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1、研究生学位论文开题报告报告题目 Web应用服务器多租户性能管理系统的设计与实现 学生姓名 李博 学号 201028015029001 指导教师 范国闯 职称 高级工程师 学位类别 工学硕士 学科专业 计算机软件与理论 研究方向 网络分布式计算和软件工程 培养单位 填表日期 2012-4-7 研究生院制一 选题的背景及意义a) 云计算的网络计算服务模式的发展云计算作为网络化计算的新兴应用模式，正逐步改变网络化应用/服务的宿主模式和交付方式。一种被广为接受的定义认为，云计算是网络化应用宿主环境和交付方式的最新演化，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算能力、
2、存储空间和各种软件服务1。目前存在三类云计算模式：基础设施即服务（Infrastructure as a Service, IaaS），提供可管理、可扩展的系统资源服务；平台即服务（Platform as a Service, PaaS），提供应用开发、部署和运行的平台服务；软件即服务（Software as a Servcie, SaaS），利用IaaS和PaaS，向终端用户提供具备特定业务功能的软件服务。这三类云计算模式按照提供开放的资源模式的不同所区分，SaaS是一种应用层的服务提供方式，而IaaS则提供了基础设施层的服务，而PaaS介于两者之间，提供操作系统级，平台级的服务。多租户模式
3、是多个租户共享单一物理资源的一种模式，一个资源实例被多个租户共享使用，在云计算时代，多租户的概念被扩展到整个云领域，成为云计算的特性之一。b) 多租户模式介绍多租户模式是多个租户共享使用单一硬件基础设施的一种服务模式，多租户共享表示同一资源实例被多个组织（租户）共享，这一特性决定了应用或服务将以多个隔离实例的形式存在2。一个应用实例可以为一至多个租户提供服务，一个平台实例可以部署一至多个应用实例，一个基础设施实例可以部署一至多个平台实例。基于上述实体关系，生产环境中实际采用的模式主要有四种：VM虚拟机-租户，中间件进程-租户，应用/服务实例-租户，会话-租户。上述四种模式的差异主要体现在租户对
4、基础设施实例、平台实例以及应用实例的共享程度差异，本质上反映了云计算环境中资源的共享程度。如表1所示。多租户模式描述共享程度典型平台提供者VM虚拟机-租户服务器硬件被VM虚拟机划分为多个基础设施实例，各运行一个平台实例，每个平台实例部署一个应用实例，每个应用实例为一个租户服务。低：共享硬件基础设施Amazon Elastic Beanstalk等中间件进程-租户服务器硬件作为一个基础设施实例，其上运行多个平台实例，每个平台实例部署一个应用实例，每个应用实例为一个租户服务。中：共享操作系统Google App Engine等应用/服务实例-租户服务器硬件作为一个基础设施实例，其上运行一个平台实例
5、，部署多个应用实例，每个应用实例为一个租户服务。高：共享中间件进程Intalio,SteamCannon等会话-租户服务器硬件作为一个基础设施实例，其上运行一个平台实例，部署一个应用实例，通过区分租户会话，为多个租户提供服务。高：共享应用实例及中间件进程F等表1四类常用的多租户模式c) 选题的意义低共享程度的多租户模式，其优点在于平台资源管理难度低，租户隔离性好，缺点是系统开销较大，例如，VM虚拟机-租户模式使用VMM(virtual machine monitor)可以实现很好的资源隔离效果，但却带来较大性能开销(30%)23，进而也影响应用性能4和租户扩展性(tenant salabili
6、ty)5。根据VMWare的配置建议，1个物理CPU最多支持3个虚拟CPU，即3个租户的虚拟资源。同时，在资源容量的扩展性方面，尽管单个VM虚拟机支持硬件资源的动态供给，但这一技术仍未被大多数操作系统所兼容。高共享程度的多租户模式可在共享进程中承载大量租户，其优势在于资源利用效率高、系统开销低，并且由于底层异构性被JVM等虚拟机所屏蔽，不存在系统兼容性问题。但是，仍需解决多租户性能共享和资源弹性供给带来的挑战：在高共享程度的多租户模式下，租户之间共享中间件进程或共享应用实例及进程，这为直接管理增加了难度，怎样区分不同的租户，实现租户隔离监测，并进一步实现对租户的负载等性能指数的独立控制，传统的
7、管理系统并不能在这个层次上进行区分，如何解决这些问题，实现在基础设施层无法达到的管理效果，需要在平台层建立新的管理模型。区别于传统的粗粒度、黑盒式管理模型，本课题需要研究细粒度、白盒式的管理模型及相关支撑技术，设计高共享程度的多租户模式下的监测和控制方案。二 国内外发展现状及趋势对于高共享程度的多租户模式，我们将单位时间内各租户的资源使用量集合称为多租户资源剖面（multi-tenant resource profile）。由于多个租户共享进程，甚至线程资源，因此需要对单位时间内各租户的每次请求处理的资源使用量累加获得多租户资源剖面。传统方法主要包括直接监测和间接分析两类：直接监测方法一般通过
