基于信息屬性的信息分發(fā)模型

李俊良，李定主，韓 夑，熊風(fēng)光

（1.中北大學(xué) 計(jì)算機(jī)與自動(dòng)控制學(xué)院，山西 太原030051；2.北方自動(dòng)控制技術(shù)研究所，山西 太原030051）

0 引 言

近些年來，信息分發(fā)服務(wù)的應(yīng)用范圍逐漸廣泛，在各個(gè)國家都有了快速的發(fā)展［1］。文獻(xiàn) ［2，3］中采用基于主題的分發(fā)模型，能夠?qū)⑿畔粗黝}分發(fā)給相關(guān)的訂閱者，但模糊性較大、準(zhǔn)確性較低，以至于使訂閱者獲得無用信息數(shù)量過大；文獻(xiàn) ［4］則是存在所獲的信息相關(guān)性較低的問題，使得無用信息過多而導(dǎo)致信息提取與利用的效率降低。為此本文采用了基于信息屬性的分發(fā)模型，依據(jù)信息的緊急性與時(shí)效性，制定優(yōu)先級(jí)，使信息排隊(duì)更加合理，提高信息的存活率與分發(fā)速率。基于信息屬性的信息分發(fā)模型，將信息各屬性封裝于xml文檔，通過對(duì)xml文檔中的各屬性進(jìn)行檢索匹配，可以更加精準(zhǔn)地匹配出訂閱者所需的信息，從而提高模型的匹配精確性。在信息各屬性封裝成消息入隊(duì)時(shí)，基于優(yōu)先級(jí)的百分比算法，依據(jù)隊(duì)列中的消息和將被插入的消息之間優(yōu)先級(jí)的百分比關(guān)系，在一定程度上減少了查找比較的次數(shù)，更快地定位出消息在有序隊(duì)列當(dāng)中的位置并進(jìn)行插入，從而提高消息的插入效率，減少消息的夭折率。

1 消息中間件

消息中間件 MOM［5］（message oriented middleware），是基于信息屬性分發(fā)模型的核心部分，主要包括消息中心、控制中心、通信管理器等幾個(gè)主要部分。其中，控制中心各部分與通信管理器在文獻(xiàn) ［6］中已經(jīng)做了詳細(xì)的配置部署，不做改變。主要著手于提高消息中心的工作效率和精確性。MOM體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 MOM體系結(jié)構(gòu)

發(fā)布者將信息及屬性封裝成XML文檔，傳輸?shù)組OM，由消息中心對(duì)信息屬性進(jìn)行解析，根據(jù)信息屬性，制定優(yōu)先級(jí)，封裝成消息，以優(yōu)先級(jí)百分比算法插入隊(duì)列等待發(fā)送。出隊(duì)基于XML文檔結(jié)構(gòu)進(jìn)行匹配，將消息發(fā)送給對(duì)應(yīng)的訂閱者。

2 技術(shù)研究與改進(jìn)

2.1 信息屬性

由于信息具有種類繁多，時(shí)效性差距大等特點(diǎn)，想要更高效，更高質(zhì)量的將信息分發(fā)出去，則必須對(duì)信息的屬性進(jìn)行研究。

信息屬性包括：文件的類型，緊急度，時(shí)效性，時(shí)效時(shí)間，時(shí)效密度，截止期，搶斷性，當(dāng)然也可能會(huì)有其他屬性，這里只研究以上幾項(xiàng)屬性。

緊急度：定義請(qǐng)參見文獻(xiàn) ［1］。緊急度越高，信息的優(yōu)先級(jí)也隨之增加。

時(shí)效性：在信息的生存周期之內(nèi)所能達(dá)到的影響程度，是信息價(jià)值的體現(xiàn)。時(shí)效性越大，信息的優(yōu)先級(jí)也越高。

時(shí)效時(shí)間：信息發(fā)布后具有時(shí)效性的持續(xù)時(shí)間 （為時(shí)間段）。

時(shí)效密度：信息發(fā)出后，時(shí)效時(shí)間內(nèi)可確定信息的時(shí)效密度。

截止期：信息具有時(shí)效性結(jié)束的最終時(shí)間點(diǎn)。

搶斷性：有些信息關(guān)系到整個(gè)戰(zhàn)局的走向，地區(qū)的生死存亡或事情成敗的先決條件，此類信息具有最高的優(yōu)先級(jí)，搶斷其他一切資源，最先發(fā)送。

2.2 優(yōu)先級(jí)

當(dāng)信息封裝成消息進(jìn)入隊(duì)列后，希望所有的消息都能夠及時(shí)發(fā)送出去，但是在某一時(shí)刻隊(duì)列中的消息可能會(huì)積累很多，為了將重要的消息先發(fā)送出去，對(duì)消息附加優(yōu)先級(jí)。

實(shí)時(shí)性是信息分發(fā)服務(wù)最首要的目的與要求，緊急的信息應(yīng)該最大限度的被優(yōu)先傳輸，在傳輸時(shí)限內(nèi)，最大可能的保證信息分發(fā)全部完成。但是緊急度高的信息時(shí)效性不一定強(qiáng)，緊急度低的信息可能擁有很大的時(shí)效性。所以在計(jì)算優(yōu)先級(jí)的過程中，必須同時(shí)考慮信息緊急度和時(shí)效性兩個(gè)方面，從而保證高質(zhì)量的信息分發(fā)服務(wù)。

