Sj.并發(fā)后又有合并和不合并兩種情況.定義4.容錯(cuò)關(guān)系(fault-tolerant).服務(wù)Si和Sj提供相同的服務(wù)應(yīng)用,在工作服務(wù)發(fā)生失效且不可恢復(fù)時(shí),可以用備份服務(wù)來代替而使應(yīng)用能夠維持正常工作,記作.定義5.條件關(guān)系(conditional).前驅(qū)服務(wù)執(zhí)行完畢后,按照一定的條件概率選擇Si和Sj中的一個(gè)開始執(zhí)行,記作Si(p)+Sj(1-p).假設(shè)圖3執(zhí)行環(huán)境中有服務(wù)流程如圖4所示.S1.1稱為(S2.1+S3.2)的前驅(qū)服務(wù),(S2.1+S3.2)稱為S1.1的后繼服務(wù)(集).起始服務(wù)S1.1執(zhí)行后按照一定的條件選擇S2.1和S3.2中的一個(gè)來執(zhí)行.其中,S2.1被前驅(qū)服務(wù)(集)選中執(zhí)行的概率為p,S3.2被選中的概率為(1-p).服務(wù)S4.1以重復(fù)方式連續(xù)執(zhí)行k次后進(jìn)入容錯(cuò)服務(wù)集.S5.1和S6.1同時(shí)啟動后各自獨(dú)立執(zhí)行,只要有一個(gè)完成就可以調(diào)用后繼服務(wù)(集).并發(fā)執(zhí)行的S7.1和S8.2必須先合并后再調(diào)用后繼服務(wù)S1.2.因此,業(yè)務(wù)流程可以形式化為組合服務(wù)的執(zhí)行主要有兩種方式.集中執(zhí)行(centralizedexecution)方式需要控制中心完成所有服務(wù)的調(diào)用和數(shù)據(jù)傳輸,服務(wù)之間不直接交互,實(shí)現(xiàn)簡單但存在性能瓶頸,只適合小規(guī)模的服務(wù)系統(tǒng).分散執(zhí)行(decentralizedexecution)方式允許服務(wù)之間按照業(yè)務(wù)流程需要直接交互和傳輸數(shù)據(jù),有利于減少通信成本、提高組合服務(wù)的吞吐量,適合構(gòu)建大規(guī)模的服務(wù)系統(tǒng).圖4的組合服務(wù)業(yè)務(wù)流程示例在不同執(zhí)行方式下的結(jié)構(gòu)如圖5所示.3服務(wù)系統(tǒng)的性能建模3.1模型結(jié)構(gòu)元素排隊(duì)Petri網(wǎng)(QPN)結(jié)合了排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)、有色Petri網(wǎng)(ColoredPetriNets,CPNs)、隨機(jī)Petri網(wǎng)(GeneralizedStochasticPetriNets,GSPNs)的功能特性.在這里我們假定讀者具有隨機(jī)Petri網(wǎng)、排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)性能評價(jià)的基本知識.對此不熟悉的讀者可以參閱文獻(xiàn).下面給出排隊(duì)Petri網(wǎng)QPN的形式化定義,其余概念見文獻(xiàn).定義6.QPN是一個(gè)8元組(P,T,C,I-,I+,M0,Q,W),其中①P是非空有限庫所(places)集合(p1,p2,…,p|P|);②T是非空有限變遷(transitions)集合(t1,t2,…,t|T|);③P∩T=ue07e;④C為顏色函數(shù),C:P∪T→∑C把每個(gè)庫所p都映射到一個(gè)顏色集C(p),把每個(gè)變遷t都映射到一個(gè)顏色集C(t),也就是說p和t中的每個(gè)托肯(token)都屬于顏色類型;⑤I-,I+分別是P×T上的后向和前向關(guān)聯(lián)函數(shù),使得對所有(p,t)∈P×T有I-,(p,t),I+,(p,t):C(t)→C(p)MS;⑥M0稱為CPN的初始標(biāo)識,對于所有p∈P都有M0(p)∈C(p)MS.,其中?P表示時(shí)間隊(duì)列庫所;?P表示瞬時(shí)隊(duì)列庫所,且如果庫所pi是隊(duì)列庫所,那么qi表示具有C(pi)中所有顏色的隊(duì)列;如果庫所pi是普通庫所,那么qi等價(jià)于關(guān)鍵字“null”.⑧W=(?W1,?W2,(w1,w2,?,w|Τ|)),其中?W1?T表示時(shí)間變遷;?W2?T表示瞬時(shí)變遷,且Τ=?W1∪?W2,?W1∩?W2=?;wi∈[C(ti)aR+]使得對于所有的c∈C(ti)有:如果ti是時(shí)間變遷,那么wi(c)描述了與顏色c有關(guān)的變遷觸發(fā)時(shí)延的概率分布函數(shù);如果ti是瞬時(shí)變遷,那么wi(c)描述了與顏色c有關(guān)的變遷觸發(fā)頻率的權(quán)值.由此可見,排隊(duì)Petri網(wǎng)模型的結(jié)構(gòu)元素包括隊(duì)列庫所(queueingplace)、普通庫所(ordinaryplace)、時(shí)間變遷(timedtransition)、瞬時(shí)變遷(immediatetransition)、弧(arc)和顏色托肯(colortoken).隊(duì)列庫所用于描述具有隨機(jī)服務(wù)特征的業(yè)務(wù)處理行為,包括隊(duì)列(queue)和貯存庫(depository)兩部分;普通庫所用于描述可能的系統(tǒng)局部狀態(tài)(條件或狀況);時(shí)間變遷用于描述具有時(shí)延特征的改變系統(tǒng)狀態(tài)的事件;瞬時(shí)變遷用于描述系統(tǒng)狀態(tài)改變的事件;弧用于規(guī)定局部狀態(tài)和事件之間的關(guān)系;顏色托肯用于描述不同類型的服務(wù)實(shí)例.從軟硬件配置的角度看,服務(wù)準(zhǔn)備階段可以建模為一個(gè)多層系統(tǒng)(multi-tiersystem),包括負(fù)載均衡器(loadbalancermachine)、應(yīng)用服務(wù)器集群(applicationserverclusters)和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器(databaseservers).其中應(yīng)用服務(wù)器處理Web業(yè)務(wù)邏輯和服務(wù)組合,數(shù)據(jù)庫服務(wù)器處理Web數(shù)據(jù)訪問和服務(wù)注冊庫處理.服務(wù)準(zhǔn)備階段的形式化定義如下.定義7.服務(wù)準(zhǔn)備階段是一個(gè)四元組,即MS=(MQ,V,P,SH),其中①M(fèi)Q={MQ1,MQ2,…,MQM}是多層服務(wù)器集,其中MQi是第i層服務(wù)器集,可以包含多個(gè)并發(fā)運(yùn)行的服務(wù)器,每個(gè)服務(wù)器都可以建模為一個(gè)隊(duì)列庫所;②V={V1,V2,…,VM}是服務(wù)器訪問速率集,其中Vi是第i層服務(wù)器集的訪問比率(visitratio),即到達(dá)MQi的平均訪問數(shù)目,可用于計(jì)算隊(duì)列的到達(dá)率λ;③P={p1,p2,…,pM}是多層服務(wù)器之間的變遷概率集,其中由MQi返回MQi-1的概率是pi,由MQi到MQi+1的概率是(1-pi);④SH={SH1,SH2,…,SHM}是每層服務(wù)器集內(nèi)部的調(diào)度策略(scheduledispline),如隨機(jī)調(diào)度法、負(fù)載均衡法、優(yōu)先級調(diào)度法等.