孫茂榮，劉呈則，張 益，王曉翔

（國核電站運行服務技術有限公司，上海200233）

0 引 言

采用非自適應的貪婪算法［1］雖然能幫助 Web服務使用者縮短Web服務的響應時間、提高執(zhí)行效率，但由于Web服務背后數(shù)據(jù)的分布性，信息處理的動態(tài)性以及流數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，原始的貪婪算法已經(jīng)無法滿足Web服務在查詢優(yōu)化上的需要。隨著 AQP （adaptive query processing）［2］即自適應查詢處理技術的出現(xiàn)，基于Eddy和CQP（corrective query processing）等自適應技術的系統(tǒng)也逐漸被廣泛應用。若在Web服務上的查詢優(yōu)化上采用自適應技術，將會影響正在執(zhí)行的查詢計劃或者已經(jīng)排定的操作，這將可能提高本地DBMS查詢性能，有效地處理分布式情況和解決流數(shù)據(jù)問題。

本文給出了基本AQP概念，并針對自適應查詢優(yōu)化的Web服務給出一個 WSPRC模型。在介紹了自適應貪婪算法［2－3］的基礎上，將A－Greedy算法與 Web服務上的查詢優(yōu)化相結合，并詳細闡述查詢優(yōu)化執(zhí)行的過程。最后，對采用了A－Greedy算法的 Web服務上的查詢優(yōu)化的執(zhí)行性能進行了評估。

1 AQP

1.1 AQP的定義

AQP即自適應查詢處理，它是指在查詢優(yōu)化過程中，根據(jù)查詢反饋的結果而動態(tài)的調(diào)整查詢計劃的執(zhí)行，它是自主數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的基礎，主要針對數(shù)據(jù)庫查詢處理的交叉問題以及Web上應用。

1.2 AQP與Web服務查詢優(yōu)化

Web服務［4－5］（web service，WS）采用了面向服務的體系架構 （SOA），解決了分布式和異構環(huán)境下系統(tǒng)集成的問題。當客戶在查詢中需要調(diào)用多個Web服務時，通常會涉及到訪問Web服務的先后順序及Web服務的響應時間等優(yōu)化處理問題。而AQP技術不僅能適合Web服務的這種數(shù)據(jù)的地域分布性及復雜的查詢過程，還能提高查詢效率。本文正是將Web服務查詢優(yōu)化與AQP技術相結合來彌補其不足。

2 WSPRC

下面首先給出采用了AQP技術的WSPRC模型結構，然后對其具體的處理流程進行描述。

2.1 WSPRC模型

WSPRC （web service profiler－reoptimizer－cache） 模 型的主要思想是：當客戶端提出查詢Web服務的請求時，該模型對所需查詢的Web服務進行查找和分析，然后交由再優(yōu)化器進行查詢優(yōu)化處理并制定出一個查詢計劃，同時將所制定的查詢計劃存入緩存單元，最后按照該查詢計劃來調(diào)用Web服務。圖1給出了WSPRC模型圖。

圖1 Web Service Profiler－Reoptimizer－Cache

2.2 WSPRC模型的處理流程

根據(jù)上節(jié)所闡述的WSPRC模型的主要思想，本節(jié)首先給出一個Web服務的查詢示例：假設一個企業(yè)需要給工齡超過10年的員工的社?？òl(fā)放額外的醫(yī)療補貼。首先，企業(yè)需要根據(jù)員工號來查找員工的身份證號碼，然后根據(jù)員工身份證號碼去勞動保障部門查找工齡超過10年的員工，同時查找員工的社?？ㄌ柎a和與社?？ㄋP聯(lián)的銀行卡號，最后，對符合條件的員工的銀行卡上發(fā)放補貼。

下面給出完成這個查詢所需涉及到的4個Web服務：①WS1：Employee ID （EID） → （Identity Card Number（IDN）；②WS2：Identity Card Number（IDN）→ （Working Age（WA）；③WS3：Identity Card Number（IDN）→ （Social Security Number（SSN）；④WS4：Social Security Number（SSN）→ （Credit Card Numbers（CCN）。

