李海波

（華僑大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，福建 廈門 361021）

0 引言

為滿足企業(yè)間的頻繁交互以及業(yè)務(wù)環(huán)境和需求的動(dòng)態(tài)變化，企業(yè)應(yīng)用軟件的構(gòu)造和升級(jí)也逐步開(kāi)始面向服務(wù)計(jì)算技術(shù)，并經(jīng)常通過(guò)Web服務(wù)組合實(shí)現(xiàn)更為復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯。服務(wù)組合方式有很多種，其中，依據(jù)服務(wù)間內(nèi)在的邏輯關(guān)系，把一系列基本服務(wù)按照一定的時(shí)序組裝在一起，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的交互，即為服務(wù)工作流［1］。服務(wù)的優(yōu)劣通常采用服務(wù)質(zhì)量（Quality of Service，QoS）衡量，為提高服務(wù)工作流環(huán)境中服務(wù)間的時(shí)序組合效率，服務(wù)工作流選取質(zhì)量“最好”的服務(wù)來(lái)組合。但當(dāng)前QoS的度量指標(biāo)描述的基本都是軟件技術(shù)特性，在候選服務(wù)少的情況下，基于QoS的方法基本無(wú)法起到改善系統(tǒng)效率的作用［2］，必須尋找其他度量手段。

在服務(wù)工作流環(huán)境下，當(dāng)服務(wù)節(jié)點(diǎn)業(yè)務(wù)量大時(shí)，大量的Web服務(wù)被不斷地組合在一起，裝入內(nèi)存、執(zhí)行、銷毀、再裝入內(nèi)存。將Web服務(wù)裝入內(nèi)存通常稱作Web服務(wù)的實(shí)例化。提高Web服務(wù)實(shí)例化的速度可以極大地縮短服務(wù)時(shí)序組合的響應(yīng)時(shí)間。目前，縮短服務(wù)響應(yīng)時(shí)間的方法包括基于體系結(jié)構(gòu)的方法和預(yù)取方法兩大類，前者通常采用專門的中間層緩沖一些常用服務(wù)［3－4］，如 FastSOA［5］，在服務(wù)再次收到同樣的請(qǐng)求時(shí)重新使用緩沖的響應(yīng)，以此減少對(duì)冗余請(qǐng)求響應(yīng)造成的服務(wù)帶寬，同時(shí)降低服務(wù)請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間，但隨著企業(yè)Web服務(wù)的激增，緩沖帶來(lái)的性能改善不再顯著［6］；預(yù)取是根據(jù)訪問(wèn)歷史預(yù)測(cè)用戶的未來(lái)訪問(wèn)請(qǐng)求，并把預(yù)測(cè)對(duì)象預(yù)先存放在緩沖區(qū)中，當(dāng)該對(duì)象被再次請(qǐng)求時(shí)，直接從緩存中提取該對(duì)象給用戶，以此降低用戶的訪問(wèn)延遲［7］。如果預(yù)測(cè)的足夠準(zhǔn)確，則采用預(yù)取技術(shù)實(shí)例化Web服務(wù)可明顯提高服務(wù)工作流的整體效率。在服務(wù)工作流的動(dòng)態(tài)環(huán)境下，服務(wù)的執(zhí)行頻率隨業(yè)務(wù)的發(fā)展時(shí)刻變化，這是服務(wù)預(yù)取要考慮的主要因素。

為此，本文針對(duì)服務(wù)工作流環(huán)境，基于業(yè)務(wù)因素，提出一種Web服務(wù)的動(dòng)態(tài)預(yù)取模型。首先分析業(yè)務(wù)頻率對(duì)Web服務(wù)預(yù)取的影響，體現(xiàn)在服務(wù)調(diào)用的間隔以及被反復(fù)調(diào)用的程度上，通過(guò)服務(wù)間的相對(duì)依賴強(qiáng)度和絕對(duì)依賴強(qiáng)度兩個(gè)計(jì)算模型得以體現(xiàn)，并最終獲取服務(wù)預(yù)取集合，通過(guò)實(shí)驗(yàn)及對(duì)比分析驗(yàn)證方法的有效性。

1 相關(guān)工作

廣義地講，可預(yù)取的服務(wù)包括 Web頁(yè)面、位置服務(wù)中的數(shù)據(jù)、流媒體、軟構(gòu)件等，服務(wù)的形態(tài)不同，預(yù)取方法也不同?；诼窂筋A(yù)測(cè)的方法通過(guò)挖掘用戶訪問(wèn)的路徑獲得預(yù)取集［7－8］；文獻(xiàn)［9］提出基于場(chǎng)景的數(shù)據(jù)預(yù)取方法，根據(jù)用戶和終端上保存的訪問(wèn)歷史記錄的關(guān)系，當(dāng)用戶訪問(wèn)某場(chǎng)景時(shí)，客戶端可以從服務(wù)器預(yù)取下一個(gè)可能的場(chǎng)景；基于位置的服務(wù)系統(tǒng)中，受帶寬和數(shù)據(jù)量的影響，通常需要預(yù)取數(shù)據(jù)資源，包括基于圖的增量預(yù)取策略［10］、基于語(yǔ)義的預(yù)取方法［11］、用于捕捉移動(dòng)的物體的局部匹配方法［12］等；流媒體的預(yù)取則根據(jù)媒體服務(wù)的特征，多采取分段緩存的策略［13－14］。上述方法基本都是根據(jù)用戶的訪問(wèn)歷史數(shù)據(jù)，針對(duì)提供服務(wù)的不同對(duì)象的特點(diǎn)，給出相應(yīng)的預(yù)取方法。由于事先無(wú)流程引導(dǎo)信息，這些方法預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性取決于用戶的訪問(wèn)偏好和操作的熟練程度。

