云环境下微服务发现及降级优化技术研究

发布时间：2021-12-16 06:33

　　近年来,在云计算与大数据技术快速发展的大环境下,微服务架构逐渐兴起。随着微服务系统服务量的快速增长,传统的服务发现机制和服务降级策略已经不能满足微服务系统的需求。考虑到服务之间存在关联性,可以从服务之间的关联性入手对服务发现技术和服务降级技术进行优化,因此本文提出了基于关联矩阵的微服务发现优化方法以及基于服务关联性的微服务降级技术优化方法。本文主要包括以下三方面内容:（1）针对目前微服务系统中服务发现时延较长、代价较大的问题,本文提出了基于关联矩阵的服务发现算法（Association Matrix Based Service Discovery,AMBSD）,通过构建服务关联矩阵来表示服务之间的关联关系,对服务发现整体过程的时延和代价进行理论分析,得出了算法可执行的条件,并通过轮询方法、功能分解启发式方法及AMBSD算法在服务发现时延和代价方面的对比实验验证了AMBSD算法在缩短服务发现时延以及降低服务发现代价方面的有效性。（2）针对现有的微服务降级策略易导致用户服务请求阻塞形成雪崩效应,且未考虑到服务降级的层次性,易导致系统不稳定等问题,本文提出了基于服务关联性的分级降级算法（Se... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

轮询算法及功能分解启发式方法与AMBSD算法时延比较图

南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第三章基于关联矩阵的微服务发现技术优化27以及Zookeeper、Consul、Eureka针对指定服务的可用性的比较验证算法的优越性以及Eureka组件在服务可用性方面相对于Zookeeper、Consul的优势，其中，轮询方法(Round-Robbin)是目前业界应用较多的服务发现方法。图3.5轮询算法及功能分解启发式方法与AMBSD算法时延比较图图3.6轮询算法及功能分解启发式方法与AMBSD算法代价比较图由图3.5和3.6可见，AMBSD算法与Round-Robbin算法和功能分解启发式方法相比，在时延与代价方面均有所降低，并且当微服务系统总服务量越大时优势越明显。当服务量m在200以下时，为小型微服务系统，由于服务量较少，性能差距也比较小，时延和代价差距比较接近，当服务量在200到1000时，为中型微服务系统，AMBSD算法和Round-Robbin

南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第四章基于服务关联性的微服务降级技术优化41图4.6系统可用性对比图如图4.6所示为微服务系统在并发量从5万增长到12万过程中执行基于服务关联性的分级降级算法(SRBHD)、自动化超时降级算法以及自动化限流降级算法，微服务系统可用性的对比图，可以看到，从并发量约为7万时，系统执行自动化超时降级算法以及自动化限流降级算法后的系统可用性迅速下降，而系统执行基于服务关联性的分级降级算法(SRBHD)后的系统可用性下降速度比较缓慢，并且大部分时间系统可用性高达90%以上。图4.7系统负载情况对比图如图4.7所示为微服务系统在并发量从5万增长到12万过程中执行基于服务关联性的分

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3537664