近年來,在云計算與大數據技術快速發(fā)展的大環(huán)境下,微服務架構逐漸興起。隨著微服務系統(tǒng)服務量的快速增長,傳統(tǒng)的服務發(fā)現機制和服務降級策略已經不能滿足微服務系統(tǒng)的需求。考慮到服務之間存在關聯性,可以從服務之間的關聯性入手對服務發(fā)現技術和服務降級技術進行優(yōu)化,因此本文提出了基于關聯矩陣的微服務發(fā)現優(yōu)化方法以及基于服務關聯性的微服務降級技術優(yōu)化方法。本文主要包括以下三方面內容:（1）針對目前微服務系統(tǒng)中服務發(fā)現時延較長、代價較大的問題,本文提出了基于關聯矩陣的服務發(fā)現算法（Association Matrix Based Service Discovery,AMBSD）,通過構建服務關聯矩陣來表示服務之間的關聯關系,對服務發(fā)現整體過程的時延和代價進行理論分析,得出了算法可執(zhí)行的條件,并通過輪詢方法、功能分解啟發(fā)式方法及AMBSD算法在服務發(fā)現時延和代價方面的對比實驗驗證了AMBSD算法在縮短服務發(fā)現時延以及降低服務發(fā)現代價方面的有效性。（2）針對現有的微服務降級策略易導致用戶服務請求阻塞形成雪崩效應,且未考慮到服務降級的層次性,易導致系統(tǒng)不穩(wěn)定等問題,本文提出了基于服務關聯性的分級降級算法（Se... 

【文章來源】：南京郵電大學江蘇省

【文章頁數】：75 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

輪詢算法及功能分解啟發(fā)式方法與AMBSD算法時延比較圖

南京郵電大學專業(yè)學位碩士研究生學位論文第三章基于關聯矩陣的微服務發(fā)現技術優(yōu)化27以及Zookeeper、Consul、Eureka針對指定服務的可用性的比較驗證算法的優(yōu)越性以及Eureka組件在服務可用性方面相對于Zookeeper、Consul的優(yōu)勢，其中，輪詢方法(Round-Robbin)是目前業(yè)界應用較多的服務發(fā)現方法。圖3.5輪詢算法及功能分解啟發(fā)式方法與AMBSD算法時延比較圖圖3.6輪詢算法及功能分解啟發(fā)式方法與AMBSD算法代價比較圖由圖3.5和3.6可見，AMBSD算法與Round-Robbin算法和功能分解啟發(fā)式方法相比，在時延與代價方面均有所降低，并且當微服務系統(tǒng)總服務量越大時優(yōu)勢越明顯。當服務量m在200以下時，為小型微服務系統(tǒng)，由于服務量較少，性能差距也比較小，時延和代價差距比較接近，當服務量在200到1000時，為中型微服務系統(tǒng)，AMBSD算法和Round-Robbin

南京郵電大學專業(yè)學位碩士研究生學位論文第四章基于服務關聯性的微服務降級技術優(yōu)化41圖4.6系統(tǒng)可用性對比圖如圖4.6所示為微服務系統(tǒng)在并發(fā)量從5萬增長到12萬過程中執(zhí)行基于服務關聯性的分級降級算法(SRBHD)、自動化超時降級算法以及自動化限流降級算法，微服務系統(tǒng)可用性的對比圖，可以看到，從并發(fā)量約為7萬時，系統(tǒng)執(zhí)行自動化超時降級算法以及自動化限流降級算法后的系統(tǒng)可用性迅速下降，而系統(tǒng)執(zhí)行基于服務關聯性的分級降級算法(SRBHD)后的系統(tǒng)可用性下降速度比較緩慢，并且大部分時間系統(tǒng)可用性高達90%以上。圖4.7系統(tǒng)負載情況對比圖如圖4.7所示為微服務系統(tǒng)在并發(fā)量從5萬增長到12萬過程中執(zhí)行基于服務關聯性的分

【參考文獻】：
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