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基于docker容器的高并发web系统架构设计与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 研究工作的背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 本论文的研究内容与创新第12-13页
    1.4 本论文的结构安排第13-14页
第二章 web系统高并发架构演变过程与分析第14-17页
    2.1 web系统架构演变过程第14-15页
    2.2 容器化高并发web系统架构设计的困难与挑战第15-16页
    2.3 本章小结第16-17页
第三章 docker容器和Kubernetes容器集群化原理第17-22页
    3.1 docker技术简介第17-19页
        3.1.1 docker架构第17-18页
        3.1.2 docker技术原理第18-19页
    3.2 Kubernetes技术简介第19-20页
    3.3 Kubernetes容器平台的局限与不足第20-21页
    3.4 本章小结第21-22页
第四章 基于docker容器的高并发系统架构的设计第22-43页
    4.1 系统总体设计第22-23页
    4.2 基于工作负载特性的动态负载均衡策略设计第23-27页
        4.2.1 基于Nginx负载均衡默认策略的分析第23-24页
        4.2.2 动态负载均衡策略设计第24-27页
    4.3 基于负载预测的弹性伸缩策略设计第27-30页
    4.4 基于蚁群算法并行容器调度模型设计第30-42页
        4.4.1 Kubernetes通用型调度器调度过程分析第31-33页
        4.4.2 基于蚁群算法的并行调度模型设计第33-34页
        4.4.3 蚁群并行调度算法设计第34-41页
            4.4.3.1 关于蚁群算法的变量定义第35页
            4.4.3.2 调度优势计算第35-39页
            4.4.3.3 信息素浓度矩阵的初始化以及迭代更新规则第39页
            4.4.3.4 蚂蚁进行路径选择的策略第39页
            4.4.3.5 蚁群算法停止条件判断第39-40页
            4.4.3.6 蚁群算法总体流程图第40-41页
        4.4.4 Goroutine pool设计第41-42页
    4.5 本章小结第42-43页
第五章 基于docker容器高并发web系统架构的实现第43-57页
    5.1 集群性能监控系统搭建第43-44页
    5.2 系统核心数据模型实现第44-48页
        5.2.1 容器以及主机数据模型实现第44-46页
        5.2.2 Informer设计模式实现第46-47页
        5.2.3 Goroutine pool实现第47-48页
    5.3 动态负载均衡的实现第48-50页
        5.3.1 Nginx负载均衡器的实现第49页
        5.3.2 动态负载均衡控制器实现第49-50页
    5.4 基于灰度模型的负载预测弹性伸缩实现第50-52页
    5.5 基于蚁群算法并行资源调度器实现第52-56页
        5.5.1 核心蚁群算法计算模块实现第52-53页
        5.5.2 蚁群算法核心方法实现解析第53-56页
    5.6 本章小结第56-57页
第六章 系统测试与分析第57-71页
    6.1 系统测试环境搭建第57-59页
    6.2 动态负载均衡测试第59-62页
    6.3 弹性伸缩测试第62-66页
        6.3.1 基于灰度模型的资源利用率预测值测试第62-64页
        6.3.2 基于负载预测弹性伸缩与传统k8s HPA策略性能比较第64-66页
    6.4 基于蚁群算法的并行资源调度器测试第66-70页
        6.4.1 通用型算法与蚁群算法调度优势随迭代次数变化第67页
        6.4.2 蚂蚁数量对于蚁群算法调度优势收敛影响第67-68页
        6.4.3 通用型算法与蚁群算法调度结果比较第68-70页
    6.5 本章小结第70-71页
第七章 总结与展望第71-73页
    7.1. 总结第71页
    7.2. 展望第71-73页
参考文献第73-76页
附录第76-80页
致谢第80-81页
作者攻读学位期间发表的学术论文目录第81页

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