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        一種多策略協(xié)同的小水電并發(fā)訪問控制方法

        2022-10-27 09:42:52周彬彬馬瑋駿趙興圓李勝殷峻暹陳志剛柯愈晴
        中國農(nóng)村水利水電 2022年10期
        關(guān)鍵詞:應(yīng)用服務(wù)電站客戶端

        周彬彬,馬瑋駿,趙興圓,李勝,殷峻暹,陳志剛,柯愈晴

        (1.云南電力調(diào)度控制中心,云南昆明 650011;2.南京金水尚陽信息技術(shù)有限公司,江蘇南京 210046;3.深圳航天智慧城市系統(tǒng)技術(shù)研究院有限公司,廣東深圳 518057;4.中國水利水電科學(xué)研究院,北京 100038)

        0 引言

        云南電網(wǎng)公司,由于地域和氣候特點,接入和消納2 000 余個裝機容量不足25 MW 的小型發(fā)電站的電量,其中小水電站占比達80%以上,這些發(fā)電站對全省電力精細化統(tǒng)調(diào)統(tǒng)管具有重要影響。電網(wǎng)調(diào)度管理需要及時掌握所轄電站的發(fā)電生產(chǎn)情況,并對各類電站進行高效的監(jiān)控和調(diào)配,確保供需平衡和電網(wǎng)安全穩(wěn)定。然而由于數(shù)千用戶同時使用系統(tǒng),在規(guī)定時間范圍內(nèi)對各個電站實際運行數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計、計劃填報,在數(shù)據(jù)集中填報和計劃編制協(xié)調(diào)高峰時期,大規(guī)模用戶的集中操作、高并發(fā)訪問使得系統(tǒng)響應(yīng)極其緩慢,嚴(yán)重影響各級調(diào)度機構(gòu)的工作效率。特別是眾多小水電站地處偏僻,通信條件差,及時上報發(fā)電數(shù)據(jù)和獲得調(diào)度指令成為瓶頸,省級電網(wǎng)公司能夠最大程度減少各類電站實時上報數(shù)據(jù)的延時,并將調(diào)度指令及時送達電站,對于提高整個區(qū)域的發(fā)電調(diào)度效率至關(guān)重要,急需解決多用戶并發(fā)訪問的高效控制和數(shù)據(jù)庫后臺服務(wù)的動態(tài)優(yōu)化問題。

        在提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器的多用戶并發(fā)訪問效率方面,盡管已有大量研究成果,但并不都能滿足具體應(yīng)用場景下的特殊需求,特別是大多數(shù)解決方案都是針對一種訪問方式。例如,對于系統(tǒng)調(diào)用方面的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)多用戶并發(fā)設(shè)計,通常采取多線程的方式實現(xiàn),但由于系統(tǒng)能支持的線程數(shù)量有限,當(dāng)并發(fā)數(shù)超過允許的線程數(shù)量時,還是無法應(yīng)對所有的服務(wù)請求。有學(xué)者提出了一種基于Linux系統(tǒng)epoll調(diào)用和任務(wù)隊列機制的軟件優(yōu)化方法,能根據(jù)優(yōu)先級高低,對不同等級的服務(wù)請求進行區(qū)分處理,緩解了這類服務(wù)程序調(diào)用類的多用戶并發(fā)請求[1]。還有針對云平臺非關(guān)系型分布式數(shù)據(jù)庫的并發(fā)訪問,結(jié)合特定第三方數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(DBMS)的索引機制,如HBase,改進R 樹索引,提高分布式讀寫索引的吞吐量[2]。本文的多用戶并發(fā)訪問是針對桌面Web、手機APP 和短信平臺終端等多種訪問方式,訪問頻度呈潮汐式周期變化的特點,而且主要操作是對關(guān)系型集中式數(shù)據(jù)庫的讀寫操作,除了充分利用DBMS提供的優(yōu)化工具外,還要綜合運用分布式控制和負載均衡技術(shù)[3]。