軟構(gòu)件作為可執(zhí)行單元，通過(guò)構(gòu)件庫(kù)為軟件系統(tǒng)提供執(zhí)行服務(wù)，可通過(guò)挖掘業(yè)務(wù)頻率獲得構(gòu)件的預(yù)取集［15］。鑒于應(yīng)用領(lǐng)域的特點(diǎn)，該方法可提供工作流模型作為預(yù)取的引導(dǎo)信息，預(yù)取結(jié)果較其他方法更準(zhǔn)確。

2 服務(wù)預(yù)取因素分析

首先，從工作流模型的角度分析。服務(wù)工作流模型是對(duì)組織結(jié)構(gòu)業(yè)務(wù)過(guò)程的抽象表示，是對(duì)一系列活動(dòng)的邏輯順序的規(guī)定，如圖1所示為跨企業(yè)環(huán)境下的訂單處理流程。由于服務(wù)工作流中的活動(dòng)都是由Web服務(wù)組合而成的，活動(dòng)間的時(shí)序關(guān)系也決定了所包含服務(wù)的時(shí)序關(guān)系。例如，根據(jù)圖2所示的服務(wù)組合以及圖3所示的一個(gè)工作流實(shí)例，A1包含組合服務(wù)｛S1，S2｝，A2包含組合服務(wù)｛S2，S3，S4，S5，S6｝，活動(dòng)A1先于活動(dòng)A2執(zhí)行，則｛S1，S2｝就先于｛S2，S3，S4，S5，S6｝執(zhí)行。如果兩個(gè)服務(wù)直接相鄰，則互為直接前驅(qū)和后繼關(guān)系，如S1是S3的直接前驅(qū)，如果不直接相鄰，則互為間接前驅(qū)和后繼關(guān)系，如S1是活動(dòng)A3中的S7的間接前驅(qū)?；殚g接前驅(qū)和后繼關(guān)系的服務(wù)之間的“距離”較遠(yuǎn)。此外，服務(wù)可以在不同活動(dòng)中被反復(fù)調(diào)用，如S2；兩個(gè)服務(wù)間的前驅(qū)和后繼關(guān)系也是相對(duì)的，如S2和S7被反復(fù)執(zhí)行的次數(shù)較多。

其次，從工作流運(yùn)行階段的角度，由于服務(wù)工作流模型描述的是業(yè)務(wù)發(fā)生的所有可能性，運(yùn)行階段會(huì)根據(jù)當(dāng)前業(yè)務(wù)的發(fā)生情況選擇執(zhí)行路徑，最終導(dǎo)致服務(wù)調(diào)用頻率的不均衡，這也是由工作流模型中循環(huán)結(jié)構(gòu)和選擇結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)決定的［16］。在同一段時(shí)間內(nèi)，不同活動(dòng)執(zhí)行的頻率不同，且同一活動(dòng)的執(zhí)行頻率在不同時(shí)期也不是固定的，業(yè)務(wù)頻率的變化趨勢(shì)可通過(guò)工作流日志得到如實(shí)反映。例如，當(dāng)客戶下訂單后，若此類產(chǎn)品處于銷售淡季，則服務(wù)工作流按圖3執(zhí)行，服務(wù)S11，S12，S13和S14的執(zhí)行頻率將會(huì)變低；若處于銷售旺季，則銷售商經(jīng)常會(huì)庫(kù)存不夠，就會(huì)通過(guò)與制造商的協(xié)作采購(gòu)產(chǎn)品，此時(shí)服務(wù)S11，S12，S13和S14的執(zhí)行頻率就會(huì)變高。因此，為了更準(zhǔn)確地預(yù)取服務(wù)，服務(wù)預(yù)取模型中要體現(xiàn)業(yè)務(wù)頻率的持續(xù)變化。

最后，雖然Web服務(wù)技術(shù)已經(jīng)成熟，但其體系結(jié)構(gòu)仍存在性能上的局限。作為一種分布式計(jì)算模式，基于可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言（eXtensible Markup Language，XML）的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，Web服務(wù)的調(diào)用涉及到簡(jiǎn)單對(duì)象訪問(wèn)協(xié)議（Simple Object Access Protocol，SOAP）報(bào)文的解析、驗(yàn)證、編碼等步驟，再考慮服務(wù)傳輸，這些延遲對(duì)性能的影響也不容忽視。

