一种基于动态价值的并发事务调度方法技术

本发明专利技术公开了一种基于动态价值的并发事务调度方法，其步骤包括：1)估算每个事务的当前的动态价值F，所述动态价值F包括完成时间动态价值W1、资源利用率动态价值W2和能耗动态价值W3；2)根据各事务的当前的动态价值F，确定各事务的执行顺序；其中每个粒子的位置都表示一组候选的并发事务组合，利用粒子群算法确定各事务的执行顺序；3)根据事务的执行顺序进行事务调度，并在每个事务执行完成后更新未执行事务的当前的动态价值F。本发明专利技术充分考虑了任务动态价值的相关特征参数并分析事务未来的价值趋势，通过矩阵模拟事务并发调度的序列，确定事务的全局最优调度顺序，更好地适应数据库的并发访问，确保了资源分配及负载均衡。确保了资源分配及负载均衡。确保了资源分配及负载均衡。

【技术实现步骤摘要】
一种基于动态价值的并发事务调度方法


[0001]本专利技术属于计算机软件
，涉及一种基于动态价值的并发事务调度方法。

技术介绍

[0002]数据库的事务是访问并操作其中各种数据的数据库操作集合，包含了事务开始到结束所执行的全部操作。事务是并发控制的基本单位，多个事务的并发操作可能会破坏事务的ACID特性，为了保证事务的隔离性和一致性，数据库管理系统(DBMS,Database Management System)必须对并发操作进行正确调度，一个高效且负载均衡的并发事务调度方法已成为重要的研究课题之一。
[0003]传统的并发事务调度方法有很多算法，EDV调度方法(Earliest Due Date Value)：根据事务的截止日期对事务进行排序，优先处理最早截止日期的事务，EDF调度方法(Earliest Deadline First)：根据事务的截止时间减去当前时间的剩余时间对事务进行排序，优先处理剩余时间最短的事务。HVF调度方法(Highest Value First)：根据事务的价值对事务进行排序，优先处理价值最高的事务。但以上调度方法均只考虑了单一目标属性评估事务的优先性，忽略了事务重要性及其他属性的同时，只考虑了局部最优，同时未考虑到事务价值下一时刻的动态变化对此时并发调度的影响，不能保证整体调度价值的最大化，可能导致紧急程度高的事务被延迟，这些事务无法得到有效的执行调度。
[0004]装备在应用过程中，会产生大量实时数据查询、存储等操作，如导航应用中航路点、导航预设参数、飞行计划等数据的实时查询，或故障诊断系统中传感器数据的存储、异常监测数据响应等数据操作，大量的并发操作会带来数据库中数据的冲突、数据并发访问效率低等问题，导致数据可靠性和数据响应时效性低。事务的并发调度是解决该问题的关键方法，传统的并发调度方法未考虑到多目标下事务属性价值的动态变化及调度序列周期内的价值变化趋势，未充分考虑事务的关键程度，可能导致调度顺序不合理，从而影响数据库资源分配不均，导致响应时间延长，系统效率下降。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种基于动态价值的并发事务调度方法。本方法能够基于多个事务属性目标动态变化的价值对并发事务进行调度，通过考虑影响事务优先级的多个目标属性，结合动态变化的价值趋势，探索整个搜索空间寻找更优的事务，通过自适应权重及PSO算法等技术，有效地处理多目标动态价值调度问题，寻找数据库中并发事务调度最合适的调度序列，保证紧急事务得到实现的同时，更好地适应不同的负载情况，提高数据库系统的灵活性和适应性。
[0006]本方法是首次采用基于动态价值的多目标调度方法进行数据库并发事务处理，现有技术大多是通过根据事务的价值对事务进行排序，优先处理价值最高的事务的方式解决并发的问题，而忽略了动态价值，或仅考虑了事务的单一目标属性，忽略了事务重要性及其他属性，只考虑了局部最优，可能导致紧急程度高的事务被延迟或无法得到有效的执行调
度。而通过基于动态价值的多目标调度算法解决调度的问题，该方法具有适应性强、多目标优化、动态价值趋势分析等优点，可以更好地应用于并发调度问题的解决。
[0007]本专利技术在对动态价值进行调度时，采样粒子群算法，并充分考虑了动态价值的相关特征参数，通过适应度函数优化事务完成时间、资源利用率、能耗等进行优化平衡找到最优解，并分析事务未来的价值趋势，通过矩阵模拟事务并发调度的序列，确定事务的全局最优调度顺序，更好地适应数据库的并发访问，确保了复杂并发事务下有效的资源分配及负载均衡，是现有技术中没有充分考虑过的。
[0008]本专利技术的技术方案为：
[0009]一种基于动态价值的并发事务调度方法，其步骤包括：
[0010]1)估算每个事务的当前的动态价值F，所述动态价值F包括完成时间动态价值W1、资源利用率动态价值W2和能耗动态价值W3；
[0011]2)根据各事务的当前的动态价值F，确定各事务的执行顺序；其中每个粒子的位置表示一组候选的并发事务组合，利用粒子群算法确定各事务的执行顺序，其方法为：
