一、利用FastCGI应用程序提高Apache WebServer性能（论文文献综述）
刘富贵[1]（2021）在《基于缓存的存储系统读I/O优化方案研究》文中认为数字化和大数据的快速应用使得各种应用场景对存储系统整体提出了更高的要求。传统的以写为主的负载场景正在向着读密集型方向逐步偏移,尤其体现在电子商务,各大短视频应用等领域。本文从FUSE以及LevelDB这两种当下使用广泛的存储引擎存在的对于读请求不太友好的问题出发,在LevelDB和原生libfuse上层API中设计实现了一种buffer cache系统,以降低磁盘I/O的比率,从而整体提高系统响应。本文主要研究内容以及创新点主要体现在以下几点:（1）本文在充分学习了FUSE框架内读I/O的执行流程的情况下,提出了一种以数据访问频度为hint的基于热数据缓存的FUSE优化方案,在其上层API系统中设计热数据缓存及相关管理策略。为了测试优化效果,基于高层API系统设计了两种文件系统:me FS和me FS-basic,前者是加入了缓存逻辑的,而后者没有加入缓存逻辑,除此之外二者并无差别。为了测试优化效果,本文采用filebench自动化测试工具及IOzone负载模拟、测试工具对me FS和me FS-basic两种测试文件系统进行测试。经过实验测试,在顺序读取、重复读取以及随机读取三种负载之下,单盘HDD上分别可以获得最高14.4%、16.36%和17.90%的时间性能的提升,而在SSD单盘上可以分别取得6.62%、14.62%和17.90%时间性能的提升。混合负载fileserver之下,HDD单盘上优化方案可以取得4.67%的吞吐量增益、5.14%的每秒操作量的提升以及3.6%的延迟降低,而在SSD单盘上三者分别为:5.47%、5.84%和1.7%。在混合负载webserver下,单盘HDD上吞吐量增益、每秒操作量提升率和平均时间开销降低分别为:43.1%、42.11%和47.94%,单盘SSD上三者分别为:6.98%、7.14%和6.84%。（2）结合LevelDB的表cache-块cache二级缓存中存在的空间浪费以及时间开销大的问题,本文在LevelDB的内存区设计一个独立于memtable及immutable-table的对象级热数据缓存,以key为线索维护近期内系统请求最为密集的value,考虑到磁盘区表压缩、更新及删除操作对缓存系统的数据一致性及有效性造成的冲击,设计了实时监听逻辑。通过自带的db＿bench测试工具的测试,优化方案在处理随机读取时最高可以获得最高45%的时间开销的降低。
黄增强[2]（2020）在《面向机器人模拟与强化学习的分布式训练平台设计与实现研究》文中指出随着强化学习算法在机器人场景上的应用与发展,此类算法表现出了巨大的潜力;同时,模拟框架的出现为基于强化学习算法的机器人训练任务提供了一个便利的训练方式。但是,大多数强化学习训练任务仍然是在单物理节点上运行,物理节点的性能成为了限制训练任务执行效率的一个瓶颈,迫切需要寻找一种途径解决单物理节点的性能限制问题;同时,强化学习算法在分布式平台上运行时会因为物理网络的延迟增加时间消耗,因此,有必要对通信开销进行优化。本文在国内外已有研究的基础之上,设计并实现了一个面向机器人模拟与强化学习的分布式训练平台Re-Ray（即分布式框架Ray的remake版本）,为各种强化学习算法在机器人模拟框架上的训练任务提供了一个通用性平台。然后,本文基于进化策略算法提出了ES-RPRS算法,为强化学习算法在分布式场景下的优化提供了新的思路。主要研究工作如下:（1）基于开源的分布式框架Ray,设计并实现了一个面向机器人模拟的分布式训练平台Re-Ray,其主要服务于强化学习算法在机器人模拟应用的训练任务。Re-Ray平台的重点工作:首先,基于分布式框架Ray提出了本平台Re-Ray的架构设计;然后,分别从应用层、分布式框架Ray的适应性修改、多种模拟框架的整合与修改、容器层四个方面完成了训练平台Re-Ray的设计与实现;最后通过实验的对比分析,验证了Re-Ray平台的各方面性能表现。Re-Ray平台既能够为用户提供更丰富的模拟机器人种类与场景,又为用户提供了使用上的便利性。（2）在分布式平台Re-Ray基础之上,针对分布式训练平台网络延迟问题,提出了ES-RPRS算法,该算法能够在提高训练速度的同时具备较低的计算复杂度和高并行性。本文根据分布式场景下对算法的原子性等要求,以及进化策略算法的并行性特点,取消了工作节点间交换内容中的扰动参数,由各工作节点借助共享的随机因子生成扰动参数。在不影响训练效果的情况下,通过削减网络通信开销达到了加速训练任务的目的。最后,对ES-RPRS算法在超参数搜索方面的应用效果进行了测试与验证。
陈孟祥[3]（2020）在《分布式传统民族服饰图案存储平台的设计与实现》文中研究表明传统民族服饰文化是几千年来祖先留给中华儿女的巨大财富。在数字化智能网络时代,传统民族服饰研究过程中积累的研究资料越来越多,存储与检索的需求巨大,传统民族服饰文化的传承和保护成为了亟待解决的问题。本文针对传统民族服饰研究对存储与检索的巨大需求,提出搭建分布式传统民族服饰图案存储平台,平台划分为存储层、平台层与应用层,各层的主要研究内容如下:（1）存储层采用Ceph分布式文件系统,设计并实现了传统民族服饰研究中的三库,分别是中国民族文化基因标本库,中华民族文化基因库,中华文化素材库（下文简称三库）;部署Elasticsearch分布式检索集群为图像检索提供检索能力;采用Neo4j图形数据库存储传统民族服饰图案之间的关联关系。（2）平台层是平台的核心,负责处理来自应用层的请求。采用REST（Representational State Transfer）构建请求及响应参数规范;通过HTTPS协议保证网络通信的安全;引入图片缓存机制加快图片响应速度,减小存储系统访问压力;采用控制反转、依赖注入及RPC远程过程调用技术,对各部功能进行封装,实现统一调用;针对传统民族服饰研究资料特点,设计相应的存储结构与关联关系构建流程;基于神经网络模型,结合存储层Elasticsearch分布式检索集群的检索能力,实现图像检索。（3）应用层采用MVC（Model View Controller）软件设计典范与B/S（浏览器/服务器）系统架构开发用户与平台的交互应用。本文按照软件工程规范,首先介绍了分布式传统民族服饰图案存储平台的研究背景及关键技术。然后分析了平台的功能性需求与非功能性需求,按照需求对平台的设计与实现进行了详细的阐述。最后完成平台的功能性测试与非功能性测试,验证设计与实现的正确性。
