7篇关于服务发现的计算机毕业论文

今天分享的是关于服务发现的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到服务发现等主题,本文能够帮助到你 基于Spring Cloud的微服务调用研究 这是一篇关于微服务

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基于Spring Cloud的微服务调用研究

这是一篇关于微服务,服务发现,服务调用,配置更新,可靠性的论文, 主要内容为随着互联网领域的迅速发展,常规的应用架构已经难以应对用户的高需求,大量开源的轻量级技术催生了微服务架构。Spring Cloud框架是当前实现微服务架构的一个优秀方案,但在服务调用过程中存在着以下问题:(1)Eureka的健康检查只检测了服务的活性,无法确认服务调用是否成功;(2)只能重启来更新Ribbon负载策略;(3)在Spring Cloud Bus配置更新机制中,服务实例参与了消息转发和通知。因此本文以Spring Cloud框架实现的微服务架构为背景,分析和改进了服务的健康检查和配置更新,并进行了实验分析。本文在如下方面进行了相关研究工作:(1)在服务调用过程中,Eureka健康检查机制只验证了服务是否在线,而没有考虑是否调用成功,本文添加了监控组件Actuator,监控服务调用后的状态。在服务心跳正常,却调用失败的情况下,将失败的状态更新到服务注册中心的实例列表中,消费者缓存实例时就可过滤失败过的服务实例,增强了后续调用的可行性和系统的可靠性。(2)在服务调用过程中,修改Ribbon负载均衡策略必须重启系统,本文设计实现了动态更新机制:当收到新的请求时,重写Ribbon配置信息类,然后借助Spring的IOC机制注入新的配置资源,使得新的请求服务接收的是新的负载均衡策略,避免了整个系统的重启,增强了系统的可用性和可靠性。(3)在配置更新过程中,Spring Cloud Bus的客户端服务承担了消息转发职责,违背微服务原则的缺陷,本文调整了Spring Cloud Bus的工作模式。将配置服务端加入到消息总线中,服务端转发更新请求给配置中心,进而转发给具体的客户端实例,避免了客户端服务的转发,增强了系统的可靠性。(4)搭建微服务架构实验平台,对本文提出的改进策略进行功能性测试和分析;根据不同的应用场景和资源分配过程,与现有的服务调用进行性能对比,并对实验结果进行分析。

一种分布式服务治理框架的设计与实现

这是一篇关于远程过程调用,分布式服务,服务发现,服务治理,服务部署的论文, 主要内容为本论文选题来自于本人实习所在公司新浪微博目前正在使用的RPC (Remote Procedure Call,远程过程调用)分布式服务框架,微博平台考虑到旧服务接口改造、微服务化及动态服务治理等需求,并结合微博业务高并发、服务性能及稳定性要求较高的特点,设计并实现了一种通用的RPC分布式服务治理框架,该框架偏重于简洁实用的服务治理功能和优秀的RPC协议扩展能力,既可以提供高效的RPC远程调用功能,又能提供服务发现、服务路由、集群容错、服务监控、流量控制等服务治理的功能。在系统的健壮性方面,该分布式服务框架使用多种注册中心来提供服务发现,实现服务的集群容错与负载均衡策略。在服务治理方面,生成完整的服务调用链数据、服务请求性能数据、响应时间以及标准化的错误与异常的日志信息。在分布式服务框架的设计上,通过使用Java内置的SPI (Service Provider Interface,服务提供接口)机制为框架提供强大的服务扩展能力,以支持不同的协议及功能实现。该分布式服务治理框架能够无缝地支持Spring配置方式来使用RPC服务,通过简单、灵活的配置即可提供并使用RPC服务,为服务拆分以及分布式服务部署提供了便利。在分布式服务框架的使用上,微博平台将平台内部的服务改造成标准化的RPC服务接口,推广给其它部门使用,并通过开源平台,开放给外部开发者使用。本人通过参与新浪微博服务化改造以及混合云服务改造项目,参与设计并实现了分布式服务框架中的部分核心功能,完成了ZooKeeper注册中心、管理后台等模块的具体实现和相关测试。该分布式服务框架的基准测试结果和服务的线上运行状况表明,高效的RPC调用提升了服务整体的运行效率,使用该框架对应用进行拆分解耦能够极大地提升开发效率,方便地进行服务部署,并稳定地支持业务方的服务扩展,使系统的扩容缩容、升级以及运维更加地容易。