綜上分析，服務(wù)被反復(fù)執(zhí)行的程度、服務(wù)間出現(xiàn)的間隔、整個(gè)業(yè)務(wù)的發(fā)生頻率都是預(yù)取服務(wù)的決定因素，都可以通過(guò)挖掘工作流日志得到如實(shí)反映。

3 基于服務(wù)工作流日志的業(yè)務(wù)頻率識(shí)別方法

業(yè)務(wù)頻率是指一段時(shí)間內(nèi)某項(xiàng)業(yè)務(wù)發(fā)生的頻率。在服務(wù)工作流運(yùn)行時(shí)，活動(dòng)都是由服務(wù)組合而成，則每個(gè)活動(dòng)的執(zhí)行頻率就是其組合服務(wù)的執(zhí)行頻率［16］。下面首先定義服務(wù)工作流日志。

定義1 服務(wù)工作流日志W(wǎng)L［16］。設(shè)A為所有工作流實(shí)例中出現(xiàn)的活動(dòng)集合，A＊是A范圍內(nèi)所有工作流實(shí)例的集合，則服務(wù)工作流日志W(wǎng)L?A＊，是A上工作流實(shí)例的子集。

服務(wù)工作流日志的定義強(qiáng)調(diào)：①有效性，即使活動(dòng)已定義在工作流模型中，但如果一直未執(zhí)行，也不屬于工作流日志的范圍；②時(shí)效性，即只考慮某段時(shí)期內(nèi)的工作流日志，一般根據(jù)最近的日志分析業(yè)務(wù)發(fā)展的最新情況。

工作流實(shí)例是活動(dòng)的執(zhí)行序列，包括工作流實(shí)例號(hào)（case＿id）、活動(dòng)開(kāi)始時(shí)間（begin－time）和活動(dòng)結(jié)束時(shí)間（end＿time）等信息，如表1所示的服務(wù)工作流日志片段來(lái)自于圖1所示的服務(wù)工作流。

表1 服務(wù)工作流日志片段

續(xù)表1

設(shè)WL 中工作流實(shí)例的集合I＝｛I1，I2，I3，…，In｝，共包含m 種業(yè)務(wù)活動(dòng)，表示成 A＝｛a1，a2，a3，…，am｝，相應(yīng)地，m 種活動(dòng)的執(zhí)行次數(shù)Freq＝｛f1，f2，f3，…，fm｝。設(shè)actj＝Ins（ai）表示 WL 中的活動(dòng)actj是工作流模型中活動(dòng)ai的實(shí)例，在日志W(wǎng)L中共有M個(gè)活動(dòng)實(shí)例。下面是Freq的求解算法。

算法1 WL＿Freq——計(jì)算WL中每種業(yè)務(wù)活動(dòng)被執(zhí)行的次數(shù)。

輸入：某段時(shí)間內(nèi)工作流日志W(wǎng)L；

輸出：每種業(yè)務(wù)活動(dòng)執(zhí)行次數(shù)Freq。

（1）令Freq的 m個(gè)分量均為0，即Freq＝（0，0，…，0）；j＝0；

（2）如果A≠?，則任取ai∈A，否則，結(jié)束算法；

（3）A＝A－｛ai｝；

（4）如果j＝M，則令j＝0，轉(zhuǎn)步驟（2）；

（5） ＝Ins（a）， ＝f＋1；如果actji則fii

（6）j＝j(luò)＋1，轉(zhuǎn)步驟（4）。

以表1的工作流日志為例，應(yīng)用上述算法，可以計(jì)算出發(fā)貨單制定、發(fā)貨單審核、采購(gòu)訂單制定三種業(yè)務(wù)活動(dòng)出現(xiàn)的次數(shù)分別為3，3，1。設(shè)工作流模型中共定義了t種活動(dòng)，若m＜t，則說(shuō)明不是所有活動(dòng)都有機(jī)會(huì)執(zhí)行，這是由模型中的選擇控制結(jié)構(gòu)決定的。因此，循環(huán)控制結(jié)構(gòu)下的活動(dòng)經(jīng)常反復(fù)執(zhí)行，執(zhí)行次數(shù)多；而選擇控制結(jié)構(gòu)下的活動(dòng)“有選擇地”執(zhí)行，執(zhí)行次數(shù)少。

4 服務(wù)預(yù)取模型

為了使給出的服務(wù)預(yù)取模型能夠反映上述幾個(gè)影響因素，即服務(wù)工作流模型中定義的服務(wù)間隔、服務(wù)被執(zhí)行頻度、業(yè)務(wù)發(fā)生頻率以及服務(wù)的執(zhí)行延遲，首先量化這幾個(gè)因素。

文獻(xiàn)［15］提出過(guò)軟構(gòu)件的預(yù)取方法，與集中式運(yùn)行環(huán)境相比，在分布環(huán)境下這些因素對(duì)服務(wù)預(yù)取的影響既相似又有差異。

