多因素自適應心跳檢測算法研究
本文選題:分布式系統(tǒng) 切入點:心跳檢測 出處:《計算機工程與應用》2017年24期
【摘要】:分布式系統(tǒng)中心跳檢測是節(jié)點故障檢測機制的關鍵技術之一,心跳頻率設定的合理性將影響到故障檢測的準確性和完整性。針對大數(shù)據(jù)環(huán)境下,分布式系統(tǒng)產(chǎn)生故障受到網(wǎng)絡、節(jié)點、作業(yè)多方面影響,為了提高心跳頻率在多方面因素影響下的合理性設定,提出一種多因素心跳檢測綜合指標評價模型。在該模型下同時考慮網(wǎng)絡負載情況和節(jié)點CPU工作狀態(tài)及節(jié)點作業(yè)的大小對心跳檢測過程的影響。在此基礎上,提出了基于多因素評價模型的自適應心跳檢測算法。該算法可以隨網(wǎng)絡環(huán)境、節(jié)點CPU占用率、作業(yè)任務大小自適應地改變心跳頻率,綜合各因素給出心跳頻率設定的最優(yōu)方案。最后通過實驗驗證了多因素對心跳頻率自適應調(diào)整的影響。
[Abstract]:Distributed system center hop detection is one of the key technologies of node fault detection mechanism. The rationality of heartbeat frequency will affect the accuracy and integrity of fault detection.In the environment of big data, distributed system fault is affected by network, node and job. In order to improve the rationality of heartbeat frequency under the influence of many factors,A multi-factor comprehensive index evaluation model for heartbeat detection is proposed.In this model, the influence of network load, the working state of node CPU and the size of node job on the heartbeat detection process is considered simultaneously.On this basis, an adaptive heartbeat detection algorithm based on multi-factor evaluation model is proposed.The algorithm can adaptively change the heartbeat frequency according to the network environment, node CPU occupancy rate, job task size, and give the optimal scheme of heartbeat frequency setting by synthesizing various factors.Finally, the effects of multiple factors on the adaptive adjustment of heart rate are verified by experiments.
【作者單位】: 遼寧大學創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)學院;東北大學軟件學院;
【基金】:國家青年自然科學基金(No.61502090) 教育部博士點基金新教師類(No.20130042120006);教育部基本科研業(yè)務費種子基金項目(No.151704003) 遼寧省檔案局科技項目(No.L-2017-X-24) 遼寧省高校健康管理協(xié)同創(chuàng)新中心資助項目 遼寧省教育科學“十三五”規(guī)劃課題(No.JG17DB230)
【分類號】:TP301.6
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,本文編號:1711076
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