在服務(wù)提供階段,由于服務(wù)系統(tǒng)的分布性和異構(gòu)性,失效的發(fā)生不可避免.所謂服務(wù)失效是服務(wù)節(jié)點(diǎn)軟硬件運(yùn)行行為對消費(fèi)者需求的偏離,是服務(wù)系統(tǒng)的一個(gè)動態(tài)特征.服務(wù)節(jié)點(diǎn)發(fā)生失效后將會停止工作直到失效被恢復(fù),即當(dāng)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)遇到大量的突發(fā)請求、用戶誤操作、CPU資源短時(shí)衰竭、網(wǎng)絡(luò)瞬時(shí)堵塞、臨時(shí)中斷、惡意的入侵攻擊或網(wǎng)絡(luò)錯(cuò)誤等可修復(fù)故障時(shí),通過恢復(fù)策略解決服務(wù)遇到失效而被迫終止的問題.因此,服務(wù)提供階段的形式化定義如下.定義8.服務(wù)提供階段是一個(gè)七元組,即DS=(N,S,CL,IS,NS,RN,RL):①N,S,CL分別是有限節(jié)點(diǎn)集、可用服務(wù)集和服務(wù)鏈路集,其中服務(wù)鏈路是對跨地域網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的虛擬化,屏蔽了實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜屯ㄐ偶?xì)節(jié);②IS:N×N→{>,μ,|,--,+}是節(jié)點(diǎn)間的交互關(guān)系函數(shù),其中>,μ,|,--,+分別表示順序、重復(fù)、并發(fā)、容錯(cuò)和條件關(guān)系;③NS:N→S*是節(jié)點(diǎn)的可用服務(wù)函數(shù),NS(Ni)=Si={Si,1,Si,2,…,Si,m}表示節(jié)點(diǎn)Ni的可用服務(wù)集,其中Si,j是節(jié)點(diǎn)Ni的第j個(gè)可用服務(wù);④RN:N→(0,1)是節(jié)點(diǎn)成功運(yùn)行不失效的概率,RL:CL→(0,1)是鏈路成功通信不失效的概率,根據(jù)實(shí)際情況,節(jié)點(diǎn)和鏈路的成功概率不為1.在不確定的、復(fù)雜的各種外部因素的影響下,服務(wù)系統(tǒng)不可能永遠(yuǎn)穩(wěn)定、可靠地運(yùn)行.分析服務(wù)系統(tǒng)的性能先要建立系統(tǒng)的性能模型,而建立服務(wù)系統(tǒng)的性能模型可以從以下幾個(gè)方面入手:首先要建立系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)的性能模型,它描述了理想無失效發(fā)生時(shí)節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)和性能情況;二是對可能出現(xiàn)失效的節(jié)點(diǎn)資源建立失效模型和恢復(fù)模型,它用來描述節(jié)點(diǎn)失效的過程及失效后的反應(yīng).這其中引起節(jié)點(diǎn)失效的原因很多,可能是節(jié)點(diǎn)自身設(shè)計(jì)的問題、管理或操作中的問題,也可能是由于外來惡性攻擊而造成的;三是將前面的兩者結(jié)合建立考慮失效恢復(fù)的節(jié)點(diǎn)性能模型;最后建立包含多種交互關(guān)系和不同執(zhí)行方式的系統(tǒng)性能模型,它描述了在一個(gè)特定的業(yè)務(wù)流程結(jié)構(gòu)中某些節(jié)點(diǎn)失效后對整個(gè)系統(tǒng)所帶來的影響,根據(jù)性能模型計(jì)算各種性能參數(shù),就可綜合分析一個(gè)服務(wù)系統(tǒng)的性能狀態(tài).3.2庫所qs陣列建模服務(wù)準(zhǔn)備階段的QPN圖形化模型如圖6所示.其中,黑色方框圖代表瞬時(shí)變遷,圓圈表示普通庫所,帶有豎線的圓圈表示隊(duì)列庫所.為了方便討論建模方法,本文假設(shè)服務(wù)準(zhǔn)備階段只提供兩項(xiàng)業(yè)務(wù){(diào)BP1,BP2},包括的功能個(gè)數(shù)分別為m1和m2.為此,服務(wù)準(zhǔn)備階段執(zhí)行時(shí)包含5類處理行為,且每類都包含若干操作.其中,托肯“B”表示Browse行為,由n1個(gè)操作“b”組成;托肯“L”表示Select行為,由n2個(gè)操作“l(fā)”組成;托肯“C1”表示業(yè)務(wù)BP1的Composite行為,由m1個(gè)操作“c1”組成;托肯“C2”表示業(yè)務(wù)BP2的Composite行為,由m2個(gè)操作“c2”組成;托肯“R”表示Register行為,由n3個(gè)操作“r”組成.為了簡化模型表示的復(fù)雜,對符號含義規(guī)定如下:(1)符號“U”描述托肯“B”,“L”,“C1”或“C2”,表示消費(fèi)者的一個(gè)行為.(2)符號“u”描述托肯“b”,“l(fā)”,“c1”或“c2”,表示消費(fèi)者行為的一個(gè)操作.(3)符號“o”描述托肯“r”,“b”,“l(fā)”,“c1”或“c2”,表示消費(fèi)者或提供者的一個(gè)操作.服務(wù)準(zhǔn)備階段模型的執(zhí)行過程如下:(1)庫所Q1(G/M/∞/IS隊(duì)列)建模消費(fèi)者請求的發(fā)生,托肯“U”(“B”,“L”,“C1”或“C2”)的初始數(shù)量反映了并發(fā)請求的規(guī)模,間隔時(shí)間滿足指數(shù)分布.庫所Q2(G/M/∞/IS隊(duì)列)建模提供者請求的發(fā)生,托肯“R”的初始數(shù)量反映了請求的規(guī)模,間隔時(shí)間滿足指數(shù)分布.(2)消費(fèi)者發(fā)出請求,觸發(fā)變遷t1銷毀Q1中的一個(gè)托肯“U”,同時(shí)在庫所P1中創(chuàng)建一個(gè)托肯“u”,表明消費(fèi)者行為的第1個(gè)操作準(zhǔn)備執(zhí)行.提供者發(fā)出請求,觸發(fā)變遷t0銷毀Q2中的一個(gè)托肯“R”,同時(shí)在庫所P1中創(chuàng)建一個(gè)托肯“r”,表明提供者行為的第一個(gè)操作準(zhǔn)備執(zhí)行.(3)庫所LB(G/M/1/PS隊(duì)列)建模負(fù)載均衡器,普通庫所T建模負(fù)載均衡器線程池.當(dāng)請求“o”被LB調(diào)度時(shí),將從T中分配一個(gè)托肯“t”;當(dāng)請求“o”成功調(diào)度后將把托肯“t”返回給T.如果T中沒有可用托肯“t”時(shí),請求“o”只能在P1中等待新的線程托肯“t”的出現(xiàn).T中托肯“t”的初始數(shù)量決定了可用線程的數(shù)目.