樊智勇 騰 達(dá) 劉哲旭

1(中國(guó)民航大學(xué)工程技術(shù)訓(xùn)練中心 天津 300300) 2(中國(guó)民航大學(xué)電子信息與自動(dòng)化學(xué)院 天津 300300)

0 引 言

數(shù)據(jù)分發(fā)服務(wù)DDS是一種高性能的中間件，能夠以較小的開(kāi)銷(xiāo)實(shí)現(xiàn)可預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)分發(fā)。對(duì)象管理組織(Object Management Group, OMG)先后頒布了Version1.0、Version1.1和Version1.2規(guī)范[1-3]。該規(guī)范定義了一個(gè)與用戶(hù)具體使用的平臺(tái)、語(yǔ)言、所處位置都不相關(guān)且可擴(kuò)展的基礎(chǔ)服務(wù)模型[4]。DDS采用以數(shù)據(jù)為中心的發(fā)布/訂閱通信模式，使分布式系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)高效、可靠的發(fā)布與訂閱[5]。目前，DDS已經(jīng)被成功應(yīng)用于海軍作戰(zhàn)管理、空中交通管制和船舶等系統(tǒng)[6]。

針對(duì)DDS自動(dòng)發(fā)現(xiàn)過(guò)程，RTI(Real-time Innovations)提出了基于簡(jiǎn)單發(fā)現(xiàn)協(xié)議的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)算法SDP_ADA(Simple discovery protocol automatic discovery algorithm)[7]。該算法在中小型實(shí)時(shí)系統(tǒng)中取得了良好的效果，但當(dāng)系統(tǒng)的規(guī)模增大時(shí)，大量的數(shù)據(jù)需要頻繁地交換，會(huì)產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸量和內(nèi)存消耗較高的問(wèn)題。文獻(xiàn)[8]將DDS簡(jiǎn)單發(fā)現(xiàn)協(xié)議和標(biāo)準(zhǔn)布隆過(guò)濾器Bloom結(jié)合，提出了一種自動(dòng)發(fā)現(xiàn)算法SDPBloom。在自動(dòng)發(fā)現(xiàn)過(guò)程中，SDPBloom通過(guò)Bloom存儲(chǔ)端點(diǎn)描述信息，有效地解決了 SDP_ADA中存在的高內(nèi)存消耗和高網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸量等問(wèn)題，增強(qiáng)了DDS的可拓展性。但是SDPBloom的實(shí)現(xiàn)需要大量的哈希函數(shù)運(yùn)算，導(dǎo)致CPU資源消耗過(guò)多，并在分布式系統(tǒng)中產(chǎn)生了一定的延遲。為解決這一問(wèn)題，本文提出了一種基于單哈希多維布隆過(guò)濾器的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)算法。該算法中的OMBF通過(guò)一個(gè)哈希函數(shù)和取模運(yùn)算代替SDPBloom中多個(gè)哈希函數(shù)，降低了參與者端點(diǎn)匹配過(guò)程的計(jì)算量。

1 DDS簡(jiǎn)單發(fā)現(xiàn)協(xié)議

域是一個(gè)虛擬網(wǎng)絡(luò)概念，它有助于隔離和優(yōu)化分布式應(yīng)用程序之間的通信。只有同一個(gè)域中的域參與者才能相互通信[10]。域參與者由發(fā)布者和訂閱者組成，每個(gè)發(fā)布者和訂閱者分別管理一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)寫(xiě)入者和數(shù)據(jù)讀取者。本文將數(shù)據(jù)寫(xiě)入者和數(shù)據(jù)讀取者統(tǒng)稱(chēng)為端點(diǎn)。只有數(shù)據(jù)寫(xiě)入者和數(shù)據(jù)讀取者具有相同的主題時(shí)，域參與者才能建立通信。域參與者之間的數(shù)據(jù)傳輸通過(guò)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)協(xié)議完成。

DDS簡(jiǎn)單發(fā)現(xiàn)協(xié)議可以分為簡(jiǎn)單參與者發(fā)現(xiàn)階段和端點(diǎn)發(fā)現(xiàn)階段[11]，兩個(gè)階段的發(fā)布/訂閱關(guān)系如圖2所示。

