W eb应用服务器通过使用反射技术,提供了灵活的动态可重配的特性,但是反射存在性能偏低的问题。基于自主研制的OnceAS应用服务器,对其中的反射性能优化问题进行了研究,提出了一个基于自适应缓存的反射框架,以及一个扩展LRU的优化的缓存...W eb应用服务器通过使用反射技术,提供了灵活的动态可重配的特性,但是反射存在性能偏低的问题。基于自主研制的OnceAS应用服务器,对其中的反射性能优化问题进行了研究,提出了一个基于自适应缓存的反射框架,以及一个扩展LRU的优化的缓存替换算法。它们能够提高应用服务器的反射效率,并且保持动态可重配和自适应的特性。展开更多
网络分布计算环境下应用系统的需求多样化和复杂性的增长,要求位于中间件层次的Web应用服务器(web application server,简称WAS)从原来的尽力而为服务模型转变为服务质量(quality of service,简称QoS)保障模型,为具有不同需求的应用分...网络分布计算环境下应用系统的需求多样化和复杂性的增长,要求位于中间件层次的Web应用服务器(web application server,简称WAS)从原来的尽力而为服务模型转变为服务质量(quality of service,简称QoS)保障模型,为具有不同需求的应用分别提供适宜的服务质量保障.目前的WAS系统在此方面仍然比较薄弱.OnceAS/Q是一个面向QoS的WAS系统,它以QoS规约为基础,为不同应用提供不同的QoS保障能力.OnceAS/Q实现了一个应用QoS保障框架,提供了一组QoS服务组件支持具有QoS需求的应用开发和运行.介绍了OnceAS/Q的体系结构和主要组件,详细阐述了两个关键问题,一是QoS规约的定义及其映射,另一个是面向QoS的服务组件和资源的动态重配.OnceAS/Q原型在Ecperf测试基准下,对其QoS保障能力进行了实验.实验数据表明,在较大规模的应用环境下,OnceAS/Q能够提供更好的服务质量,并且开销是可接受的.展开更多
以SSD(solid state drive)为代表的新型存储介质在虚拟化环境下得到了广泛的应用,通常作为虚拟机读写缓存,起到优化磁盘I/O性能的作用.已有研究往往关注SSD缓存的容量规划,依据缓存读写命中率评价SSD缓存分配效果,未能充分考虑SSD的服...以SSD(solid state drive)为代表的新型存储介质在虚拟化环境下得到了广泛的应用,通常作为虚拟机读写缓存,起到优化磁盘I/O性能的作用.已有研究往往关注SSD缓存的容量规划,依据缓存读写命中率评价SSD缓存分配效果,未能充分考虑SSD的服务能力上限,难以适用于典型的分布式应用场景,存在虚拟机抢占SSD缓存资源,导致虚拟机中应用性能违约的可能.实现了虚拟化环境下面向多目标优化的自适应SSD缓存系统,考虑了SSD的服务能力上限.基于自适应闭环实现对虚拟机和应用状态的动态感知.动态检测局部SSD缓存抢占状态,基于聚类方法生成虚拟机的优化放置方案,依据全局SSD缓存供给能力确定虚拟机迁移顺序和时机.实验结果表明,该方法在应对典型分布式应用场景时可以有效缓解SSD缓存资源的争用,同时满足应用对虚拟机放置的需求,提升应用的性能并兼顾应用的可靠性.在Hadoop应用场景下,平均降低了25%的任务执行时间,对I/O密集型应用平均提升39%的吞吐率.在Zoo Keeper应用场景下,以不到5%的性能损失为代价,应对了虚拟化主机的单点失效带来的虚拟机宕机问题.展开更多
文摘网络分布计算环境下应用系统的需求多样化和复杂性的增长,要求位于中间件层次的Web应用服务器(web application server,简称WAS)从原来的尽力而为服务模型转变为服务质量(quality of service,简称QoS)保障模型,为具有不同需求的应用分别提供适宜的服务质量保障.目前的WAS系统在此方面仍然比较薄弱.OnceAS/Q是一个面向QoS的WAS系统,它以QoS规约为基础,为不同应用提供不同的QoS保障能力.OnceAS/Q实现了一个应用QoS保障框架,提供了一组QoS服务组件支持具有QoS需求的应用开发和运行.介绍了OnceAS/Q的体系结构和主要组件,详细阐述了两个关键问题,一是QoS规约的定义及其映射,另一个是面向QoS的服务组件和资源的动态重配.OnceAS/Q原型在Ecperf测试基准下,对其QoS保障能力进行了实验.实验数据表明,在较大规模的应用环境下,OnceAS/Q能够提供更好的服务质量,并且开销是可接受的.
文摘以SSD(solid state drive)为代表的新型存储介质在虚拟化环境下得到了广泛的应用,通常作为虚拟机读写缓存,起到优化磁盘I/O性能的作用.已有研究往往关注SSD缓存的容量规划,依据缓存读写命中率评价SSD缓存分配效果,未能充分考虑SSD的服务能力上限,难以适用于典型的分布式应用场景,存在虚拟机抢占SSD缓存资源,导致虚拟机中应用性能违约的可能.实现了虚拟化环境下面向多目标优化的自适应SSD缓存系统,考虑了SSD的服务能力上限.基于自适应闭环实现对虚拟机和应用状态的动态感知.动态检测局部SSD缓存抢占状态,基于聚类方法生成虚拟机的优化放置方案,依据全局SSD缓存供给能力确定虚拟机迁移顺序和时机.实验结果表明,该方法在应对典型分布式应用场景时可以有效缓解SSD缓存资源的争用,同时满足应用对虚拟机放置的需求,提升应用的性能并兼顾应用的可靠性.在Hadoop应用场景下,平均降低了25%的任务执行时间,对I/O密集型应用平均提升39%的吞吐率.在Zoo Keeper应用场景下,以不到5%的性能损失为代价,应对了虚拟化主机的单点失效带来的虚拟机宕机问题.