        本文以云南電網(wǎng)公司的電網(wǎng)調(diào)度管理系統(tǒng)優(yōu)化改進為應(yīng)用背景,深入分析業(yè)務(wù)特點,根據(jù)系統(tǒng)升級的約束要求,在國產(chǎn)達夢數(shù)據(jù)庫支持的基本數(shù)據(jù)存儲與訪問技術(shù)框架下,采用主從式負載均衡技術(shù),設(shè)計了業(yè)務(wù)驅(qū)動的電網(wǎng)數(shù)據(jù)訪問控制策略,有效分離讀寫操作,并實現(xiàn)了相關(guān)控制軟件。不僅徹底解決了數(shù)千計用戶集中報數(shù)時的網(wǎng)頁卡死問題,還將同時訪問的響應(yīng)時間從原來的最長30 s,穩(wěn)定在5 s 以內(nèi),大大地改善了用戶體驗,提高了系統(tǒng)的運行效率。

        1 業(yè)務(wù)特點與系統(tǒng)架構(gòu)

        1.1 云南電網(wǎng)調(diào)度管理系統(tǒng)的業(yè)務(wù)特點

        云南電網(wǎng)業(yè)務(wù)涉及的發(fā)電廠,全口徑數(shù)量為2 260 個左右。其中納入省調(diào)電力電量平衡的電廠有438 個左右,包括10 個左右總調(diào)直調(diào)、100 個左右省調(diào)直調(diào)和328 個左右省地共調(diào)的電廠,站點的歸屬在不同時期會根據(jù)需要調(diào)整,水電個數(shù)占43.15%左右,裝機容量占69.2%左右;其余1 830 多個地調(diào)以下的電廠屬于小電,98%以上是水電。隨著新能源技術(shù)的發(fā)展,風(fēng)電和光電屬于優(yōu)先消納的可再生能源,由于其出力的隨機性和間隙性成為發(fā)電優(yōu)化調(diào)度的難點和重點,作為補償調(diào)節(jié)的發(fā)電能力也從火電逐漸向水電轉(zhuǎn)移[4]。因此對各類上報數(shù)據(jù)的時效性、一致性和正確性提出了更高的要求。

        云南電網(wǎng)已建系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中累積了30多年的數(shù)據(jù),按照靜態(tài)和動態(tài)特征可以劃分為兩大類。靜態(tài)數(shù)據(jù)主要指電站基本信息,包含電站共性基礎(chǔ)信息(如電站名稱、所屬供電局、電站類型、調(diào)度關(guān)系、裝機容量、并網(wǎng)電壓等級、機組臺數(shù)、經(jīng)緯度等),水電站的流域及其邊界信息、水庫信息、大壩信息、閘門信息等。這部分?jǐn)?shù)據(jù)改動頻度不高,可以采用按需批量備份/更新到本地的辦法解決在線訪問擁塞問題。

        動態(tài)數(shù)據(jù)是指電站的運行狀態(tài)信息,主要包含與電站運行狀態(tài)相關(guān)的數(shù)據(jù)信息,這些數(shù)據(jù)信息可劃分為供給側(cè)數(shù)據(jù)、需求側(cè)數(shù)據(jù)、實現(xiàn)供需平衡的調(diào)度數(shù)據(jù)以及與電站相關(guān)聯(lián)的動態(tài)數(shù)據(jù),會根據(jù)監(jiān)測和上報的時間情況定期修改舊有數(shù)據(jù)或增加新的數(shù)據(jù)。其中供給側(cè)數(shù)據(jù)主要由與各種不同電站相關(guān)的電量信息(包含實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù),如發(fā)電容量、發(fā)電機臺數(shù)、運行功率等)、電量計劃信息(包含短期、中長期發(fā)電量預(yù)測與計劃數(shù)據(jù)等)、工況信息(包含實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù),如運行狀態(tài)、設(shè)備溫度、設(shè)備濕度、電壓、電流、工況告警等),工況告警信息(如告警設(shè)備編號、告警事件、告警內(nèi)容、嚴(yán)重程度等),需求側(cè)數(shù)據(jù)主要為用戶相關(guān)的用電信息(如用電量、電費等)、用電預(yù)測信息(包含短期、中長期用電量預(yù)測數(shù)據(jù)等),關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)主要包含與電站緊密相關(guān)的氣象數(shù)據(jù)。

