機器學習的服務器調優系統設計論文

機器學習的服務器調優系統設計論文

　　當代，論文常用來指進行各個學術領域的研究和描述學術研究成果的文章，簡稱之為論文。它既是探討問題進行學術研究的一種手段，又是描述學術研究成果進行學術交流的一種工具。下面是小編整理的機器學習的服務器調優系統設計論文，歡迎大家分享。

　　［摘要］

　　隨著計算機網絡的廣泛應用，越來越多的網絡服務程序都要求服務器具有穩定的性能以提供可靠的服務。本文提出了基于機器學習的服務器調優系統的設計與實現方法，為提高服務器的可靠性及高效性提供了較好的解決方案。

　�。坳P鍵詞］

　　機器學習；服務器調優；線程池

　�。壑袌D分類號］

　　TP181［文獻標識碼］A［文章編號］1009—5349（2016）02－0133－01

　　一、線程池調優系統總體設計

　　線程池調優系統由四個模塊組成：線程池模塊、性能監測模塊、支持向量機調優模塊。線程池模塊負責線程池的創建與維護，任務隊列的任務管理等，并將任務隊列中的用戶任務取出放入線程池中進行執行。性能監測模塊負責對表征線程池性能的三個特征量吞吐量、任務運算時間和任務阻塞時間的監測，作為測試樣本輸入支持向量機調優模塊中。支持向量機調優模塊則通過性能監測模塊提供的測試樣本，得到所需的最佳線程池尺寸，并與當前的線程池尺寸進行對比，最后調整線程池尺寸到最佳。

　　二、線程池模塊

　　線程池模塊主要負責線程池內線程的創建、銷毀、構造任務隊列，并將任務隊列中的用戶任務取入線程池中分配空閑線程來執行。系統采用Win32的提供的線程庫，以面向對象思想實現相關功能模塊。線程池模塊主要包括線程池類CPoolThread、任務隊列類CJobDequeue、線程類CThread以及同步類CMutex。線程類CThread最重要的一個方法是線程的創建方法CThread：：Create（）。線程創建方法采用了Win32線程庫提供的線程創建應用程序接口CreateThread（Null，0，_ThreadEntry，this，0，&ThreadID）來實現。線程池類CThreadPool主要提供了一個數組變量m_list_thread來維護一個線程池，線程池內的每個線程都存在了這個數組變量中，而具體的池內線程的操作都交給了線程類CThread來完成。線程池類CThreadPool主要包括初始化線程池的初始化方法CThreadPool：：InitInstance（）來實現線程池內所有線程的創建操作，具體通過CThread類的CThread：：Create（）方法來實現每個線程的創建。任務隊列類CJobQueue是線程池類的一個對象，維護了一個任務隊列數組列表m_normal_list，用戶任務經過線程池類添加任務接口進入此數組列表中。任務隊列類通過隊列列表來維護管理等待中的用戶任務。同步類CMutex主要是為了實現程序中的某些互斥操作設立的，通過對私有變量m_lock調用WinAPI函數的WaitForSingleObject（）與ReleaseMutex（）來實現程序的加鎖與解鎖操作。

　　三、性能監測模塊

　　性能監測模塊主要是監測表征線程池性能的三個特征量：吞吐量、任務運算時間和任務阻塞時間。由于吞吐量是監測用戶任務進入任務隊列的數量，因此，對吞吐量的監測可以在任務隊列類中實現。而任務運算時間和任務阻塞時間直接是與線程的執行任務相關的，因此，將這兩個量的監測放入線程類中實現。性能監測模塊對吞吐量的監測方法。每當有用戶任務通過線程池類進入任務隊列時，任務隊列將其成員變量m_tuntu進行加1操作，實現對吞吐量的實時更新。任務運算時間的監測方法主要通過調用Windows提供的API函數GetThreadTimes添加至線程類中的Run方法中來實現。GetThreadTimes函數可以返回四個參數：線程創建時間、線程退出時間、系統代碼運算時間和用戶代碼運算時間。因此，可以通過對系統代碼時間與用戶代碼時間求和來得到任務占用CPU的時間，也就是任務運算時間。具體做法是當線程類中Run方法啟動用戶任務時，即調用此API函數，獲得任務進入線程池時間；當用戶任務運行結束時，再次調用此API函數，即可獲得任務離開線程池時間，將二者做差即可得到任務占用CPU的運算時間。對任務阻塞時間的監測方法的實現則相對麻煩一些，因為沒有直接測試任務阻塞時間的API函數。但是可以通過間接的方法來測量，即任務阻塞時間=任務執行時間—任務運算時間。其中，任務執行時間可以通過WindowsAPI函數getTickCount（）來分別得到任務進入線程池與離開線程池時的CPU時鐘，從而做差就可以求出任務執行時間；而任務運算時間也可以得到，因此再將兩者做差就可以得出最后的任務阻塞時間。具體做法同監測任務運算時間時的做法，只是改變了監測的API函數。

　　四、支持向量機調優模塊

　　根據支持向量機調優模型，將支持向量機調優模塊寫成線程類中的一個函數——調優函數Tuning（）。通過線程池類內的成員變量m_tuntu、m_cmptm和m_blktm獲取當前線程池性能數據，輸入到支持向量機方法中得到最佳線程池尺寸。當最佳線程池尺寸與當前線程池尺寸不符時，需要對線程池的尺寸進行調整。當需要增加線程池尺寸時，可以通過WindowsAPI函數CreateThread（）來創建新線程；當需要減小線程池尺寸時，可以通過調用函數TerminateThread（）來銷毀空閑線程，最終達到所需的最佳線程池尺寸。

　　【參考文獻】

　　[1]董如意.基于二階段法的新型凸殼支持向量機研究[J].現代交際,2012(11).

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