Web容器性能关键技术研究

基于Java EE技术的Web容器已经成为面向Web计算环境的主流中间件平台，它为创建、部署、运行、集成和管理企业Web组件提供了基础设施支持。然而，企业用户规模的不断增长与企业Web应用程序的日趋复杂使得Web容器的性能面临严峻的威胁。 影响服务器性能的主要因素是服务器的资源与负载。在传统服务器设计领域，研究者已经取得了一系列的研究成果，如资源管理、准入控制、动态缓存、差分服务等。然而，上述传统服务器领域的研究成果难以满足开放、动态的Web计算环境需求。首先，Web容器无法预先获知企业Web应用程序的资源需求与负载特征，这使得它不得不采用一种“尽力而为”的服务策略。其次，传统资源管理技术难以解决不同资源之间的管理冲突，影响了资源的利用率。最后，传统的负载管理技术侧重于负载规模的变化，很少考虑负载的组成特征与行为特征。为解决上述问题，论文提出了一种面向资源的分阶段体系结构ROSA，并研究了基于ROSA的动态缓存技术与差分服务技术，具体研究内容如下： 论文首先提出了面向资源的分阶段体系结构ROSA，它将请求处理所需的处理资源（主要指线程）与共享资源加以区分，并且通过分阶段体系结构设计来有效解决处理资源阻塞。同时，论文扩展Petri网模型给出了ROSA体系结构的描述模型RDM与性能模型RPM，前者用于验证ROSA体系结构设计方案的结构性质与行为性质，后者用于定量的计算ROSA体系结构设计方案的平均响应时间、吞吐率等性能指标。最后，论文提出了相关设计模式用于ROSA体系结构的开发。 论文提出了一种访问模式驱动的动态缓存机制，消除了Web容器、Web组件与动态缓存机制的耦合，并能够利用客户访问模式提高Web容器的缓存效率。首先，论文设计了Web容器动态缓存框架来缓存Web组件动态生成的Web内容，减少Web组件的重复执行。然后，论文设计了模式图描述客户的访问行为，有效的消除了传统马尔可夫模型引入的无效访问行为。最后，论文在模式图基础上分别基于会话和缓存对象设计了两个预测概率函数以及访问模式驱动的缓存替换算法，有效的提高了动态缓存机制的效率。 论文提出了一种自适应差分服务机制以满足Web容器剧烈变化的负载，同时为企业Web应用程序的差分服务需求提供支持。首先，论文基于客户行为特征设计了动态的会话优先级，弥补了传统静态优先级定义（客户优先级、请求优先级）无法描述客户行为优先级的缺点。然后，通过扩展ROSA体系结构设计，提供了准入控制、优先级调度、资源预留等多种差分服务策略，从而适应Web容器的不同负载。最后，论文设计了自适应差分服务策略选择算法，根据Web容器负载状况自适应选择差分服务策略，消除了单一差分服务策略在某些情况下出现的资源浪费、请求“饿死”、不必要的请求丢失现象，保障了关键请求的性能指标。 最后，以上研究成果已经应用在一个高性能的Web容器系统Once Web容器中。在Java EE性能测试基准TPC-W的测试中取得了较好的效果。