分布式一致性微服务配置中心设计与研究

这是一篇关于微服务,分布式一致性,服务注册,服务发现的论文, 主要内容为在软件领域,系统架构技术一直作为一个经久不息的话题在被讨论。微服务框架在最近几年,凭借着其灵活,高效和可扩展等优势在系统架构领域掀起了一轮技术的狂潮。它将表示层、逻辑层和访问层,这三个逻辑上的分层在物理上进行了划分。在每一层,对各种功能又根据逻辑和程序大小进行了划分。这样整个系统就具有极高的灵活性,可扩展性。微服务架构的核心问题在于协调和配置管理众多的微服务。本轮文通过自行研发的微服务配置中心来解决这些问题。本论文采用一种致力于易理解的分布式一致算法,raft算法,构建了进行分布式键值存储的中心存储模块。这个中心存储模块是微服务配置中心模块的核心模块。微服务配置中心通过中心存储模块来实现分布式一致性存储。对于中心存储模块,实现了领导选举,日志数据同步以及对外交互的REST接口。使得中心存储模块可以高可用和一致性地对外提供键值存储服务。针对docker容器技术开发了服务注册模块。对于注册在微服务配置中心的微服务,开发了服务发现和配置模块。在论文的最后在生产环境中对系统的功能和性能进行了实际的测验。通过使用服务注册模块以及服务发现和配置模块,实现部署了多个web实例,通过动态生成的nginx的配置文件进行负载均衡。对微服务配置中心的高可用性和分布式一致性进行实际检测。我对驱动整个配置中心和众多微服务的基础核心技术和概念进行了介绍。

作战指挥训练模拟Web服务管理系统的设计与实现

这是一篇关于Web服务,服务发现,QoS,分类法,UDDI,SOA的论文, 主要内容为作战指挥训练模拟系统已成为训练军事人员指挥决策能力的主要手段。由于作战指挥训练模拟系统架构和接口描述不同,系统之间的兼容性较差,新开发的系统不能很好的利用其它系统的资源,带来开发周期长、耗费人力多等问题。随着作战模拟Web服务的广泛应用,将产生很多Web服务资源,本文把作战模拟Web服务作为数据资源和功能模块资源的提供形式,主要研究作战模拟Web服务的管理问题。设计与开发作战模拟Web服务管理系统,是为了解决大量的作战模拟Web服务的管理问题,系统实现基于Windows Server 2003提供的UDDI组件和UDDI SDK 2.0。本文共分为六章,第一章为绪论部分,阐述了作战模拟系统的发展现状以及web技术的发展及服务注册中心的诞生,第二章分为三个部分。首先,从web服务技术的概念特征、三方模拟系统、服务技术标准协议等方面对web服务应用相关技术作了全面介绍;其次,从概念、一般服务原则、分布式体系结构等方面对SOA进行了介绍,并阐述了基于web服务技术的SOA平台;第三章主要内容包括UDDi集成分类法、军事分类法机制及其应用原理等军事分类法的技术基础,军事分类法的设计原则、分类方法,并通过示例进行了演示,军事分类法的注册流程和应用,第二章和第三章是本文的重点核心。第四章介绍了直接搜索、集中式搜索和分布式搜索等web服务资源发现结构,并对web服务的浏览模式、对象深入模式和调用模式三种浏览查询模式做了介绍,最后重点介绍了QoS,主要通过设计、模型工作模式、指标值量化等方面进行说明的。第五章主要分别就系统设计与实现的相关工作做了介绍,其中分析设计方面包括需求分析、结构体系结构设计、功能设计、业务逻辑设计、数据注册模型设计、数据库设计六个方面;系统实现方面包括系统开发环境的配置、UDDI角色配置系统主界面、军事实体模块实现、作战模拟web服务模块实现、服务绑定模块实现、tModel模块实现七个方面,最后对系统进行了测试,并对系统测试的一般目的、原则和黑盒方法与白盒方法两种测试方法进行了介绍。第六章总结了本文的主要内容,并对本系统关于功能方面能完善的地方作了展望。

一种分布式服务治理框架的设计与实现

这是一篇关于远程过程调用,分布式服务,服务发现,服务治理,服务部署的论文, 主要内容为本论文选题来自于本人实习所在公司新浪微博目前正在使用的RPC (Remote Procedure Call,远程过程调用)分布式服务框架,微博平台考虑到旧服务接口改造、微服务化及动态服务治理等需求,并结合微博业务高并发、服务性能及稳定性要求较高的特点,设计并实现了一种通用的RPC分布式服务治理框架,该框架偏重于简洁实用的服务治理功能和优秀的RPC协议扩展能力,既可以提供高效的RPC远程调用功能,又能提供服务发现、服务路由、集群容错、服务监控、流量控制等服务治理的功能。在系统的健壮性方面,该分布式服务框架使用多种注册中心来提供服务发现,实现服务的集群容错与负载均衡策略。在服务治理方面,生成完整的服务调用链数据、服务请求性能数据、响应时间以及标准化的错误与异常的日志信息。在分布式服务框架的设计上,通过使用Java内置的SPI (Service Provider Interface,服务提供接口)机制为框架提供强大的服务扩展能力,以支持不同的协议及功能实现。该分布式服务治理框架能够无缝地支持Spring配置方式来使用RPC服务,通过简单、灵活的配置即可提供并使用RPC服务,为服务拆分以及分布式服务部署提供了便利。在分布式服务框架的使用上,微博平台将平台内部的服务改造成标准化的RPC服务接口,推广给其它部门使用,并通过开源平台,开放给外部开发者使用。本人通过参与新浪微博服务化改造以及混合云服务改造项目,参与设计并实现了分布式服务框架中的部分核心功能,完成了ZooKeeper注册中心、管理后台等模块的具体实现和相关测试。该分布式服务框架的基准测试结果和服务的线上运行状况表明,高效的RPC调用提升了服务整体的运行效率,使用该框架对应用进行拆分解耦能够极大地提升开发效率,方便地进行服务部署,并稳定地支持业务方的服务扩展,使系统的扩容缩容、升级以及运维更加地容易。