        由此可見,對于電網(wǎng)調(diào)度管理系統(tǒng)優(yōu)化改進主要方向在于動態(tài)數(shù)據(jù)的存儲訪問控制機制,而瓶頸又在于與小電業(yè)務(wù)相關(guān)的用戶群,因為小電站地處偏僻、通信條件差(無專線),上報和查詢基本依賴手機APP,集中上線時,很容易造成網(wǎng)頁服務(wù)卡死,無法報數(shù)。為此,數(shù)據(jù)上報提供網(wǎng)頁填報和短信上報兩種方式,一旦網(wǎng)頁填報失敗,可采用短信方式補報;電網(wǎng)側(cè)通過專門的短信平臺接收短報文并進行解析后處理,完成二次入庫操作。

        每天早晨8點到9點集中上線的用戶約2 500人,按數(shù)據(jù)庫表記錄計,上報的時段數(shù)據(jù)約144 000條,日運行數(shù)據(jù)約12 000,日計劃數(shù)據(jù)約12 000 條;電廠上報和地調(diào)下發(fā)96 點發(fā)電計劃4 000 條。該時段單站點數(shù)據(jù)庫的讀寫數(shù)據(jù)量約為400 MB。

        1.2 系統(tǒng)總體架構(gòu)

        對大型系統(tǒng)的數(shù)據(jù)訪問與存儲的優(yōu)化需要結(jié)合系統(tǒng)的實際業(yè)務(wù)需求,有針對性的提出系統(tǒng)總體設(shè)計方案。對于投資成本有限、數(shù)據(jù)上報時效嚴(yán)格、安全要求高的業(yè)務(wù)系統(tǒng)來說,必須綜合考慮性價比高的技術(shù)。為此,采取主從式數(shù)據(jù)庫服務(wù)器+雙Nginx(一款web 服務(wù)器)的負載均衡集群架構(gòu)[5,6],以實現(xiàn)整個系統(tǒng)的高可用性目標(biāo)。整個系統(tǒng)的總體架構(gòu)如圖1所示。

        在內(nèi)網(wǎng)中,整個系統(tǒng)架構(gòu)主要通過Web 集群的方式來實現(xiàn),其核心在于采用基于雙Nginx 的高可用及負載均衡集群部署方式來提高系統(tǒng)的性能和可用性。Nginx 是一種高性能的HTTP 和反向代理web 服務(wù)器技術(shù),借助Keepalived(Linux 下的輕量級別的高可用解決方案),實現(xiàn)任務(wù)分配策略[7]。圖1 的Web服務(wù)器A和B中安裝了Keepalived,避免由負載均衡服務(wù)器硬件故障造成的單點故障。系統(tǒng)的Web 應(yīng)用服務(wù)同時在A、B、C 三臺Web 服務(wù)器上,所有用戶對系統(tǒng)的數(shù)據(jù)連接和訪問都通過Nginx 負載均衡服務(wù)器來指派給各個Web 應(yīng)用服務(wù)器,在經(jīng)過了流量的合理分配消除服務(wù)器之間負載的不平衡后,系統(tǒng)訪問請求在服務(wù)器集群之間得到了性能優(yōu)化,提高了系統(tǒng)的反應(yīng)速度以及系統(tǒng)的可靠性。系統(tǒng)工作原理如圖2所示。

