基于Apriori算法的游戏服务器性能优化

摘要

如今互联网行业的迅速发展离不开计算机的支持，科技的进步推动着社会的发展，互联网功能也越来越全面。互联网提供的服务要依靠不同的服务器才能实现，服务器与服务要求之间有的是一对一关系，但是这种关系是否能提供稳定的运行状态还是一个值得思考的问题。除此之外还有多对一的关系，比如google搜索引擎为实现一种服务要求需要多个服务器来服务。尽管这种方式在用户高峰期时能够很好的解决用户，但同时在服务要求少的时候也造成了一种资源的浪费问题。
　　本文采用数据挖掘技术对以上陈述的问题进行剖析。在剖析过程中运用关联关系分析来探讨服务器资源的具体使用情况。采用Apriori算法来解决数据维度较小的问题，这种Apriori算法是在倒排索引技术和字典树的基础上更加完善之后的算法。为了防止服务要求聚集在几个服务器上这种不合理现象，提出了动态加权负载均衡算法来解决这个问题。
　　为了完善服务器，加入了故障预警模块，这个模块主要功能是对服务器进行监测，除此之外还对服务器目前的危险级别作出一个分类，当其达到特定的级别时主动通知管理员，并且进行处理以防止服务器停止运行。
　　最后，根据一些具体的数据分析总结出了一些服务器在服务请求比较少时如何减少服务器资源浪费的方法，列举了集群服务器以及单服务器的案例。

目录

声明

摘要

第1章 引言

1．1 研究意义与背景

1．2 研究现状

1．2．1 服务器管理及性能优化服务器管理现状

1．2．2 服务器性能优化现状

1．2．3 数据挖掘技术研究现状

1．3 关联规则和Apriori算法

1．3．1 分类技术

1．3．2 数据挖掘的应用及未来趋势

1．4 研究内容与章节安排

1．4．1 研究内容

1．4．2 本文章节安排

第2章 基于字典树和倒排索引改进的Apriori算法

2．1 关联规则与字典树

2．2 字典树结构的改进

2．3 倒排索引

2．4 算法实现

2．5 查找K-频繁项集

2．6 据存储压缩率

2．7 实验结果与分析

第3章 服务器性能优化系统的实现

3．1 影响服务器性能的因素

3．1．1 中央处理器主要指标

3．1．2 主存主要指标

3．1．3 硬盘主要指标

3．1．4 主要指标

3．2 服务器性能数据采集

3．2．1 性能数据数据采集

3．2．2 插值方法

3．3 数据预处理

3．3．1 数据离散化

3．3．2 数据过滤

3．4 关联关系挖掘

3．4．1 数据预处理

3．4．2 构建字典树与倒排索引

3．4．3 查找频繁集

3．5 故障预测

3．5．1 类属标号

3．5．2 分类相应动作

3．5．3 分类规则

3．5．4 规则冲突解决

3．5．5 规则数据库维护

3．5．6 分类器伪代码

3．6 系统架构

3．7 本章小结

第4章 集群服务器性能优化研究

4．1 负载均衡

4．2 动态轮询负载均衡算法

4．3 动态加权轮询负载均衡算法

4．4 集群服务器的性能优化

4．5 本章小结

第5章 服务器性能优化应用实例及结果分析

5．1 实验平台的选取

5．2 算法应用

5．2．1 服务器性能数据采集

5．2．2 插值处理

5．2．3 进程问关联关系挖掘

5．3 结果分析

5．4 本章小结

结论

致谢

参考文献