J2EE应用服务器资源优化机制的研究与实现

论文摘要

J2EE应用服务器为面向WEB的电子商务应用提供了基础支撑平台。电子商务应用的性能与J2EE应用服务器管理的资源有直接的联系。然而由于J2EE应用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。人工调整资源配置是非常耗时而且要求系统管理者具有高超的技能。电子商务应用系统在运行时会受到许多不确定性因素的影响,同时在不同的负载模式下具有不同的性能特性,由于电子商务站点的工作负载是动态波动的,即使某个时点系统资源已合理分配,但可能在其他时间点,资源的分配有可能不合理,会引起系统性能恶化。论文为了解决前述问题,提出了J2EE应用服务器的资源自适应优化解决方案。该方案是基于反馈与经验结合的理论,通过调整J2EE应用服务器的资源参数,能较好地改善电子商务应用的性能。资源优化机制利用监控数据检测性能异常和运行环境的变化,自适应选择适合目前运行环境的最优的资源配置。论文提出了J2EE应用服务器的资源参数调整的算法。借助经验历史数据,系统资源调优机制能更快地发现恰当的参数配置。论文对JBoss应用服务器展开了深入的分析,并实现了基于JBoss应用服务器的资源优化模型(JROS)。实验结果证明了基于JBoss应用服务器资源优化模型(JROS)能成功地管理JBoss服务器及其应用系统,确保系统性能而无需人工干涉。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 背景和动机
• 1.2 国内外研究动态
• 1.3 主要研究
• 1.4 章节安排
• 第二章 背景与相关研究
• 2.1 J2EE应用服务器的概述
• 2.2 影响J2EE应用服务器性能的关键因素
• 2.2.1 Java虚拟机堆设置
• 2.2.2 处理线程池大小
• 2.2.3 EJB资源池大小和超时
• 2.2.4 数据库连接配置
• 2.3 J2EE应用服务器性能评测标准
• 2.4 应用服务器资源优化的有关方法
• 2.4.1 基于策略方法
• 2.4.2 基于经验方法
• 2.4.3 基于模型方法
• 2.4.4 基于反馈控制方法
• 2.4.5 调优方法对比
• 2.5 优化算法
• 2.5.1 爬山法
• 2.5.2 模拟退火法
• 2.6 本章小节
• 第三章 基于反馈与经验的资源优化模型
• 3.1 模型的提出
• 3.2 系统监控
• 3.3 历史数据库的构建
• 3.3.1 工作负载特征的分析
• 3.3.2 历史数据信息的生成
• 3.4 决策管理器的工作原理
• 3.4.1 异常检测功能的分析
• 3.4.2 评估及决策
• 3.4.3 决策管理器的类型
• 3.5 本章小节
• 第四章 基于JBoss的资源优化系统
• 4.1 JBoss的总体架构分析
• 4.1.1 JMX技术
• 4.1.2 JBoss中EJB容器
• 4.2 JBoss应用服务器资源优化原型
• 4.3 监控和数据分析模块的实现
• 4.4 决策管理模块的实现
• 4.4.1 异常检测子模块的实现
• 4.4.2 评估及决策子模块的实现
• 4.5 主要类的实现说明
• 4.6 本章小节
• 第五章 实验研究:测试与结果
• 5.1 TPC-W基准测试
• 5.2 测试环境及测试工具
• 5.3 工作负载对性能的影响分析
• 5.4 基于JBoss资源优化原型的功能测试
• 5.5 本章小节
• 第六章 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果