李俊良，李定主，韓 夑，熊風光

（1.中北大學 計算機與自動控制學院，山西 太原030051；2.北方自動控制技術(shù)研究所，山西 太原030051）

0 引 言

近些年來，信息分發(fā)服務(wù)的應(yīng)用范圍逐漸廣泛，在各個國家都有了快速的發(fā)展［1］。文獻 ［2，3］中采用基于主題的分發(fā)模型，能夠?qū)⑿畔粗黝}分發(fā)給相關(guān)的訂閱者，但模糊性較大、準確性較低，以至于使訂閱者獲得無用信息數(shù)量過大；文獻 ［4］則是存在所獲的信息相關(guān)性較低的問題，使得無用信息過多而導(dǎo)致信息提取與利用的效率降低。為此本文采用了基于信息屬性的分發(fā)模型，依據(jù)信息的緊急性與時效性，制定優(yōu)先級，使信息排隊更加合理，提高信息的存活率與分發(fā)速率?；谛畔傩缘男畔⒎职l(fā)模型，將信息各屬性封裝于xml文檔，通過對xml文檔中的各屬性進行檢索匹配，可以更加精準地匹配出訂閱者所需的信息，從而提高模型的匹配精確性。在信息各屬性封裝成消息入隊時，基于優(yōu)先級的百分比算法，依據(jù)隊列中的消息和將被插入的消息之間優(yōu)先級的百分比關(guān)系，在一定程度上減少了查找比較的次數(shù)，更快地定位出消息在有序隊列當中的位置并進行插入，從而提高消息的插入效率，減少消息的夭折率。

1 消息中間件

消息中間件 MOM［5］（message oriented middleware），是基于信息屬性分發(fā)模型的核心部分，主要包括消息中心、控制中心、通信管理器等幾個主要部分。其中，控制中心各部分與通信管理器在文獻 ［6］中已經(jīng)做了詳細的配置部署，不做改變。主要著手于提高消息中心的工作效率和精確性。MOM體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 MOM體系結(jié)構(gòu)

發(fā)布者將信息及屬性封裝成XML文檔，傳輸?shù)組OM，由消息中心對信息屬性進行解析，根據(jù)信息屬性，制定優(yōu)先級，封裝成消息，以優(yōu)先級百分比算法插入隊列等待發(fā)送。出隊基于XML文檔結(jié)構(gòu)進行匹配，將消息發(fā)送給對應(yīng)的訂閱者。

2 技術(shù)研究與改進

2.1 信息屬性

由于信息具有種類繁多，時效性差距大等特點，想要更高效，更高質(zhì)量的將信息分發(fā)出去，則必須對信息的屬性進行研究。

信息屬性包括：文件的類型，緊急度，時效性，時效時間，時效密度，截止期，搶斷性，當然也可能會有其他屬性，這里只研究以上幾項屬性。

緊急度：定義請參見文獻 ［1］。緊急度越高，信息的優(yōu)先級也隨之增加。

時效性：在信息的生存周期之內(nèi)所能達到的影響程度，是信息價值的體現(xiàn)。時效性越大，信息的優(yōu)先級也越高。

時效時間：信息發(fā)布后具有時效性的持續(xù)時間 （為時間段）。

時效密度：信息發(fā)出后，時效時間內(nèi)可確定信息的時效密度。

截止期：信息具有時效性結(jié)束的最終時間點。

搶斷性：有些信息關(guān)系到整個戰(zhàn)局的走向，地區(qū)的生死存亡或事情成敗的先決條件，此類信息具有最高的優(yōu)先級，搶斷其他一切資源，最先發(fā)送。

2.2 優(yōu)先級

當信息封裝成消息進入隊列后，希望所有的消息都能夠及時發(fā)送出去，但是在某一時刻隊列中的消息可能會積累很多，為了將重要的消息先發(fā)送出去，對消息附加優(yōu)先級。

實時性是信息分發(fā)服務(wù)最首要的目的與要求，緊急的信息應(yīng)該最大限度的被優(yōu)先傳輸，在傳輸時限內(nèi)，最大可能的保證信息分發(fā)全部完成。但是緊急度高的信息時效性不一定強，緊急度低的信息可能擁有很大的時效性。所以在計算優(yōu)先級的過程中，必須同時考慮信息緊急度和時效性兩個方面，從而保證高質(zhì)量的信息分發(fā)服務(wù)。

普通信息的優(yōu)先級的計算會用到信息的一些屬性：信息的緊急度用U表示，時效性用T表示，時效密度用dn表示。時效時間用C表示，D表示絕對截止期 （為某一時間點）。

信息產(chǎn)生時有效密度如下式所示

因為有的信息可能時效性并不大但是緊迫度卻很大，所以如果僅僅靠時效密度來判斷的話，這類消息很容易夭折，而且信息不僅僅具有時效性，緊迫度也是信息的一個重要屬性，因此需要一個緊迫度的公式。

