【摘 要】
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当热点事件发生时,热点数据会被大量重复地发送,造成整个网络系统的性能下降。为此,数据广播作为一种高效的数据分发技术被提出。在一些复杂的数据广播应用中,服务端需要在同一时刻监控多个随时间变化的对象,并根据这些对象的信息实时地做出调度决策。例如在交通信息预测的场景下,司机需要同时获取周边多条路段的实时路况,来做出当前最优的路线规划。这种需求场景可以抽象为对一组连续周期性查询的实时调度问题。在多信道广播
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当热点事件发生时,热点数据会被大量重复地发送,造成整个网络系统的性能下降。为此,数据广播作为一种高效的数据分发技术被提出。在一些复杂的数据广播应用中,服务端需要在同一时刻监控多个随时间变化的对象,并根据这些对象的信息实时地做出调度决策。例如在交通信息预测的场景下,司机需要同时获取周边多条路段的实时路况,来做出当前最优的路线规划。这种需求场景可以抽象为对一组连续周期性查询的实时调度问题。在多信道广播环境中,现有的广播调度算法还无法有效解决这种连续周期性查询的调度问题,于是针对该空缺提出了一种新的广播调度算法,即MCCP（Multi-Channel method for Continuous Periodic queries,MCCP）算法。MCCP算法首先通过移除可忽略项的方式将原始查询任务转换为DC（Deadline Constrained,DC）任务集,将生成的DC任务集通过算法进一步转换为二谐波任务集,解决了连续周期性查询中的数据共享问题。其次针对多信道广播环境提出了一种数据调整方法,有效保证了客户端可以从多条信道中准确获取到需求数据项;并且使用了全局固定优先级的方式,联合调度了多条信道上的数据项。之后针对MCCP算法在转换二谐波任务过程中造成的带宽浪费问题,提出了一种基于多任务合并的改进算法,即MCCP-M（Multi-Channel method for Continuous Periodic queries with multiple queries Merging,MCCP-M）算法。MCCP-M算法通过将多个相同周期的查询任务合并为虚拟任务的方式有效减少了信道资源开销。最后从可调度性理论的角度分别论证了MCCP算法和MCCP-M算法在多信道广播环境中对于连续周期性查询的调度能力。设置对比实验,对比了提出的两种算法的调度性能。实验结果表明,MCCP和MCCP-M算法在多信道广播环境下的平均服务提供率达到约77%和80%,平均带宽利用率达到约71%和78%;并且在带宽不足的场景下,MCCP-M算法相比于改进前算法的服务提供率提升达到约8%。
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