曹腾达[4]（2020）在《基于Web的设备远程在线监控系统设计》文中进行了进一步梳理随着物联网技术、互联网技术以及设备远程监控技术的不断发展,基于Web的远程在线监控系统逐渐成为工业、医疗、农业及气候学等领域研究和开发的热点。基于Web的设备远程在线监控系统对实现工业生产现代化、企业管理信息化及实验室设备管理自动化等方面具有非常重要的意义。本文分析了远程在线监控系统的发展与现状,对基于Web的设备远程在线监控系统进行了研究与设计。首先,本文分析了设备远程在线监控系统的功能与性能需求,确定了系统的直接监控对象和系统的设计目标,设计了由现场监控层子系统、服务器层子系统、用户层子系统构成的三层系统框架结构,并对工业现场设备的监控装置进行了详细概述。其次,本文根据工业现场设备类型和作业生产环境选取智能插座和红外热像仪作为设备的监控装置,设计了集红外监控客户端与基于MQTT通讯协议的数据采集硬件平台为一体的现场监控层子系统,实现了工业现场设备的电力监测数据、设备温度分布热图像及运行参数的采集、传输和存储。然后,本文基于Linux系统上搭建了Nginx服务器、My SQL数据库及Mosquitto代理服务器的集成开发环境平台,并在My SQL数据库内为系统的数据存储设计了相应的数据库和存储表,并对数据库进行了优化设计,提高了数据的查询和读取速度。最后,本文基于Web开发技术设计了系统的远程Web应用程序客户端,结合系统的需求实现了远程监控在线系统需要的各个功能界面,并结合系统设计目标对系统设计的各个功能模块进行了测试,测试结果基本符合预期目标。
陈友旭[5]（2019）在《分布式文件系统中元数据管理优化》文中研究指明随着信息时代互联网技术的快速发展和数据时代的到来,数据量呈指数型增长,数据存储技术对众多应用服务的影响日益加深。分布式文件系统因其具备高可靠性和高扩展性,并且支持文件共享存储和完善的并发访问控制功能,在存储系统中发挥着至关重要的作用。分布式文件系统通常包含元数据服务器、数据服务器和客户端三个部分。元数据是用来描述文件系统和文件特征的系统数据,例如文件类型、文件大小、访问权限和数据索引信息等。用户在访问文件数据之前需要访问文件的元数据以获得文件的基本属性信息和数据的索引信息。在分布式文件系统中,超过50%的文件操作都是针对文件元数据的操作,因此分布式文件系统中元数据的存取性能至关重要。本文从分布式文件系统元数据预取机制、元数据服务器集群负载均衡策略和元数据管理方案三个方面,对现有分布式文件系统元数据存取流程和管理方案进行分析并加以优化,以提升分布式文件系统中元数据的存取性能。本文的主要研究内容和贡献如下所述。（1）基于数据关联性的元数据预取机制在众多应用场景中,工作负载的局部性特征引起多个文件同时被一起访问,即文件间存在访问关联性。如果分布式文件系统事先感知文件间的关联关系,则可以通过预取技术提前将关联文件的元数据从元数据服务器端预取到客户端。因此通过引入元数据预取技术可以减少系统中元数据I/O的数目,同时减轻元数据服务器的负载压力和缩短元数据请求的处理流程。但是现有的元数据预取策略主要采用离线的方式从文件历史访问记录中探索一起被频繁访问的文件集合,具有很强的限制性并且难以根据系统负载特征动态调整关联关系。为了解决现有预取技术中存在的问题,本文从一个全新的角度考量文件间的关联关系,并提出了一种基于数据关联性的元数据预取机制SMeta。SMeta通过轻量级的模式匹配算法来探索文件数据中存在的关联关系,并复用元数据扩展属性空间存储关联关系,以避免引入额外的元数据同步操作和修改系统接口。此外SMeta还引入了高效的客户端动态反馈机制以提高预取的准确度。本章基于Ceph实现了一套原型系统,并利用元数据操作密集型的基准测试程序和真实的工作负载进行性能评估。实验结果表明,相比于Ceph,SMeta可将系统中元数据请求数目减少58.5-87.8%,并达到其10.5倍元数据存取吞吐量和2.75倍客户端线性扩展性能。相较于基于存取关联性的预取方案,SMeta可进一步提升元数据存取性能。（2）元数据服务器集群负载均衡策略在元数据服务器集群中需要引入负载均衡机制以保证集群负载分布的均衡性,同时提升集群整体资源利用率和元数据服务的并发性能。但是现有的元数据服务器集群负载均衡策略只考虑元数据服务进程逻辑层面的负载均衡,难以根据元数据服务器集群架构动态调整均衡方案。同时仅基于系统负载的时间局部性的均衡决策方案过于单一,难以根据系统负载特征动态调整决策方案。此外采用两阶段提交的阻塞式元数据迁移操作使得迁移消息过多,并且因锁竞争问题进一步阻塞客户端元数据请求,从而影响系统元数据存取性能。为了解决现有负载均衡策略中存在的问题,本文基于元数据服务器集群两层架构提出了一种新型负载均衡策略,并实现了一套原型系统Fim。Fim通过引入节点内IPC通信方案加速节点内消息传递,并结合节点内优先迁移的调度方案进一步缩短元数据迁移时长。并且Fim在进行均衡决策时充分考虑系统负载特征,从而进一步提升负载迁移的效率。Fim通过将元数据迁移消息与客户端元数据请求并发处理,并引入非阻塞式元数据迁移方案来进一步降低元数据迁移操作对客户端元数据请求的影响。实验结果表明,Fim可以有效缩短元数据迁移时长并且提升元数据迁移的准确性。相比于Ceph,Fim可以将ImageNet数据集的预处理时间缩短77%。（3）混合元数据管理方案元数据管理方案包括建立文件系统命名空间到元数据服务器集群间的映射关系,同时负责调控整个集群的负载均衡等问题。现有的元数据管理方案分为两类,分别是基于子树划分和基于哈希映射的元数据管理方案。基于子树划分的元数据管理方案将文件系统目录树拆分成多棵目录子树,分布到元数据服务器集群中。而基于哈希映射的方案则根据文件唯一标志符的哈希运算结果分布元数据。但是现有基于子树划分和哈希映射的元数据管理方案难以同时在目录局部性和负载均衡特征中进行有效地权衡。本文提出了一种混合元数据管理方案并实现了一套原型系统SmartM2。SmartM2通过在元数据服务器节点间采用子树划分的方式保留了文件系统良好的目录局部性,并且在节点内部多个元数据服务进程间采用哈希映射的方法均匀分布子树元数据,从而实现节点内多元数据服务进程间的负载均衡。同时SmartM2引入节点内IPC通信方案加速节点内多个元数据服务进程间通信速度,以进一步弥补因哈希映射引起的目录局部性的损失。此外当元数据服务器集群规模发生变化时,SmartM2将哈希映射的影响范围局限在单个元数据服务器节点中,减少了需要重新映射引起的元数据迁移总量,并且仅在节点内的元数据迁移操作进一步缩短了元数据迁移时长。实验结果表明SmartM2可以有效地权衡目录局部性和负载均衡特征。相比于Ceph,SmartM2可达到其3.9倍的元数据访问吞吐量。并且当元数据服务器集群扩容时,相比于基于哈希映射的管理方案,SmartM2可以将元数据迁移用时缩短74.7-92.6%。