若服務(wù)A是B的直接前驅(qū)或間接前驅(qū)（表示成A?B），那么就形成了服務(wù)B對(duì)A時(shí)序上的依賴關(guān)系，表示成A→B，依賴關(guān)系的強(qiáng)弱需要反映出來(lái)。兩個(gè)服務(wù)間的依賴關(guān)系越強(qiáng)，待預(yù)取的后繼服務(wù)命中率越高，反之則越低。采用ADS（A→B）表示B對(duì)A的依賴程度，因?yàn)槭菃蜗虻?，所以稱作絕對(duì)依賴強(qiáng)度。為反映服務(wù)A、B被反復(fù)調(diào)用的關(guān)系，需綜合考慮A→B和B→A雙向的依賴強(qiáng)度，用RDS（A→B）表示A→B的相對(duì)依賴強(qiáng)度，即“扣除”A對(duì)B的依賴程度后得到的B對(duì)A的依賴程度的“凈值”。服務(wù)的絕對(duì)依賴強(qiáng)度模型和相對(duì)依賴強(qiáng)度模型是服務(wù)預(yù)取計(jì)算模型的關(guān)鍵。

根據(jù)第1章的分析，若服務(wù)A是B的前驅(qū)，則ADS（A→B）、RDS（A→B）的大小與服務(wù)A、B被調(diào)用的“間隔”和出現(xiàn)的次數(shù)有關(guān)，服務(wù)A、B被調(diào)用的間隔越小、次數(shù)越多，絕對(duì)依賴強(qiáng)度和相對(duì)依賴強(qiáng)度就越大。但對(duì)于RDS（A→B）來(lái)說(shuō)，反方向依賴關(guān)系B→A的存在會(huì)使其強(qiáng)度減弱。在工作流日志中，對(duì)于任意一個(gè)工作流實(shí)例，用dis（A→B）表示A、B的間隔，即距離dis（A→B），若A是B的直接前驅(qū)，則dis（A→B）＝1；若A、B被組裝到同一個(gè)業(yè)務(wù)活動(dòng)中，A和B之間不存在時(shí)序依賴關(guān)系，則dis（A→B）＝0。

此外，Web服務(wù)調(diào)用過(guò)程包括服務(wù)傳輸、SOAP報(bào)文的解析、驗(yàn)證和編碼等步驟所產(chǎn)生的延時(shí)，同時(shí)存在于客戶端和服務(wù)端，如圖4所示。本文考慮的是調(diào)用端的服務(wù)預(yù)取，對(duì)任意A?B，要考慮以下幾種情況的延遲：①調(diào)用端和服務(wù)A、B均在同一服務(wù)器上產(chǎn)生的延時(shí)忽略；②調(diào)用端和服務(wù)A、B不在同一服務(wù)器上產(chǎn)生的延時(shí)最大；③調(diào)用端和A或者B在同一服務(wù)器上，可以忽略一半的延時(shí)。

下面給出ADS（A→B）的計(jì)算模型：

式中m為服務(wù)工作流實(shí)例的個(gè)數(shù)。服務(wù)之間時(shí)序依賴強(qiáng)度的總體趨勢(shì)隨著距離以指數(shù)關(guān)系減?。?－4］，要求dis（A?B）×δdis（A?B）－1隨dis（A?B）的增加而減小，即單調(diào)遞減，其中dis（A?B）取自然數(shù)。通過(guò)對(duì)δ取值的測(cè)試，當(dāng)0＜δ＜0．5時(shí)可使dis（A?B）×δdis（A?B）－1的結(jié)果隨dis（A?B）的增長(zhǎng)表現(xiàn)出單調(diào)遞減。因此，δ應(yīng)該取小于0．5的最大數(shù)（δ越小，結(jié)果數(shù)據(jù)之間越難以區(qū)分），反復(fù)試驗(yàn)后，δ取0．4較為合適。當(dāng)dis（A?B）＝1時(shí)，系數(shù)δdis（A?B）－1＝1，表示服務(wù)A 與B 直接相鄰。對(duì) m 個(gè)工作流實(shí)例取樣，并依上述關(guān)系做累加體現(xiàn)業(yè)務(wù)頻率。向量（LA，LB）表示服務(wù)調(diào)用延遲，0和1代表無(wú)延遲和有延遲，上述三種情況分別對(duì)應(yīng)三種取值：（0，0），（1，1），（0，1）或（1，0），最后取向量的模，作為最終A→B的依賴強(qiáng)度。

相對(duì)依賴關(guān)系模型同時(shí)考慮了A→B和B→A的絕對(duì)依賴強(qiáng)度，對(duì)于A→B，如果m個(gè)工作流實(shí)例中不存在B→A，則ADS（B→A）＝0，此時(shí)A→B的相對(duì)依賴強(qiáng)度等于其絕對(duì)依賴強(qiáng)度；如果m個(gè)工作流實(shí)例中A→B和B→A各自的絕對(duì)依賴強(qiáng)度相同，則RDS（A→B）＝0，即服務(wù)A和B被反復(fù)調(diào)用的機(jī)會(huì)均等。

