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论文说明:图表目录
声明
第1章 绪论
1.1研究背景
1.2瓶颈检测和性能预测的目标与意义
1.3国内外相关工作与研究现状
1.4本文的研究内容
1.5本章小结
第2章 基于TPC-App基准的测试系统
2.1概述
2.2 TPC-App基准介绍
2.2.1商业与应用环境
2.2.2性能度量指标
2.2.3服务分类
2.2.4数据模型
2.2.5基准总体布局
2.3测试系统的体系架构
2.3.1总体架构
2.3.2客户层模块
2.3.3应用层模块
2.3.4数据层模块
2.3.5测试工作流程
2.4实现TPC-App基准的关键技术
2.4.1基于事件驱动的多线程调度优化
2.4.2基于双池结构的连接池
2.4.3高可用性(HA)的应用服务器集群部署
2.5本章小结
第3章 多层分布式系统的瓶颈检测方法
3.1概述
3.2瓶颈检测方法描述
3.2.1瓶颈检测的一般步骤
3.2.2决策树ID3分类算法
3.3瓶颈检测的实验评估
3.3.1实验软硬件环境
3.3.2瓶颈检测实验过程
3.3.3瓶颈检测结果验证
3.3.4实验结果总体分析
3.4瓶颈检测的关键技术
3.4.1系统真实负载的模拟
3.4.2海量数据的分析与处理
3.4.3资源使用率的统计与提取
3.5本章小结
第4章 基于统计学习的性能预测方法
4.1概述
4.2性能预测方法描述
4.2.1问题定义
4.2.2回归预测算法
4.2.3精度测量
4.3性能预测的实验评估
4.3.1对单结点系统资源的预测
4.3.2对分布式系统资源的预测
4.3.3对系统最大负载压力的预测
4.4预测模型敏感度分析
4.5本章小结
第5章 总结与展望
5.1论文主要工作概述
5.2未来工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间主要的研究成果
致谢
作者简历