| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究的背景 | 第9-10页 |
| 1.1.1 移动互联网的发展 | 第9-10页 |
| 1.1.2 移动互联网的特点 | 第10页 |
| 1.2 研究的目的与意义 | 第10-17页 |
| 1.2.1 课题来源 | 第10-11页 |
| 1.2.2 服务器的地位与作用 | 第11页 |
| 1.2.3 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.4 本文的主要研究目标、结果与意义 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要工作及创新点 | 第17-19页 |
| 第2章 基于数据模型和服务模型的响应速度的研究 | 第19-42页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 数据预备与数据预测模型设计 | 第19-25页 |
| 2.2.1 数据预备与数据预测的定义 | 第20-21页 |
| 2.2.2 数据预备与数据预测机制的设计和实现 | 第21-25页 |
| 2.3 基于RPC协议的远程服务方案设计 | 第25-29页 |
| 2.3.1 RPC协议 | 第26-27页 |
| 2.3.2 Dubbo框架 | 第27-28页 |
| 2.3.3 远程调用机制的实现 | 第28-29页 |
| 2.4 基于消息队列服务的方案设计 | 第29-33页 |
| 2.4.1 AMQP协议 | 第30页 |
| 2.4.2 Rabbit MQ消息队列 | 第30-32页 |
| 2.4.3 消息队列策略的实现 | 第32-33页 |
| 2.5 实验仿真及分析 | 第33-41页 |
| 2.5.1 引入数据模型前后对读请求的测试 | 第34-37页 |
| 2.5.2 引入服务模型后对写请求的测试 | 第37-41页 |
| 2.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 基于Docker容器和LVS的容量提升的研究 | 第42-58页 |
| 3.1 引言 | 第42页 |
| 3.2 基于Docker的集群模型 | 第42-46页 |
| 3.2.1 Docker容器技术 | 第42-44页 |
| 3.2.2 基于Docker的大规模集群方案的设计 | 第44-46页 |
| 3.3 基于LVS的负载均衡模型 | 第46-51页 |
| 3.3.1 LVS技术 | 第47-49页 |
| 3.3.2 基于LVS的负载均衡服务实现 | 第49-51页 |
| 3.4 实验仿真及分析 | 第51-57页 |
| 3.4.1 引入集群设计前后系统性能的仿真 | 第51-55页 |
| 3.4.2 新型集群和传统集群方式性能对比 | 第55-56页 |
| 3.4.3 三种不同负载均衡算法的仿真 | 第56-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 基于持续集成和实时监控的可用性的研究 | 第58-70页 |
| 4.1 引言 | 第58页 |
| 4.2 持续监控的实现 | 第58-64页 |
| 4.2.1 监控的目的 | 第58-59页 |
| 4.2.2 Cat监控 | 第59-62页 |
| 4.2.3 实时监控方案设计 | 第62-64页 |
| 4.3 持续集成的实现 | 第64-68页 |
| 4.3.1 持续集成 | 第64-65页 |
| 4.3.2 Jenkins持续集成 | 第65-66页 |
| 4.3.3 全自动化的持续集成方案的设计 | 第66-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76页 |