19、基于组件的软件架构性能预测

基于组件的软件架构性能预测

1. 方法基础与假设

• 马尔可夫属性 ：该方法基于马尔可夫链，因此继承了其常见假设。对于循环，马尔可夫属性（从一个状态转移到另一个状态的概率与之前的执行路径无关）有所弱化，因为该方法允许指定循环迭代次数的概率质量函数（PMF），而不局限于几何分布。对于分支，马尔可夫属性仍然存在，但SEFF模型包含依赖于输入参数的分支条件。
• 单用户分析 ：分析模型首先假设一次只有一个用户执行场景。不过，该方法的结果可输入到现有的排队网络工具中，以获得多用户场景下的预测结果。此外，还引入了一个能模拟多个并发用户的PCM仿真工具。
• 模型可用性 ：要应用该方法，架构中每个组件的SEFF必须存在。对于新设计的组件，可以从设计文档中导出SEFF规范并发布到组件库中。对于现有组件，正在开发代码分析工具，以便从源代码中半自动导出SEFF，从而将遗留组件集成到该方法中。
• 静态架构 ：PCM不支持动态组件架构，即运行时不能创建新组件或更改组件之间的链接。性能预测假设架构中的组件集及其连接是固定的。

2. 案例研究

2.1 架构、场景和使用配置文件

• 架构概述 ：案例研究分析了MediaStore架构，这是一个音乐和视频文件的网络商店，其功能仿照iTunes音乐商店。它是一个三层架构，包括客户端层、托管实现业务逻辑组件的应用服务器层，以及通过千兆以太网连接到应用服务器