葛钰[6]（2019）在《面向云服务的web服务器负载均衡设计与实现》文中研究说明随着互联网技术的迅猛发展,用户的激增以及需求的多样化给传统网络架构带来了巨大压力。云计算的应运而生,提供了一种新兴的商业计算模型。各大公司纷纷构建自己的公有云或私有云平台,依托云计算技术拓展业务,提高集群计算、快速响应、高可用、灵活部署等各方面能力。OpenStack作为较成熟开源产品,具有良好的扩展性和兼容性,被广泛运用于企业部署IaaS层云计算架构中。云服务提供商基于OpenStack建立私有云平台,面向行业、企业内部、个人提供私有云服务,用户通过浏览器访问云服务,获取相应资源。在高并发访问情况下,单一web服务器难以支撑正常云服务业务需求,通常使用web服务器集群技术解决。而在集群技术中,负载均衡策略的好坏直接影响集群系统响应能力。因此本文基于私有云平台,为提供可靠云服务,加快云平台响应,针对Nginx中加权最小连接算法的缺点,设计实现改进的自适应动态负载均衡策略。论文的主要工作如下:1.搭建私有云平台系统总体架构。完成云平台软件架构设计,包括web框架、开发语言、数据库等设计,并完成业务层各个模块后台编程实现。2.搭建web服务器相关网络架构,使用Nginx作为反向代理服务器实现web服务器负载均衡集群。同时,为防止Nginx单点失效,搭建Nginx-keepalive主从热备。3.分析加权最小连接算法,针对其无法根据后端服务器性能状况变更权值的缺点,设计一种改进的自适应动态负载均衡策略。周期性获取各后端服务器性能,使用本论文设计的相关算法得出下一个周期各节点权值,通过服务与注册中心挂载带有节点IP地址以及权值的消息,借助第三方模块将消息动态加载到Nginx upstream模块中实现自适应动态负载均衡。4.搭建实验网络环境。首先对Nginx主从热备进行功能性测试;其次使用JMeter压力测试工具确定周期T取值;最后,通过多次实验对本文改进的自适应动态负载均衡策略以及加权最小连接算法进行对比分析。依据平均响应时间以及吞吐量评价参数验证自适应动态负载策略能够提高系统性能。
王雨辰[7]（2019）在《软件定义网络环境下的认知网络安全管理研究》文中研究表明网络技术和应用的飞速发展先后催生了认知网络和软件定义网络（SDN）等新网络技术概念的诞生,也带来愈加巨大的管理挑战和安全风险。最新研究已将机器学习和深度学习的新方法引入网络安全尤其是攻击检测系统中,但是SDN带来的灵活性仍未被充分利用。为了将认知网络的感知、决策闭环引入SDN的管理,本文以网络可编程性为骨,以现有安全技术为肉,设计了以机器学习为中心、人工辅助的攻击防御系统。新系统的核心在于使用SDN服务链灵活处理分类模型难以判别的可疑流量,同时使用聚类模型分析处理对应的可疑日志。在保持低误报率和低用户体验影响的前提下,新系统具有直接拦截部分新攻击,对安全环境变化主动报警,以及提炼关键数据以辅助自身升级的能力。通过对两份真实访问日志的研究和标记,本文给出了两个新的Web安全数据集。其一为来自Apache公开提供的约一万五千条日志样本,其包含多种类的攻击,但没有分种类的攻击标签。其二为来自某匿名网站的最新的大量访问日志,我们剔除了其中的攻击,结合其安全日志和从漏洞扫描工具中得到的三种不同类型的攻击语句数据集,我们给出了人工生成攻击日志的方法。算法设计上,本文将字符级卷积神经网络应用在网络安全日志的特征提取上,以替代传统的安全本体。实验证明这一新方法能够将原始日志数据投影至高维隐空间,为后续的机器学习任务如攻击识别提供有效的特征,且具有不依赖先验安全知识,屏蔽日志格式区别的优势。对于后续的攻击检测分类模型,本文论证了高性能极限学习机的特点和优势。数据集上检测实验证明,即便在高准确率（95%）的情况下,添加可疑行为类的划分可以进一步提高其可用性。这一分类模型在模拟的“零日攻击”下产生的可疑样本集帮助我们进一步实验以论证带噪声的基于密度的聚类方法适用于我们的可疑样本聚类分析。本文在“零日攻击”和“假性零日攻击”两个安全环境变化的模拟场景上验证了日志的表征,分类和聚类三部分算法作为一个系统整体协作时的有效性。当新类型的行为出现时,分类模型的可疑样本数量迅速增加,触发警报的同时,聚类模型准确地将可疑样本中的新行为筛选至一个最大聚类中。由于初次报警的最大聚类中的新行为样本超过90%,只需迅速人工标记整个聚类即可立刻更新分类模型,响应安全环境的变化。
陈驰[8]（2018）在《基于云的无人机监控平台的设计与实现》文中认为无人机作为一种新兴出现的技术,目前正在悄无声息地改变着人们的生活,并有可能使得商业和产业领域发生革命性的变革。因其具备长时间、高强度、高精确性以及适应恶劣工作环境的特点,无人机不仅在军事领域有着侦查等应用,更在自然灾害救援,物流配送等领域有着蓬勃的发展。随着目前军事无人机和商业无人机数量的增加,无人机集群的监控显得尤为重要。无人机的监控过程中涉及多项技术,包括数据处理、数据存储、远程通信等,对其研究的技术挑战性很大,目前是非常热门的研究课题。传统无人机监控的方案主要针对单台无人机,并通过无线电进行连接,这样就使得计算处理任务落在无人机机体上,处理能力较低,同时监控数据不便保存,使得数据难以查询。目前对“云+无人机”的研究仍旧处于初级阶段,针对无人机集群监控的场景,没有提出一个通用性的解决方案,针对海量数据来满足实时性和可靠性的要求。基于上述问题,本文研究重点是提出适用于无人机集群监控的架构模型,将无人机监控和云平台充分整合,并提供层次化的监控解决方案,从而实现无人机集群的高效监控。本文以无人机集群为研究对象,从以下四个方面开展工作内容:（1）云无人机监控平台的整体架构设计。设计无人机集群监控的支撑架构,其主要包括静态部署架构和动态流程架构。静态部署架构主要解决如何通过云平台来监控无人机,将云平台与无人机充分整合。动态流程架构提出“自下而上”的监控数据处理流程,解决采用云平台后,如何对无人机集群进行更为高效的监控。（2）基于化身的无人机抽象管理机制。在云端构造无人机化身,与现实世界的无人机一一对应,可以通过管理无人机化身,映射到现实世界的无人机,并通过无人机化身进行监控数据的获取。这是监控流程的第一步,解决了如何高效管理无人机集群以及监控数据如何获取的问题。（3）异构监控数据存储管理机制。将监控数据按照数据类型分为结构化数据以及非结构化数据,分别针对每种类型的数据采取高效的存储方式,加快数据的存储速度以及查询速度,降低监控平台数据存储开销。这是监控流程的第二步,解决了如何高效存储监控数据以及数据查询的问题。（4）面向无人机集群的监控保障机制。针对无人机集群产生的大量数据,在云端采取“多线程+分布式”和缓存策略的监控数据处理,保障监控数据的实时响应以及响应数据的准确性。这是监控流程的第三步,解决了如何支撑无人机集群大规模数据监控的行为。最后,在上述架构设计和关键机制基础之上,本文实现了监控平台的原型系统。对可视化监控工具进行了构建,对监控数据进行了展示,这是监控流程的第四步。并针对监控平台进行了相关机制的实验验证,证明了本文工作的可行性和有效性。
