基于规则引擎的轻量级框架与流媒体服务器监控模块解析

### 基于规则引擎的轻量级框架与流媒体服务器监控模块解析 #### 1. 自主管理器处理步骤与规则引擎 自主管理器的处理步骤包含一系列有序操作： 1. 所有被评估为真的规则会被添加到议程中以待执行。 2. 对工作内存中的表示 MR 执行操作。 3. 操作通过资源包装器转发到 MR，并由执行器强制执行。 4. 传感器访问到的 MR 参数变化会传达给资源包装器，进而触发步骤 4 的执行。 步骤 4 到 8 构成了自主管理器的主要执行循环。规则作为声明性的知识表示形式，与过程式语言中的函数不同，它们会根据规则引擎可用事实的变化而触发。 #### 2. 被管理资源的表示 在执行循环的实现中，被管理资源的表示至关重要。采用 JMX 技术来访问资源，JMX 架构的关键元素是 MBean 服务器，它是 MBean 组件的容器。MBean 是表示可管理资源的 Java 对象，允许对属性进行操作（读写值）、执行操作以及订阅与这些资源相关的事件通知。每个在服务器中注册的 MBean 都有唯一分配的名称，客户端可以使用 MBean 服务器中安装的各种协议（如 RMI、SOAP、HTML、SNMP）进行访问。 资源表示基于 PMAC 框架概念，为此定义了一个抽象类 Resource 来实现 JavaManagedResource 接口，用于资源表示。对于每个可管理资源，会生成一个带有特定资源操作方法的 MBean 资源包装器类。其实现依赖于 MBean 的属性、方法和通知。当发起 MBean 附加请求时，会检查是否有合适的资源包装器类，若没有则启动包装器生成过程。包装器从参数化模板生成，使用 Apache Velocity 库转换为 Java 类源代码，然后使用 Java 编译器 API 进行编译并加载到 JVM 中。 以下是资源附加过程的流程图： ```mermaid graph TD; A[发起 MBean 附加请求] --> B{是否有合适的包装器类}; B -- 是 --> C[使用现有包装器类]; B -- 否 --> D[启动包装器生成过程]; D --> E[从参数化模板生成包装器]; E --> F[使用 Apache Velocity 库转换为 Java 类源代码]; F --> G[使用 Java 编译器 API 编译]; G --> H[加载到 JVM]; ``` #### 3. AMT 使用示例 以 Solaris 10 环境中的工作负载控制为例，AMT 用于基于控制理论机制对 Solaris 容器进行工作负载管理，构建为闭环 AM 工作负载管理器。整个系统被视为黑盒，控制器使用当前 CPU 使用率值，并通过更改份额（控制信号）来调整，以维持所需的 CPU 使用率。 具体操作步骤如下： 1. 设定目标：调整 project.cpu - shares 资源控制值，确保在恒定负载条件下，特定工作负载能获得给定百分比的 CPU 时间。 2. 选择控制器算法：使用比例（P）调节器，公式为 \(S_w^{t + 1} = S_w^t + K_p * e(t)\)，其中 \(e(t) = U_w^t - U_w\)。这里 \(U_w\) 是工作负载 \(W_w\) 所需的 CPU 使用率，\(U_w^t\) 是时间 \(t\) 时工作负载 \(W_w\) 观察到的使用率，\(S_w^t\) 是时间 \(t\) 时为工作负载 \(W_w\) 设置的份额数，\