文献类型：期刊文章

作　　者：易俗[1] 殷慧文[1] 王闯[2] 张一川[2]

YI Su;YIN Huiwen;WANG Chuang;ZHANG Yichuan(College of Innovation and Entrepreneurship, Liaoning University, Shenyang 110036, China;College of Software, Northeastern University, Shenyang 110819, China)

机构地区：[1]辽宁大学创新创业学院,沈阳110036 [2]东北大学软件学院,沈阳110819

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家青年自然科学基金(No.61502090);教育部博士点基金新教师类(No.20130042120006);教育部基本科研业务费种子基金项目(No.151704003);辽宁省档案局科技项目(No.L-2017-X-24);辽宁省高校健康管理协同创新中心资助项目;辽宁省教育科学"十三五"规划课题(No.JG17DB230)

年　　份：2017

卷　　号：53

期　　号：24

起止页码：86-93

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：分布式系统中心跳检测是节点故障检测机制的关键技术之一,心跳频率设定的合理性将影响到故障检测的准确性和完整性。针对大数据环境下,分布式系统产生故障受到网络、节点、作业多方面影响,为了提高心跳频率在多方面因素影响下的合理性设定,提出一种多因素心跳检测综合指标评价模型。在该模型下同时考虑网络负载情况和节点CPU工作状态及节点作业的大小对心跳检测过程的影响。在此基础上,提出了基于多因素评价模型的自适应心跳检测算法。该算法可以随网络环境、节点CPU占用率、作业任务大小自适应地改变心跳频率,综合各因素给出心跳频率设定的最优方案。最后通过实验验证了多因素对心跳频率自适应调整的影响。

关 键 词：分布式系统 心跳检测 多因素  心跳频率

分 类 号：TP301.6]