其中，根據(jù)員工號找到對應身份證號的WS1是其余WSi，i∈ （1，4］的優(yōu)先約束，即WS1必須首先完成。同樣WS3也是WS4的優(yōu)先約束，而WS2與WS3則可同時執(zhí)行。分別給出Linear執(zhí)行和Parallel執(zhí)行的2條查詢Web服務的訪問計劃，如圖2所示。

圖2 WS Query Plan（Parallel ＆ Linear）

這里將采用偽代碼的方式描述WSPRC模型的處理流程，首先給出以下相關定義：①WSi表示序號為i的Web Service；②Aj表示需要投影的屬性 （Attribute）；③Pj（Aj）表示在屬性上運用謂 詞 （predicate）；④ITQ表示輸入的元組隊列 （Input Tuple Queue）；⑤A－Greedy表示自適應貪婪算法；⑥RC表示緩存模塊。

WSPRC模型處理流程如下：

2.3 WSPRC模型的分析

（1）Result Cache：在 WSPRC模型中引入 Result Cache組件，即對已經(jīng)調(diào)用過的 Web服務的查詢結果［6］進行緩存，其緩存的內(nèi)容包括兩個部分：Web服務的查詢結果和 Web服務的查詢方案。

（2）Profile：在一些 Web服務相關的系統(tǒng)中 （如WSMS［7］）Profile也是存在的，它的作用是：對所需的Web服務的響應時間和相關的一些統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行分析。本文提出的WSPRC模型中Profile除了上述的2個共同的作用外，還持續(xù)對網(wǎng)絡上注冊發(fā)布的Web服務進行查找分析，同時將搜尋到得結果發(fā)送給Reoptimizer。

（3）Reoptimizer：這是 WSPRC模型中一個核心的組件。Reoptimizer將采用A－Greedy算法對從Profile處得到的Web服務相關信息進行分析，并根據(jù)Web服務有無優(yōu)先約束的特點［8］，結合當前信息流及 Web服務自身的情況，選擇出一條最佳的Web服務查詢訪問方案。

上面所說的3個組件是本文提出的WSPRC模型的核心部分，這3個組件協(xié)同工作，在一定程度上提高了Web服務的查詢效率，節(jié)省了用戶查詢Web服務的成本。

3 影響Web服務查詢的相關因素

WSPRC在執(zhí)行查詢優(yōu)化過程中需要考慮一些影響查詢訪問的因素，下面將分別進行簡單介紹。

（1）Precedence Constraints［9－10］即優(yōu)先約束，在示例1中需要首先通過查詢WS3得到相關的社?？ㄌ枺趴梢哉{(diào)用WS4來查詢與社?？ㄌ栂嚓P聯(lián)的銀行卡號，所以WS3是WS4的優(yōu)先約束。

（2）Linear與Parallel［11］：即需要根據(jù) Web服務間的具體情況來決定采用哪種方案。WSPRC模型需要根據(jù)Web服務間的具體情況來決定采用Linear還是Parallel方案。通常在無優(yōu)先約束，但Web服務間存在謂詞條件的情況時，則優(yōu)先考慮采用Linear方案，而Parallel方案則可用于無謂詞過濾，并且Web服務間無直接關系的場合。

（3）過濾性：在文獻 ［2］中，采用選擇性來表示 WSi在接收到一個元組輸入后應用相關謂詞選擇而得到的最終結果。本文中將使用過濾性 （Filter）來衡量WS對輸入元組的過濾能力，過濾性高的WS可考慮將其排列在查詢計劃較前的位置。這里假定Web服務的選擇性小于1，即過濾后輸出元組數(shù)目小于輸入元組數(shù)目。

（4）元組處理時間［12］：從 WS接收一個元組開始，到應用相關謂詞進行過濾，最后返回結果的這段時間稱為元組處理時間，文中將用時間成本 （cost time，CT）來表示元組處理時間。