王恋恋[9]（2016）在《高性能Web应用系统架构研究与优化》文中研究说明随着互联网规模的快速增长和大数据时代的兴起,在现代Web系统的应用中,高并发、大规模访问已成为常态。海量用户访问大型网站时,会对Web系统的服务器产生巨大压力,需要优化系统,保证运行速度,LAMP架构常常被用于动态网站的建设和服务器的部署。本文根据中国电信北京研究院合作项目平台的系统特点,首先搭建了基于LAMP架构的高性能Web应用系统,其中包括操作系统的部署、Web中间件Apache的部署、数据库系统MYSQL的部署以及PHP模块的部署,并且配置安装扩展模块和加速模块,引入负载均衡器Nginx的配置,实现负载均衡技术。其次本文分析了高并发Web应用系统的性能瓶颈,对系统的各个模块提出优化策略,将优化方案进行了实施和应用。包括Linux操作系统级别优化、PHP模块优化、Web服务器Apache的优化和数据库优化。在实施基础架构和应用层的优化策略的过程中,涉及Memcache扩展模块和数据库配置,静态缓存的设置,数据库连接池技术的使用,动静分离的配置,数据库的分库分表优化,树形结构存储数据算法优化,查询方法优化等关键技术,保证实现数据库的高效访问和系统性能。然后搭建性能测试环境,为系统进行性能测试做准备。本系统采用LoadRunner作为测试工具,将其部署在测试机上,模拟用户操作场景,来测试系统在高并发访问情况下的性能表现。最后根据系统的功能和性能需求,本文设计了测试场景和测试方案,运用自动化性能测试工具LoadRunner对平台主要场景进行仿真以完成性能测试,统计测试结果,对比分析优化前后的测试数据,验证本文所提出优化方案的有效性。
杜晋芳[10]（2016）在《基于NGINX的网络安全管理平台后台框架技术的研究与实现》文中提出随着互联网技术的不断发展,网络的使用已经遍及了人们生活的方方面面,与此同时,网络安全问题也层出不穷,特别是对于企业级的网络来说,一旦发生网络安全事故,将会产生不可估量的损失。网络安全管理平台的出现,能够为企业级的用户防范网络安全问题的发生,可以集成管理各种功能不同,厂商不同的安全设备,对各种类型的安全设备、主机设备、网络设备进行统一的管理,保障着企业的网络安全。然而目前的安全管理平台管理着不同厂商的各类资产,这些资产具有不同功能、不同通信协议、不同数据格式,而安管的资产管理是由后台实现的,所以需要一个能够兼容这些资产的后台框架。而且,随着安管体系的不断扩大,接入资产和级联级数的增加,安管的通信压力也随之加大,所以安管还需要能够应对高并发压力。本文基于安管平台的新需求,经过调研,选择了一款非常轻量级的HTTP服务器Nginx,设计并实现了一个基于Nginx的网络安全管理平台的后台框架:1)提出了以Nginx为核心的网络安全管理平台后台框架的设计方案,并基于该框架设计了整个安管后台的系统体系,实现了后台程序,完成了资产管理模块、事件管理模块、状态管理模块,实现了安管平台对各类资产的管理。2)安管平台高并发的问题在单台服务器上的解决能力有限,所以需要对安管后台框架进行扩展。本文对Nginx的负载均衡策略进行了改进,提出了一种动态的加权轮询负载均衡算法并进行了实现,该算法结合了 Nginx中的加权轮询算法和Fair算法的优点,考虑了后端节点的实时性能。基于该算法实现了安管服务器集群,把单台服务器后台架构扩展为服务器集群架构,使得安管能够有效的应对高并发。对安管实现的功能进行了测试,实验表明安管系统完成对不同资产统一管理的功能。基于真实的安管环境对Nginx加权轮询算法和新的动态加权轮询算法进行了对比测试,结果表明新的动态负载均衡算法使系统的响应速度和稳定性都有提升。
二、利用FastCGI应用程序提高Apache WebServer性能（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、利用FastCGI应用程序提高Apache WebServer性能（论文提纲范文）
（1）基于缓存的存储系统读I/O优化方案研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要创新与贡献 |
| 1.4 本文的结构组织 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 存储系统性能指标 |
| 2.2 自动化负载测试工具Filebench和 IOzone |
| 2.3 levelDB自带测试工具DB_bench |
| 2.4 Buffer技术与Cache技术 |
| 2.5 FUSE文件系统框架 |
| 2.5.1 请求队列系统 |
| 2.5.2 FUSE分流和FUSE缓存 |
| 2.5.3 FUSE多线程 |
| 2.5.4 一般执行流程 |
| 2.6 SSD存储系统 |
| 2.7 Key-value存储与LevelDB |
| 2.7.1 LSM树 |
| 2.7.2 层次key-value数据库Level DB |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 FUSE文件系统优化方案 |
| 3.1 基于缓存的FUSE优化方案研究 |
| 3.1.1 FUSE框架读I/O行为分析 |
| 3.1.2 数据热度及相关概念定义 |
| 3.1.3 基于热数据缓存的读优化方案 |
| 3.2 实验与数据分析 |
| 3.2.1 实验环境配置与实验方法 |
| 3.2.2 单一I/O性能分析 |
| 3.2.3 混合I/O性能分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于缓存的LevelDB读优化研究 |
| 4.1 基于缓存的Key-value读优化方案研究 |
| 4.1.1 LevelDB缓存系统分析 |
| 4.1.2 基于访问频度的Key-value对象缓存优化方案 |
| 4.2 实验与数据分析 |
| 4.2.1 实验环境配置和实验方法 |
| 4.2.2 数据分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 未来工作的展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 研究生期间的研究成果及发表学术论文 |
| 获奖情况 |
| 发表论文 |
| 软件着作权 |
（2）面向机器人模拟与强化学习的分布式训练平台设计与实现研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 机器人模拟研究现状 |
| 1.2.2 分布式框架研究现状 |
| 1.3 本文主要工作及创新点 |
| 1.4 文章组织结构 |
| 第二章 分布式框架选择 |
| 2.1 分布式框架Spark |
| 2.1.1 弹性分布式数据集(RDDs) |
| 2.1.2 并行作业 |
| 2.1.3 共享变量 |
| 2.2 分布式框架Ray |
| 2.2.1 应用层 |
| 2.2.2 系统层 |
| 2.2.3 整合 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 分布式训练平台Re-Ray的架构设计与实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Re-Ray平台硬件及网络设计 |
| 3.3 分布式框架Ray的修改与扩展 |
| 3.4 应用层 |
| 3.4.1 应用层架构设计 |
| 3.4.2 相关组件的配置脚本化 |
| 3.5 模拟框架的修改与部署自动化 |
