基于灰色预测模型的优先级队列缓存管理策略

发布时间：2018-10-23 19:03

【摘要】：为解决企业服务总线(ESB)集成平台中的服务队列管理问题,在考虑队列优先级因素的基础上,提出一种优先级消息服务队列缓存管理策略。将不同优先级的业务数据封装为消息服务放入不同队列中,按照消息优先级顺序对其进行服务管理,在下一次业务消息到达前,使用灰色预测模型实时预测优先级队列的缓存分配情况,使得队列缓存分配更合理。实验结果表明,该策略能保障ESB集成平台中高优先级业务和低优先级业务的正常运行,并降低高优先级业务的平均等待时间、平均停留时间及消息队列拥塞的风险。
[Abstract]:In order to solve the problem of service queue management in the enterprise service bus (ESB) integration platform, a buffer management strategy for priority message service queue is proposed based on the consideration of queue priority factors. Encapsulates business data with different priorities as a message service into a different queue, manages it in the order of message priority, and before the next business message arrives, The gray prediction model is used to predict the buffer allocation of priority queue in real time, which makes the queue cache allocation more reasonable. Experimental results show that the strategy can ensure the normal operation of high-priority and low-priority services in ESB integration platform, and reduce the average waiting time, average residence time and the risk of message queue congestion of high-priority services.
【作者单位】： 西南交通大学CAD工程中心;西南科技大学信息工程学院;
【基金】：国家科技支撑计划基金资助项目(2012BAH20F01) 四川省制造业产业链协同与信息化支撑技术重点实验室基金资助项目(2013002)
【分类号】：TP333;N941.5

【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2290198