(4)變遷t11,t12,…,t10+j的觸發(fā)概率相同,因此被LB成功調(diào)度的請求“o”將等概率地從庫所P2移入j個(gè)應(yīng)用服務(wù)器CPU庫所中的一個(gè),如APi(G/M/1/PS隊(duì)列).(5)托肯“o”從APi進(jìn)入庫所P3,接著被等概率地移入k個(gè)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器CPU庫所中的一個(gè),如DSi(G/M/1/PS隊(duì)列).(6)庫所DSi處理完的托肯“o”將被移入數(shù)據(jù)庫磁盤庫所H(G/M/1/PS隊(duì)列).完成磁盤訪問后,托肯“o”的處理有5種情況:(6.1)變遷t4將托肯“b”或“l(fā)”移入庫所P1,開始下一個(gè)Web訪問操作.(6.2)變遷t4將托肯“c1”或“c2”移入庫所P2,開始下一個(gè)服務(wù)注冊庫訪問操作.(6.3)消費(fèi)者行為的所有操作都完成后,從Q1中移出的托肯“U”返回到Q1中.(6.4)變遷t5將托肯r移入庫所P2,開始下一個(gè)服務(wù)注冊操作.(6.5)提供者Register行為的所有操作完成后,從Q2中移出的托肯“R”返回到Q2中.圖6中除t4和t5之外的變遷描述如表1所示.符號“A{x}→B{y}”表示模型中變遷的觸發(fā)模式(firingmode),托肯“x”在一次變遷中由庫所A遷出后以“y”的形式存放在庫所B中.In和Out表示變遷的輸入和輸出庫所.每個(gè)變遷的觸發(fā)權(quán)值(firingweight)都相同,設(shè)為1.變遷t4和t5的變遷模式如表2所示.為了對各類處理行為進(jìn)行準(zhǔn)確評估,必須合理設(shè)置這些變遷模式的觸發(fā)權(quán)值,以保證只有當(dāng)所有操作完成后才能結(jié)束這類處理.對于變遷t5來講,根據(jù)圖2(d)的描述,Register包括(n3+4)個(gè)操作,即每完成(n3+4)個(gè)操作就完成一個(gè)處理行為.為此,可以設(shè)置變遷t5的模式1和2的觸發(fā)權(quán)值分別為(n3+3)/(n3+4)和1/(n3+4).這樣,當(dāng)有(n3+4)個(gè)托肯“r”進(jìn)入庫所H后,變遷t5的模式1平均觸發(fā)(n3+3)次,而模式2平均觸發(fā)1次.雖然不能保證其觸發(fā)順序,但資源消耗和隊(duì)列行為方面與真實(shí)系統(tǒng)非常接近.變遷t4的情況要復(fù)雜一些.根據(jù)圖2的描述,Browse包括(n1+4)個(gè)操作,Select包括(n2+4)個(gè)操作,BP1的Composite包括(m1+5)個(gè)操作,BP2的Composite包括(m2+5)個(gè)操作.令變遷t4的8個(gè)模式的觸發(fā)權(quán)值為w(i),其中i=1,2,…,8.權(quán)值的設(shè)置步驟如下:(1)令w(1)+w(2)=w(3)+w(4)=w(5)+w(6)=w(7)+w(8),從而保證4個(gè)消費(fèi)者處理行為的發(fā)生概率相等.(2)令mw=max{n1+4,n2+4,m1+5,m2+5},即取操作數(shù)目的最大值.(3)按照以下公式計(jì)算各個(gè)模式的權(quán)值.3.3建模服務(wù)3.3.1任務(wù)系統(tǒng)失效恢復(fù)根據(jù)失效對服務(wù)節(jié)點(diǎn)影響的不同,可以分為通信失效和計(jì)算失效兩大類.通信失效使得節(jié)點(diǎn)停止接收新的任務(wù)請求,同時(shí)停止將完成的任務(wù)輸出,等到失效修復(fù)后將恢復(fù)到正常的任務(wù)輸入和輸出狀態(tài).計(jì)算失效使得服務(wù)任務(wù)在節(jié)點(diǎn)的生命周期分為有效執(zhí)行和失效恢復(fù)2個(gè)階段.在有效執(zhí)行階段,服務(wù)任務(wù)持續(xù)進(jìn)入節(jié)點(diǎn),完成后進(jìn)入下一個(gè)執(zhí)行環(huán)節(jié).在失效恢復(fù)階段,節(jié)點(diǎn)啟動服務(wù)恢復(fù)程序進(jìn)行處理.當(dāng)然,失效恢復(fù)具有一定的概率,即失效可以恢復(fù)時(shí),恢復(fù)后的服務(wù)從失效斷點(diǎn)繼續(xù)執(zhí)行,直到遇到不可恢復(fù)的失效或者服務(wù)Si執(zhí)行完畢;反之,失效不可恢復(fù),Si被迫終止,在該節(jié)點(diǎn)的任務(wù)執(zhí)行宣告失敗.因此,在建模服務(wù)系統(tǒng)的性能模型時(shí)需要考慮服務(wù)節(jié)點(diǎn)的失效和恢復(fù)對服務(wù)性能的影響.為了更好地描述服務(wù)節(jié)點(diǎn)的性能表現(xiàn),本文的分析滿足以下假設(shè):(1)用戶任務(wù)請求的到達(dá)率與節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)是獨(dú)立的且服從泊松分布,這個(gè)假設(shè)在已有的關(guān)于失效對性能影響的研究工作中被廣泛使用;(2)通信失效和計(jì)算失效獨(dú)立發(fā)生,失效發(fā)生率服從泊松分布;(3)每個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)都存在一個(gè)有限長度的隊(duì)列來處理所有的服務(wù)請求;(4)所有節(jié)點(diǎn)被調(diào)用后立即執(zhí)行,并且其無失效執(zhí)行時(shí)間服從指數(shù)分布;(5)由于失效恢復(fù)主要通過執(zhí)行恢復(fù)程序完成,所以假設(shè)失效恢復(fù)時(shí)間服從指數(shù)分布;(6)因通信失效而丟失的服務(wù)任務(wù)將會繼續(xù)發(fā)送給服務(wù)節(jié)點(diǎn).服務(wù)提供階段的服務(wù)節(jié)點(diǎn)的QPN模型如圖7所示.隊(duì)列庫所F1(G/M/∞/IS)代表通信失效的發(fā)生,按照一定失效發(fā)生率λf1輸出托肯“f1”,失效間隔時(shí)間服從λf1的指數(shù)分布.通信失效發(fā)生后進(jìn)入修復(fù)階段,用隊(duì)列庫所R(G/M/1/PS)建模失效恢復(fù)時(shí)間.NP建模服務(wù)節(jié)點(diǎn)處理環(huán)節(jié),包含一個(gè)G/M/n/PS隊(duì)列,可以模擬具有n個(gè)CPU的服務(wù)節(jié)點(diǎn)工作負(fù)載.隊(duì)列庫所F2(G/M/∞/IS)代表計(jì)算失效的發(fā)生,按照一定失效發(fā)生率λf2輸出托肯“f2”,失效間隔時(shí)間服從λf2的指數(shù)分布.發(fā)生計(jì)算失效的服務(wù)將以托肯“s′”或“w′”的形式回送到庫所NP中,啟動恢復(fù)程序,進(jìn)入計(jì)算失效恢復(fù)處理階段.由于服務(wù)的共享性與重用性,服務(wù)提供者的服務(wù)節(jié)點(diǎn)上往往運(yùn)行著多類服務(wù)任務(wù),這些額外負(fù)載會影響服務(wù)任務(wù)的性能,而失效對這些額外負(fù)載的影響也是一樣的.