| 3.5.1 模拟赛车游戏框架 |
| 3.5.2 第一人称射击游戏框架 |
| 3.5.3 模拟框架Gazebo |
| 3.5.4 模拟框架gym-gazebo2 |
| 3.6 容器层 |
| 3.6.1 容器封装 |
| 3.6.2 调度策略 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于Re-Ray的进化策略算法ES-RPRS |
| 4.1 引言 |
| 4.2 进化策略算法(Evolution Strategies) |
| 4.3 策略类算法并行性优势分析 |
| 4.4 ES-RPRS的设计与实现 |
| 4.5 ES-RPRS的超参数搜索实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 实验与评估 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验模拟环境搭建 |
| 5.3 Re-Ray平台性能测试 |
| 5.3.1 流数据处理性能 |
| 5.3.2 可靠性 |
| 5.3.3 扩展性 |
| 5.3.4 算力成本对比 |
| 5.4 ES-RPRS算法相关测试 |
| 5.4.1 扰动参数优化测试 |
| 5.4.2 超参数搜索测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 下一步研究方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目 |
| 详细摘要 |
（3）分布式传统民族服饰图案存储平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关理论及技术介绍 |
| 2.1 存储技术 |
| 2.1.1 分布式存储技术 |
| 2.1.2 Neo4j图型数据库 |
| 2.1.3 内存数据库 |
| 2.2 分布式检索技术 |
| 2.2.1 Elasticsearch框架 |
| 2.2.2 神经网络相关技术 |
| 2.3 系统开发技术 |
| 2.3.1 web开发技术 |
| 2.3.2 通信技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 分布式传统民族服饰图案存储平台的需求分析 |
| 3.1 需求概述 |
| 3.1.1 传统民族服饰存储需求分析 |
| 3.1.2 总体需求 |
| 3.2 功能性需求 |
| 3.2.1 传统民族服饰图案存储库 |
| 3.2.2 具有反馈的图像检索 |
| 3.2.3 关联关系网络 |
| 3.2.4 应用层Web门户 |
| 3.3 非功能性需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 分布式传统民族服饰图案存储平台的设计 |
| 4.1 总体设计 |
| 4.2 存储层设计 |
| 4.3 平台层设计 |
| 4.4 应用层系统设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 分布式传统民族服饰图案存储平台的实现 |
| 5.1 存储层实现 |
| 5.2 平台层实现 |
| 5.3 应用层系统实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 分布式传统民族服饰图案存储平台的测试 |
| 6.1 测试目标 |
| 6.2 测试环境 |
| 6.3 功能性测试 |
| 6.4 非功能性测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于Web的设备远程在线监控系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状及应用 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 1.4 本文的章节安排 |
| 2 系统总体方案设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.1.1 功能需求分析 |
| 2.1.2 性能需求分析 |
| 2.2 系统的设计目标 |
| 2.3 系统的总体设计 |
| 2.3.1 系统的总体框架设计 |
| 2.3.2 系统的总体流程设计 |
| 2.3.3 系统的开发工具的介绍 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 现场监控层子系统的设计与实现 |
| 3.1 系统的功能介绍 |
| 3.2 现场监控装置概述 |
| 3.2.1 DM63 红外热像仪 |
| 3.2.2 ESP8266EX无线通信模块 |
| 3.2.3 HLW8112 电能计量模块 |
| 3.3 关键技术的介绍 |
| 3.3.1 Wi-Fi无线通信技术 |
| 3.3.2 MQTT通讯协议 |
| 3.3.3 MQTT控制报文详细说明 |
| 3.3.4 红外测温标定技术 |
| 3.4 智能插座的通信设计 |
| 3.4.1 电力数据格式的封装与解析 |
| 3.4.2 智能插座的程序设计 |
| 3.5 红外监控客户端的设计 |
| 3.5.1 启动设置模块设计 |
| 3.5.2 数据采集模块设计 |
| 3.5.3 温度测量模块设计 |
| 3.5.4 系统报警模块设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 服务器层子系统的设计与实现 |
| 4.1 系统功能介绍 |
| 4.2 系统的开发环境选择 |
| 4.2.1 操作系统的选择 |
| 4.2.2 Web服务器的选择 |
| 4.2.3 开发语言的选择 |
| 4.2.4 数据库的选择 |
| 4.2.5 代理服务器的选择 |
| 4.3 系统的开发环境配置 |
| 4.4 系统的数据库设计 |
| 4.4.1 数据库设计规范 |
| 4.4.2 数据库存储表设计 |
| 4.4.3 数据库的操作优化设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 用户层子系统的设计与实现 |
| 5.1 系统功能的介绍 |
| 5.2 关键技术的介绍 |
| 5.2.1 响应式框架Bootstrap |
| 5.2.2 IP地理定位技术 |
| 5.3 Web应用程序的设计与实现 |
| 5.3.1 用户登录界面的设计与实现 |
| 5.3.2 站点监测界面的设计与实现 |
| 5.3.3 实时监控界面的设计与实现 |
| 5.3.4 信息交互界面的设计与实现 |
| 5.3.5 设备管理界面的设计与实现 |
| 5.3.6 用户管理界面的设计与实现 |
| 5.3.7 日志管理界面的设计与实现 |