        圖1 主從式數(shù)據(jù)庫服務(wù)器+雙Nginx的負載均衡集群架構(gòu)Fig.1 Load balancing cluster framework based on master-slave DB Server+double Nginx

        圖2 系統(tǒng)工作原理Fig.2 System work principle

        2 讀寫分離的數(shù)據(jù)訪問實現(xiàn)

        2.1 與數(shù)據(jù)庫分級適配的讀寫分離策略

        電力系統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)類型多樣、結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜等特點,導(dǎo)致單次數(shù)據(jù)訪問量差異大,如96 點發(fā)電計劃一條記錄包含100 多個字段,讀寫一次約數(shù)十MB,而日運行數(shù)據(jù)的一條記錄字段數(shù)則相對較少,一次訪問只有數(shù)MB。此外,業(yè)務(wù)要求每天上午8 點-9 點必須完成數(shù)據(jù)上報和發(fā)電計劃下達(一般情況先上報再查詢),存在多點并發(fā)存取現(xiàn)象,可采取將讀寫操作映射到不同數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上的辦法分而治之。

        為了進一步提高數(shù)據(jù)的更新和查詢效率,采用主從數(shù)據(jù)庫的方式對不同層級的數(shù)據(jù)進行存儲[8-10],其中第一層級和第二層級的數(shù)據(jù)由于訪問頻繁,存放在主庫中,并且使用外鍵等約束措施保證數(shù)據(jù)的邏輯關(guān)系,維護數(shù)據(jù)完整性,第三層級和第四層級的數(shù)據(jù)由于數(shù)據(jù)量大,訪問頻度不高,與主庫數(shù)據(jù)相關(guān)性小,部署在獨立的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器中,從而緩解主庫的數(shù)據(jù)處理壓力。具體分級如圖3所示。

        圖3 系統(tǒng)工作原理Fig.3 System work principle

        Web 程序采用Spring(一種開放源代碼的J2EE 應(yīng)用程序框架),在進入Web Service 之前,使用AOP(Aspect Oriented Programming:面向切面的編程)來做出判斷,對數(shù)據(jù)庫的訪問是寫庫還是讀庫,進而可以對讀/寫操作進行分離,緩解數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的壓力[11,12]。

        使用AOP 來做出判斷,依據(jù)對數(shù)據(jù)庫操作的方法名判斷,比如說以query、find、get等開頭的讀庫,指示到從數(shù)據(jù)庫所在的服務(wù)器上;其他的操作指示到主數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上。

        利用數(shù)據(jù)庫提供的主從數(shù)據(jù)庫自動同步數(shù)據(jù)的服務(wù)。配置好數(shù)據(jù)同步服務(wù)后,當(dāng)主數(shù)據(jù)庫有數(shù)據(jù)變動時,從數(shù)據(jù)庫自動同步主數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)。讀寫分離機制如圖4所示。

        通常,可根據(jù)對數(shù)據(jù)庫的并發(fā)訪問量和系統(tǒng)對數(shù)據(jù)庫的訪問方式,設(shè)置讀寫全分離還是部分分離。圖4 中對于不經(jīng)過AOP 處理的非直接Web 訪問方式,可不采用讀寫分離,如通過短信方式訪問中心數(shù)據(jù)庫的情況。

        圖4 讀寫分離機制Fig.4 Separated read and write

        2.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)同步控制機制

        當(dāng)進行讀寫分離操作時,可能發(fā)生短暫的讀取數(shù)據(jù)不是最新寫入的情況,需要設(shè)置有效的數(shù)據(jù)同步控制機制。

        首先,制定數(shù)據(jù)庫設(shè)計和訪問控制約束條件:

        (1)數(shù)據(jù)庫之間不進行實時的數(shù)據(jù)交換,只在數(shù)據(jù)量達到一定規(guī)?;蛘叨〞r器超時后,進行批量、定時的數(shù)據(jù)交換。

