基于资源匹配度的P2P动态任务调度策略研究

论文摘要

随着网络技术的发展、传统C/S模式问题的逐渐显现,P2P等分布式技术成为了近年来的研究热点。与集中式的C/S模式不同,P2P网络采用边缘化策略将服务器的功能完全分散在整个网络中,使得网络中每个节点同时扮演了客户端和服务器的角色,完美的解决了传统模式中“单点失效”、服务器负载过重等问题。除此之外,P2P网络还具有节点可自由进入、退出网络以及良好的可扩展性等其他特点。众所周知,在P2P网络中进行高性能计算时,核心问题是如何将任务调度至分散在网络中的各个节点。而P2P网络的新特性却为在此环境下的任务调度引入了一些新的问题,例如,网络动态性对调度性能的影响等。本文针对P2P网络中的任务调度问题进行了深入研究,主要内容如下：首先,定义了用于同时得到网络节点性能以及节点间传输延迟的Request及Response协议。在非结构化P2P网络中,网络节点是以随机图的方式组织在一起的,节点性能参差不齐,并且网络节点之间的时间延迟也较难估计,而节点性能与节点间延迟又是影响任务执行时间的重要因素。本文设计了协议Request及Response,并使用该协议获取目标网络内可供任务调度使用的节点性能信息,同时估算节点间传输延迟,为任务调度打好基础。其次,引入了Check point技术来缓解网络节点退出对任务调度性能的影响。在执行任务的过程中节点周期性的将任务执行的中间结果保存起来,使得当因节点退出而需要重新执行任务时,即可利用之前保存的中间结果在新选择的节点上恢复任务执行,最大限度的缓解节点退出对调度算法性能的影响,缩短任务执行时间。最后,提出了一种基于资源匹配度的任务调度策略。在调度过程中,优先将任务调度至资源匹配度最大节点类中的节点,若匹配失败则考虑平均性能比该节点类优的其他节点类。除此之外,文中提出了任务执行节点退出时的任务恢复算法。实验结果表明,算法在执行时间上优于HNPD、FCBSH、MPCGSR以及TSIA等算法,并且伴随着网络节点退出率的增加,算法优越性越来越明显。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 P2P技术
• 1.1.1 P2P网络的基本概念
• 1.1.2 P2P网络的拓扑结构
• 1.1.3 P2P技术的应用领域
• 1.1.4 P2P技术带来的问题
• 1.2 研究课题的提出
• 1.3 本文主要工作
• 1.4 文章结构
• 2 模糊数学理论与任务调度基础
• 2.1 模糊数学理论介绍
• 2.2 任务调度基础
• 2.2.1 对等网络环境中任务调度的基本特点
• 2.2.2 对等网络环境中任务调度的主要目标
• 2.2.3 任务调度算法分类
• 2.3 本章小结
• 3 任务调度建模
• 3.1 网络建模
• 3.1.1 节点性能刻画
• 3.1.2 Request及Response协议
• 3.1.3 基于模糊聚类的节点划分
• 3.1.4 节点类排序
• 3.2 任务建模
• 3.2.1 任务描述
• 3.2.2 任务备份——Check point设置
• 3.2.3 任务划分
• 3.3 资源匹配度计算
• 3.4 本章小节
• 4 任务调度策略
• 4.1 任务调度过程及相关调度算法简介
• 4.1.1 调度过程描述
• 4.1.2 相关调度算法简介
• 4.2 基于资源匹配度的动态任务调度算法
• 4.2.1 算法假设条件
• 4.2.2 任务优先级
• 4.2.3 调度算法描述
• 4.2.4 节点退出时的任务恢复
• 4.3 仿真实验及性能分析
• 4.3.1 实验环境
• 4.3.2 实验结果与性能分析
• 4.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
• 致谢