代表前驅(qū)服務(wù)(集)的庫所Input向服務(wù)節(jié)點(diǎn)NP輸入任務(wù)托肯“s”,庫所EW產(chǎn)生服務(wù)任務(wù)“s”之外的工作負(fù)載“w”.庫所A1中包含3個(gè)控制托肯(“a1”,“a2”和“d”),其取值在0和1之間切換,0表示托肯不存在,禁止變遷觸發(fā),1表示托肯存在,允許變遷觸發(fā).在未發(fā)生通信失效,即變遷ft1未觸發(fā)時(shí),庫所A1中只包含托肯“a1”和“a2”各一個(gè),其中“a1”用于控制服務(wù)節(jié)點(diǎn)的輸入,即變遷nt3的觸發(fā),“a2”用于控制服務(wù)節(jié)點(diǎn)的輸出,即變遷nt5的觸發(fā).如果新任務(wù)到達(dá)時(shí)沒有發(fā)生通信失效,那么變遷nt3觸發(fā)模式1和模式2將新到的托肯“s”和“w”移入隊(duì)列庫所NP中,任務(wù)完成后將輸出到下一個(gè)環(huán)節(jié),即觸發(fā)變遷nt5的模式1和模式2.如果發(fā)生通信失效,即變遷ft1觸發(fā),將托肯“a1”和“a2”從庫所A1中移出,同時(shí)在A1中創(chuàng)建托肯“d”,在隊(duì)列庫所R中創(chuàng)建托肯“r”.托肯“a1”的移出使得變遷nt3的觸發(fā)模式1和模式2被禁止;托肯“a2”的移出使得變遷nt5的觸發(fā)模式1和模式2被禁止;托肯“d”的創(chuàng)建使得變遷nt3的模式3和模式4被觸發(fā),銷毀新到的托肯“s”和“w”;托肯“r”的創(chuàng)建使得通信環(huán)節(jié)進(jìn)入修復(fù)階段,等到修復(fù)成功,即變遷ft3觸發(fā),將會在庫所A1中創(chuàng)建托肯“a1”和“a2”各一個(gè),在隊(duì)列庫所F1中創(chuàng)建托肯“f1”,同時(shí)銷毀庫所A1中的托肯“d”,服務(wù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)入新的失效間隔階段.計(jì)算失效和通信失效獨(dú)立發(fā)生,且對服務(wù)任務(wù)的影響是個(gè)體性的,即計(jì)算失效的一次發(fā)生只會使當(dāng)前從庫所NP中輸出的任務(wù)托肯“s”或“w”轉(zhuǎn)變?yōu)橥锌稀皊′”或“w′”,然后回送到庫所NP中.如果失效恢復(fù)成功,那么托肯“s′”移入庫所CP后直接輸出到庫所Output.如果失效恢復(fù)不成功,那么托肯“s′”將被移入庫所Fail中.如果服務(wù)有冗余容錯(cuò)處理環(huán)節(jié),那么托肯“s′”將被送入備份工作部件中,否則被銷毀,即服務(wù)失敗終止.變遷ft5屬于自由選擇沖突模型,選擇哪一個(gè)變遷模式實(shí)施并不依賴于庫所中的標(biāo)識,而取決于變遷模式的觸發(fā)權(quán)值(firingweight),即發(fā)生的概率.令變遷ft5的4個(gè)變遷模式的觸發(fā)權(quán)值為w(i),i=1,2,3,4.服務(wù)任務(wù)“s′”的失效恢復(fù)成功概率為φs,服務(wù)任務(wù)“w′”的失效恢復(fù)成功概率為φw,那么它們之間的關(guān)系如下:圖7中的變遷描述如表3所示.符號“A{x}→{}”表示“x”在變遷中由庫所A遷出后不留在任何庫所中,而是被銷毀(destroy).3.3.2b解決任務(wù)通過Petri網(wǎng)的變遷觸發(fā)機(jī)制的設(shè)計(jì)可以描述服務(wù)組合中存在的多種交互關(guān)系,如圖8所示.然而這只是對交互關(guān)系的靜態(tài)描述,并沒有考慮實(shí)際執(zhí)行過程的時(shí)間約束、失效影響和自動化要求.順序和條件交互關(guān)系下的任務(wù)執(zhí)行是獨(dú)立和一次性的,即只要業(yè)務(wù)流程中規(guī)定的前驅(qū)服務(wù)(集)能夠完成,隨后就會啟動這兩類交互,其觸發(fā)條件是確定的,因此在系統(tǒng)建模中的描述方法和圖8一致.重復(fù)關(guān)系需要預(yù)設(shè)重復(fù)次數(shù)k,確保在重復(fù)執(zhí)行次數(shù)滿足后才進(jìn)入到后繼服務(wù)(集),并且自動設(shè)置下一次重復(fù)次數(shù).從運(yùn)行過程分析,重復(fù)交互可以看作具有k個(gè)操作的處理過程.但是,從失效影響來看,對于通信失效,按照假設(shè)(6)可以通過任務(wù)的重發(fā)來解決;對于計(jì)算失效,一個(gè)操作的失效就意味著整個(gè)重復(fù)關(guān)系的失敗,如圖9(a)所示.當(dāng)有一個(gè)服務(wù)任務(wù)“s′”恢復(fù)不成功時(shí),將會觸發(fā)變遷it,銷毀(k-1)個(gè)托肯“s”,節(jié)點(diǎn)N的內(nèi)部細(xì)節(jié)如圖7所示.容錯(cuò)關(guān)系是在對失效服務(wù)采取修復(fù)措施外,增加冗余備份資源以提高系統(tǒng)可用性最常用的策略之一.這樣可以使系統(tǒng)在出現(xiàn)故障的時(shí)候仍能維持正常功能,當(dāng)工作部件發(fā)生不可恢復(fù)的故障后,可以用備份部件來代替有故障的部件而使系統(tǒng)能夠維持正常工作.按備份部件所處狀態(tài)的不同,冗余備份系統(tǒng)主要有3種形式:冷備份、溫備份和熱備份.冷備份是指備用部件處于完全不工作狀態(tài),并假設(shè)它的失效率為零.溫備份系統(tǒng)指備用部件與主部件處于完全相同的工作狀態(tài)下,但備用部件相對于主部件處于輕載荷工作狀態(tài),其失效率較主部件的小,而在熱備份系統(tǒng)中,兩者的失效率相同.在實(shí)際的服務(wù)系統(tǒng)中可根據(jù)服務(wù)提供者管理策略的不同設(shè)置不同的冗余容錯(cuò)結(jié)構(gòu),如圖9(c)所示.主節(jié)點(diǎn)N中沒有失效或者失效修復(fù)成功的服務(wù)任務(wù)將通過變遷fu1輸出到下一個(gè)環(huán)節(jié)Output,由于通信失效而被主節(jié)點(diǎn)N丟失的服務(wù)任務(wù)將通過變遷fu3輸送到備用節(jié)點(diǎn)N′中,由于計(jì)算失效而失效且修復(fù)不成功的服務(wù)任務(wù)將通過變遷fu2輸送到備用節(jié)點(diǎn)N′中.備用節(jié)點(diǎn)N′中的服務(wù)任務(wù)按照圖7的方式工作.容錯(cuò)關(guān)系對服務(wù)任務(wù)的響應(yīng)時(shí)間影響不大,但可以提高服務(wù)可用性.此外,在開放的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,服務(wù)交互關(guān)系既和業(yè)務(wù)邏輯有關(guān),也和服務(wù)駐留的節(jié)點(diǎn)位置有關(guān).當(dāng)服務(wù)與節(jié)點(diǎn)之間是一對一關(guān)系,即一個(gè)節(jié)點(diǎn)只運(yùn)行一類服務(wù)時(shí),服務(wù)交互和節(jié)點(diǎn)交互是一致的,描述也比較簡單.