引入緊迫性系數(shù)τ，通過與時效時間共同判斷信息的緊迫性，假設(shè)φ為信息的緊迫性，則

若緊急性對信息緊急度的影響參數(shù)q＞1，則有信息緊急度公式

由于時效密度和緊急度都是信息的屬性，因此，綜合考慮兩方面的因素，結(jié)合時效密度與緊急度兩方面因素，推出一種基于信息屬性的優(yōu)先級公式

式中：a——時效性對優(yōu)先級的影響因子，b——緊急度對優(yōu)先級的影響因子，由于實時性仍然是信息分發(fā)的第一目的，即越緊急的信息盡量越早發(fā)送，因此取a＜b且a＋b＝1。

普通的信息可以通過優(yōu)先級來比較，但是當有重大命令或者戰(zhàn)報等高級信息時，信息便擁有了搶斷一切資源的特殊優(yōu)先級S，擁有該優(yōu)先級的信息分發(fā)任務(wù)由專門提供的一個搶斷信息隊列搶斷一切資源優(yōu)先發(fā)送。當搶斷信息發(fā)送完畢之后才開始普通信息分發(fā)。

綜上，將高等級信息與普通信息結(jié)合在一起有：信息具有搶斷性時g＝1，不具有搶斷性時g＝0。當信息具有搶斷性時，優(yōu)先級為最高優(yōu)先級S。因此信息的優(yōu)先級P為

2.3 信息封裝

消息的定義請參見文獻 ［7］。已有信息及其屬性必須被封裝成消息，之后方可發(fā)送［8］。消息中間件采用基于XML的消息格式。

信息產(chǎn)生后，通過JDOM技術(shù)將其封裝基于XML的消息，其中封裝了信息的大部分屬性，以便提高后期匹配的精確性。封裝的信息屬性有：信息的主題ID、信息關(guān)鍵字、信息產(chǎn)生時間、信息產(chǎn)生地點、信息的事件、信息的時效時間、信息的截止期、信息的搶斷性、信息的緊急度、信息的優(yōu)先級、信息的發(fā)布者、信息的訂閱者、信息的長度、信息的具體內(nèi)容等，其封裝格式如下所示：

2.4 基于優(yōu)先級百分比的排序算法

將信息封裝成消息之后，根據(jù)搶斷性，分別進入搶斷隊列和普通消息分發(fā)隊列。在普通消息分發(fā)隊列當中，為了消息能夠及時的發(fā)送出去，將優(yōu)先級大的消息放到一個有序隊列的最前面，優(yōu)先發(fā)送出去，可以很大程度減少發(fā)送等待時間。

當消息進入隊列時是依靠優(yōu)先級對其進行排序，因此采用一種基于對二分法研究的新算法百分比隊列插入排序算法，簡 稱 PIS （percentage of queue insertion sort algorithm）。

對r［1～n］中的n個數(shù)據(jù)按照PIS隊列排序步驟如下：

步驟1 初始化插入位置pos、隊列尾指針low、隊列頭指針high的值和消息的最大優(yōu)先級maxPriority。pos←0，low←0，high←隊列的長度－1，maxPriority的值可以通過讀配置文件中的值給出。隊列形式如圖2所示。

圖2 消息隊列

其中，優(yōu)先級Pmax＞Pn－1＞……＞P2＞P1的消息所對應(yīng)的隊列位置為0，1……n－2，n－1。

步驟2 判斷隊列的長度是否為0，如果判斷為真則表示當前隊列為空，將帶插入的消息直接放入隊列中，算法返回值為0。如果判斷為假則向下執(zhí)行。

步驟3 判斷當前要插入消息的優(yōu)先級的大小是否小于等于隊中最后一個消息的優(yōu)先級，如果判斷為真，則將要插入的消息放入隊列的最后，算法返回值為隊列的長度，并且判斷要插入消息的優(yōu)先級的大小是否大于隊中第一個消息的優(yōu)先級，如果為真，則將消息直接插到隊列最前端，返回0。當優(yōu)先級小于等于隊列頭的消息的優(yōu)先級，并大于隊列末的消息優(yōu)先級的情況下，向下執(zhí)行。

步驟4 如果low＜high，說明已經(jīng)存在消息隊列，則進入while循環(huán)，首先根據(jù)當前要插入消息的優(yōu)先級的大小m和maxPriority的比值計算出一個pos的值。然后繼續(xù)在while循環(huán)內(nèi)部進行判斷，其計算方法為

（1）判斷pos與low是否相等并且m值的大小是否等于low處消息的優(yōu)先級的大小，判斷為真則算法返回值為low＋1，為假則轉(zhuǎn)入 （2）。

（2）判斷m值的大小是否大于等于隊列中pos處消息的優(yōu)先級的大小和m值的大小是否小于等于隊列中pos－1處消息的優(yōu)先級的大小。如果判斷為真則說明找到了pos的值，算法返回pos的值，如果判斷為假則轉(zhuǎn)入 （3）。

（3）判斷m值的大小是否大于pos－1處消息優(yōu)先級的大小，如果判斷為真則重置high的值，high＝pos－1，轉(zhuǎn)入步驟4執(zhí)行，如果判斷為假則轉(zhuǎn)入 （4）。