本文提出的A－Greedy算法將持續(xù)的監(jiān)控CT的變化，并對實時反饋信息的分析，制定出新的查詢訪問計劃，彌補了固定元組處理時間的不足。

4 A－Greedy查詢優(yōu)化

4.1 Pipelined Filters問題

關于Pipelined Filters問題的研究較多［13－14］，即用一系列過濾器來處理連續(xù)輸入的流元組信息，它在流數(shù)據(jù)應用及多路流連接方面是最為通用的。在Web服務的查詢訪問中流信息的輸入也日益增多，如何很好地解決流處理的問題即Pipelined Filters問題，也是Web服務面臨的挑戰(zhàn)之一。本文采用的A－Greedy針對流和過濾器 （即根據(jù)WS的過濾性）的特性來動態(tài)的調(diào)整WS的調(diào)用順序，減少了調(diào)用Web服務的成本。

4.2 Adaptivity Loop

自適應循環(huán)框架［15］貫穿AQP技術，它包括：評測、分析、制定計劃及執(zhí)行這4個主要部分，他們循環(huán)執(zhí)行。A－Greedy正是遵循這樣的框架來對Web服務的調(diào)用過程進行度量，分析及改進的。

4.3 A－Greedy的主要思想

為了闡述A－Greedy主要思想，先給出如下相關定義：

（1）Fi：表示第i個的過濾器 （Filter），即WSi對輸入元組的過濾能力，其中1≤i≤n；

（2）CP（i，j）：表示條件概率，即對于輸入的元組信息，前面F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)j個未過濾成功而被Fi成功過濾的概率，其中1≤i≤n，j＝i–1；

（3）CTi：即上節(jié)中介紹的元組處理時間，其中1≤i≤n。

（4）O：在對文獻 ［3］的修改上給出了如下代價公式

（5）GI：貪婪不變式［3，16］，在GI中分子是該 WS過濾元組的概率，分母是該WS處理該元組的時間，通過權衡WS的過濾元組的能力和處理元組的時間來比較Web服務的訪問代價，代價較小的Web服務將優(yōu)先得到調(diào)用，具體公式如下

但公式GI并不適用于下列情況：

（1）相關Web服務的調(diào)用順序存在著優(yōu)先約束關系（如示例1中的WS3和 WS4）。

（2）無優(yōu)先約束也無相關謂詞條件的Parallel關系 （如示例1中的WS4和 WS5）。

A－Greedy的主要思想就是持續(xù)的監(jiān)控當前需要查詢訪問的Web服務的代價O，根據(jù)代價的由小到大的順序建立最優(yōu)的Pipelined查詢訪問方案，并實時針對當前輸入元組信息的變化及Web服務的反饋信息調(diào)整方案，使得Web服務的查詢能夠自適應。

4.4 A－Greedy的優(yōu)化過程

A－Greedy的執(zhí)行過程可以分為兩個階段：建立初始方案和方案優(yōu)化。下面將分別進行介紹：

（1）構建初始的Web服務查詢圖。如示例1中，按照調(diào)用的先后順序，擬定初步的查詢計劃，通常為圖2中的Parallel方案。

（2）對示例1進行修改，增加一個WS5負責查找符合條件的員工的社保所屬的地區(qū)名稱：WS5：Social Security Number（SSN）→District Name（DN），對 Web服務進行分級，采用式 （1）和 （2）分析各 Web服務的查詢代價。等級劃分如圖3所示。

1）根級別與優(yōu)先約束。如圖3中兩個查詢方案的級別1的服務為根級別，第1個查詢方案中的WS3是WS4的優(yōu)先約束，第2個查詢方案WS3是WS4和WS5的優(yōu)先約束，由于這些服務之間存著指定的關系，所以A－Greedy將忽略對根級別及優(yōu)先約束的優(yōu)化。

圖3 對查詢方案進行等級劃分

2）無優(yōu)先約束但有相關謂詞條件的。在圖3的第1個查詢訪問方案的級別2中WS2與WS3間雖無優(yōu)先約束關系可并發(fā)執(zhí)行，但WS2含有謂詞條件WA＞10，在運用式（2）計算可知，將WS2前置將會使輸入的員工信息大量過濾，若此時再將過濾后的元組交由WS3處理，則可以減少冗余數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，提高執(zhí)行效率。因而A－Greedy將會調(diào)整WS2與WS3的位置，最終效果如圖2的Linear方案。