圖2 SDP自動(dòng)發(fā)現(xiàn)過(guò)程

簡(jiǎn)單參與者發(fā)現(xiàn)階段：域參與者之間進(jìn)行相互發(fā)現(xiàn)。本地域參與者通過(guò)數(shù)據(jù)寫(xiě)入者向其他域參與者發(fā)送數(shù)據(jù)包，同時(shí)也會(huì)通過(guò)數(shù)據(jù)讀取者讀取其他域參與者發(fā)送的數(shù)據(jù)包。

簡(jiǎn)單端點(diǎn)發(fā)現(xiàn)階段：本地域參與者與其他域參與者進(jìn)行相互匹配。它們相互交換包含主題名稱(chēng)、主題類(lèi)型和服務(wù)質(zhì)量策略等信息的數(shù)據(jù)包。

在DDS簡(jiǎn)單發(fā)現(xiàn)協(xié)議中，每個(gè)本地域參與者需要將自己所有的端點(diǎn)信息發(fā)送給其他域參與者，同時(shí)也會(huì)接收其他域參與者發(fā)送的所有的端點(diǎn)信息，這會(huì)產(chǎn)生大量的內(nèi)存消耗和網(wǎng)絡(luò)傳輸量。事實(shí)上，每個(gè)域參與者只關(guān)心與自己訂閱主題相關(guān)的端點(diǎn)信息。因此，本文提出了基于單哈希多維布隆過(guò)濾器的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)算法。

2 算法設(shè)計(jì)

為降低標(biāo)準(zhǔn)Bloom的哈希計(jì)算量，本文提出了一種新型布隆過(guò)濾器OMBF。為降低DDS自動(dòng)發(fā)現(xiàn)過(guò)程中的內(nèi)存消耗和數(shù)據(jù)傳輸，本文將OMBF與DDS簡(jiǎn)單發(fā)現(xiàn)協(xié)議結(jié)合，提出了自動(dòng)發(fā)現(xiàn)算法SDP_OMBF。

2015年9月，沙特阿拉伯和巴林簽署價(jià)值約3億美元的新輸油管道鋪設(shè)合同。該管道由沙特阿美石油公司和巴林石油公司共同管理，將把原油從沙特阿美公司位于沙特東部的布蓋格煉油廠(chǎng)輸送到巴林石油公司煉油廠(chǎng)。

2.1 OMBF

OMBF是一種高效率的空間隨機(jī)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它用位數(shù)組簡(jiǎn)潔地表示一個(gè)集合，并可以判斷一個(gè)元素是否屬于這個(gè)集合。OMBF是一個(gè)多維向量，每一維向量分為k個(gè)分區(qū)且初始值為0。向量維數(shù)用t表示，每一維向量分區(qū)i的大小用mi(1≤i≤k)表示。

OMBF的哈希函數(shù)計(jì)算過(guò)程分為以下三個(gè)階段：

(1) 哈希階段：A→B。A是將要存儲(chǔ)或查詢(xún)的集合中的元素，B是經(jīng)過(guò)哈希函數(shù)映射之后的機(jī)器字。

(2) 選維階段：B→C。C是OMBF向量某一維，通過(guò)對(duì)B取模得到，即|B|(h(x)modt)。每次取模的結(jié)果選中OMBF向量某一維。

(3) 取模階段：B→D。D是OMBF向量某一維中的位置，通過(guò)對(duì)B取模得到，即|B|(h(x)modmi)。每次取模的結(jié)果使OMBF向量某一分區(qū)中某一位置為1。

如果每維向量中每個(gè)分區(qū)大小為互質(zhì)，那么OMBF中這種不均勻的分區(qū)方法將會(huì)產(chǎn)生相互獨(dú)立的取模結(jié)果。更確切地，如果gi(x)=h(x) modmi，每個(gè)分區(qū)滿(mǎn)足條件(mi,mj)=1,1≤i≤j≤k，即mi、mj為相對(duì)素?cái)?shù)，那么g1(x)、g2(x)、…、gk(x)相互獨(dú)立。

圖3表示OMBF的結(jié)構(gòu)，其中假設(shè)k=3，集合S{x1，x2}中的元素通過(guò)一個(gè)哈希函數(shù)h(x)和取模運(yùn)算存儲(chǔ)在OMBF中。

