[发明专利]一种基于规则的软件体系结构层性能演化优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及软件性能优化技术领域，特别涉及一种基于规则的软件体系结构层性能演化优化方法。

背景技术

软件的性能是衡量软件系统质量的一个重要属性，性能的优劣已经成为系统成败的关键因素。在软件体系结构(Software Architecture,简记为SA)设计阶段进行性能优化，可以尽早发现资源使用率过高、响应时间过长和吞吐量过小等性能问题，并通过相应的设计改进缓解或消除这些问题，从而获得满足性能需求的SA设计方案，进而可在软件生命周期的早期达到性能优化的目的。基于SA进行性能优化，不仅可以显著减少软件性能优化的时间，而且能够有效降低优化的成本。

SA层性能优化一直是软件工程学术界和工业界高度关注的主题。经过多年研究和实践，已产生一些普适性的SA层性能改进知识。这些知识已被系统归纳和总结过，并用自然语言描述的性能反模式进行了适当的表示。为了提高SA层性能优化的自动化程度，近年来涌现出一些基于规则的优化方法。这些方法以机器可处理的性能改进规则形式精确地描述了SA层性能反模式，并通过研发规则执行引擎，使得性能优化过程可以自动地使用这些规则。然而这些方法在优化过程中未充分考虑规则组合使用场景下各规则的使用次数和使用顺序不确定性的问题，使得它们只能搜索相对较小的性能改进空间，往往难以获得最优的性能改进方案。例如：文献《An approach for modeling and detecting software performance antipatterns based on first-order logics》针对文献《Performance solutions:a practical guide to creating responsive,scalable software》、《Software Performance Antipatterns》中的12种SA层性能反模式，给出了对应的12条改进规则。即使不考虑规则可以重复使用的情景，由这12条规则不同组合的情况而构成的改进空间也将高达12¹²(近9000万亿)个改进方案。在如此庞大的SA层性能改进空间中，如何找出最优性能改进方案仍是一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于规则的软件体系结构层性能演化优化方法，该方法可降低软件体系结构层性能的优化成本，提高优化质量。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于规则的软件体系结构层性能演化优化方法，采用遗传算法进行软件体系结构层性能演化优化，包括以下步骤：

步骤A.进行种群初始化：设置种群规模、交叉概率、变异概率、最大进化代数、迭代数t＝0，并采用一定的个体编码方法，随机生成初始种群P(t)中的每个个体；所述个体编码方法为：

任意个体的编码X'＝<x'₁,x'₂,L,x'_k,L,x'_l'>均采用定长自然数编码，码长l’由下式定义：

其中u_i表示i号规则最多可使用的次数；规则号1到n表示对n条性能改进规则的依次编号；特别地，引入0号规则表示不做任何动作的空规则，并令：1)0号规则最多可使用的次数u₀＝l’；2)0号规则作用在任何软件体系结构SA上都没有性能改进；3)由0号规则构成的单规则序列作用在任何软件体系结构SA上得到的改进后的软件体系结构仍是SA；

X’的每位x'_k满足下式：

x'_k∈N∧0≤x'_k≤n

其中1≤k≤l'，N表示自然数；

X’中i号规则出现的次数记为h_i(X’)，其满足下式：

h_i(X')≤u_i,0≤i≤n