基于部分服务器休假的电子商务系统性能分析与优化研究

论文摘要

电子商务系统（ECS-Electronic Commerce System）的服务质量的提高和营运成本的降低都离不开其性能的分析与优化。因此,对ECS性能分析理论和技术的研究既是现实的又是迫切的,其成果不仅可以直接应用于ECS的性能分析,也可被Web服务、网络系统、操作系统、分布式系统的性能分析所借鉴和应用。将服务器利用空闲时间完成辅助任务看成服务器的一次休假。本文以休假排队理论为基础,构建了一个电子商务系统性能分析模型,依据所提出的路线图,建立了性能指标体系,给出性能指标的解析解,设计了柔性性能分析和优化平台。首先,针对ECS性能分析,明确地说明了电子商务的本质,描述了信息传输和处理的层次逻辑模型,分析了影响ECS性能的要素;为解决负载不均和性能分析与优化的问题,将休假排队思想引入ECS的运营中,发现并证明了Γ-分布及Erlang分布类的条件概率封闭性,为各种休假排队系统的分析提供了有力的工具。其次,详细刻画了ECS排队系统的逻辑模型,定义了用户行为转移概率与ECS排队模型中请求处理在服务器间转移的关系式,将多种ECS的排队模型统一在部分服务器休假排队模型上,给出了它们在ECS中适用的场合,并应用拟生灭过程精确地构建了性能分析的数学模型;运用矩阵几何解方法对同步单重、N-策略多重、异步多重的部分服务器休假的M/M/c排队模型进行了分析求解,给出了稳态队长、等待时间的解析表达式和条件随机分解形式,解决了ECS性能指标的定量计算问题,实现了休假系统与其对应的经典系统之间性能指标的清晰明快的定量比较。再次,给出了可操作性强的5个阶段ECS性能分析的路线图,设计了业务、可用性、客户端和服务器端的性能指标;通过一个实例具体地说明了ECS分析和优化的过程,对多种场景下的响应时间、队长、等待时间、服务器利用率等指标进行了求解和比较;提出休假服务能力、休假延时比、休假概率等概念,给出了它们的解析表达式,并应用于最佳休假策略和休假服务器数的决策之中。最后,针对理论成果应用困难,用户的需求变化、技术进步和环境变化给性能分析软件带来的问题,定义了柔点、柔力、柔度、柔距、柔量等软件柔性的相关概念和要素,综合地应用了将所提出的柔性软件的体系结构、柔性报表、柔性信息发布、数据柔性等技术,设计了柔性ECS性能分析与优化平台。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 问题的提出
• 1.1.1 电子商务的形成和发展
• 1.1.2 电子商务的本质
• 1.1.3 ECS 营运性能分析与优化的问题
• 1.2 国内外研究状况分析
• 1.2.1 Internet、Web 与电子商务
• 1.2.2 计算机网络性能与ECS 性能
• 1.2.3 Web 服务器的性能与服务质量
• 1.2.4 单Web 服务器的服务策略
• 1.2.5 Web 集群的负载分配
• 1.2.6 Web 集群的负载分配的策略
• 1.2.7 性能分析的理论工具
• 1.2.8 服务器性能测试工具
• 1.2.9 休假排队理论
• 1.2.10 拟生灭过程与矩阵几何解
• 1.3 研究的内容
• 1.3.1 立论的依据
• 1.3.2 研究的内容
• 1.4 研究意义及应用前景
• 1.5 本论文结构
• 第2章 ECS 信息传输和处理分析与拟生灭过程方法
• 2.1 性能分析的方法
• 2.1.1 性能分析的方法选择
• 2.1.2 性能分析模型的级别
• 2.2 ECS 的信息传输和处理的逻辑模型
• 2.2.1 基于Web 的ECS 信息传输和处理的层次模型
• 2.2.2 基于Web 的ECS 信息处理的过程
• 2.2.3 ECS 与排队系统
• 2.2.4 排队系统的构成