下面分析兩種依賴關(guān)系模型的語(yǔ)義。以圖4顯示的1次工作流實(shí)例執(zhí)行為例，假設(shè)服務(wù)S1，S2，S3，S4，S5和S6以及服務(wù)調(diào)用端均不在同一服務(wù)器上，計(jì)算絕對(duì)依賴強(qiáng)度和相對(duì)依賴強(qiáng)度。

計(jì)算結(jié)果分別如表2和表3所示。

表2 絕對(duì)依賴強(qiáng)度ADS（Si→Sj）計(jì)算示例

表3 相對(duì)依賴強(qiáng)度RDS（Si→Sj）計(jì)算示例

上述結(jié)果反映出兩個(gè)服務(wù)之間絕對(duì)依賴關(guān)系和相對(duì)依賴關(guān)系的語(yǔ)義，如表4所示。

表4 絕對(duì)依賴強(qiáng)度與相對(duì)依賴強(qiáng)度的語(yǔ)義

如果考慮服務(wù)調(diào)用端以及所有被調(diào)服務(wù)所在服務(wù)器的位置，則使用向量（LA，LB）加以區(qū)分，符合向量取模的三角性質(zhì)。絕對(duì)依賴強(qiáng)度雖能體現(xiàn)兩個(gè)服務(wù)間的依賴程度，但還不足以體現(xiàn)反方向的依賴程度，要靠相對(duì)依賴強(qiáng)度補(bǔ)充。當(dāng)樣本數(shù)據(jù)較多時(shí)，就能充分反映某時(shí)期內(nèi)業(yè)務(wù)發(fā)生情況對(duì)服務(wù)調(diào)用的影響趨勢(shì)。

5 性能評(píng)價(jià)

5．1 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

在制造全球化背景下，一個(gè)訂單通常由多個(gè)企業(yè)協(xié)同完成，典型的制造環(huán)境包括銷售商、制造商和物流公司等企業(yè)，以此為背景驗(yàn)證和分析服務(wù)預(yù)取模型的有效性，如圖1所示的協(xié)同服務(wù)業(yè)務(wù)過(guò)程。工作流中的活動(dòng)通常以服務(wù)組合的形式對(duì)外提供服務(wù)，有些服務(wù)提供給企業(yè)內(nèi)部，有些服務(wù)提供給其他企業(yè)，實(shí)現(xiàn)互操作。提供服務(wù)的節(jié)點(diǎn)有銷售商、制造商和物流公司3個(gè)。其中，銷售商節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的業(yè)務(wù)活動(dòng)有A1，A2，A3，A4，A5，A6，A7，A8，A9，制造商節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的業(yè)務(wù)活動(dòng)有A10，A11，A12，A13，物流公司節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的業(yè)務(wù)活動(dòng)有A14，A15，A16，A17。由于業(yè)務(wù)活動(dòng)是由服務(wù)組合而成的，有的業(yè)務(wù)活動(dòng)也會(huì)調(diào)用其他服務(wù)節(jié)點(diǎn)的服務(wù)?？紤]最一般的情形：服務(wù)工作流的調(diào)度和執(zhí)行獨(dú)立于這三個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)，以平臺(tái)的方式對(duì)外提供集成服務(wù)。

實(shí)驗(yàn)包括兩個(gè)步驟：①產(chǎn)生工作流日志；②計(jì)算服務(wù)工作流中服務(wù)的依賴強(qiáng)度。

（1）生成模擬服務(wù)工作流日志 按圖1所示的服務(wù)工作流模型產(chǎn)生日志，每條工作流路徑按相同次數(shù)出現(xiàn)，分別運(yùn)行1 000次、2 000次和3 000次（和軟件運(yùn)行環(huán)境無(wú)關(guān)），活動(dòng)A1，A2，…，A17執(zhí)行的次數(shù)如圖5所示。

從運(yùn)行結(jié)果看，不同運(yùn)行次數(shù)下的總體趨勢(shì)是相同的。

（2）計(jì)算服務(wù)工作流中服務(wù)間的依賴強(qiáng)度 選取運(yùn)行1 000次的服務(wù)工作流日志，如圖5所示，活動(dòng) A1，A2，A3，A6，A7，A9，A14，A15，A16，A17執(zhí) 行1 000次，A4，A5，A8，A10，A11，A12，A13執(zhí)行500次，以此執(zhí)行頻率計(jì)算服務(wù)依賴強(qiáng)度。

首先，依據(jù)式（1）計(jì)算24個(gè)服務(wù)間的絕對(duì)依賴強(qiáng)度，限于篇幅，只列出12個(gè)服務(wù)（S1～S12）之間的絕對(duì)依賴強(qiáng)度，如表5所示。