3）無優(yōu)先約束無相關謂詞條件的。在圖3的第2個查詢方案中，WS4與WS5之間即無優(yōu)先約束也不存在相關聯(lián)的謂詞，即WS4與 WS5調(diào)用后的結果相互獨立。此時A－Greedy將會采用Parallel方案來調(diào)用 WS4與 WS5，這樣將會提高Web服務的并發(fā)性，縮短了執(zhí)行時間，提高執(zhí)行效率。

（3）反復執(zhí)行步驟 （2）直到所需調(diào)用的 Web服務都已經(jīng)優(yōu)化排列完成，然后將最終Web服務的查詢返回結果和優(yōu)化訪問方案保存到Result Cache中。

其次，由于Web服務處理的信息是動態(tài)變化的，這就使得原始的查詢優(yōu)化方案可能不再合適，需要進行再次優(yōu)化，其具體的再優(yōu)化過程如下：

（4）由輸入信息變化導致的再優(yōu)化。自適應循環(huán)框架中的評測部分將對一段時間輸入Web服務的信息元組進行度量，分析遵從Result Cache中存儲的Web服務查詢優(yōu)化方案所返回結果的變化，若發(fā)現(xiàn)查詢成本上升，則需調(diào)整Web服務的查詢計劃，然后執(zhí)行步驟 （6）。如示例1中的Linear方案為 最初確定的Web服務查詢計劃，假設員工信息的處理過程中，隨著員工號的增大，工齡大于10年 （即age＞10）的員工數(shù)量也逐漸增多即每個工號較大的員工的工齡都超過10年，則此時WS2的謂詞條件過濾能力大大降低，A－Greedy算法將修改 WS2與 WS3的順序，并發(fā)執(zhí)行 WS2與 WS3，提高了 WS2與 WS3的并發(fā)處理能力，將Web服務的查詢訪問方案修改為圖2中的Parallel。

（5）由Web服務自身變化導致的再優(yōu)化。在查詢訪問Web服務的過程中，自適應循環(huán)框架中的評測部分將對所需的調(diào)用的Web服務本身進行度量，若Web服務本身的變化導致執(zhí)行代價的增加 （如Web服務的響應時間變大）或減少則需調(diào)整該Web服務的位置，然后執(zhí)行步驟 （6）。

（6）執(zhí)行再優(yōu)化后的 Web服務查詢訪問方案，返回Web服務的執(zhí)行結果，同時在Result Cache中存儲該方案，若仍有后繼輸入信息流入 Web服務則返回步驟 （4）進行評測和分析，否則Web服務查詢訪問將結束。

以上對A－Greedy優(yōu)化過程的進行了詳細闡述，AGreedy在采用自適應循環(huán)框架后，不僅擁有用原始Greedy算法的優(yōu)點，而且在調(diào)用Web服務中數(shù)據(jù)或服務發(fā)生變化后，通過實時的評測和分析，制定出新的查詢訪問方案，而這些是原始的Greedy算法所無法實現(xiàn)的。

5 實驗設計

上面對A－Greedy優(yōu)化 Web服務查詢訪問的過程進行了詳細的描述。本節(jié)將分別對原始Greedy與本文的A－Greedy在以下3個方面進行 Web服務查詢時的性能評測：①初始Web服務查詢優(yōu)化方案建立；②輸入的元組信息改變；③Web服務自身發(fā)生改變。

首先，給出示例2（在示例1的基礎上進行增補）如下：假設一個企業(yè)需要查找工齡超過10年并且已經(jīng)辦理醫(yī)療保險的員工，對符合上述條件的員工的社保卡所關聯(lián)的銀行卡上發(fā)放醫(yī)療補貼并查找這些員工的社保所屬的地區(qū)名稱，下面給出完成這個查詢所需涉及到的6個Web服務：①WS1：Employee ID （EID） → （Identity Card Number （IDN）；②WS2：Identity Card Number （IDN） → Working Age（WA）；③WS3：Identity Card Number（IDN）→Medical Insurance（MI）；④WS4：Identity Card Number（IDN）→Social Security Number （SSN）；⑤ WS5：Social Security Number（SSN）→Credit Card Numbers（CCN）；⑥WS6：Social Security Number（SSN）→District Name（DN）。