| 5.4 系统远程通讯的设计与实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 设备监控系统测试与安全性浅析 |
| 6.1 系统测试 |
| 6.1.1 系统核心功能测试 |
| 6.1.2 数据库基准测试 |
| 6.1.3 系统性能测试 |
| 6.1.4 系统兼容性测试 |
| 6.2 系统安全性考虑 |
| 6.2.1 用户安全验证 |
| 6.2.2 数据库日志 |
| 6.2.3 备份与数据恢复 |
| 6.2.4 SQL注入攻击防护 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 1.攻读硕士学位期间学术成果获奖情况 |
（5）分布式文件系统中元数据管理优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 分布式文件系统 |
| 1.1.1 数据存储的重要意义 |
| 1.1.2 数据存储格式 |
| 1.1.3 文件系统 |
| 1.1.4 分布式文件系统架构和访问流程 |
| 1.2 分布式文件系统元数据管理 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.3.1 基于数据关联性的元数据预取机制 |
| 1.3.2 元数据服务器集群的负载均衡策略 |
| 1.3.3 混合元数据管理方案 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第2章 基于数据关联性的元数据预取机制 |
| 2.1 本章工作的背景介绍与问题描述 |
| 2.1.1 元数据预取 |
| 2.1.2 基于存取关联性的元数据预取机制 |
| 2.1.3 新的视角:数据关联性 |
| 2.1.4 数据关联性与存取关联性的分析 |
| 2.2 本章工作的基本思想和贡献点 |
| 2.3 SMeta设计准则 |
| 2.3.1 SMeta整体结构 |
| 2.3.2 数据关联性提取方案 |
| 2.3.3 数据关联性存储方案 |
| 2.3.4 数据关联性更新方法 |
| 2.3.5 基于数据关联性的元数据预取策略 |
| 2.4 SMeta系统实现 |
| 2.4.1 SMeta系统架构 |
| 2.4.2 SMeta库文件实现 |
| 2.4.3 SMeta客户端实现 |
| 2.4.4 SMeta元数据服务器实现 |
| 2.5 实验评估 |
| 2.5.1 实验设置 |
| 2.5.2 基于基准测试程序的性能评估 |
| 2.5.3 基于真实工作负载的性能评估 |
| 2.5.4 SMeta与C-Miner的性能对比 |
| 2.5.5 文件整体存取性能优化 |
| 2.5.6 SMeta负载分析 |
| 2.6 相关工作 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 元数据服务器集群负载均衡策略 |
| 3.1 本章工作的背景介绍与问题描述 |
| 3.1.1 元数据服务器实现技术 |
| 3.1.2 元数据服务器的资源利用率 |
| 3.1.3 元数据服务器集群的负载均衡策略 |
| 3.1.4 负载均衡策略问题描述 |
| 3.2 本章工作的基本思想和贡献点 |
| 3.3 Fim设计和实现 |
| 3.3.1 Fim系统架构 |
| 3.3.2 基于IPC方式的MDS通信方案 |
| 3.3.3 两层负载调度方案 |
| 3.3.4 负载均衡决策方法 |
| 3.3.5 非阻塞元数据迁移方案 |
| 3.3.6 系统实现 |
| 3.4 实验评估 |
| 3.4.1 实验设置 |
| 3.4.2 基于IPC方式的MDS通信性能评估 |
| 3.4.3 目标迁移目录选择方法的有效性评估 |
| 3.4.4 Fim与Mantle的性能对比 |
| 3.5 相关工作 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 混合元数据管理方案 |
| 4.1 本章工作的背景介绍和问题描述 |
| 4.1.1 元数据管理方案简介 |
| 4.1.2 元数据管理方案性能分析 |
| 4.1.3 元数据服务器集群架构的影响 |
| 4.2 本章工作的基本思想和贡献点 |
| 4.3 SmartM~2设计与实现 |
| 4.3.1 SmartM~2系统架构 |
| 4.3.2 元数据分布方案 |
| 4.3.3 元数据索引流程 |
| 4.3.4 基于IPC方式的通信方案 |
| 4.3.5 负载均衡与热点优化 |
| 4.3.6 元数据服务器集群扩容 |
| 4.4 实验评估 |
| 4.4.1 实验设置 |
| 4.4.2 元数据操作性能评估 |
| 4.4.3 负载均衡性能评估 |
| 4.4.4 元数据服务器集群扩容操作分析 |
| 4.5 相关工作 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 本文的主要研究工作与成果 |
| 5.2 未来研究计划 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（6）面向云服务的web服务器负载均衡设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 OpenStack云平台发展现状 |
| 1.2.2 负载均衡研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作以及组织结构 |
| 1.3.1 论文主要工作 |
| 1.3.2 论文组织 |
| 第2章 相关技术概述 |
| 2.1 OpenStack概要 |
| 2.1.1 OpenStack架构解析 |
| 2.1.2 部分基础组件介绍 |
| 2.2 Nginx服务器 |
| 2.2.1 Nginx简介 |
| 2.2.2 Nginx整体架构 |
| 2.3 负载均衡技术 |
| 2.3.1 负载均衡实现类型 |
| 2.3.2 负载均衡实现方式 |
| 2.3.3 常用负载均衡策略 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 私有云平台架构设计 |
| 3.1 系统总体架构 |
| 3.2 软件架构 |
| 3.2.1 Django请求流程 |
| 3.2.2 软件分层设计 |
| 3.3 网络架构 |
| 3.3.1 反向代理负载均衡 |
| 3.3.2 Nginx主从热备 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 系统功能与自适应动态负载均衡实现 |
| 4.1 私有云平台重要模块后台实现 |
| 4.1.1 云平台用户身份认证实现 |
| 4.1.2 云主机生命周期实现 |
| 4.2 负载均衡集群配置 |
| 4.2.1 Nginx配置及性能调优 |