表5 部分服務(wù)間的絕對(duì)依賴強(qiáng)度ADS（Si→Sj_）

其次，依據(jù)式（2）計(jì)算24個(gè)服務(wù)之間的相對(duì)依賴強(qiáng)度，限于篇幅，只列出12個(gè)服務(wù)（S1～S12）之間的相對(duì)依賴強(qiáng)度，如表6所示。

表6 部分服務(wù)之間的相對(duì)依賴強(qiáng)

從表4給出的定性分析結(jié)果來(lái)看，預(yù)取服務(wù)最好選取絕對(duì)依賴強(qiáng)度大、同時(shí)相對(duì)依賴強(qiáng)度小的服務(wù)，但這個(gè)閾值也可根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行調(diào)整，如希望預(yù)取更多的服務(wù)。本例中，若選取絕對(duì)依賴強(qiáng)度（絕對(duì)值）最大值的1/3作為其閾值，選取相對(duì)依賴強(qiáng)度（絕對(duì)值）最大值的1/2作為其閾值，即需同時(shí)滿足：①0≤相對(duì)依賴強(qiáng)度的絕對(duì)值≤1．931；②絕對(duì)依賴強(qiáng)度≥6．662，最終得到服務(wù)預(yù)取集合：｛S2→S2，S2→S7，S7→S2｝。若希望預(yù)取更多服務(wù)，則可降低絕對(duì)依賴強(qiáng)度閾值，不妨設(shè)為最大值的1/4，若相對(duì)依賴強(qiáng)度閾值不變，則最終得到服務(wù)預(yù)取集合為：｛S2→S2，S2→S7，S2→S21，S7→S2，S21→S2｝。

從表4給出的定性分析結(jié)果來(lái)看，預(yù)取服務(wù)最好選取絕對(duì)依賴強(qiáng)度大、同時(shí)相對(duì)依賴強(qiáng)度小的服務(wù)，但這個(gè)閾值也可根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行調(diào)整，如希望預(yù)取更多的服務(wù)。本例中，若選取絕對(duì)依賴強(qiáng)度（絕對(duì)值）最大值的1/3作為其閾值，選取相對(duì)依賴強(qiáng)度（絕對(duì)值）最大值的1/2作為其閾值，即需同時(shí)滿足：①0≤相對(duì)依賴強(qiáng)度的絕對(duì)值≤1．931；②絕對(duì)依賴強(qiáng)度≥6．662，最終得到服務(wù)預(yù)取集合：｛S2→S2，S2→S7，S7→S2｝。若希望預(yù)取更多服務(wù)，則可降低絕對(duì)依賴強(qiáng)度閾值，不妨設(shè)為最大值的1/4，若相對(duì)依賴強(qiáng)度閾值不變，則最終得到服務(wù)預(yù)取集合為：｛S2→S2，S2→S7，S2→S21，S7→S2，S21→S2｝。

從表4給出的定性分析結(jié)果來(lái)看，預(yù)取服務(wù)最好選取絕對(duì)依賴強(qiáng)度大、同時(shí)相對(duì)依賴強(qiáng)度小的服務(wù)，但這個(gè)閾值也可根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行調(diào)整，如希望預(yù)取更多的服務(wù)。本例中，若選取絕對(duì)依賴強(qiáng)度（絕對(duì)值）最大值的1/3作為其閾值，選取相對(duì)依賴強(qiáng)度（絕對(duì)值）最大值的1/2作為其閾值，即需同時(shí)滿足：①0≤相對(duì)依賴強(qiáng)度的絕對(duì)值≤1．931；②絕對(duì)依賴強(qiáng)度≥6．662，最終得到服務(wù)預(yù)取集合：｛S2→S2，S2→S7，S7→S2｝。若希望預(yù)取更多服務(wù)，則可降低絕對(duì)依賴強(qiáng)度閾值，不妨設(shè)為最大值的1/4，若相對(duì)依賴強(qiáng)度閾值不變，則最終得到服務(wù)預(yù)取集合為：｛S2→S2，S2→S7，S2→S21，S7→S2，S21→S2｝。

從表4給出的定性分析結(jié)果來(lái)看，預(yù)取服務(wù)最好選取絕對(duì)依賴強(qiáng)度大、同時(shí)相對(duì)依賴強(qiáng)度小的服務(wù)，但這個(gè)閾值也可根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行調(diào)整，如希望預(yù)取更多的服務(wù)。本例中，若選取絕對(duì)依賴強(qiáng)度（絕對(duì)值）最大值的1/3作為其閾值，選取相對(duì)依賴強(qiáng)度（絕對(duì)值）最大值的1/2作為其閾值，即需同時(shí)滿足：①0≤相對(duì)依賴強(qiáng)度的絕對(duì)值≤1．931；②絕對(duì)依賴強(qiáng)度≥6．662，最終得到服務(wù)預(yù)取集合：｛S2→S2，S2→S7，S7→S2｝。若希望預(yù)取更多服務(wù)，則可降低絕對(duì)依賴強(qiáng)度閾值，不妨設(shè)為最大值的1/4，若相對(duì)依賴強(qiáng)度閾值不變，則最終得到服務(wù)預(yù)取集合為：｛S2→S2，S2→S7，S2→S21，S7→S2，S21→S2｝。