        (2)數(shù)據(jù)庫之間不建立外鍵等完整性約束,從而減少約束檢查所帶來的訪問開銷。

        (3)對非關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的讀/寫操作分散到不同的節(jié)點上,從而隔離寫操作對讀操作的影響。

        然后,采用觸發(fā)器方式來實現(xiàn)主從數(shù)據(jù)庫間的同步更新,確保不同庫之間的數(shù)據(jù)一致性,其處理流程如圖5所示。

        在圖5 所顯示的處理流程中,所有表的數(shù)據(jù)都先由處理程序?qū)懭氲骄彺姹碇?,隨后緩存表中的觸發(fā)器根據(jù)寫入的數(shù)據(jù)對實時庫或者歷史庫中相應(yīng)的庫表數(shù)據(jù)進行更新。對于日以上的數(shù)據(jù),還需要同時對多個歷史表進行修改。

        圖5 基于觸發(fā)器的數(shù)據(jù)同步流程Fig.5 Trigger-based data synchronization process

        這種方式的優(yōu)點是處理程序較為簡單,具有較高的可維護性,且單表鎖表的時間較短,數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)沖突的可能性較小,滿足業(yè)務(wù)應(yīng)用對數(shù)據(jù)庫讀寫的需求。

        3 改進的負載均衡任務(wù)分配算法

        在一定訪問權(quán)限和優(yōu)先級的控制下,對于發(fā)電計劃的修訂和執(zhí)行情況應(yīng)優(yōu)先保證數(shù)千個電站的數(shù)據(jù)訪問延遲間隔最小。雖然將讀寫操作分別映射到不同數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上,但對于通過Web 服務(wù)器訪問系統(tǒng)的應(yīng)用,還需在Web 應(yīng)用服務(wù)器集群首次接納任務(wù)時,均衡負載,提高整體工作效率。

        3.1 常用的負載均衡策

        目前Nginx主要支持以下6種負載均衡6種策略:

        (1)輪詢Polling。將服務(wù)請求按照順序輪流地分配到各個服務(wù)器上,適合用于服務(wù)器硬件條件基本相同和任務(wù)量本身較一致的情況,不能感知服務(wù)器運行狀態(tài),例如新增或者某個服務(wù)器宕機。

        (2)權(quán)重方式Weight。該方法是在輪詢的基礎(chǔ)上加一個權(quán)重,權(quán)重高的服務(wù)器處理的請求就多??梢愿鶕?jù)情況進行調(diào)整,但仍然需要進行session(計算機術(shù)語,會話控制)同步。

        (3)IP 分配方式IP_hash。無需進行session 同步,固定IP 會固定訪問一臺服務(wù)器。提供的服務(wù)不同,面向的地區(qū)不同,IP可能會出現(xiàn)集中,造成不均勻,不可控,尤其在惡意攻擊情況下,會造成某臺服務(wù)器崩潰。

        (4)響應(yīng)時間方式Fair。會根據(jù)服務(wù)器處理請求的速度進行負載均衡分配,最早結(jié)束的任務(wù),拿到下一個請求,具有一定的自適應(yīng)能力,也需要進行session同步。

        (5)URL 分配方式URL_hash。根據(jù)URL 進行hash,某些請求永遠分配到某臺Web 服務(wù)器,有利于利用服務(wù)器的緩存,但是可能由于URL 的哈希值分布不均勻,以及業(yè)務(wù)側(cè)重造成某些服務(wù)器壓力大,某些負荷低,也需要進行session同步。

        (6)隨機方式Random。每來一個請求,從后端服務(wù)器中隨機地選擇一個服務(wù)器處理請求。如果隨機數(shù)是等概率生成的,運行一定時間,就跟輪詢算法沒什么區(qū)別了。