當(dāng)服務(wù)與節(jié)點(diǎn)之間是多對一關(guān)系,即一個(gè)節(jié)點(diǎn)運(yùn)行多類服務(wù)時(shí),同樣的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)在業(yè)務(wù)流程的不同執(zhí)行階段可能按照不同的方式進(jìn)行交互.圖3的組合服務(wù)執(zhí)行環(huán)境中有9個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)提供了15類服務(wù),其中有3個(gè)節(jié)點(diǎn)屬于單類服務(wù)隊(duì)列,6個(gè)節(jié)點(diǎn)屬于兩類服務(wù)隊(duì)列.為此,我們用“sj”作為節(jié)點(diǎn)Ni的第j個(gè)服務(wù)Si,j的托肯符號,以便描述節(jié)點(diǎn)隊(duì)列的處理行為.3.3.3組合服務(wù)“s”集中執(zhí)行場景業(yè)務(wù)流程“S1.1>(S2.1(p)+S3.2(1-p))>μS4.1(k)>(S5.1--S6.1)>(S7.1|S8.2)>S1.2”雖然包含多種交互關(guān)系,但可以分解為6個(gè)順序執(zhí)行的服務(wù)(集).用托肯“S”表示這個(gè)組合服務(wù),“z1”表示S1.1,“z2”表示S2.1(p)+S3.2(1-p),“z3”表示μS4.1(k),“z4”表示(S5.1--S6.1),“z5”表示(S7.1|S8.2),“z6”表示S1.2,“z7”表示處理組合服務(wù)的執(zhí)行結(jié)果.當(dāng)組合服務(wù)“S”以集中方式執(zhí)行時(shí),服務(wù)代理SB將從“z1”開始依次調(diào)用服務(wù)(集)“zi”.當(dāng)托肯“zi”回到SB時(shí),SB將開始調(diào)用“zi+1”表示的服務(wù)(集),直到“z7”完成為止.為了簡化模型表示,規(guī)定符號“z”表示托肯“z1”,“z2”,…,“z6”,或“z7”.組合服務(wù)“S”集中執(zhí)行場景對應(yīng)的QPN模型如圖10所示.執(zhí)行過程如下:(1)隊(duì)列庫所CQ(G/M/∞/IS)建模組合服務(wù)執(zhí)行請求的到達(dá),托肯“S”的到達(dá)速率反映了服務(wù)請求的頻度.隊(duì)列庫所CB(G/M/1/PS)建模服務(wù)代理,完成服務(wù)調(diào)用和最終結(jié)果處理.變遷ct1觸發(fā)后將銷毀庫所CS中的一個(gè)托肯“S”,同時(shí)在CB中創(chuàng)建托肯“z1”,準(zhǔn)備調(diào)用“z1”表示的服務(wù)S1.1.(2)變遷ct2觸發(fā)后在庫所SE中創(chuàng)建托肯“s1”,調(diào)用節(jié)點(diǎn)N1的服務(wù)S1.1.變遷ct1銷毀N1輸出的托肯“s1”,在庫所CB中創(chuàng)建一個(gè)托肯“z2”,準(zhǔn)備調(diào)用“z2”表示的服務(wù)集S2.1(p)+S3.2(1-p).(3)服務(wù)S2.1和S3.2的選擇概率可以通過變遷cd1和cd2的觸發(fā)權(quán)值來實(shí)現(xiàn).變遷cd1的觸發(fā)將在N2中創(chuàng)建托肯“s1”調(diào)用服務(wù)S2.1,變遷cd2的觸發(fā)將在N3中創(chuàng)建托肯“s2”調(diào)用服務(wù)S3.2.無論是哪個(gè)服務(wù)被調(diào)用,完成后將觸發(fā)變遷ct1在庫所CB中創(chuàng)建一個(gè)托肯“z3”,準(zhǔn)備調(diào)用“z3”表示的服務(wù)集μS4.1(k).(4)變遷ct2在庫所IT3中創(chuàng)建托肯“s”,調(diào)用節(jié)點(diǎn)N4的服務(wù)S4.1.變遷it1的觸發(fā)在隊(duì)列庫所N4中生成k個(gè)任務(wù)托肯“s”,變遷it3的觸發(fā)將銷毀庫所N4中的k個(gè)任務(wù)托肯“s”,同時(shí)輸出托肯“s”到庫所IT4,變遷ct1得到托肯“s”后將在庫所CB中創(chuàng)建一個(gè)托肯“z4”,準(zhǔn)備調(diào)用后繼服務(wù)集.(5)變遷ct2在庫所FA1中創(chuàng)建托肯“s”,調(diào)用節(jié)點(diǎn)N5的服務(wù)S5.1.庫所FA1中成功執(zhí)行的任務(wù)托肯“s”輸出到庫所FA2中,觸發(fā)變遷ct1在庫所CB中創(chuàng)建一個(gè)托肯“z5”,準(zhǔn)備調(diào)用“z5”表示的服務(wù)集(S7.1|S8.2).庫所FA1中不能成功執(zhí)行的任務(wù)托肯“s”將通過變遷fa3輸出到容錯(cuò)備用節(jié)點(diǎn)N6中.如果能夠成功執(zhí)行,就通過變遷fa4輸出到庫所FA2中,否則就銷毀,表明任務(wù)失敗終止.(6)變遷ct2在庫所CO1中創(chuàng)建托肯“s”后,變遷co1同時(shí)調(diào)用N7中的服務(wù)S7.1和N8中的服務(wù)S8.2.等到兩個(gè)服務(wù)都完成后觸發(fā)變遷co2在庫所CO2中創(chuàng)建托肯“s”.變遷ct1觸發(fā)后在庫所CB中創(chuàng)建一個(gè)托肯“z6”,準(zhǔn)備調(diào)用“z6”表示的服務(wù)集S1.2.(7)變遷ct2觸發(fā)后在庫所SE中創(chuàng)建托肯“s2”,調(diào)用節(jié)點(diǎn)N1的服務(wù)S1.2.完成后,變遷ct1銷毀N1輸出托肯“s2”,在庫所CB中創(chuàng)建托肯“z7”,準(zhǔn)備處理組合服務(wù)的最終結(jié)果.(8)庫所CB輸出托肯“z7”后觸發(fā)變遷ct2將托肯“z7”銷毀,表明組合服務(wù)執(zhí)行完成.圖10中的變遷描述如表4所示.3.3.4托肯組合服務(wù)代理組合服務(wù)分散執(zhí)行的QPN模型如圖11所示.隊(duì)列庫所DQ(G/M/∞/IS)建模組合服務(wù)執(zhí)行請求“S”的到達(dá),隊(duì)列庫所DB(G/M/1/PS)建模組合服務(wù)代理.變遷dt2觸發(fā)模式1后在庫所SE中創(chuàng)建托肯“s1”后開始調(diào)用第一個(gè)服務(wù)S1.1,隨后不再干涉組合服務(wù)的執(zhí)行過程.服務(wù)之間按照預(yù)定的執(zhí)行方案直接交互,由最后一個(gè)完成的服務(wù)S1.2通過變遷dt9將最終結(jié)果“S′”返回給服務(wù)代理DB,處理后通過變遷dt2的觸發(fā)模式2將托肯“S′”銷毀,表明整個(gè)組合服務(wù)執(zhí)行完成.4實(shí)驗(yàn)與分析4.1qpn性能模型按照上述建模思路可以建立起基于排隊(duì)Petri網(wǎng)的服務(wù)系統(tǒng)性能模型,但是在實(shí)際應(yīng)用中仍存在不少局限性,主要是狀態(tài)空間爆炸問題.