通過(guò)實(shí)例說(shuō)明OMBF的工作原理。假設(shè)m1=11、m2=13、m3=19。當(dāng)存儲(chǔ)元素x1時(shí)，首先，在哈希階段通過(guò)哈希函數(shù)h(x)轉(zhuǎn)換成機(jī)器字h(x1)，設(shè)h(x1)=9 655；然后，在選維階段d=h(x1) modt，即將元素x1映射到OMBF向量中第d維；最后，在取模階段機(jī)器字h(x1)分別對(duì)各分區(qū)進(jìn)行取模。g1(x1)=h(x1) modm1=8，g2(x1)=h(x1) modm2=9，g3(x1)=h(x1) modm3=3，即第d維三個(gè)分區(qū)對(duì)應(yīng)第8位、第9位、第3位。當(dāng)查詢(xún)某一元素是否屬于集合S時(shí)，將待查詢(xún)?cè)亟?jīng)過(guò)3個(gè)階段運(yùn)算之后，檢查相應(yīng)3個(gè)位置是否為1，如果是，則判定該元素屬于集合S。

2.2 OMBF性能分析

OMBF和Bloom一樣，在元素查詢(xún)過(guò)程中也會(huì)發(fā)生誤報(bào)。OMBF誤報(bào)由兩個(gè)因素導(dǎo)致：(1) 在哈希階段，由機(jī)器字沖突發(fā)生的誤報(bào)，用a表示；(2) 在取模階段，在機(jī)器字不發(fā)生沖突的情況下，機(jī)器字取模余數(shù)發(fā)生沖突導(dǎo)致的誤報(bào)，用b表示。OMBF總的誤報(bào)率用FOMBF表示，計(jì)算如下：

FOMBE=P(f)=P(f|a)P(a)+P(f|b)P(b)=

P(a)+P(f|b)(1-P(a))

(1)

(2)

同理，可以得到機(jī)器字取模余數(shù)發(fā)生沖突導(dǎo)致的誤報(bào)率為：

(3)

通常機(jī)器字的長(zhǎng)度遠(yuǎn)大于OMBF向量，所以P(a)接近于0。OMBF的誤報(bào)率可以簡(jiǎn)化為：

(4)

由于SDPBloom中的哈希函數(shù)數(shù)量等于SDP_OMBF中每一維的分區(qū)數(shù)，即哈希函數(shù)數(shù)量為k，其誤報(bào)率FSBF為[12]：

(5)

(6)

2.3 SDP_OMBF

在OMBF和簡(jiǎn)單發(fā)現(xiàn)協(xié)議SDP的基礎(chǔ)上，本文提出了一種新的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)算法SDP_OMBF。SDP和SDP_OMBF的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)執(zhí)行過(guò)程如圖4所示。

(a) SDP執(zhí)行過(guò)程

圖4用兩個(gè)節(jié)點(diǎn)通信的實(shí)例說(shuō)明SDP和SDP_OMBF執(zhí)行過(guò)程，實(shí)例中本地參與者A向遠(yuǎn)程參與者B發(fā)送端點(diǎn)信息。SDP_OMBF的執(zhí)行過(guò)程如圖4(b)所示。在參與者發(fā)現(xiàn)階段，將本地參與者端點(diǎn)描述信息生成OMBF向量，然后和本地參與者數(shù)據(jù)包一塊發(fā)送至遠(yuǎn)程參與者。參與者端點(diǎn)描述信息使用參與者端點(diǎn)信息唯一標(biāo)識(shí)符，本文使用主題名作為唯一標(biāo)識(shí)符。在端點(diǎn)發(fā)現(xiàn)階段，遠(yuǎn)程參與者根據(jù)自身訂閱的主題對(duì)OMBF進(jìn)行查詢(xún)。如果存在訂閱主題，則向本地參與者發(fā)送訂閱信息，本地參與者將被訂閱的主題數(shù)據(jù)包及服務(wù)質(zhì)量發(fā)送至遠(yuǎn)程參與者進(jìn)行下一步匹配，如果匹配成功，兩參與者建立通信。而在圖4(a)所示的SDP的執(zhí)行過(guò)程中，遠(yuǎn)程參與者將會(huì)訂閱和接收本地參與者所有的端點(diǎn)信息。本文提出的SDP_OMBF將大量的端點(diǎn)信息減少為一條OMBF向量信息，因此，可以有效地減少自動(dòng)發(fā)現(xiàn)過(guò)程中的內(nèi)存消耗和網(wǎng)絡(luò)傳輸量。