        還有其他的一些算法,如加權(quán)輪詢等,都是針對具體應(yīng)用特點改進的,適用于特定環(huán)境[13-15]。我們根據(jù)電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)應(yīng)用特點,提出了一種IP_hash與Fair相結(jié)合的負載均衡任務(wù)分配算法IPHF,根據(jù)時段內(nèi)D 到達的Web 應(yīng)用任務(wù)特征,在IP_hash基礎(chǔ)上,引入任務(wù)時間閾值,作為動態(tài)調(diào)整參考量,必要時執(zhí)行Fair 策略。該方法可以有效發(fā)揮IP_hash 能夠根據(jù)用戶區(qū)域分配服務(wù)器的優(yōu)點,滿足常規(guī)情況下簡單易行的服務(wù)器負載均衡配置要求,又能發(fā)揮Fair 考慮服務(wù)器動態(tài)執(zhí)行任務(wù)的特新,克服突發(fā)時期IP_hash 無法應(yīng)對不均勻任務(wù)負載造成的臨時過載問題。

        3.2 IPHF負載均衡任務(wù)分配算法

        本文綜合IP_hash和Fair方式,設(shè)計了IPHF算法,將任務(wù)分配分為兩個階段:階段1,IP_hash 動態(tài)服務(wù)器組分配;階段2,F(xiàn)air動態(tài)服務(wù)器組分配。

        式中,ID 表示任務(wù)唯一標(biāo)識,如可與站點號關(guān)聯(lián);S?P,表示任務(wù)的主要操作子集,P∈{W,R,B,U},W-寫,R-讀,B-瀏覽,U-其他(如計算、修改等);Tf表示任務(wù)執(zhí)行所需要的大致時間,即任務(wù)時間閾值。

        為了便于操作,根據(jù)圖3 給出的數(shù)據(jù)層級劃分和系統(tǒng)關(guān)于數(shù)據(jù)字典關(guān)于數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)的描述,統(tǒng)計分析常用應(yīng)用服務(wù)的所需時間,設(shè)定一個任務(wù)特征參數(shù)映射表。當(dāng)有Web 應(yīng)用服務(wù)請求時,先提取HTTP 協(xié)議中的相關(guān)信息,查找映射表,生成一個三元組。

        在時間段D中,電網(wǎng)管理系統(tǒng)中的客戶端的Web 應(yīng)用服務(wù)請求遵循定義1,記為Task={task1,task2,…,taskm},其中m為Web應(yīng)用服務(wù)請求的總數(shù)。第i個服務(wù)請求taski記為式(1):

        定義2:在Web 服務(wù)器集合S={S1,S2,…,Sn}中,第i個服務(wù)器Si的當(dāng)前任務(wù)狀態(tài)記為式(2):

        式中:n為Web 服務(wù)器的總數(shù),Ni為服務(wù)器Si的當(dāng)前任務(wù)總數(shù),為服務(wù)器Si處理完當(dāng)前所有任務(wù)需要的時間,即服務(wù)器剩余執(zhí)行時間。

        (1)IPHF階段1:IP_hash動態(tài)服務(wù)器組分配算法設(shè)計。

        用IP_hash 進行靜態(tài)分配,負載均衡器按照客戶端IP 地址組,分配任務(wù)到三個Web 服務(wù)器之一,使得正常情況下相同的客戶端的請求發(fā)送到相同的服務(wù)器,以保證session 會話的一致性。基本配置如下:

        當(dāng)某個服務(wù)器出現(xiàn)長任務(wù)過多時,如分配到同一臺服務(wù)器的多個站點在時間段D 中同時上報96點發(fā)電計劃,而其他服務(wù)器相對空閑時,采用Fair 策略分配處理請求的Web 應(yīng)用服務(wù)器。

        任務(wù)分配策略切換機制:當(dāng)客戶端的Web 應(yīng)用服務(wù)請求的響應(yīng)時間大于用戶最大容忍時間時,即Tf>,當(dāng)前客戶端所分配的服務(wù)器會反饋告警信息到Nginx 負載均衡管理器Keepalived,使之進入IPHF 階段2;隨即,采用Fair 方式處理所積攢的Web 應(yīng)用服務(wù),直到在下一個D 時段內(nèi)沒有出現(xiàn)響應(yīng)時間大于的任務(wù)請求,再次切換到IPHF階段1。