排隊(duì)Petri網(wǎng)模型的狀態(tài)空間大小會隨模型中庫所、變遷、顏色托肯等建模元素?cái)?shù)目的增長呈指數(shù)級增長,導(dǎo)致所謂狀態(tài)空間爆炸問題或維數(shù)災(zāi)難問題,不僅關(guān)系到數(shù)值方法求解的可行性,而且影響到仿真方法分析的精確度,嚴(yán)重限制著此類建模機(jī)制在現(xiàn)實(shí)中的應(yīng)用.QPME(QueueingPetrinetModelingEnvironment)軟件包是一款基于排隊(duì)Petri網(wǎng)的性能建模工具,具有友好的圖形界面,包括QPN編輯器(QPE)和仿真器(SimQPN)兩部分.SimQPN能夠規(guī)避QPN的狀態(tài)空間爆炸問題,支持構(gòu)建層次化模型HQPNs(Hierarchically-CombinedQPNs),有助于理解系統(tǒng)各部件之間的交互關(guān)系,還可以更簡潔地描述系統(tǒng).Kounev等人采用SimQPN對大規(guī)模復(fù)雜分布式組件系統(tǒng)進(jìn)行了建模,結(jié)果證明其對QPN模型有等價(jià)的形式化表達(dá)能力,能夠提供準(zhǔn)確和穩(wěn)定的性能度量值,可用于分析具有現(xiàn)實(shí)規(guī)模和復(fù)雜性的QPN模型.Kounev等人使用QPME對J2EE軟硬件平臺性能測量基準(zhǔn)程序SPECjAppServer2004進(jìn)行建模和仿真,實(shí)驗(yàn)結(jié)果和實(shí)際系統(tǒng)測量值非常接近,總體的結(jié)果誤差在±5%以內(nèi),表明QPME能夠很好反映系統(tǒng)的性能變化,預(yù)測系統(tǒng)性能度量值.因此,本文在Kounev等人的研究成果基礎(chǔ)上建立服務(wù)系統(tǒng)的QPN性能模型,重點(diǎn)關(guān)注服務(wù)系統(tǒng)中的部件能力、交互關(guān)系、執(zhí)行方式等的圖形化描述;采用QPME作為仿真工具,既可以利用SimQPN工具的形式化建模能力為性能模型的形式化驗(yàn)證提供保證,減少不必要的繁瑣證明,也可以通過實(shí)驗(yàn)分析闡述所提出的服務(wù)系統(tǒng)性能模型的可行性.4.2庫所hs的變遷t4和compoche1服務(wù)準(zhǔn)備階段的實(shí)驗(yàn)仿真場景如圖6所示,其中負(fù)載均衡器包含1個(gè)CPU,線程池T的數(shù)量為50,應(yīng)用服務(wù)器包含5個(gè)CPU,數(shù)據(jù)庫服務(wù)器包含2個(gè)CPU和1個(gè)磁盤系統(tǒng).相應(yīng)的隊(duì)列庫所針對服務(wù)準(zhǔn)備階段的5類操作行為的參數(shù)p1設(shè)置如表5所示.為了分析服務(wù)準(zhǔn)備階段的性能表現(xiàn),設(shè)計(jì)了兩個(gè)具有不同訪問規(guī)模的應(yīng)用場景,如表6所示.根據(jù)圖2的描述,Browse行為包含14個(gè)操作,即當(dāng)托肯“b”在庫所H中出現(xiàn)14次時(shí),變遷t4的模式1平均觸發(fā)13次,而模式2平均觸發(fā)1次;Select行為包含11個(gè)操作,即當(dāng)托肯“l(fā)”在庫所H中出現(xiàn)11次時(shí),變遷t4的模式3平均觸發(fā)10次,而模式4平均觸發(fā)1次;Composite1行為包含11個(gè)操作,即當(dāng)托肯“c1”在庫所H中出現(xiàn)11次時(shí),變遷t4的模式5平均觸發(fā)10次,而模式6平均觸發(fā)1次;Composite2行為包含13個(gè)操作,即當(dāng)托肯“c2”在庫所H中出現(xiàn)13次時(shí),變遷t4的模式7平均觸發(fā)12次,而模式8平均觸發(fā)1次.為此,變遷t4的8個(gè)觸發(fā)模式的權(quán)值的一種可能的設(shè)置方案如下:w(1)=13,w(2)=1,w(3)=12.73,w(4)=1.27,w(5)=12.73,w(6)=1.27,w(7)=12.92,w(8)=1.08.Register行為包含8個(gè)操作,即當(dāng)托肯“r”在庫所H中出現(xiàn)8次時(shí),變遷t5的模式1平均觸發(fā)7次,而模式2平均觸發(fā)1次.為此,變遷t5的2個(gè)觸發(fā)模式的權(quán)值的一種可能的設(shè)置方案如下:w(1)=7,w(2)=1.服務(wù)準(zhǔn)備階段的性能度量屬性包括穩(wěn)態(tài)時(shí)每種行為的吞吐量(throughput)Xi和響應(yīng)時(shí)間(responsetime)Ti,服務(wù)器利用率(serviceutilization)Ui包括負(fù)載均衡器利用率ULB、應(yīng)用服務(wù)器利用率UAS以及數(shù)據(jù)庫服務(wù)器利用率UDB,結(jié)果數(shù)據(jù)的置信區(qū)間(c.i.)為95%.仿真結(jié)果如表7所示.分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,性能模型可以描述不同訪問規(guī)模的服務(wù)系統(tǒng),且當(dāng)系統(tǒng)的訪問規(guī)模增大時(shí),系統(tǒng)中各種操作行為的吞吐量Xi隨之增加,使得系統(tǒng)中各類服務(wù)器的利用率Ui也得到很大提高.但是負(fù)載量的增加,也使得系統(tǒng)的處理效率下降,操作行為的響應(yīng)時(shí)間Ti變得更長.4.3通信失效率對服務(wù)節(jié)點(diǎn)模型的影響仿真實(shí)驗(yàn)分析失效率、恢復(fù)時(shí)間、額外負(fù)載和失效恢復(fù)成功率對服務(wù)節(jié)點(diǎn)模型的性能影響,度量屬性包括穩(wěn)態(tài)時(shí)任務(wù)“s”的丟失率L(lossratio)、吞吐率x(throughputrate)、平均響應(yīng)時(shí)間τ(meanresponsetime)和服務(wù)節(jié)點(diǎn)利用率U(servicenodeutilization),結(jié)果數(shù)據(jù)的置信區(qū)間(c.i.)為95%.丟失率L指任務(wù)托肯“s”到達(dá)時(shí)因?yàn)槭Ф鴽]有被接受的任務(wù)數(shù)量占到達(dá)任務(wù)數(shù)目的比率.實(shí)驗(yàn)仿真場景如圖12所示.采用開放式隊(duì)列模型模擬一定速率λ到達(dá)的服務(wù)請求,隊(duì)列庫所Q(G/M/∞/IS)模擬穩(wěn)定的任務(wù)產(chǎn)生源,隊(duì)列庫所Q′(G/M/∞/IS)模擬穩(wěn)定的額外負(fù)載產(chǎn)生源.庫所SC用來跟蹤和描述服務(wù)節(jié)點(diǎn)的執(zhí)行狀況,托肯“c1”統(tǒng)計(jì)丟失率L和吞吐率x,托肯“c2”統(tǒng)計(jì)服務(wù)任務(wù)的平均響應(yīng)時(shí)間τ.對于可恢復(fù)的服務(wù),其可靠性的主要參數(shù)是平均失效間隔時(shí)間(MeanTimeBetweenFail,MTBF)和平均恢復(fù)時(shí)間(MeanTimeToRecovery,MTTR).