從表4給出的定性分析結(jié)果來(lái)看，預(yù)取服務(wù)最好選取絕對(duì)依賴強(qiáng)度大、同時(shí)相對(duì)依賴強(qiáng)度小的服務(wù)，但這個(gè)閾值也可根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行調(diào)整，如希望預(yù)取更多的服務(wù)。本例中，若選取絕對(duì)依賴強(qiáng)度（絕對(duì)值）最大值的1/3作為其閾值，選取相對(duì)依賴強(qiáng)度（絕對(duì)值）最大值的1/2作為其閾值，即需同時(shí)滿足：①0≤相對(duì)依賴強(qiáng)度的絕對(duì)值≤1．931；②絕對(duì)依賴強(qiáng)度≥6．662，最終得到服務(wù)預(yù)取集合：｛S2→S2，S2→S7，S7→S2｝。若希望預(yù)取更多服務(wù)，則可降低絕對(duì)依賴強(qiáng)度閾值，不妨設(shè)為最大值的1/4，若相對(duì)依賴強(qiáng)度閾值不變，則最終得到服務(wù)預(yù)取集合為：｛S2→S2，S2→S7，S2→S21，S7→S2，S21→S2｝。

從表4給出的定性分析結(jié)果來(lái)看，預(yù)取服務(wù)最好選取絕對(duì)依賴強(qiáng)度大、同時(shí)相對(duì)依賴強(qiáng)度小的服務(wù)，但這個(gè)閾值也可根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行調(diào)整，如希望預(yù)取更多的服務(wù)。本例中，若選取絕對(duì)依賴強(qiáng)度（絕對(duì)值）最大值的1/3作為其閾值，選取相對(duì)依賴強(qiáng)度（絕對(duì)值）最大值的1/2作為其閾值，即需同時(shí)滿足：①0≤相對(duì)依賴強(qiáng)度的絕對(duì)值≤1．931；②絕對(duì)依賴強(qiáng)度≥6．662，最終得到服務(wù)預(yù)取集合：｛S2→S2，S2→S7，S7→S2｝。若希望預(yù)取更多服務(wù)，則可降低絕對(duì)依賴強(qiáng)度閾值，不妨設(shè)為最大值的1/4，若相對(duì)依賴強(qiáng)度閾值不變，則最終得到服務(wù)預(yù)取集合為：｛S2→S2，S2→S7，S2→S21，S7→S2，S21→S2｝。

從表4給出的定性分析結(jié)果來(lái)看，預(yù)取服務(wù)最好選取絕對(duì)依賴強(qiáng)度大、同時(shí)相對(duì)依賴強(qiáng)度小的服務(wù)，但這個(gè)閾值也可根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行調(diào)整，如希望預(yù)取更多的服務(wù)。本例中，若選取絕對(duì)依賴強(qiáng)度（絕對(duì)值）最大值的1/3作為其閾值，選取相對(duì)依賴強(qiáng)度（絕對(duì)值）最大值的1/2作為其閾值，即需同時(shí)滿足：①0≤相對(duì)依賴強(qiáng)度的絕對(duì)值≤1．931；②絕對(duì)依賴強(qiáng)度≥6．662，最終得到服務(wù)預(yù)取集合：｛S2→S2，S2→S7，S7→S2｝。若希望預(yù)取更多服務(wù)，則可降低絕對(duì)依賴強(qiáng)度閾值，不妨設(shè)為最大值的1/4，若相對(duì)依賴強(qiáng)度閾值不變，則最終得到服務(wù)預(yù)取集合為：｛S2→S2，S2→S7，S2→S21，S7→S2，S21→S2｝。

5．2 與相關(guān)方法比較

首先，與之前的研究成果［15］相比較。文獻(xiàn)［15］考慮的是軟構(gòu)件的動(dòng)態(tài)預(yù)取模型，在集中式的運(yùn)行環(huán)境下，構(gòu)件間調(diào)用的延遲可以忽略。而本文的預(yù)取對(duì)象是Web服務(wù)，其分布運(yùn)行的特點(diǎn)決定了服務(wù)調(diào)用產(chǎn)生的延遲不能忽略，在本文的模型中采用向量（LA，LB）以及最后取模運(yùn)算來(lái)體現(xiàn)更加準(zhǔn)確。

其次，與較典型的預(yù)取方法比較。為了對(duì)比測(cè)試模型的預(yù)取性能，本文選用與文中方法相似的兩個(gè)預(yù)取方法——基于條件概率的預(yù)測(cè)［8］和基于訪問(wèn)路徑的預(yù)取方法［7］做比較，并采用預(yù)測(cè)精確度P和適用度T作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，具體定義如下：