初始狀態(tài)時WS1～WS6處理元組的時間CT如表1所示，表2為WS1～WS6的選擇性即1－CP（過濾性）。

表1 WS1～WS6處理元組的時間CT

表2 WS1～WS6的選擇性

5.1 初始Web服務查詢優(yōu)化方案建立的評測過程

（1）尋找 Web服務間的優(yōu)先約束關系，同時遵循Parallel方案優(yōu)先原則。對示例2進行分析結果如下：

1）存在優(yōu)先約束的：WS1→WS2，WS1→WS3，WS1→WS4，WS4→WS5，WS4→WS6。

2）可Parallel的 Web服務：WS2，WS3和 WS4以及WS5和WS6這兩組Web服務可以Parallel進行。

（2）構建初始的Web服務查詢優(yōu)化方案，并對其進行分級，如圖4所示。

圖4 Web服務初始查詢方案

（3）根據(jù)式 （1）和 （2）計算WS1～WS6的查詢成本，成本計算如下 （其中I為輸入的信息元組）：

1）級別1的查詢成本：Cost（WS1）＝5.5＊1＊I＝5.5I。

2）級別2的查詢成本：其中WS2，WS3和WS4無優(yōu)先約束，但存在謂詞條件對WS1返回的元組信息進行選擇，所以Greedy與A－Greedy都會對 WS2，WS3和 WS4應用式（2）（見表3）。

表3 在Level 2上應用GI

根據(jù)表3，WS2，WS3和 WS4之間的順序可能為 WS3→WS2→WS4，然后我們計算Level 2上所有可能路徑的查詢代價。原Parallel方案：Cost（WS2，WS3，WS4）＝4.1＊1＊I＋3.3＊1＊I＋3.5＊1＊I＝11.3I；Linear排列方案：①Cost（WS2→WS3→WS4）＝4.1＊1＊I＋3.3＊1＊0.63＊I＋3.5＊1＊0.63＊0.27＊I＝6.77253I；②Cost（WS2→WS4→WS3）＝4.1＊1＊I＋3.5＊1＊0.63＊I＋3.3＊1＊0.63＊0.71＊I＝7.78109I；③Cost（WS3→WS2→WS4）＝3.3＊1＊I＋4.1＊1＊0.27＊I＋3.5＊1＊0.27＊0.63＊I＝5.00235I；④Cost（WS3→WS4→WS2）＝3.3＊1＊I＋3.5＊1＊0.27＊I＋4.1＊1＊0.27＊0.71＊I＝5.03097I；⑤Cost（WS4→WS2→WS3）＝3.5＊1＊I＋4.1＊1＊0.71＊I＋3.3＊1＊0.71＊0.63＊I＝7.88709I；⑥Cost（WS4→WS3→WS2）＝3.5＊1＊I＋3.3 ＊ 1 ＊ 0.71 ＊ I ＋ 4.1 ＊ 1 ＊ 0.71 ＊ 0.27 ＊I＝6.62897I。

從表3和上述成本計算可知，選擇Linear排列方案中的路徑WS3→WS2→WS4為級別2的較優(yōu)訪問路徑，其代價最小為5.00235I。

3）級別3的查詢成本：WS5和WS6之間并無優(yōu)先關系和相關的謂詞條件，所以WS5和WS6采用Parallel方案，且他們總是在最后被調(diào)用，執(zhí)行他們的代價不會影響前面的優(yōu)化結果，因而可以被看為常量。

（4）構建優(yōu)化后的Linear方案，如圖5所示。

圖5 優(yōu)化后的Web服務查詢方案

由于A－Greedy初始建立Web服務查詢訪問方案的優(yōu)化過程與Greedy相似，所以他們的優(yōu)化代價基本相同：Cost（WS）＝ Cost（WS1）＋5.00235I＋ Cost（WS5，WS6）。

5.2 對輸入元組信息改變的評測

修改示例2，在Web服務查詢方案確定后，隨著員工號碼逐漸增大，發(fā)現(xiàn)輸入的90%的員工都辦理了醫(yī)療保險，即WS3的過濾性CP＝0.1，這樣輸入元組的信息影響了正在執(zhí)行的Web服務優(yōu)化查詢訪問方案。