8、调用操作系统级的本地代码(native code)实现，如Jordan等人的工作6。此类方法本质上是一种基于采样的度量方法，其精确度依赖于采样时间戳（sampling timestamp）的精密度。但是，目前应用系统主要是事务型应用（transactional application），每次请求处理所使用的CPU时间极短，对时间戳的精密度要求很高7。例如，Magpie8利用Windows提供处理器周期计数器作为时间戳9 ，类似工作还包括Linux环境下使用的Trace Toolkit10以及Solaris环境下使用的DTrace 11。由此可见，直接监测方法与操作系统紧耦合，甚至需要修改操作系
9、统，因此存在系统兼容性问题。间接分析方法利用系统其它度量，通过分析间接获得资源使用量。Binderh和Hulaas等人利用程序翻译 (program transformation)将程序字节码流量转换为资源使用量12，方法不存在兼容性问题，但存在较大系统开销(大于30%)13。Zhang与Cherkasova等人使用基于多元回归的统计分析方法估算资源使用量1415，在系统兼容性和开销方面具有优势，但方法的精确性取决于长时间、高质量的样本作为输入，难以适应负载变化，易产生较大误差。从实现资源管理的技术上来说，传统方法往往将资源管理模型构造为基础设施，并与被管系统绑定在一起。资源管理机制的实现逻辑
10、通过使用基础设施提供的服务或方法实现系统性能保障。此时，资源管理机制横切整个被管系统，这种实现方法具有很好的实时性和针对性。然而，中间件系统是复杂系统，系统组件间的耦合度高，非功能属性扩充困难，系统重构代价高，如果直接增加资源管理逻辑将违反“关注点分离”这一软件设计的基本原则，降低系统的可配置性（configurability）与可重用性（reusability）1617。面向方面的编程技术（Aspect Oriented Programming，AOP）将资源管理特性作为系统的Aspect来考虑，实现关注点分离，是该领域发展的一个重要方向18。已有工作包括Chan19等人在资源监测方面的工作
11、，Kourai20、Duzan21等人在基于Aspect的分布式应用开发方面的工作，以及Demir22、Zhang23等人在基于Aspect的中间件构造方面的工作。上述技术能够解决一部分资源管理的可配置和可重用问题。但是，在高共享程度的多租户模式下，资源管理模型和机制更为复杂，重配和演化的难度更大，并且，模型和机制的运转基于系统运行时的度量信息，重用难度也更大。因此，如何从整体上提高资源管理模型和机制的可配置性和可重用性，降低、甚至避免中间件重构代价，仍是需要解决的问题。三 课题主要研究内容，预期目标a) 研究内容本课题的研究内容，主要面向高共享程度的多租户模式。在现有的理论基础支持下，如何建
12、立高效可用的多租户性能监测机制，对租户的性能资源进行控制，包括对每个租户的负载分离监测，负载的配额分配，并发请求调度等，在此基础上研究可能的性能控制算法，形成完整的性能监测控制程序链。针对现有研究成果的不足，进行改进以提高性能。充分考虑跨平台应用的可行性，研究占用资源小，可移植性强，重构开销小的监测控制系统。 b) 预期目标建立一个高效的，易于移植的web应用服务器多租户性能管理系统四 拟采用的研究方法，技术路线，实验方案，可行性分析研究方法：根据课题的需要，本课题的研究方案分为以下三个部分多租户资源监测：主要研究操作系统级的资源监测方法和基于统计分析的cpu资源评估方法，基于传统的直接和间接
13、监测，研究高精确度，跨平台，资源占用小的资源监测方案，建立高可用性的监测模块多租户并发控制：分为面向多租户-多应用模式的并发控制和面向多租户-单应用模式的并发控制，在建立监测机制的基础上，实现快速，低资源消耗的并发控制模块。多租户性能隔离：对租户进行标识，对租户性能进行隔离，通过逻辑资源的分配和调度，实现面向多租户的性能隔离技术路线和实验方案如下：本课题需要解决的首要问题是，如何建立一个细粒度的白盒式的监测管理模型，首先要利用应用级的上下文信息，如租户、应用、组件等，将租户的请求处理任务与执行该任务的线程进行关联，得到租户占用的负载信息，可建立如图1所示的任务集合与资源管理器的实体关系，利用资
14、源管理器对任务集合所需的线程的并发量进行控制，从而实现多粒度的资源管理。进而根据多租户资源剖面数据，实现租户间的资源隔离。图1任务集合与逻辑资源管理器的实体关系本课题将在上述资源管理模型基础上，利用租户上下文信息，对共享进程内的线程进行分类和标记。如图2所示，基于租户上下文的线程标记方法将自动分析租户上下文信息，注入标记（染色）边界，动态建立租户与资源的映射关系，进而在共享进程内建立逻辑上的租户负载管理器，处理同一租户负载产生的请求处理任务。为此我们需要设计面向多租户的线程及线程池管理方法。进一步，如何对时变性的多租户资源剖面进行精确评估与分析是本课题面临的难题。我们将采用基于统计分析的间接分析方法，评估可监测的资源总体使用情况和各个租户所使用的服务、组件等应用逻辑的吞吐率之间的线性关系，尝试通过滤波反馈，递归的修正资源评估值，同时，设计自适应算法，自动调节统计分析方法的参数设置，动态追踪剖面特征变化，实现高效、精确的多租户资源剖面分析。图2基于租户上下文的负载管理及线程标记可行性分析：资源管理一直是分布式系统领域的研究热点和难点，国内外研究人员已经对相关技术展开了积极的研究。本课题的相关研究内容也是在现有研究的基础上，提出设计实现对多租户系统性能的监测与管理。已有的相关研究成果为本课题的研究提供了一个极为有利的外部环境在本课
