一种电网信息通信服务器线程池性能优化方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种电网信息通信服务器线程池性能优化方法与系统，方法包括：对影响线程池性能的因素进行分析，从而建立线程池性能模型；将信通服务器性能试验数据输入到基于支持向量机的线程池调优模型中，得到训练好的线程池调优模型的超参数；通过训练好的支持向量机预测模型，判断当前线程池尺寸是否为最佳尺寸，如果不符则重新设置线程池，并选用符合一定条件的线程池特征数据动态更新训练样本集；通过本方案提出的动态线程池智能调优模型，能够智能地减少服务器的用户响应时间，尤其在访问高峰时能够起到削峰的作用，提升了服务器的执行效率。

A thread pool performance optimization method and system for power grid information and communication server

【技术实现步骤摘要】
一种电网信息通信服务器线程池性能优化方法与系统
本专利技术涉及智能电网领域，尤其涉及一种电网信息通信服务器线程池性能优化方法与系统。
技术介绍
随着我国电网向智能化、网络化、自动化发展，电力信息网络间的信息交互愈发频繁深入。电网信息通信服务器则承载着电网信息网络信息传输中的核心业务，经常面对大量的用户请求，而这些用户任务所需的处理时间一般都很短。因此，信通服务器一般采用线程池技术来及时高效的响应这些用户请求。但线程池在提高系统性能的同时，也提出了一个新问题，即如何选择一个合适的线程池大小，以获得最佳的服务器性能。如果线程池的尺寸选择过大，虽然会增加线程池并行处理用户任务请求的能力，但同时也增加了系统为维护如此多数目线程而产生的更多的系统开销；另外，线程数目越多也必然导致系统资源的竞争越发激烈，很可能会导致系统的性能反而下降。而线程池的尺寸选择过小，又会削弱线程池并行处理用户请求的能力。因此，选择合适的线程池尺寸成为了决定服务器性能的关键因素。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种电网信息通信服务器线程池性能优本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电网信息通信服务器线程池性能优化方法，其特征在于，包括：/nS1，对影响线程池性能的因素进行分析，建立线程池性能模型；/nS2，将信通服务器性能试验数据输入到基于支持向量机的线程池调优模型中，得到训练好的线程池调优模型的超参数；/nS3，通过训练好的支持向量机预测模型，判断当前线程池尺寸是否为最佳尺寸，如果不符则重新设置线程池，并选用符合一定条件的线程池特征数据动态更新训练样本集；/n所述线程池调优模型根据线程池性能数据吞吐量、任务运算时间、任务阻塞时间以及对应最佳线程池尺寸建立。/n

【技术特征摘要】
1.一种电网信息通信服务器线程池性能优化方法，其特征在于，包括：
S1，对影响线程池性能的因素进行分析，建立线程池性能模型；
S2，将信通服务器性能试验数据输入到基于支持向量机的线程池调优模型中，得到训练好的线程池调优模型的超参数；
S3，通过训练好的支持向量机预测模型，判断当前线程池尺寸是否为最佳尺寸，如果不符则重新设置线程池，并选用符合一定条件的线程池特征数据动态更新训练样本集；
所述线程池调优模型根据线程池性能数据吞吐量、任务运算时间、任务阻塞时间以及对应最佳线程池尺寸建立。


2.根据权利要求1所述的一种电网信息通信服务器线程池性能优化方法，其特征在于，所述S1具体包括：
(1)设用户任务响应时间为t响应，任务在队列中的排队等待时间为t排队，任务在线程池中的池中处理时间为t池，则t响应＝t排队+t池；
(2)一个任务在线程池中的处理时间包括任务抢占CPU运算时间t运算和任务因等待系统资源而被挂起的等待时间t等待，即t池＝t运算+t等待，因此最终用户任务响应时间t响应＝t排队+t运算+t等待；
(3)设系统吞吐量为m，线程池尺寸为n，任务运算时间为t运算，则任务排队时间的数学模型为t排队＝f(n,m,t池)＝f(n,m,t运算+t等待)；
(4)设因等待系统资源所阻塞消耗的时间为T阻塞，池内线程占用CPU运算的时间为T运算，则任务等待时间的数学模型可写为t等待＝g(n,T运算,T阻塞)；
(5)任务运算时间t运算是指用户任务进入线程池后抢占CPU执行任务所消耗的时间，对于每个用户任务而言，其运算时间可认为是一个常数，与吞吐量、线程池尺寸等其他参数无关,t运算＝T运算；
(6)综上所述，反映线程池性能的用户响应时间的数学模型可建为
t响应＝t排队+t运算+t等待
＝f(n,m,T运算+g(n,T运算,T阻塞))+T运算+g(n,T运算,T阻塞)，
可写成t响应＝h(n,m,T运算,T阻塞)；
(7)欲使线程池性能达到最优，也就是令用户任务响应时间t响应取最小值，如果上式连续可微，则取到最小值的必要条件为t'响应＝h'(nbest,m,T运算,T阻塞)＝0。


3.根据权利要求1所述的一种电网信息通信服务器线程池性能优化方法，其特征在于，所述S2具体包括：
S21，初始化支持向量机的超参数；所述超参数包括：惩罚因子C、径向基核函数的参数γ；
S22，使用支持向量机进行交叉训练，并根据得到的分类准确率作为改进的流体搜索优化算法的适应度函数进行迭代寻优，最终得到最优的超参数。


4.根据权利要求3所述的一种电网信息通信服务器线程池性能优化方法，其特征在于，所述S22具体包括：
(1)初始化各个流体粒子的位置、速度，流体的密度、运动方向，以及常压；
(2)计算目标函数值，更新最优目标函数值、最优位置以及最差目标函数值，计算流体粒子密度；
(3)对目标函数值进行归一化，并计算流体粒子的压强；
(4)计算其他流体粒子对当前粒子的压强和速度方向；
(5)根据伯努利方程计算流体速度值和速度矢量；
(6)更新粒子的位置；
(7)重复步骤(2)-(6)直到满足终止条件。


5.根据权利要求1-4任一项所述的一种电网信息通信服务器线程池性能优化方法，其特征在于，所述S3具体包括：
将实时运行的线程池性能监测数据作为测试样本输入支持向量机中，得到所属的最佳线程池尺寸类别；
判断所得最佳线程池尺寸是否与当前尺寸相符，如果不符则重新设置线程池，动态调整线程池大小；
判断特征数据是否满足KKT条件，如果满足，则替代训练样本集中最违反KKT条件的点，通过支持向量机进行训练学习，得到新的各最佳线程池尺寸的分类超平面。


6.一种电网信息通信服务器线程池性能优化的系统，其特征在于，包括：线程池性能最优的函数关系建立模块、支持向量机参数选择模块和线程池尺寸调优模块；
所述线程池性能最优的函数关系建立模块用于对影响线程...

【专利技术属性】
技术研发人员：祝晓辉，赵晓波，毕会静，易克难，王秉洪，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，国网河北省电力有限公司培训中心，
类型：发明
国别省市：北京;11