        (2)IPHF階段2:Fair動態(tài)服務(wù)器組分配算法原理。

        每個服務(wù)器中的當(dāng)前任務(wù)總數(shù)Si和服務(wù)器執(zhí)行時間都是已知的。在當(dāng)前時段D,新接入的任務(wù)請求將被分配至最先達到空閑狀態(tài)的服務(wù)器Si中,即式(3):

        IPHF負載均衡任務(wù)分配算法偽代碼如下。

        4 性能評價

        用戶的數(shù)據(jù)庫訪問時間,體現(xiàn)在客戶端訪問Web 應(yīng)用服務(wù)器時,從請求任務(wù)到響應(yīng)執(zhí)行完畢的過程(包括應(yīng)用服務(wù)負載均衡分配、讀寫分離數(shù)據(jù)庫服務(wù)器劃分和分級分區(qū)數(shù)據(jù)庫表映射)。為了對上述整體優(yōu)化設(shè)計進行綜合性能評價,采用基于實際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的算法仿真方式對Web 應(yīng)用服務(wù)的查詢時間和成功完成任務(wù)的比率進行對比分析[16-18]。

        4.1 數(shù)據(jù)來源與性能評價參數(shù)

        模擬數(shù)據(jù)為2019 年7 月至2019 年12 月共6 個月的云南電網(wǎng)運行數(shù)據(jù),由于系統(tǒng)采用了分庫分區(qū)的優(yōu)化方法,所有運行數(shù)據(jù)按照月份存儲在不同的分區(qū)表中,各個分區(qū)表的記錄數(shù)和占用空間等詳細信息如表1所示。

        表1 分區(qū)表模擬數(shù)據(jù)詳情Tab.1 Partition table simulation data details

        模擬測試環(huán)境隨機抽取了100 組數(shù)據(jù),將Web 應(yīng)用服務(wù)請求的平均響應(yīng)時間t、Web 服務(wù)器的負載均衡指數(shù)LI以及任務(wù)成功接納率Ps作為算法的評價標(biāo)準(zhǔn)。同時,將IPHF 與單獨運用IP_hash或Fair的負載均衡任務(wù)分配算法進行對比。

        LI、Ps可分別通過公式(4)、公式(5)進行計算。

        式中:n為Web服務(wù)器的總數(shù),Si為Web 服務(wù)器所成功接納的服務(wù)請求總數(shù)。

        本文規(guī)定Web 應(yīng)用服務(wù)請求的響應(yīng)時間大于任務(wù)時間閾值時,即t>,認為任務(wù)接納失敗。

        式中:s為任務(wù)成功接納的數(shù)量。

        仿真過程中客戶端的數(shù)量分別設(shè)置為1 000、1 500、2 000、2 500、3 000,客戶端的Web 應(yīng)用服務(wù)請求按照泊松分布到達,請求的任務(wù)大小符合正態(tài)分布;Web 服務(wù)器數(shù)量設(shè)置為3。針對上述三種算法,對相關(guān)參數(shù)設(shè)置分述如下:

        (1)IPHF:客戶端均勻分配至Web服務(wù)器,Tf=5 s;

        (2)IP_hash:客戶端均勻分配至Web服務(wù)器;