[0012]21)初始化粒子群，随机生成每一粒子的初始位置和速度；X
ij
表示第i个粒子在第j个维度上的位置，v
ij
表示第i个粒子在第j个维度上的速度；粒子群包括N个粒子；
[0013]22)将事务的当前的动态价值F作为粒子群算法的优化目标，将事务随时间t而不断变化的预估完成时间、资源利用率及能耗确定适应度函数；
[0014]23)第k轮迭代时，保存t时刻每个粒子的最优解和粒子群的群体最优解，并根据第k轮迭代结果得到一最优调度序列；以及根据事务的预估完成时间、资源利用率和能耗，通过线性插值法求解适应度函数从事务的初始时刻至事务的预估完成时刻T的事务价值序列，预测事务在全局范围内未来价值趋势F
s
(t)；设置矩阵At，用于维护由粒子群算法所得到的并发事务所组成的并发事务调度序列，用0、1分别表示并发事务的调度选择，其中如果第i个事务为并发时间内的最优价值事务则其在矩阵At中对应的元素取值为1，否则为0，所有1组成的序列代表周期内的最优调度序列；通过粒子群迭代不断的优化矩阵At，使得整个并发调度过程事务总体价值全局最优；对每个事务执行的次数进行缓存，在时间片内的约束内，每一事务的执行次数不超过最大阈值K；F
At
(t)代表在t时刻的事务总体价值，在时间T内，通过全局最大化获得不同事务组合序列最优的价值，得到第k轮迭代的全局最优调度序列；
[0015]24)第k+1轮迭代时，根据前k轮迭代的计算结果得到每一粒子的粒子历史最优解和粒子群历史最优解；并更新t+1时刻每个粒子的位置和速度；
[0016]25)当达到设定条件时停止迭代，输出全局最优调度序列作为各事务的执行顺序；
[0017]3)根据事务的执行顺序进行事务调度，并在每个事务执行完成后更新未执行事务的当前的动态价值F。
[0018]进一步的，所述完成时间动态价值W1＝(1
‑
(事务完成时间
‑
最早完成时间)/(最晚完成时间
‑
最早完成时间))*事务基础价值；资源利用率动态价值W2＝(1
‑
(事务所需资源量
‑
可用资源量)/事务所需资源量)*事务基础价值；所述能耗动态价值W3＝(1
‑
(事务能耗
‑
最小能耗)/(最大能耗
‑
最小能耗))*事务基础价值。
[0019]进一步的，所述事务的动态价值F＝α*(1/W1)+β*W2+γ*(1/W3)；其中，α、β、γ分别为各因素的权重。
[0020]进一步的，粒子的速度更新公式为进一步的，粒子的速度更新公式为粒子的位置更新公式为其中，表示粒子i在t时刻的速度，表示粒子i在t+1时刻的速度，表示粒子i在t时刻的位置，表示粒子i在t+1时刻的位本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于动态价值的并发事务调度方法，其步骤包括：1)估算每个事务的当前的动态价值F，所述动态价值F包括完成时间动态价值W1、资源利用率动态价值W2和能耗动态价值W3；2)根据各事务的当前的动态价值F，确定各事务的执行顺序；其中每个粒子的位置表示一组候选的并发事务组合，利用粒子群算法确定各事务的执行顺序，其方法为：21)初始化粒子群，随机生成每一粒子的初始位置和速度；X
ij
表示第i个粒子在第j个维度上的位置，v
ij
表示第i个粒子在第j个维度上的速度；粒子群包括N个粒子；22)将事务的当前的动态价值F作为粒子群算法的优化目标，将事务随时间t而不断变化的预估完成时间、资源利用率及能耗确定适应度函数；23)第k轮迭代时，保存t时刻每个粒子的最优解和粒子群的群体最优解，并根据第k轮迭代结果得到一最优调度序列；以及根据事务的预估完成时间、资源利用率和能耗，通过线性插值法求解适应度函数从事务的初始时刻至事务的预估完成时刻T的事务价值序列，预测事务在全局范围内未来价值趋势F
S
(t)设置矩阵At，用于维护由粒子群算法所得到的并发事务所组成的并发事务调度序列，用0、1分别表示并发事务的调度选择，其中如果第i个事务为并发时间内的最优价值事务则其在矩阵At中对应的元素取值为1，否则为0，所有1组成的序列代表周期内的最优调度序列；通过粒子群迭代不断的优化矩阵At，使得整个并发调度过程事务总体价值全局最优；对每个事务执行的次数进行缓存，在时间片内的约束内，每一事务的执行次数不超过最大阈值K；F
At
(t)代表在t时刻的事务总体价值，在时间T内，通过全局最大化获得不同事务组合序列最优的价值，得到第k轮迭代的全局最优调度序列；24)第k+1轮迭代时，根据前k轮迭代的计算结果得到每一粒子的粒子历史最优解和粒子群历史最优解；并更新t+1时刻每个粒子的位置和速度；25)当达到设定条件时停止迭代，输出全局最优调度序列作为各事...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘雨蒙，赵怡婧，闫紫滕，徐帆江，王潮，
申请(专利权)人：中国科学院软件研究所，
类型：发明
国别省市：