服務(wù)節(jié)點(diǎn)模型N中隊(duì)列庫所的初始設(shè)置如表8所示,其中任務(wù)到達(dá)服從泊松分布,服務(wù)處理時(shí)間和失效恢復(fù)時(shí)間服從λ的指數(shù)分布,服務(wù)失效恢復(fù)的成功率為99.9%.實(shí)驗(yàn)1分析通信失效率對服務(wù)節(jié)點(diǎn)模型的性能影響,仿真結(jié)果如圖13所示.分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,隨著通信失效率降低,即通信失效的MTBF變長,服務(wù)節(jié)點(diǎn)的吞吐率逐漸增加,任務(wù)丟失率逐漸下降,從而增加了服務(wù)節(jié)點(diǎn)的利用率,也使得節(jié)點(diǎn)負(fù)載變得更高.當(dāng)通信失效間隔時(shí)間MTBF超過1.0E+06ms后,吞吐率、丟失率和利用率的變化趨于穩(wěn)定.服務(wù)的平均響應(yīng)時(shí)間的變化分為3個(gè)階段:(1)初期時(shí)呈現(xiàn)下降趨勢,分析其原因主要是通信失效率的下降使得通信失效恢復(fù)的執(zhí)行頻率降低,減少了服務(wù)響應(yīng)過程中由于通信失效恢復(fù)而產(chǎn)生的等待時(shí)間.因?yàn)橥ㄐ攀Щ謴?fù)時(shí)間相對節(jié)點(diǎn)的處理時(shí)間要長,所以實(shí)際的服務(wù)平均響應(yīng)時(shí)間反而下降了.(2)當(dāng)通信的MTBF超過1.0E+06ms后,響應(yīng)時(shí)間開始了增加趨勢,分析其原因主要是失效恢復(fù)時(shí)間在平均響應(yīng)時(shí)間中所占的比重逐漸下降,而由于節(jié)點(diǎn)負(fù)載增加造成的等待時(shí)間增加的影響增強(qiáng),導(dǎo)致服務(wù)平均響應(yīng)時(shí)間開始增加.(3)當(dāng)通信的MTBF超過2.0E+09ms后,服務(wù)平均響應(yīng)時(shí)間下降并保持穩(wěn)定,分析其原因是此時(shí)的通信MTBF時(shí)間接近初始設(shè)置的仿真實(shí)驗(yàn)時(shí)間范圍,使得通信失效發(fā)生的概率幾乎為零,其平均響應(yīng)時(shí)間只與相對穩(wěn)定的節(jié)點(diǎn)負(fù)載和處理能力有關(guān).實(shí)驗(yàn)2分析通信失效恢復(fù)時(shí)間對服務(wù)節(jié)點(diǎn)模型的性能影響,仿真結(jié)果如圖14所示.分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,通信失效恢復(fù)時(shí)間的延長,使得服務(wù)節(jié)點(diǎn)的有效執(zhí)行時(shí)間變短,節(jié)點(diǎn)吞吐率和利用率下降,任務(wù)丟失率上升.這個(gè)變化趨勢在初期是比較平緩的,當(dāng)通信失效恢復(fù)時(shí)間MTTR超過1.2E+06ms后,變化幅度逐漸增大.服務(wù)平均響應(yīng)時(shí)間的變化分為3個(gè)階段:(1)初始時(shí)趨于平穩(wěn),主要原因是通信失效恢復(fù)時(shí)間的變長雖然增加了任務(wù)的平均等待時(shí)間,但是也在一定程度上減少了進(jìn)入節(jié)點(diǎn)的任務(wù)的數(shù)量,降低了節(jié)點(diǎn)負(fù)載,減少了任務(wù)在節(jié)點(diǎn)中的平均逗留時(shí)間,因此綜合影響后的服務(wù)平均響應(yīng)時(shí)間變化平緩.(2)當(dāng)通信MTTR超過1.2E+06ms后,較長的失效恢復(fù)時(shí)間的影響力變大,導(dǎo)致服務(wù)平均響應(yīng)時(shí)間變長.(3)當(dāng)通信MTTR超過5E+09ms后,由于接近初始設(shè)置的仿真實(shí)驗(yàn)時(shí)間范圍,使得通信失效發(fā)生的概率幾乎為零,其平均響應(yīng)時(shí)間只與相對穩(wěn)定的節(jié)點(diǎn)負(fù)載和處理能力有關(guān).比較實(shí)驗(yàn)1和實(shí)驗(yàn)2的仿真結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)其對服務(wù)節(jié)點(diǎn)模型的性能分析結(jié)果是一致的.實(shí)驗(yàn)3分析計(jì)算失效率對服務(wù)節(jié)點(diǎn)模型的性能影響,仿真結(jié)果如圖15所示.分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,隨著計(jì)算失效率降低,計(jì)算失效的MTBF變長.初始時(shí),計(jì)算失效率很高,對應(yīng)的MTBF很大,服務(wù)節(jié)點(diǎn)的吞吐率保持在一個(gè)較低的水平,平均響應(yīng)時(shí)間很大,節(jié)點(diǎn)處于滿負(fù)載工作狀態(tài),任務(wù)丟失率接近40%.當(dāng)MTBF上升到5.0E+3ms左右時(shí),節(jié)點(diǎn)吞吐率快速上升,節(jié)點(diǎn)利用率和任務(wù)丟失率快速下降,平均響應(yīng)時(shí)間快速下降,隨后又保持相對平穩(wěn)的變化趨勢.分析其原因,主要是當(dāng)失效率較高時(shí),服務(wù)節(jié)點(diǎn)需要執(zhí)行大量的恢復(fù)處理程序,使得節(jié)點(diǎn)處于滿負(fù)荷工作狀態(tài),因此所有性能指標(biāo)都處于低谷;當(dāng)時(shí)失效率降低到一個(gè)門限值時(shí),節(jié)點(diǎn)負(fù)載減輕,各個(gè)性能指標(biāo)都得到恢復(fù);但是當(dāng)失效發(fā)生間隔MTBF超過了平均響應(yīng)時(shí)間時(shí),其影響變小,因此性能指標(biāo)的變化又趨于平穩(wěn).實(shí)驗(yàn)4分析計(jì)算失效恢復(fù)時(shí)間對服務(wù)節(jié)點(diǎn)模型的性能影響,仿真結(jié)果如圖16所示.分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,隨著計(jì)算失效恢復(fù)時(shí)間MTTR變長,服務(wù)任務(wù)在節(jié)點(diǎn)中的逗留時(shí)間變長,因此增加了節(jié)點(diǎn)的利用率和負(fù)載,造成了平均響應(yīng)時(shí)間的增加.由于計(jì)算失效和計(jì)算失效恢復(fù)之間是獨(dú)立發(fā)生的,因此失效恢復(fù)時(shí)間MTTR對吞吐率和丟失率的影響是間接的,其表現(xiàn)為在一定范圍內(nèi)的上下波動.實(shí)驗(yàn)5分析額外負(fù)載“w”對服務(wù)節(jié)點(diǎn)模型性能的影響,仿真結(jié)果如圖17所示.分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,只有當(dāng)額外負(fù)載“w”到達(dá)率很高時(shí),節(jié)點(diǎn)利用率和負(fù)載處于較高水平,使得任務(wù)“s”的吞吐率很低,平均響應(yīng)時(shí)間很長,任務(wù)丟失率很高.