云呼叫中心服务与配置管理系统的设计与实现

这是一篇关于服务管理,配置管理,资源消耗度量,服务发现的论文, 主要内容为呼叫中心平台作为企事业单位与客户建立服务的重要渠道,可以显著提升用户体验。随着云计算(cloud computing)技术的发展,云呼叫中心伴随应运而生,云呼叫中心采用按需为客户提供服务的模式,基于这种模式企业只需按需付费,组合选择服务,就可以享受便捷的呼叫中心联络服务。在云计算的概念中如果将硬件基础设施上的软件技术平台作为一种服务提交给用户,就叫做PaaS(Platform as a Service)。在云呼叫中心PaaS平台中,租户通过web界面提交的的业务申请,比如语音、视频、ACD、IVR等通讯功能,会由PaaS平台负责相关服务的组合和部署,除此之外PaaS平台还应能够对租户已部署的服务提供重启、删除、扩展等应用生命周期管理功能。云呼叫中心服务经过微服务化改造并采用容器化管理、如何实现服务相关配置的下载和更新也是云呼叫中心所要解决的一重要问题。针对云呼叫中心服务部署、服务生命周期管理问题,本文设计和实现了服务管理系统。服务管理系统是云呼叫中心PaaS平台的一个子系统,负责租户服务的开通和管理员服务的运维。本文从功能模块的角度详细介绍了服务管理系统的设计与实现过程:首先介绍了服务请求模块,给出了服务请求类型和具体的通信格式定义,以及服务请求模块与服务调度模块之间的异步通信方式;其次介绍了服务调度模块,该模块详细介绍了如何根据marathon的任务调度原理实现对服务请求的处理,同时根据真实测量数据拟合呼叫中心服务的资源消耗模型;然后介绍了服务接入模块,该模块通过confd+etcd+Haproxy的方案实现服务动态的自助发现;最后介绍了镜像管理模块,详细介绍了构建呼叫中心服务私有镜像仓库的方案。针对云呼叫中心服务的配置统一管理问题,本文以zookeeper目录节点存储方案为基础,设计并实现了配置管理系统。配置管理系统从client端开始,介绍了基于spring实现配置的下载的方案和配置实时更新的监听方案,为提升配置管理系统的便捷性,设计实现了配置管理系统web端,方便管理员对配置对象实现统一管理。本文在介绍完系统的详细设计与实现后对其进行了功能测试和性能测试,功能测结果表明本系统实现了云呼叫中心服务与配置管理的基本功能;性能测试结果表明系统在稳定性、服务调度速度、资源利用率都满足了预期设计。最后对本论文的论述过程进行了总结,对下一步如何将服务与配置管理系统与日志系统、监控系统集成进行了展望。

基于Spring Cloud的微服务调用研究

这是一篇关于微服务,服务发现,服务调用,配置更新,可靠性的论文, 主要内容为随着互联网领域的迅速发展,常规的应用架构已经难以应对用户的高需求,大量开源的轻量级技术催生了微服务架构。Spring Cloud框架是当前实现微服务架构的一个优秀方案,但在服务调用过程中存在着以下问题:(1)Eureka的健康检查只检测了服务的活性,无法确认服务调用是否成功;(2)只能重启来更新Ribbon负载策略;(3)在Spring Cloud Bus配置更新机制中,服务实例参与了消息转发和通知。因此本文以Spring Cloud框架实现的微服务架构为背景,分析和改进了服务的健康检查和配置更新,并进行了实验分析。本文在如下方面进行了相关研究工作:(1)在服务调用过程中,Eureka健康检查机制只验证了服务是否在线,而没有考虑是否调用成功,本文添加了监控组件Actuator,监控服务调用后的状态。在服务心跳正常,却调用失败的情况下,将失败的状态更新到服务注册中心的实例列表中,消费者缓存实例时就可过滤失败过的服务实例,增强了后续调用的可行性和系统的可靠性。(2)在服务调用过程中,修改Ribbon负载均衡策略必须重启系统,本文设计实现了动态更新机制:当收到新的请求时,重写Ribbon配置信息类,然后借助Spring的IOC机制注入新的配置资源,使得新的请求服务接收的是新的负载均衡策略,避免了整个系统的重启,增强了系统的可用性和可靠性。(3)在配置更新过程中,Spring Cloud Bus的客户端服务承担了消息转发职责,违背微服务原则的缺陷,本文调整了Spring Cloud Bus的工作模式。将配置服务端加入到消息总线中,服务端转发更新请求给配置中心,进而转发给具体的客户端实例,避免了客户端服务的转发,增强了系统的可靠性。(4)搭建微服务架构实验平台,对本文提出的改进策略进行功能性测试和分析;根据不同的应用场景和资源分配过程,与现有的服务调用进行性能对比,并对实验结果进行分析。

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