基于性能分析的Web服务器优化模型.pdf

《基于性能分析的Web服务器优化模型.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第30卷第6期东北电力大学学报Vo1．30．No．62010年l2月JournalOfNortheastDianliUniversityDec．，2010文章编号：1005—2992(2010)06—0069一o5基于性能分析的Web服务器优化模型魏晓明，郭晓利(东北电力大学信息工程学院，吉林吉林132012)摘要：提出了一种新的性能分析方法，该方法通过Markov链和排队网络模型对Web服务器服务线程及队列进行建模，计算性能水平系数，把不同的性能度量数据通过归一化整合，给出一个直观、量化的结果，

2、以匹配最佳的服务器参数配置，并在此基础上设计了一种Web服务器优化模型，借助历史经验和反馈机制，对Web服务器重新配置，实现其性能自适应优化。关键词：Web服务器；性能分析；动态优化中图分类号：TP393．0文献标识码：A巨大的网络流量给Intemet提供各种服务的服务器提出了前所未有的挑战，未来互联网上的服务器负载将越来越繁重。根据Mereury的研究报告，98％的Web服务器都没能达到人们所期望的性能要求，平均只能发挥人们所期望性能的1／6左右⋯。Web服务器性能反映了一个Web服务器响应用户

3、请求的能力。客户和服务提供商签订服务等级协议SEA(ServiceLevelAgreement)，在SLA中，规定了性能至少要维持在一个最低要求之上。在不断变化的工作负载环境下，维持较好水平的Web服务器性能，是为客户提供可靠服务质量的保证。通过评测和分析Web服务器性能，不断调整如高、低优先级队列长度，等待服务器处理或正在处理的请求数，服务器线程数等可控制配置参数，对服务器资源进行重新分配，能够使Web服务器系统适应工作负载变化，保证性能要求。但传统的web服务器性能分析方法通常只对一个性能指标

4、进行比较，或者将多个性能指标逐个进行比较，未见多个性能指标综合考虑，以量化的形式表示，不能对性能进行准确、全面的评测。同时，Web服务器自身缺乏资源优化能力，必须通过人工进行资源配置来获得好的性能，庞大的可调整的参数与复杂多样的工作负载使获取或维护服务器的高性能非常困难。因此，根据具体应用环境下影响Web服务器性能的因素，找到一种综合多个性能指标的性能分析方法，从而建立Web服务器性能优化模型，实现一套自适应性能优化机制，对于满足Web服务器性能的多样化和实时性要求，提高用户服务质量有重要作用。1

5、Web服务器性能分析Web服务器常用的性能度量指标包括：响应时间、吞吐率、系统带宽、最大稳定连接数、拒绝率等。本文主要针对与客户对Web服务体验以及服务质量联系密切的SLA的三类指标：响应时间、吞吐率、拒绝率进行综合评价。收稿日期：2010—07—01作者简介：魏晓明(1967一)，女，吉林省农安县人，东北电力大学信息办网络部，工程师，从事网络管理与维护．70东北电力大学学报第3O卷web服务器性能分析主要计算在给定工作负载下，不同系统配置的Web服务器的平均响应时间，平均吞吐量，和拒绝概率P，三

6、项性能度量值，衡量各项性能度量值与客户的期望值的偏差，并根据不同服务要求中三项性能指标权重比例，计算能够反应Web服务器性能的综合指标——性能水平系数，匹配历史数据库中最佳的服务器参数配置。通过Markov链和排队网络模型为m个服务线程及等待服务线程的队列进行建模，排队网络模型Lj：：：U完成诮求rT1————]—n▲如图1所示。L1U二：lII■一vi：每个请求访问某资源的平均次数；Si：每个请SiDjsk求在队列i上每次访问的平均服务时间；Ni：队列i图1排队网络模型上等待服务或正在被服务的平

7、均请求个数。Markov链模型有个状态，状态r代表系统中正在等待或正在占用服务线程的请求数为r个，模型如图2所示。z是指当m个服务线程完成请求服务的速Zo)Z(2))Z()Z(m+1)率，其中，图2Markov链模型Z()=(I)∑i[1+Ⅳj]因为系统中最多只有m个服务线程，叼是请求到达速率，所以当r>m时完成速率一直为Z()，由此P，，和X可根据状态概率及Little规则可计算得出：f，，：1，⋯，mP：jl(r)’一“‘，(2)p百o'rlrZ(~)(r)，’r’：m⋯+。1∑z㈣P，，(3

8、)X=∑z(r)P，，(4)-z()z(2)⋯=0(m)=1耋=1u＼，+番＼⋯，、‘，，]．㈣i为使服务水平达到用户的期望，考虑实际值与期望值的差别，定义DL为实际平均响应时间与期望的平均响应时间的偏差，则DL：，(6)其中表示用户可以承受的平均响应时间，表示实际测量的平均响应时间。当DLrr=0时，实际平均响应时间满足SLA。当DL>0时，实际平均响应时间超过了sLA。当DL<0时，实际平均响应时间不满足SLA。同理，定义实际吞吐量与期望值偏差％：Xm,-X,~．(7)，第6期