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摘要:
大型微服务系统中组件众多、依赖关系复杂, 由于故障传播的涟漪效应, 一个故障可能引起大规模服务异常, 快速识别异常并定位根因是服务质量保证的关键. 目前主要采用的调用链分析方法, 常常面临调用链结构复杂、实例数量庞大、存在大量小样本等问题, 因此提出基于调用链控制流分析, 将大量调用链结构聚合为少量方法调用模型; 并提出基于方法调用模型的执行时间分解模型及预测方法, 将实际值与预测值的相对误差超过设定阈值的待检测数据判定为异常. 采用百度凤巢广告业务系统某天超过17亿条调用链日志记录开展实验分析, 结果表明:与数据驱动的调用序列分析方法相比, 提出的基于模型的方法可以大幅缩减调用链结构数量, 并有效分析和检测微服务性能异常及其根因.
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文献信息
篇名 基于调用链控制流分析的大型微服务系统性能建模与异常定位
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 微服务系统 性能异常检测 根因分析 调用链 控制流分析
年,卷(期) 2022,(5) 所属期刊栏目 系统软件与软件工程|SYSTEM SOFTWARE AND SOFTWARE ENGINEERING
研究方向 页码范围 1849-1864
页数 16页 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI 10.13328/j.cnki.jos.006209
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研究主题发展历程
节点文献
微服务系统
性能异常检测
根因分析
调用链
控制流分析
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
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
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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