3 實(shí) 驗(yàn)

本節(jié)通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證SDP_OMBF的有效性。本文將SDP_OMBF與使用較廣的DDS改進(jìn)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)算法SDPBloom進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證SDP_OMBF網(wǎng)絡(luò)傳輸量和內(nèi)存消耗、主題查詢(xún)時(shí)間和誤報(bào)率。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為Intel(R)CPU Core(TM) i5-3210、12 GB DDR 3(1 600 MHz)存儲(chǔ)器和4核×2線(xiàn)程(2.5 GHz)，軟件環(huán)境為DDS分布式互聯(lián)架構(gòu)平臺(tái)。

3.1 網(wǎng)絡(luò)傳輸量和內(nèi)存消耗驗(yàn)證

實(shí)驗(yàn)設(shè)置了1 000個(gè)參與者，每個(gè)參與者發(fā)布100個(gè)主題，每個(gè)主題信息是6 800字節(jié)，主題關(guān)鍵字為4字節(jié)。在SDPBloom和SDP_OMBF中，存儲(chǔ)主題關(guān)鍵字的向量為72字節(jié)。在端點(diǎn)發(fā)現(xiàn)階段，當(dāng)查詢(xún)主題關(guān)鍵字中成員元素的比例從10%到90%變化時(shí)，SDP_OMBF和SDPBloom的網(wǎng)絡(luò)傳輸量和內(nèi)存消耗如圖5和圖6所示。

圖5 SDPBloom和SDP_OMBF的網(wǎng)絡(luò)傳輸量

圖6 SDPBloom和SDP_OMBF的內(nèi)存消耗

可以看出，當(dāng)端點(diǎn)匹配逐漸增大時(shí)，SDPBloom和SDP_OMBF中的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸量和內(nèi)存消耗也逐漸增大。無(wú)論端點(diǎn)匹配率如何變化，兩者網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸量和內(nèi)存消耗都近似相等。

3.2 主題查詢(xún)時(shí)間和誤報(bào)率驗(yàn)證

本文實(shí)驗(yàn)中，參與者端點(diǎn)信息的每個(gè)主題關(guān)鍵字大小為4字節(jié)。在SDP_OMBF中，本地參與者n個(gè)主題關(guān)鍵字映射到OMBF向量中。遠(yuǎn)程參與者查詢(xún)主題關(guān)鍵字成員元素比例在10%至90%之間變化。令m=150、n=100、k=3、t=3。SDP_OMBF中的哈希函數(shù)為MD5，SDPBloom中的哈希函數(shù)為MD5、MD2和SHA-1。

當(dāng)m變化時(shí)，進(jìn)行了100組實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1、表2所示。

表1 m=561時(shí)，SDPBloom和SDP_OMBF誤報(bào)率和計(jì)算時(shí)間對(duì)比

表2 m=1 413時(shí)，SDPBloom和SDP_OMBF誤報(bào)率和計(jì)算時(shí)間對(duì)比

續(xù)表2

從表1和表2可以看出，當(dāng)m較小時(shí)，SDP_OMBF的誤報(bào)率略大于SDPBloom；當(dāng)m增大時(shí)，兩者誤報(bào)率近似相等。然而，SDP_OMBF的運(yùn)算時(shí)間始終低于SDPBloom約3 000 ms。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文對(duì) DDS 中SDP_ADA和SDPBloom自動(dòng)發(fā)現(xiàn)算法進(jìn)行了深入研究, 在分布式仿真系統(tǒng)規(guī)模較大時(shí)，針對(duì)數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中SDPBloom自動(dòng)發(fā)現(xiàn)算法存在哈希函數(shù)運(yùn)算量大的問(wèn)題，提出一種新型的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)算法SDP_OMBF。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性。與SDPBloom算法相比，該算法在保證網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸量和內(nèi)存消耗基本不變的條件下，將哈希函數(shù)運(yùn)算時(shí)間降低約78%，從而降低自動(dòng)發(fā)現(xiàn)過(guò)程中參與者端點(diǎn)之間發(fā)布/訂閱信息的時(shí)間，提高了分布式仿真系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。