但是當(dāng)“w”到達(dá)時(shí)間間隔增加500ms以后,即“s”到達(dá)時(shí)間間隔(2000ms)的1/4,額外負(fù)載“w”對“s”的影響就變得很小了.實(shí)驗(yàn)6分析計(jì)算失效恢復(fù)成功率對服務(wù)節(jié)點(diǎn)模型的性能影響,仿真結(jié)果如圖18所示.分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,隨著計(jì)算失效恢復(fù)成功率的不斷提高,任務(wù)丟失率逐漸下降.而其它性能參數(shù)基本不受其影響,只是在一個(gè)較小范圍內(nèi)上下波動.4.4n和n之間的互聯(lián)互通不同交互關(guān)系下的性能與可靠性指標(biāo)的度量方式是不同的.根據(jù)性質(zhì)的不同,可分為可加性度量、可乘性度量、最小性度量和最大性度量4類.比如,順序關(guān)系下的響應(yīng)時(shí)間具有可加性,可靠性具有可乘性;并發(fā)關(guān)系下的響應(yīng)時(shí)間具有最大性,可靠性具有可乘性;重復(fù)關(guān)系可以看成是連續(xù)多個(gè)順序結(jié)構(gòu);條件關(guān)系下的選擇概率對性能和可靠性指標(biāo)的影響很大;而容錯(cuò)關(guān)系下的不同結(jié)構(gòu)使得度量屬性的計(jì)算更加復(fù)雜.因此,當(dāng)組合服務(wù)的規(guī)模和交互分支增加時(shí),很難直接推導(dǎo)出通用的組合服務(wù)性能屬性和可靠性的度量公式,更不用說量化考慮失效和恢復(fù)影響的服務(wù)性能屬性.為了分析不同交互關(guān)系下的服務(wù)節(jié)點(diǎn)模型的性能表現(xiàn),引入一個(gè)新的服務(wù)節(jié)點(diǎn)模型N′,其中的隊(duì)列庫所的初始設(shè)置如表9所示,其中任務(wù)到達(dá)服從泊松分布,服務(wù)處理時(shí)間和失效恢復(fù)時(shí)間服從λ的指數(shù)分布,服務(wù)失效恢復(fù)的成功概率為99.9%.條件交互下N和N′的選擇概率分別為70%和30%.容錯(cuò)關(guān)系下的N′具有和N一樣的配置.重復(fù)關(guān)系的重復(fù)次數(shù)k=5.不同交互關(guān)系下吞吐率的比較結(jié)果如圖19所示.分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知:(1)在并發(fā)關(guān)系下,雖然N和N′的處理能力不同,但兩者的吞吐率基本相同,而“N|N′”的吞吐率與較低的xN更接近.(2)在條件關(guān)系下,選擇概率高的N的吞吐率要高于N′,而“N+N′”的吞吐率是兩者吞吐率之和.(3)在容錯(cuò)關(guān)系下,只有當(dāng)N出現(xiàn)失效時(shí),服務(wù)任務(wù)才會進(jìn)入到N′中,因此N的吞吐率比N′的高出差不多兩個(gè)數(shù)量級,而“”的吞吐率近似為兩者吞吐率之和.(4)在重復(fù)關(guān)系下,因?yàn)樾枰贜中重復(fù)執(zhí)行k=5次,因此“μN(yùn)”的吞吐率差不多是N的吞吐率的五分之一.不同交互關(guān)系下平均響應(yīng)時(shí)間的比較結(jié)果如圖20所示.分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知:(1)在并發(fā)關(guān)系下,由于N′的處理能力比N強(qiáng),因此N′的平均響應(yīng)時(shí)間要比N短;但是“N|N′”的平均響應(yīng)時(shí)間比N還要長,分析其原因是,N和N′的通信失效發(fā)生率不同步,使得并發(fā)關(guān)系下的關(guān)聯(lián)失效放大了失效恢復(fù)時(shí)間的影響.(2)在條件關(guān)系下,選擇概率高的N的吞吐率要高于N′,而“N+N′”的吞吐率是兩者吞吐率之和.(3)在容錯(cuò)關(guān)系下,雖然N和N′的基本配置一致,但是實(shí)際進(jìn)入到N′中的任務(wù)量較少,負(fù)載較輕,因此N′的平均響應(yīng)時(shí)間要比N的短,而“N--N′”的平均響應(yīng)時(shí)間要比N的略高.(4)在重復(fù)關(guān)系下,因?yàn)樾枰贜中重復(fù)執(zhí)行k=5次,因此“μN(yùn)”的平均響應(yīng)時(shí)間幾乎是N的平均響應(yīng)時(shí)間的5倍.不同交互關(guān)系下丟失率的比較結(jié)果如圖21所示.分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知:(1)在并發(fā)關(guān)系下,由于N′的通信失效發(fā)生率低于N,因此N′中丟失的任務(wù)數(shù)目較少,所以N′的丟失率比N的低不少,而“N|N′”的丟失率與較高的N的丟失率接近.(2)在條件關(guān)系下,N′具有較低的通信失效發(fā)生率,同時(shí)被選擇的概率也比較低,因此N′的丟失率要明顯低于N′;而“N+N′”的丟失率近似滿足(LN×70%+LN′×30%)的約束關(guān)系.(3)在容錯(cuò)關(guān)系下,雖然實(shí)際進(jìn)入到N′中的任務(wù)量較少,但是N′和N具有相同的失效發(fā)生率,所以N′的丟失率和N的丟失率差不多;由于N′對N中的失效任務(wù)進(jìn)行恢復(fù)執(zhí)行,因此“′”的丟失率降低到0.0062%.(4)在重復(fù)關(guān)系下,N和“μN(yùn)”對失效的處理是同步的,因此兩者具有一致的丟失率.4.5分散執(zhí)行方式下的平均響應(yīng)時(shí)間服務(wù)提供階段的性能度量屬性包括穩(wěn)態(tài)時(shí)的子服務(wù)Si.j和組合服務(wù)S的吞吐率x、響應(yīng)時(shí)間T和任務(wù)丟失率L,結(jié)果數(shù)據(jù)的置信區(qū)間(c.i.)為95%.對組合服務(wù)“”分別按照集中和分散方式進(jìn)行仿真的結(jié)果如表10所示.組合服務(wù)的集中執(zhí)行過程中,需要多次和服務(wù)代理庫所CB進(jìn)行交互,完成對托肯“z1”,“z2”,…,“z6”和“z7”的處理.令對應(yīng)的平均處理時(shí)間表示為τ(zi),其中i=1,2,…,7.本例的仿真結(jié)果為τ(z1)=149.72ms,τ(z2)=150.14ms,τ(z3)=150.30ms,τ(z4)=143.74ms,τ(z5)=138.75ms,τ(z6)=139.12ms,τ(z7)=142.52ms.那么可以近似計(jì)算出集中執(zhí)行的組合服務(wù)CoS的平均響應(yīng)時(shí)間為組合服務(wù)的分散執(zhí)行過程中,只是在初始的任務(wù)調(diào)用和最后的結(jié)果匯總時(shí)才會和服務(wù)代理DB進(jìn)行交互,分別用托肯“S”和“S′”表示.本例的仿真結(jié)果為τ(S)=110.75ms,τ(S