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ENLHS:一种基于抽样的Kafka自适应调优方法
ENLHS:一种基于抽样的Kafka自适应调优方法
作者:
张玉杰
徐鹤
李鹏
樊卫北
谢文康
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
Kafka
消息队列
性能调优
拉丁超立方抽样
弹性网络
摘要:
Kafka应用在生产环境中时,除机器的硬件环境和系统平台影响其性能外,Kafka自身的配置项决定着其能否在硬件资源有限的情况下达到理想的性能,但人为修改和调优配置项的效率极差.海量数据发送到Kafka后,如果不针对实际资源环境进行调优,Kafka使用默认的配置参数无法保证其在每个生产环境下的性能.因为Kafka自身的配置项非常大,传统的自适应算法在大规模生产系统中的性能较差.为了提高Kafka的自适应能力,消除系统中的复杂性,获得更好的运行性能,提出一种针对Kafka的自适应性能调优方法.该方法充分考虑了Kafka特征参数与性能的影响权值,并使用抽样的原理来提高数据集的生成效率并优化数据选取范围,提高建模的效率并降低优化方法的复杂度.实验结果显示,该算法对开源版本Kafka的吞吐率和时延进行了优化,提高了Kafka在给定的系统资源下的吞吐性能,并降低了时延.
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内容分析
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期刊文献
内容分析
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相关文献总数
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文献信息
篇名
ENLHS:一种基于抽样的Kafka自适应调优方法
来源期刊
计算机科学
学科
工学
关键词
Kafka
消息队列
性能调优
拉丁超立方抽样
弹性网络
年,卷(期)
2020,(8)
所属期刊栏目
高性能计算
研究方向
页码范围
119-126
页数
8页
分类号
TP311.5
字数
7680字
语种
中文
DOI
10.11896/jsjkx.200300010
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性能调优
拉丁超立方抽样
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
主办单位:
重庆西南信息有限公司(原科技部西南信息中心)
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-137X
CN:
50-1075/TP
开本:
大16开
出版地:
重庆市渝北区洪湖西路18号
邮发代号:
78-68
创刊时间:
1974
语种:
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
总被引数(次)
150664
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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