7、软件系统的性能感知重配置

软件系统的性能感知重配置

1. 引言

基于组件的软件开发范式可通过组装独立组件构建复杂系统，具有降低开发成本、实现组件复用等优势。但构建系统时，满足可靠性和性能等非功能需求颇具挑战。一方面，难以从孤立组件推断整个系统的属性；另一方面，系统性能受外部工作负载影响，可能出现意外波动导致性能下降。

系统响应时间是重要的性能指标，它易于测量且直接影响用户体验。随着并发访问系统的用户数量增加，系统响应时间会上升，除非系统采用适当的重配置策略来应对工作负载的高峰。常见的解决方案是使用更多物理资源实现动态可扩展性，但并非所有系统都能通过添加资源来扩展，且分配新资源和启动新应用实例并非即时操作，难以快速应对工作负载的高峰。

为解决上述问题，提出了一种名为PARSY（Performance Aware Reconfiguration of software Systems）的方法，其目标是通过对应用进行性能感知的降级，在运行时解决性能模型问题，从而降低系统响应时间。具体而言，考虑一个基于组件的软件系统，部分组件可提供降级但仍可接受的服务，以减少响应时间。系统管理员定义最大允许的系统响应时间，系统配备监控组件，当响应时间违反约束时，PARSY使用排队网络（QN）性能模型来决定应降级哪些组件。随着工作负载的波动，PARSY能够对单个组件进行降级或升级，以尽可能满足响应时间约束。

2. PARSY概述

PARSY是一种能够驱动软件系统动态降级的方法，它在运行时使用模型来决定系统的升级或降级。其目标是选择性地降级或升级基于组件的软件系统中的单个组件，使估计的总体响应时间R低于预定义的阈值Rmax，并尽量先降级不太重要的组件，组件的“重要性”可由系统管理员定义。