【摘 要】
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由于数据流的不可预测性、突发性、大量性和持续性,而系统资源的有限性,使得在运行过程中数据流系统常出现过载的问题,这样必然会造成处理延迟,不能满足实时性要求。在此种情
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由于数据流的不可预测性、突发性、大量性和持续性,而系统资源的有限性,使得在运行过程中数据流系统常出现过载的问题,这样必然会造成处理延迟,不能满足实时性要求。在此种情况下获得的查询结果将会变得毫无意义。因此研究分布式数据流处理系统的负载管理策略包括动态负载迁移策略和降载策略变得十分必要。对于分布式数据流管理系统的动态负载迁移策略,在分析现有方法的基础上,进行改进,提出了我们自主研究开发的分布式流处理系统ARTs-SH中投标负载迁移策略。该策略一方面能有效实施动态负载平衡,减小系统总体延迟;另一方面具有更大的适用范围。由于在实际情况中不同查询具有不同的重要性,ARTs-SH系统系统也不例外,而现有的数据流系统降载策略几乎都有一个假设前提条件,所有的查询具有同样的重要性,因此提出了一个基于不同查询具有不同重要性的降载策略。主要是结合数据流查询的特点先综合考虑查询的参数,然后根据几个主要参数确定查询优先级,再依据查询优先级确定其对应输入数据流的重要性,在不同重要性数据流上采用不同的降载系数。从而在保证查询实时性的同时,尽量保证重要查询结果的可靠性,提供较好的服务质量。研究了数据流系统负载管理策略,提出了投标负载迁移策略和基于不同查询优先级的降载管理策略,通过理论分析和实验结果均证明了策略的有效性。
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