• 2.2.5 排队系统的性能指标
• 2.2.6 排队网络
• 2.2.7 排队系统的几个重要的定理
• 2.3 休假排队模型与拟生灭过程方法
• 2.3.1 休假排队系统的引入
• 2.3.2 条件随机分解
• 2.3.3 生灭过程与拟生灭过程
• 2.3.4 拟生灭过程和矩阵几何解
• 2.4 Γ-分布类的条件概率封闭性研究
• 2.4.1 问题的提出
• 2.4.2 Γ-分布类的条件概率封闭性
• 2.5 本章小结
• 第3章 ECS 随机服务模型的构建
• 3.1 ECS 排队系统的逻辑模型
• 3.1.1 ESC 排队系统的逻辑模型
• 3.1.2 ESC 单服务器排队模型
• 3.1.3 ESC 多服务器排队模型
• 3.2 多服务器休假排队模型
• 3.2.1 多服务器休假服务方式
• 3.2.2 部分服务器同步单重休假的逻辑模型
• 3.2.3 部分服务器同步多重休假的逻辑模型
• 3.2.4 部分服务台N 策略同步多重休假的逻辑模型
• 3.2.5 部分服务台异步单重休假的逻辑模型
• 3.2.6 部分服务台异步多重休假的逻辑模型
• 3.3 ECS 用户功能的逻辑模型
• 3.3.1 电子商务的基本功能
• 3.3.2 用户的行为模型
• 3.3.3 电子商务功能与服务器的关系
• 3.4 本章小结
• 第4章 数学分析模型及其求解
• 4.1 引言
• 4.2 部分服务器同步单重休假的M/M/c 排队系统
• 4.2.1 模型的描述
• 4.2.2 矩阵特征分析
• 4.2.3 率阵和平衡条件
• 4.2.4 稳态分布
• 4.2.5 条件随机分解
• 4.3 部分服务器同步N-策略多重休假的M/M/c 排队
• 4.3.1 模型的描述
• 4.3.2 矩阵特征分析
• 4.3.3 率阵和平衡条件
• 4.3.4 稳态分布
• 4.3.5 条件随机分解
• 4.4 部分服务器异步多重休假的M/M/c 排队
• 4.4.1 模型的描述
• 4.4.2 率阵和平衡条件
• 4.4.3 稳态分布
• 4.4.4 条件随机分解
• 4.5 本章小结
• 第5章 ECS 性能分析与优化
• 5.1 ECS 性能分析与优化的路线图
• 5.1.1 问题的提出
• 5.1.2 业务分析阶段
• 5.1.3 ECS 的资源分析
• 5.1.4 负载分析
• 5.1.5 构建性能模型
• 5.1.6 基于性能模型的性能优化
• 5.2 ECS 性能指标体系
• 5.2.1 业务性能指标
• 5.2.2 可用性指标
• 5.2.3 客户端性能指标
• 5.2.4 服务器端性能指标
• 5.3 基于休假排队的ECS 性能分析与优化
• 5.3.1 业务分析
• 5.3.2 资源分析
• 5.3.3 负载分析
• 5.3.4 构建服务器端性能模型
• 5.3.5 模型分析
• 5.4 本章小结
• 第6章 柔性ESC 性能分析与优化平台研究
• 6.1 FAOP/ECS 与软件柔性
• 6.2 软件柔性的定义与特征
• 6.2.1 软件柔性的定义
• 6.2.2 软件柔性的特性
• 6.2.3 软件柔性度量的要素
• 6.2.4 软件柔性的表现形式
• 6.3 FAOP/ECS 的柔性设计
• 6.3.1 柔性软件的特征
• 6.3.2 FAOP/ECS 面向用户的柔性
• 6.3.3 FAOP/ECS 面向开发员的柔性
• 6.3.4 FAOP/ECS 的体系结构
• 6.4 实现FAOP/ECS 的关键技术
• 6.4.1 柔性报表技术
• 6.4.2 柔性信息发布技术
• 6.4.3 数据柔性技术
• 6.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果
• 致谢
• 作者简介