在延迟敏感型应用中，基于乐观同步的服务器分配策略及针对服务器故障的启动时间优化方法

《IEEE Transactions on Network and Service Management》：Optimistic Synchronization-Based Server Allocation with Preventive Start-Time Optimization Under Server Failure in Delay-Sensitive Applications

　　

摘要：

实时应用需要较低的延迟和严格的事件顺序，以确保顺畅运行。分布式服务器处理能有效实现这一目标，目前有两种同步算法：保守同步算法（CSA）和乐观同步算法（OSA）。与CSA相比，OSA能提升延迟性能。尽管已有研究探讨过OSA，但并未考虑服务器故障的影响。本文提出了一种基于OSA的服务器分配模型，用于对延迟敏感的应用，在单服务器故障情况下结合预防性启动时间优化（PreSO），即OSA-PreSO模型。该模型在满足单服务器故障条件下OSA的相关约束的同时，最小化所有故障场景下的最大总延迟。我们将该模型转化为一个整数线性规划问题。在OSA-PreSO中，目标是最小化所有故障场景下的最大总延迟，而不特别考虑无故障场景下的总延迟，因此会导致无故障场景下的总延迟增加作为惩罚。为降低这一惩罚，我们提出了改进版的OSA-PreSO模型——OSA-PreSO-LP（低惩罚版），该模型在保持故障场景下相同延迟特性的同时，减少了无故障场景下的总延迟。我们证明了OSA-PreSO的决策版本属于NP完全问题。此外，我们还设计了启发式算法来处理大规模问题。数值实验表明，通过有效利用服务器内存资源，所提出的OSA-PreSO模型相比传统的基于CSA的模型能降低延迟。实验还显示，该模型实现的最大总延迟低于仅进行启动时间优化的情况，且相比运行时优化，通过避免不必要的用户重新分配，具有更高的稳定性。数值结果还表明，OSA-PreSO-LP最多可将惩罚降低83%，同时保持相同的延迟特性...

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