        (3)Fair:Web 服務(wù)器根據(jù)其狀態(tài)(最小剩余任務(wù)時間)響應(yīng)客戶端請求。

        4.2 性能分析

        Web應(yīng)用服務(wù)請求的平均響應(yīng)時間仿真結(jié)果如圖6所示。

        圖6 不同算法下的請求平均響應(yīng)時間MRTFig.6 MRT under different methods

        結(jié)果表明,當(dāng)客戶端的數(shù)量為1 000、1 500時,3 種算法的Web 應(yīng)用服務(wù)請求的平均響應(yīng)時間保持在5 s 以內(nèi)。隨著客戶端的數(shù)量的增加,IPHF 相比較IP_hash 和Fair有著更好的表現(xiàn)。當(dāng)客戶端的數(shù)量為3 000時,IPHF 的Web 應(yīng)用服務(wù)請求的平均響應(yīng)時間為4.88 s;而IP_hashFair 的平均響應(yīng)時間分別為26.68和15.23 s,其中IP_hash 的平均響應(yīng)時間最長,F(xiàn)air 表現(xiàn)次之。這是因為這兩種算法下,客戶端的任務(wù)請求被指定的Web 服務(wù)器所響應(yīng),當(dāng)某個客戶端的請求的任務(wù)大小較大時,會導(dǎo)致后續(xù)的客戶端任務(wù)請求發(fā)生阻塞,等待Web 服務(wù)器處理完前一個客戶端的任務(wù)請求。

        Web服務(wù)器的負載均衡指數(shù)LI仿真結(jié)果如圖7所示。

        圖7 不同算法下的請求平均響應(yīng)時間MRTFig.7 MRT under different methods

        結(jié)果表明,IPHF 的LI分別為在不同客戶端的數(shù)量下保持在26.34。在客戶端數(shù)量為3 000時,IP_hash 和Fair的LI分別為78.62、58.96。同時,IP_hash 和Fair 隨著客戶端數(shù)量的增加,LI呈現(xiàn)著上升后平穩(wěn)的趨勢,這是由于在客戶端數(shù)量較少時,IP_hash 和Fair 都可以及時處理客戶端的服務(wù)請求。隨著客戶端數(shù)量的增加,服務(wù)請求數(shù)增多,服務(wù)器對個別服務(wù)請求的響應(yīng)時間超過Tf,導(dǎo)致請求接納失敗。任務(wù)成功接納率Ps仿真結(jié)果如圖8所示。

        圖8 不同算法下的任務(wù)成功接納率指標(biāo)PsFig.8 Indicator Ps under different methods

        同樣地,IPHF表現(xiàn)出的性能最佳,在不同數(shù)量的客戶端下,任務(wù)成功接納率Ps均可達到99%。而IP_hash 和Fair 隨著客戶端數(shù)量的增加,任務(wù)成功接納率Ps有著明顯的降低。該項指標(biāo)的提高,將大大減少用戶由于無法正常使用客戶端APP 訪問電網(wǎng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的概率,避免盲目嘗試短信等其他方式造成的二次信道擁堵。

        5 結(jié)論

        為了提高對地域分布廣、數(shù)量多的小電站的信息化水平,在硬件和通信條件有限的電網(wǎng)信息管理系統(tǒng)升級改造時,必須考慮如何改善在并發(fā)訪問度較高、數(shù)據(jù)存儲量較大情況下的用戶使用體驗。以云南電網(wǎng)為應(yīng)用背景,綜合采用讀寫分離的主從式數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、基于分庫分區(qū)的海量數(shù)據(jù)存取機制、基于雙Nginx 負載均衡服務(wù)器的系統(tǒng)架構(gòu)和改進的任務(wù)分配算法,有效提升了系統(tǒng)的可擴展性和快速響應(yīng)能力。實驗結(jié)果表明,系統(tǒng)采取的數(shù)據(jù)訪問控制技術(shù)極大降低數(shù)據(jù)的訪問響應(yīng)時間,提高多應(yīng)用服務(wù)器之間的均衡度和總體任務(wù)成功接納率,最大限度地滿足發(fā)電行業(yè)數(shù)據(jù)上報和查詢的業(yè)務(wù)需求,為保障復(fù)雜多源發(fā)電站的信息系統(tǒng)可用性提供了先進實用的解決方案。

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