| 4.2.2 Keepalived双机热备 |
| 4.3 自适应动态负载均衡策略算法实现 |
| 4.3.1 加权最小连接数算法分析 |
| 4.3.2 权值计算 |
| 4.3.3 权值改变参考参数及临界值 |
| 4.3.4 负载均衡器动态权值计算 |
| 4.4 自适应动态负载均衡策略实现方式 |
| 4.4.1 服务器负载信息获取模块实现 |
| 4.4.2 权值计算模块实现 |
| 4.4.3 负载均衡器动态更新模块 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实验测试与分析 |
| 5.1 实验测试环境 |
| 5.2 负载均衡器主从切换测试 |
| 5.3 自适应动态负载均衡相关实验测试 |
| 5.3.1 周期T值确定 |
| 5.3.2 性能测试及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（7）软件定义网络环境下的认知网络安全管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 应用场景 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 软件定义网络和微服务 |
| 1.3.2 认知网络和本体 |
| 1.3.3 网络攻击检测系统 |
| 1.4 研究目的和意义 |
| 1.4.1 新场景下的网络安全系统设计 |
| 1.4.2 Web类应用攻击日志数据集的获取和处理 |
| 1.4.3 基于机器学习的网络安全本体研究和算法设计 |
| 1.5 本章小结和文章内容安排 |
| 第二章 理论背景 |
| 2.1 分类模型 |
| 2.1.1 分类模型评价标准 |
| 2.1.2 极限学习机 |
| 2.1.3 Sigmoid函数 |
| 2.2 聚类模型 |
| 2.2.1 聚类模型评价标准 |
| 2.2.2 带噪声的基于密度的聚类方法 |
| 2.3 流形学习 |
| 2.3.1 t分布随机近邻嵌入 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统设计 |
| 3.1 网络可编程性体现:服务链与组基策略 |
| 3.1.1 软件定义网络的服务链与组基策略 |
| 3.1.2 在微服务框架中实现服务链与组基策略 |
| 3.2 现有安全技术 |
| 3.2.1 基于攻击签名的防火墙 |
| 3.2.2 蜜罐技术 |
| 3.3 新场景下的网络安全系统 |
| 3.3.1 系统架构 |
| 3.3.2 用户和访问请求分类 |
| 3.3.3 工作流程 |
| 3.3.4 特点和优势分析 |
| 3.3.5 对攻击检测技术的新需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 数据集 |
| 4.1 现有的HTTP日志数据集 |
| 4.2 真实网站日志 |
| 4.2.1 日志标记 |
| 4.3 攻击日志的生成 |
| 4.3.1 漏洞测试工具 |
| 4.3.2 攻击目标服务器 |
| 4.3.3 攻击语句数据集的获取 |
| 4.3.4 攻击日志的生成方法 |
| 4.4 数据集成果概览 |
| 4.4.1 Apache数据集 |
| 4.4.2 Anonymous数据集. |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 算法设计 |
| 5.1 机器学习的安全本体 |
| 5.1.1 模型设计 |
| 5.1.2 模型评价 |
| 5.1.3 习得的隐式表征的语义信息 |
| 5.1.4 机器学习攻击检测中的语义学 |
| 5.1.5 语义学表征下的Anonymous数据集 |
| 5.2 分类模型 |
| 5.2.1 模型选择 |
| 5.2.2 可疑行为划分 |
| 5.3 聚类模型 |
| 5.3.1 安全环境变化时的可疑行为样本 |
| 5.3.2 模型选择 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 实验验证 |
| 6.1 零日攻击 |
| 6.1.1 零日攻击前的系统状态 |
| 6.1.2 零日攻击出现和警报触发 |
| 6.1.3 零日攻击的第一次人工标注响应 |
| 6.1.4 持续人工标注响应 |
| 6.2 假性零日攻击 |
| 6.2.1 假性零日攻击前的系统状态 |
| 6.2.2 假性零日攻击出现和警报触发 |
| 6.2.3 假性零日攻击的第一次人工标注响应 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（8）基于云的无人机监控平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 无人机集群的发展 |
| 1.1.2 无人机监控平台 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术研究 |
| 2.1 云无人机监控研究 |
| 2.2 通信协议技术 |
| 2.2.1 MAVLink协议 |
| 2.2.2 HTTP协议 |
| 2.3 数据存储技术 |
| 2.3.1 关系型数据库 |
| 2.3.2 非关系型数据库 |
| 2.3.3 分布式文件系统 |
| 2.4 分布式和大数据相关技术 |
| 2.4.1 消息队列MQ |
| 2.4.2 Storm流式数据处理框架 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 云无人机监控平台架构 |
| 3.1 设计目标 |
| 3.1.1 静态部署架构设计目标 |
| 3.1.2 动态流程架构设计目标 |
| 3.2 静态部署架构 |
| 3.2.1 客户端层 |
| 3.2.2 云服务层 |
| 3.2.3 无人机层 |
| 3.3 动态流程架构 |
| 3.3.1 数据获取层 |
| 3.3.2 数据存储层 |
| 3.3.3 数据处理层 |
| 3.3.4 数据展示层 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 云无人机监控平台关键机制 |
| 4.1 基于化身的无人机抽象管理机制 |
| 4.1.1 无人机的化身抽象 |
| 4.1.2 无人机化身数据获取 |
| 4.1.3 无人机化身动态管理 |
| 4.2 异构监控数据存储管理机制 |
| 4.2.1 数据存储架构 |
| 4.2.2 结构化数据读写 |
| 4.2.3 非结构化数据读写 |
| 4.3 面向无人机集群的监控保障机制 |
| 4.3.1 监控实时性保障 |
| 4.3.2 监控可靠性保障 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 原型实现及实验 |
| 5.1 原型系统实现 |
