论文研究-基于替换策略的自适应数据库负载控制.pdf

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自适应数据库负载控制是一个性能优化过程, 用来提高数据库系统的整体性能。分析了自适应数据库负载控制的研究现状,提出了基于替换策略的负载控制方法,该方法通过竞争决策算法和替换策略对负载进行优化过滤来提高数据库系统的性能。仿真实验表明,该方法可以有效提高客户的满意率和系统实现价值,并且可以增强系统的稳定性。
·1832 计算机应用研究 序,,分别为负载在价值密度队列和空闲时间队刎中的位置。控制间隔时间为15。实输结果如图1、2所示。 这样每个负载都有一个优先等级P: 40D@控制前十怜制 P 06 优先等级高的负载(指那些价值密度小且空闲时间长的 田02+控制后 负载)优先被替换出大,在这里由于不同的负载可能有相同的 20 优先等级,比如说,负载1在价值密度队列和空闲时间队列中 寸间间隔 图1系统实现价值 图2用户满意率 的位置分别为1和3,负载2在价值密度队列和空闲时间队列 由图1表明,在绝大多数控制时间间隔内,控制后的系统 中的位置分别为3和1,则负载1和2的优先等级相等,均为实现价值要比搾制前的系统实现价值高。由表1可以得出,在 4,所以需要为每个负载分配惟一的优先级p,本文用文献[9 20个控制时间间隔内,控制后系统实现的总价值比控制前提 中的优先级分配公式为每个负载分配惟一的优先级p 高了45.3%;由图2表明,控制前用户的满意率在34%~ 1)米(i+ 根据优先级函数P就可以将s中那些价值密度较小且空100%之间波动,控制后用户的满意率保持在80%以上,由表1 闲时间较长的负载排到前边,作为优先被替换的对象 可知控制后的平均用户满意率比控制前的平均用户满意率提 高了22%。实验结果表明,基于替换策略的负载控制方法不 2.2替换策略 仅可以提高系统的实现价值,使得那些价值密度较大的负载能 首先对预提交的负载集合s1中的负载按照优先级公式 够优先执行,而且有效地提高了用户的满意度。 进行排序,使得那些价值密度相对较小且空闲时间较长的负载 表1控制前后实验薮据对比 排到前边作为优先提交对象,然后进行替换操作,具体的替换 对匕项 系统实现总价值 屮均用户满意率/% 策略如下: 控制前 a)在剩余负载集合50中找出紧迫性较强的负载放入集合 掉制后 325 s4中,假设紧迫性较强的负载个数为m,集合s3用来存放集合 s1中要被替换出的负载 4结束语 b)在s4中第i(i=1,2,…,n)个负载的编号为k,此时计算 本文应用替换策略进行自适应数据库负载控制,首先采用 把s中的负载装入总负重为cpuk的背包中,计算时将那些价竞争决策算法求解一组价值最大的负载作为预提交对象,然后 值较小且空闲时间较长的负或优先装入背包,并将要被替换出应用替换策略将剩余负载中那些紧迫性很强的负载替换进人 的负载放入集合s3屮,具体替换步骤如下: 提交队列。该方法可以对各类复杂多变的负载进行有效的优 步骤1设置初始值j=1,qpu,=qpu,s1表示集合s屮第j个化过滤,在实现系统价值最大化的同时有效地提高了客户的满 负载的标志符。 意率,达到了优化数据库性能的目的。本文只考虑了对系统 步骤2令 CPU资源的利用,没有考虑内仔等其他系统资源,在以后的研 cpu= cpu t cpu, (6)究工作中可以在这一方面进行尝试。 若cu,<cpua,则ss=+s'},=j+1,否则跳到步骤3; 参考文献: 步骤3对集合s1进行替换操作,即s1=s+|k}-s,并标1 MANEVITA7M, YOUSEF M. One - lass svis for document clas 记负载k不能被替换。 fication [J]. Journal of Machine Learning Research, 2001, 2 (22):139-154 )清空集合s3,为替换集合s中的下一个负载做准备,依 [2] NIU Bao-ning, MARTIN P, POWLEY W, e! al. Workload adapta 此类推,直至将集合s4中的所有负载都替换进集合s1为止,此 tion in autonomic DBMSs[ C]// Proc of CASCON. Toronto: ACM 时的集合s为最终提交给数据库系统的负载集合。 Pess,2006:161-173 应用替换策略可以有效地将集合中紧迫性很强的负载3 CHROEDER B, HARCHOL, BALTER M, IYENGARA,al Achieving class-based 替换进入集合s1中,作为优先提交对象提交给数据库系统,该 the 22nd International Conference an Data Engineering(ICDE 06) 方法在提高系统实现价值的同时提高了客户的满意率。 Washington DC IEEE Computer Society, 2006: 153-165 [4 DUAN Fu, WANG Yu-xing, ZHAO Chan-chan, et al. Research and 3实验结果分析 implementation on middleware of database work lbad autonomic adapta 根据实际需要,本文将系统实现价值和用户满意率作为衡 tion[C]// Proc of the 4 th International Conference on Intelligent In- formation Hiding and Multimedia Signal Processing. Washington dC 量白适应数据库负载控制性能的依据,仿真实验也是围绕这两 IF.. Computer Society, 2008: 1478-1481 个性能评价参数进行的,其中用户满意率定义如下 [5 QLANG Yan, LI Yi, CHEN Jun-jie. The workload adaptation in auto count:表示在第讠个控制时间间隔内负载的总个数; nomic DB MSs based on layered queuing network model[c]// Proc of I counL1表示在第个控制时间间混内没有被提交的且 the 2nd Intemational Workshop on Knowledge Discovery and Date DC. IEEE C 空闲时间为1的鱼载的个数 [6]强彦,李晶,陈俊杰,数庠负载自适应的体系结构研究[冂].计算 sat rat表示用户满意率,则有: 机应用研究,2008,25(11):3317-3319 sal_; nu_ counl; /cuunli (7){7」宁发兵,马良.0/1背包问题竞争决策算法[J.算机工程与应 在实验过程中,负载的价值是山随机函数随机生成的1 用,2008,44(3):14 [8]周明,孙树栎.遺遗传算法原理及应用[M].北京:国防工业出版社, 10的任意值;负载所需消耗的CPU值是由随机函数随机生成 的%-40%的任意值;空闲时间是由随机函数随机生成的[9」王,徐俊刚,一种新的是于优先级表的实时调度算法[J.电子 1~10(单位为s)的任意值。实验进行了20个控制间隔,每个 学报,2004,32(2):310-313

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