主动自调度集群网络服务器的拥塞控制研究

论文摘要

在INTERNET上，随着信息传送的逐渐增大和网络组成的日益复杂，网络负载常超过网络的处理能力，网络发生拥塞的可能性也越来越大，而集群网络服务器由于其自身的特点，对于拥塞控制的要求也越来越高，如果不对网络拥塞进行有效的控制以使网络发生拥塞时能及时恢复到正常的状态，就会造成严重的网络拥塞，导致网络服务器崩溃。因此，网络拥塞的避免和控制越来越重要而且成为亟待解决的问题。 本文首先介绍了集群网络服务器的应用需求，并对网络拥塞控制的基本概念和基本原理作了详细的介绍，并对集群网络系统中的主流拥塞控制算法RED，FIFO，WFQ，FQ进行了阐述、分析和对比。然后讨论了模糊逻辑与拥塞控制相关联的因素，并对已有的模糊逻辑拥塞控制算法和主流的拥塞控制策略进行了对比。 然后介绍了主动自调度集群服务器的体系结构，请求优先级调度机制以及排队模型，QoS控制，集中器的工作方式和任务等待池的组织，并讨论了模糊拥塞控制与主动自调度集群的结合。 针对各个主流拥塞控制算法的不足之处，网络中状态信息的不确定性，以及主动自调度集群在缓冲等待池和排队模型的特点，本文提出了可以将模糊理论与拥塞控制结合在一起。首先介绍了模糊集合与模糊推理的基本概念，以及模糊判决的方法。为了处理各种模糊信息，依据Sugeno模糊模型设计出了基于典型Sugeno模型的拥塞控制模糊推理机制。为了更加完善模糊拥塞控制算法，本文提出了一种基于缓冲区占用率和满队列时间的模糊逻辑拥塞控制算法—FLCCA算法。它是通过对队列缓冲区占用率状态和满队列时间状态的实时监控，运用模糊推理机制来判断队列的拥塞状态，处理那些真正处于拥塞状态的数据包流。并依据网络中各种各样的服务类型，提供区别服务，保证相应的服务类型可以得到相应的服务质量。并结合了全局和局部两方面来处理拥塞。最后采用NS-2的仿真模型对其进行了模拟和仿真，并对仿真的结果进行了分析和评价。 在本文的最后，讨论了FLCCA与主动自调度集群网络服务器的结合。分析了FLCCA与主动自调度集群结合的主要因素，提出了结合FLCCA的主动自调度集群拥塞控制模型，并基于FLCCA的区分服务的相关原理，设计了一种分布式的区分服务算法。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 研究现状概述
• 1.2.1 集群的拥塞控制
• 1.2.2 基于模糊逻辑的拥塞控制
• 1.3 研究目标和研究内容
• 1.3.1 模糊逻辑与拥塞控制机制的结合
• 1.3.2 模糊逻辑拥塞控制与主动自调度集群
• 1.3.3 多输入的模糊逻辑拥塞控制
• 1.3.4 模拟与仿真
• 1.3.5 FLCCA与主动自调度集群
• 1.4 论文结构
• 第二章 集群网络服务器
• 2.1 网络应用的需求
• 2.2 网络拥塞的基本概念
• 2.2.1 拥塞和拥塞控制
• 2.2.2 INTERNET的网络模型
• 2.2.3 拥塞产生的原因
• 2.2.4 拥塞控制的基本原理
• 2.3 集群网络服务器拥塞控制
• 2.3.1 随机早期检测算法（RED）
• 2.3.2 队尾丢弃算法（FIFO）
• 2.3.3 公平排队算法（FQ）
• 2.3.4 加权公平排队算法（WVQ）
• 2.4 基于模糊逻辑的拥塞控制
• 2.4.1 模糊逻辑与拥塞控制
• 2.4.2 模糊逻辑拥塞控制策略与主流的拥塞控制策略
• 2.4.2.1 主流拥塞控制策略比较
• 2.4.2.2 基于RED的模糊逻辑拥塞控制策略
• 2.4.2.3 基于队列的模糊拥塞控制策略
• 2.5 QoS控制
• 第三章 主动自调度集群网络服务器
• 3.1 主动自调度集群体系结构
• 3.2 主动自调度集群调度机制和排队模型概述
• 3.2.1 ASAS请求优先级调度
• 3.2.2 ASAS排队模型分析
• 3.3 主动自调度集群服务质量（QoS）保证
• 3.3.1 集中器的工作方式
• 3.3.2 任务等待池的组织
• 3.3.3 QoS控制机制
• 3.4 模糊拥塞控制与主动自调度集群服务器
• 第四章 双输入单输出的模糊逻辑拥塞控制算法（FLCCA）
• 4.1 模糊控制理论及其应用
• 4.1.1 模糊集与模糊推理、模糊判决
• 4.1.1.1 模糊集合
• 4.1.1.2 模糊推理
• 4.1.1.3 模糊判决方法
• 4.1.2 模糊推理模型
• 4.1.2.1 Sugeno模糊模型
• 4.1.2.2 基于典型Sugeno模型的拥塞控制模糊推理机制
• 4.2 FLCCA拥塞控制模型
• 4.3 基于模糊理论的队列管理算法
• 4.3.1 结合模糊理论的队列管理
• 4.3.2 双输入单输出的模糊系统
• 4.3.2.1 隶属度函数
• 4.3.2.2 模糊控制规则
• 4.3.2.3 矩阵化模糊关系
• 4.3.3 算法处理相关步骤
• 4.3.4 算法分析
• 4.4 QoS控制机制
• 4.4.1 基于优先级的QoS控制
• 4.4.2 算法实现
• 4.5 模拟与仿真
• 4.5.1 NS仿真模型
• 4.5.2 模糊逻辑拥塞控制的仿真研究
• 4.6 结合FLCCA的主动自调度集群服务器拥塞控制模型
• 4.6.1 主动自调度集群与FLCCA结合的分析
• 4.6.2 结合FLCCA的主动自调度集群拥塞控制模型
• 4.6.3 QoS控制算法
• 第五章 结束语
• 5.1 本文主要工作
• 5.1.1 基于模糊逻辑的拥塞控制研究
• 5.1.2 模糊逻辑拥塞控制与主动自调度集群
• 5.2 未来主要工作
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士期间发表的论文