25、基于M/G/m队列的Web服务器性能分析

基于M/G/m队列的Web服务器性能分析

1. 引言

随着互联网的快速发展和广泛应用,Web服务器已成为信息和服务的主要来源。在商业和关键应用领域,Web服务器面临着严格的性能要求,这些要求直接影响着其硬件和软件基础设施的配置选项。在部署前,对于给定的负载水平和特定的软硬件配置,有必要预估Web服务器的性能。

传统的基于测量的性能估计方法,虽然能对给定配置的性能进行估计,但对于“预测性”或“假设性”分析以及探索替代配置来说,既繁琐又昂贵。而基于模型的分析方法,通过将Web服务器的相关方面纳入合适的模型,验证模型并使用验证后的模型预测不同设置下的性能,是一种有吸引力的替代方法。

2. 性能模型
2.1 Web服务器软件架构

现代Web服务器通过基于线程、基于进程或混合的方法实现并发处理能力。例如,Microsoft IIS服务器是基于线程的服务器,Apache HTTP服务器1.3是基于进程的服务器,Apache HTTP服务器2.0是混合服务器。

在基于线程和基于进程的架构中,为避免为每个请求创建进程/线程的开销,Web服务器可以在启动时创建一个进程/线程池。如果所有线程/进程都繁忙,要么创建额外的线程/进程,要么请求进入队列等待。前者线程/进程池大小动态变化,后者线程/进程池大小固定。

2.2 排队模型

我们假设Web服务器由一个静态的线程/进程池组成,池中的线程/进程数量为m。请求按照泊松分布到达服务器,请求服务时间呈指数分布。大多数Web服务器在所有线程/进程繁忙时,请求队列容量通常很大,以确保拒绝请求的概率较低,因此建模时假设队列长度为无限。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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