基于遺傳算法的Web系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化方法的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著商業(yè)網(wǎng)絡站點的不斷涌現(xiàn)和用戶訪問量的急劇增加,給各種Web服務器提出了更高的性能要求,在有限資源條件下如何高效優(yōu)化Web系統(tǒng)的性能成為系統(tǒng)開發(fā)和維護關注的焦點。通過適當調(diào)節(jié)Web系統(tǒng)的軟件配置參數(shù),它的性能表現(xiàn)可以在現(xiàn)有的訪問負載和硬件資源條件下得到很大的提升,但是面對復雜的Web部署環(huán)境和幾十個可調(diào)參數(shù),取得正確的配置參數(shù)值組合使系統(tǒng)整體性能表現(xiàn)最優(yōu)是一項相當耗時耗力的工作。
　　 本文針對多層Web應用架構,設計和實現(xiàn)遺

2、傳算法,提出快速優(yōu)化Web系統(tǒng)配置參數(shù)的方法,在大大減少實驗時間的同時找出最優(yōu)或接近最優(yōu)的配置參數(shù)組合,使Web系統(tǒng)整體性能表現(xiàn)最佳。本文主要包括以下內(nèi)容:
　　 (1)遺傳算法的設計和實現(xiàn)。分析現(xiàn)有優(yōu)化技術的內(nèi)在特性、適用場景、優(yōu)化問題的求解以及影響算法性能的因素,深入研究遺傳算法的基本原理和工作流程,把它實際應用到Web系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化問題中。針對系統(tǒng)中的Web服務器Tomcat、數(shù)據(jù)庫服務器MySQL和Java虛擬機的主要可調(diào)

3、配置參數(shù)進行二進制編碼,結合拉丁超立方體抽樣思想隨機生成初始化種群,計算個體適應度值,并進行選擇、交叉和變異等遺傳操作,迭代搜索全局最優(yōu)解,給出實驗結果和算法性能分析。
　　 (2)實驗平臺的搭建。部署TPC—W基準測試程序,構建Web系統(tǒng)應用環(huán)境,包括在線售書系統(tǒng),模擬用戶請求的負載生成器,編寫腳本語言控制相關參數(shù)的修改,軟件的重啟和算法的實現(xiàn),記錄相關系統(tǒng)性能數(shù)據(jù)到日志文件,優(yōu)化提升Web系統(tǒng)整體性能。
　　 (3)

4、遺傳算法和QOG算法相結合,減少總的Web系統(tǒng)參數(shù)尋優(yōu)時間。遺傳算法以較快的收斂速度逼近最優(yōu)值,相比QOG算法利用回歸函數(shù)預測配置參數(shù)對應的系統(tǒng)性能,遺傳算法更具準確性和高效性,本文結合遺傳算法的尋優(yōu)能力,并引入QOG算法批量抽樣的思想,兩者結合減少參數(shù)優(yōu)化的整體實驗時間。
　　 在限定的系統(tǒng)資源和工作負載下,本文通過Web環(huán)境中性能測試和優(yōu)化算法程序的運行,找到系統(tǒng)最優(yōu)或者接近最優(yōu)配置參數(shù)值組合,給出實驗結果和分析,驗證優(yōu)化算