定義2 預(yù)測(cè)精確度［17］。預(yù)測(cè)精確度P表示正確預(yù)測(cè)的Web服務(wù)對(duì)象數(shù)Np與預(yù)測(cè)總的Web服務(wù)對(duì)象數(shù)N的比率，即P＝Np/N。

如果在接下來(lái)的一個(gè)預(yù)測(cè)窗口內(nèi)用戶對(duì)預(yù)測(cè)Web服務(wù)對(duì)象進(jìn)行了請(qǐng)求，則稱該預(yù)測(cè)是正確的，否則不正確。

定義3 適用度。適用度T表示模型預(yù)測(cè)的請(qǐng)求數(shù)Qp與總的請(qǐng)求數(shù)Q的比率，即T＝Qp/Q。

以圖1所示的服務(wù)工作流模型為例，分別用不同的方法進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，比較在相同的硬件條件下，選取不同的概率門限，按照三種不同方法計(jì)算出預(yù)取服務(wù)的精確度及適用度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，考慮了服務(wù)間的依賴強(qiáng)度與業(yè)務(wù)頻率的影響，模型的預(yù)測(cè)精確度和適用度都有明顯改善。圖6a顯示了三種模型的預(yù)測(cè)精確度隨概率門限的增加而增加，本文所提方法優(yōu)于其他兩種方法。這是因?yàn)樵摲椒ǔ浞挚紤]了業(yè)務(wù)頻率，縮小了模型預(yù)測(cè)的 Web服務(wù)范圍。圖6b說(shuō)明三種方法的適用度隨概率門限的增加而減少，本方法所提模型保持了較高的適用度。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的方法具有明顯的優(yōu)勢(shì)。這是因?yàn)樵摲椒ń⒃诜?wù)工作流模型之上，不但自身可確定被預(yù)取對(duì)象的順序，而且能挖掘業(yè)務(wù)頻率，從而縮小預(yù)測(cè)的范圍。而基于訪問(wèn)路徑的預(yù)取方法，需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)?；跅l件概率的預(yù)取方法是根據(jù)用戶訪問(wèn)記錄中Web服務(wù)之間的轉(zhuǎn)移概率P，再根據(jù)P的大小預(yù)測(cè)下一個(gè)Web服務(wù)。該方法取決于用戶的訪問(wèn)偏好和操作的熟練程度。

5．3 性能討論

由于Web服務(wù)技術(shù)采用了SOAP，服務(wù)調(diào)用時(shí)延遲較大。動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)靜態(tài)化是較典型的解決辦法，對(duì)經(jīng)常被調(diào)用的Web服務(wù)可做類似處理。具體地，以協(xié)同制造環(huán)境下的某企業(yè)服務(wù)器為例，采用本文所提的預(yù)取方法預(yù)測(cè)下一個(gè)可能被調(diào)用的服務(wù)，并使用出現(xiàn)頻率高的參數(shù)對(duì)網(wǎng)頁(yè)作靜態(tài)化處理。這些服務(wù)可以屬于該服務(wù)器，也可以是其他企業(yè)的，可有效提高企業(yè)間的互操作效率。

企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)刻在變化，對(duì)預(yù)取的服務(wù)集可并行地做靜態(tài)化處理，代價(jià)可忽略。動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)靜態(tài)化后的方法，但是靜態(tài)化處理時(shí)存在參數(shù)命中率的問(wèn)題，即用戶調(diào)用服務(wù)時(shí)使用某些參數(shù)的可能性，因此預(yù)取的代價(jià)主要取決于參數(shù)的命中率，若靜態(tài)化處理所采用的參數(shù)在執(zhí)行時(shí)未被命中，則效率就沒(méi)有改善。但如果參數(shù)的使用頻率很高，則可大大提高預(yù)測(cè)的命中率，進(jìn)而提高服務(wù)的響應(yīng)速度，這也是所有預(yù)取、緩存技術(shù)應(yīng)用的最佳環(huán)境。

6 結(jié)束語(yǔ)

本文方法建立在服務(wù)工作流之上，有工作流模型指導(dǎo)流程的推進(jìn)，因此性能上占有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，提出的服務(wù)預(yù)取模型包括絕對(duì)依賴強(qiáng)度和相對(duì)依賴強(qiáng)度，全方位地體現(xiàn)出影響服務(wù)預(yù)取的業(yè)務(wù)因素，為服務(wù)緩沖提供了更加精確的預(yù)測(cè)，在多企業(yè)協(xié)同制造的環(huán)境下可提供更好的服務(wù)預(yù)取策略，以減輕應(yīng)用服務(wù)器的運(yùn)行負(fù)載，縮短用戶訪問(wèn)的響應(yīng)時(shí)間。近年來(lái)，云制造作為協(xié)同制造的一種新模式得到了廣泛的關(guān)注和研究，其系統(tǒng)平臺(tái)具有“集中資源分散服務(wù)”的特點(diǎn)，云制造環(huán)境下的服務(wù)預(yù)取更加重要，相應(yīng)的預(yù)取模型是未來(lái)的研究方向。

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