| 5.1.1 系统环境与配置 |
| 5.1.2 服务端实现 |
| 5.1.3 客户端实现 |
| 5.2 系统实验及测试 |
| 5.2.1 多无人机监控管理测试 |
| 5.2.2 监控数据读写测试 |
| 5.2.3 监控平台性能测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（9）高性能Web应用系统架构研究与优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.3 论文主要研究工作 |
| 1.4 论文内容章节安排 |
| 第二章 高性能Web架构的研究 |
| 2.1 Web应用系统架构研究 |
| 2.2 LAMP架构优势 |
| 2.3 LAMP网络架构组成 |
| 2.4 LAMP架构在Web系统上的应用 |
| 第三章 搭建LAMP架构与性能测试环境 |
| 3.1 搭建LAMP架构 |
| 3.1.1 安装配置服务器操作系统 |
| 3.1.2 搭建Web服务器Apache |
| 3.1.3 配置负载均衡器Nginx |
| 3.1.4 部署MYSQL服务器 |
| 3.1.5 部署PHP模块 |
| 3.1.6 配置文件服务器 |
| 3.2 搭建性能测试环境 |
| 3.2.1 LoadRunner工作原理 |
| 3.2.2 部署测试环境 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 WEB应用系统分析与优化 |
| 4.1 系统性能分析 |
| 4.2 基础优化 |
| 4.2.1 Linux操作系统级优化 |
| 4.2.2 PHP代码优化 |
| 4.2.3 Apache及Nginx配置优化 |
| 4.2.4 MYSQL数据库优化 |
| 4.2.5 缓存技术的使用 |
| 4.3 架构优化 |
| 4.3.1 基于NAT的均衡技术 |
| 4.3.2 反向代理负载均衡技术 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 WEB应用系统性能测试 |
| 5.1 Web性能测试方法 |
| 5.2 Web性能测试指标 |
| 5.3 Web性能测试工具 |
| 5.4 WEB应用系统性能测试 |
| 5.4.1 性能测试准备 |
| 5.4.2 性能测试执行 |
| 5.4.3 测试结果对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文成果 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 缩略语 |
| 致谢 |
（10）基于NGINX的网络安全管理平台后台框架技术的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容及创新点 |
| 1.4 组织结构 |
| 1.5 小结 |
| 第二章 关键技术 |
| 2.1 集群简介 |
| 2.2 负载均衡 |
| 2.2.1 负载均衡概念 |
| 2.2.2 负载均衡分类 |
| 2.2.3 负载均衡算法及策略 |
| 2.3 NGINX相关知识 |
| 2.3.1 框架类型的选择 |
| 2.3.2 NGINX的负载均衡 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 基于NGINX的网络安管平台后台框架的设计 |
| 3.1 网络安管平台后台框架需求分析 |
| 3.2 网络安管平台后台框架设计 |
| 3.2.1 安管平台整体框架 |
| 3.2.2 安管后台框架设计 |
| 3.3 资产管理模块设计 |
| 3.4 事件管理模块设计 |
| 3.5 状态管理模块设计 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 基于NGINX的网络安管平台后台框架的实现 |
| 4.1 网络安管平台后台框架实现 |
| 4.1.1 业务收集层实现 |
| 4.1.2 业务分配层实现 |
| 4.1.3 业务处理层实现 |
| 4.2 资产管理模块实现 |
| 4.3 事件管理模块实现 |
| 4.4 状态管理模块实现 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 安管后台负载均衡的设计与实现 |
| 5.1 一种动态的Nginx负载均衡算法 |
| 5.1.1 算法的引入 |
| 5.1.2 性能指标选择 |
| 5.1.3 动态加权负载均衡算法 |
| 5.2 动态负载均衡算法实现 |
| 5.2.1 信息获取及上报实现 |
| 5.2.2 动态负载均衡算法实现 |
| 5.3 安管服务器集群负载均衡的实现 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 系统测试及分析 |
| 6.1 网络安全管理平台后台框架测试 |
| 6.1.1 功能性测试 |
| 6.1.2 可定制化测试 |
| 6.1.3 正确性及性能测试 |
| 6.2 服务器集群负载均衡性能测试及分析 |
| 6.2.1 测试工具与环境 |
| 6.2.2 服务器集群负载均衡测试结果 |
| 6.2.3 测试结果对比与分析 |
| 6.3 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的论文 |
四、利用FastCGI应用程序提高Apache WebServer性能（论文参考文献）
- [1]基于缓存的存储系统读I/O优化方案研究[D]. 刘富贵. 青海师范大学, 2021(09)
- [2]面向机器人模拟与强化学习的分布式训练平台设计与实现研究[D]. 黄增强. 杭州电子科技大学, 2020(04)
- [3]分布式传统民族服饰图案存储平台的设计与实现[D]. 陈孟祥. 北京邮电大学, 2020(05)
- [4]基于Web的设备远程在线监控系统设计[D]. 曹腾达. 南京理工大学, 2020(01)
- [5]分布式文件系统中元数据管理优化[D]. 陈友旭. 中国科学技术大学, 2019(02)
- [6]面向云服务的web服务器负载均衡设计与实现[D]. 葛钰. 西南交通大学, 2019(03)
- [7]软件定义网络环境下的认知网络安全管理研究[D]. 王雨辰. 上海交通大学, 2019(06)
- [8]基于云的无人机监控平台的设计与实现[D]. 陈驰. 国防科技大学, 2018(01)
- [9]高性能Web应用系统架构研究与优化[D]. 王恋恋. 北京邮电大学, 2016(04)
- [10]基于NGINX的网络安全管理平台后台框架技术的研究与实现[D]. 杜晋芳. 北京邮电大学, 2016(04)
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