（1）Greedy算法無法進行自適應，不能改變目前的執(zhí)行方案，所以代價仍然為：Cost（WS）Greedy＝5.5I＋3.3＊1＊I＋4.1＊1＊0.9＊I＋3.5＊1＊0.9＊0.63＊I＋ Cost（WS5，WS6）＝ Cost（WS1）＋ 8.9745I＋ Cost（WS5，WS6）。

（2）A－Greedy算法度量到輸入信息的變化，重新對WS2，WS3，WS4的執(zhí)行代價進行評測，由于WS1，WS5和WS6沒有發(fā)生變化，所以可以仍然將他們的成本看成是常量。對級別2的成本重新進行評測。

根據(jù)表4，WS2，WS3和 WS4之間可能存在的路徑為WS2→WS4→WS3。然后我們計算Level 2上所有可能路徑的查詢代價。通過計算可知，選擇代價較小的WS2→ WS4→WS3，這樣A－Greedy的整體方案代價為：Cost（WS）A－Greedy＝Cost（WS1）＋ 7.78109I＋ Cost（WS5，WS6），因而Cost（A－Greedy）＜ Cost（Greedy）。

表4 在Level 2上應用GI

5.3 對Web服務自身發(fā)生改變的評測

修改示例2，在Web服務查詢方案確定后，WS2由于自身未知原因處理元組能力下降即元組的處理時間加長為CT＝6，這樣由于Web服務自身產(chǎn)生的變化影響了正在執(zhí)行的Web服務優(yōu)化查詢訪問方案。

（1）Greedy算法無法進行自適應，所以執(zhí)行的代價仍然為：Cost（WS）Greedy＝Cost（WS1）＋3.3＊1＊I＋6＊1＊0.27＊I＋ 3.5 ＊ 1 ＊ 0.27 ＊ 0.63 ＊I＋ Cost（WS5，WS6）＝ Cost（WS1）＋ 5.51535I＋ Cost（WS5，WS6）。

（2）A－Greedy算法在執(zhí)行過程中監(jiān)測到WS2的處理時間加長，它將立刻重新對WS2，WS3，WS4的執(zhí)行代價進行評測，同上類似，WS1，WS5和WS6沒有發(fā)生變化，所以可以仍然將他們的成本看成是常量。

根據(jù)表5，WS2，WS3和 WS4之間可能存在的路徑為WS3→WS4→WS2。然后我們計算Level 2上所有可能路徑的查詢代價。通過計算可知，選擇代價較小的WS3→WS4→WS2，這樣A－Greedy的整體方案代價為：Cost（WS）A－Greedy＝Cost（WS1）＋5.3952I＋ Cost（WS5，WS6）。

表5 在Level 2上應用GI

因而Cost（WS）A－Greedy＜ Cost（WS）Greedy，A－Greedy在Web服務自身發(fā)生變化的時候，實時評價當前的Web服務的調(diào)用情況，選擇出較佳的查詢訪問路徑。

通過從以上3個方面的比較可知，擁有自適應能力的A－Greedy在Web服務查詢訪問方面的表現(xiàn)比Greedy更加出色，能更好的適應外部Web服務和內(nèi)部信息的變化，通過實時評估和分析，為Web服務查詢訪問選擇較佳的查詢路線。

6 結束語

本文首先為Web服務查詢訪問提出了一個采用AQP技術的WSPRC模型，并對其主要組件進行了分析。實驗評測表明，引入了AQP技術后，A－Greedy相對Greedy能更好的適應Web服務變化的需求，實時地對當前執(zhí)行的Web服務查詢方案進行評估，制定出更優(yōu)的查詢方案。本文在解決Web服務查詢優(yōu)化時也存著一些有待將來解決的問題，如對Web服務的響應時間并未考慮到一些網(wǎng)絡延遲，硬件配置方面的因素，此外，如何控制A－Greedy算法使用范圍，使其不會因為頻繁的變更查詢方案，反而降低了查詢能力等問題。

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