（4）重置low的值，low＝pos，轉(zhuǎn)向步驟4執(zhí)行，直到算法返回。

2.5 消息的匹配與解析

消息從有序隊列發(fā)送出來之后，通過與訂閱信息表進行匹配，然后發(fā)送給對應(yīng)的訂閱者。由于XML文檔的半結(jié)構(gòu)化，因此其既能表達信息的內(nèi)容，又可以表達出信息的結(jié)構(gòu)關(guān)系［9］，因此基于屬性的信息分發(fā)模型選擇基于XML數(shù)據(jù)。訂閱者提出自己想要訂閱何種屬性的信息，這些屬性可以采用查詢表達式的形式表示。在匹配的過程中，匹配策略將訂閱者所訂閱的屬性轉(zhuǎn)化為一種可以被高效執(zhí)行和存儲的格式［10］。在基于XML的匹配方法中，訂閱者所訂閱的屬性是利用XPath查詢表達式表現(xiàn)出來的。檢驗出隊并進入匹配策略的XML文檔是否含有滿足訂閱信息的結(jié)果，假設(shè)有的話則將此XML文檔傳遞給提出這個訂閱的訂閱者?；赬ML的匹配策略可以被視為XPath表達式檢索問題：給定一個XPath表達式集合，其中包含了用戶提出的所有的查詢模式，一個XML文檔，在表達式中找到在文檔中包含匹配結(jié)果的訂閱，并將該文檔發(fā)送給提出該訂閱的訂閱者?；赬ML匹配策略結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 基于XML匹配策略結(jié)構(gòu)

3 測試環(huán)境與結(jié)果

3.1 測試環(huán)境與數(shù)據(jù)

軟件環(huán)境：Windows XP操作系統(tǒng)以及基于信息屬性的信息分發(fā)系統(tǒng) （簡稱為：屬性 MOM）；Windows XP操作系統(tǒng)以及基于主題信息分發(fā)系統(tǒng) （簡稱為：主題MOM）。

硬件環(huán)境：7臺計算機，基本配置為AMD Athlon（tm）Quad Core2 2.7GHz，內(nèi)存為2G。l臺服務(wù)器作為基于信息屬性的消息中間件服務(wù)器，1臺作為基于主題的消息中間件服務(wù)器。另外5臺分別仿真?zhèn)刹椴筷?、?zhàn)斗部隊、裝甲作戰(zhàn)部隊、空中打擊部隊、地面指揮控制平臺。

在這相同的環(huán)境條件下分別做了五組不同的測試，每組測試進行2次，每2次取一次平均值，最后算總的平均值。時間單位為：毫秒，測試結(jié)果見表1，結(jié)果反映如圖4所示，其中：X軸是測試消息數(shù)量，單位為：條；Y軸是分發(fā)所用時間，單位為：毫秒。

表1 兩種信息分發(fā)模型測試對比

圖4 測試消息量－MOM分發(fā)平均用時

為了測試MOM模型的分發(fā)精確性，在這相同的環(huán)境條件下分別發(fā)送1000條信息，其中其主題均為毀傷信息，但是各信息的屬性卻不相同，通過訂閱不同屬性，查看獲得信息數(shù)量可以測試出系統(tǒng)的精確性。1000條信息分成5部分，每部分的200條信息的屬性是一樣的，屬性表見表2；對1000條信息分別進行不同的訂閱，之后與主題MOM進行對比如圖5所示。

表2 1000條信息屬性

3.2 結(jié)果分析

從表1可以看出，基于信息屬性的信息分發(fā)模型，隨著消息數(shù)量的增加，優(yōu)勢隨之提高，所用時間相比傳統(tǒng)主題分發(fā)模型用的更少，效率更高；從圖4所示的情況可以看出，當測試量逐漸加大時，兩種方法時間差也逐漸加大，與算法分析中預(yù)測的結(jié)果相同，即在考慮插入消息和隊列中已有消息之間的百分比關(guān)系之后，插入排序的速度得到提高，這在實時性要求很高的環(huán)境中尤為重要；通過表2和圖5的對比可以看出，訂閱信息越詳細，用到屬性種類越多，基于信息屬性的信息分發(fā)模型的信息分發(fā)精確性越高，冗余性越低，從而提高了信息的提取與利用效率，這在信息量巨大的現(xiàn)代社會極為重要。

圖5 訂閱精確性結(jié)果對比

4 結(jié)束語

本文對信息屬性進行了研究，對MOM消息中心進行改進，并根據(jù)信息屬性制定合理的優(yōu)先級，采用基于優(yōu)先級百分比插入算法，減少排隊的查找比較次數(shù)，提高消息的入隊效率；同時使用基于XML的數(shù)據(jù)格式，通過XPath過濾方式，檢索xml文檔中的各信息屬性，更加準確地匹配出符合訂閱者訂閱需求的消息，使得匹配的精確性提高，冗余性降低，提高了信息的提取與利用的效率。實驗結(jié)果表明，基于信息屬性的信息分發(fā)模型能夠完成對信息分發(fā)效率和匹配精確性的提高，不論在生活中還是在戰(zhàn)場上都具有很強的實用性和適用性。

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