普通信息的優(yōu)先級(jí)的計(jì)算會(huì)用到信息的一些屬性：信息的緊急度用U表示，時(shí)效性用T表示，時(shí)效密度用dn表示。時(shí)效時(shí)間用C表示，D表示絕對(duì)截止期 （為某一時(shí)間點(diǎn)）。

信息產(chǎn)生時(shí)有效密度如下式所示

因?yàn)橛械男畔⒖赡軙r(shí)效性并不大但是緊迫度卻很大，所以如果僅僅靠時(shí)效密度來判斷的話，這類消息很容易夭折，而且信息不僅僅具有時(shí)效性，緊迫度也是信息的一個(gè)重要屬性，因此需要一個(gè)緊迫度的公式。

引入緊迫性系數(shù)τ，通過與時(shí)效時(shí)間共同判斷信息的緊迫性，假設(shè)φ為信息的緊迫性，則

若緊急性對(duì)信息緊急度的影響參數(shù)q＞1，則有信息緊急度公式

由于時(shí)效密度和緊急度都是信息的屬性，因此，綜合考慮兩方面的因素，結(jié)合時(shí)效密度與緊急度兩方面因素，推出一種基于信息屬性的優(yōu)先級(jí)公式

式中：a——時(shí)效性對(duì)優(yōu)先級(jí)的影響因子，b——緊急度對(duì)優(yōu)先級(jí)的影響因子，由于實(shí)時(shí)性仍然是信息分發(fā)的第一目的，即越緊急的信息盡量越早發(fā)送，因此取a＜b且a＋b＝1。

普通的信息可以通過優(yōu)先級(jí)來比較，但是當(dāng)有重大命令或者戰(zhàn)報(bào)等高級(jí)信息時(shí)，信息便擁有了搶斷一切資源的特殊優(yōu)先級(jí)S，擁有該優(yōu)先級(jí)的信息分發(fā)任務(wù)由專門提供的一個(gè)搶斷信息隊(duì)列搶斷一切資源優(yōu)先發(fā)送。當(dāng)搶斷信息發(fā)送完畢之后才開始普通信息分發(fā)。

綜上，將高等級(jí)信息與普通信息結(jié)合在一起有：信息具有搶斷性時(shí)g＝1，不具有搶斷性時(shí)g＝0。當(dāng)信息具有搶斷性時(shí)，優(yōu)先級(jí)為最高優(yōu)先級(jí)S。因此信息的優(yōu)先級(jí)P為

2.3 信息封裝

消息的定義請(qǐng)參見文獻(xiàn) ［7］。已有信息及其屬性必須被封裝成消息，之后方可發(fā)送［8］。消息中間件采用基于XML的消息格式。

信息產(chǎn)生后，通過JDOM技術(shù)將其封裝基于XML的消息，其中封裝了信息的大部分屬性，以便提高后期匹配的精確性。封裝的信息屬性有：信息的主題ID、信息關(guān)鍵字、信息產(chǎn)生時(shí)間、信息產(chǎn)生地點(diǎn)、信息的事件、信息的時(shí)效時(shí)間、信息的截止期、信息的搶斷性、信息的緊急度、信息的優(yōu)先級(jí)、信息的發(fā)布者、信息的訂閱者、信息的長度、信息的具體內(nèi)容等，其封裝格式如下所示：

2.4 基于優(yōu)先級(jí)百分比的排序算法

將信息封裝成消息之后，根據(jù)搶斷性，分別進(jìn)入搶斷隊(duì)列和普通消息分發(fā)隊(duì)列。在普通消息分發(fā)隊(duì)列當(dāng)中，為了消息能夠及時(shí)的發(fā)送出去，將優(yōu)先級(jí)大的消息放到一個(gè)有序隊(duì)列的最前面，優(yōu)先發(fā)送出去，可以很大程度減少發(fā)送等待時(shí)間。

當(dāng)消息進(jìn)入隊(duì)列時(shí)是依靠優(yōu)先級(jí)對(duì)其進(jìn)行排序，因此采用一種基于對(duì)二分法研究的新算法百分比隊(duì)列插入排序算法，簡 稱 PIS （percentage of queue insertion sort algorithm）。

對(duì)r［1～n］中的n個(gè)數(shù)據(jù)按照PIS隊(duì)列排序步驟如下：

步驟1 初始化插入位置pos、隊(duì)列尾指針low、隊(duì)列頭指針high的值和消息的最大優(yōu)先級(jí)maxPriority。pos←0，low←0，high←隊(duì)列的長度－1，maxPriority的值可以通過讀配置文件中的值給出。隊(duì)列形式如圖2所示。

圖2 消息隊(duì)列

其中，優(yōu)先級(jí)Pmax＞Pn－1＞……＞P2＞P1的消息所對(duì)應(yīng)的隊(duì)列位置為0，1……n－2，n－1。

步驟2 判斷隊(duì)列的長度是否為0，如果判斷為真則表示當(dāng)前隊(duì)列為空，將帶插入的消息直接放入隊(duì)列中，算法返回值為0。如果判斷為假則向下執(zhí)行。

步驟3 判斷當(dāng)前要插入消息的優(yōu)先級(jí)的大小是否小于等于隊(duì)中最后一個(gè)消息的優(yōu)先級(jí)，如果判斷為真，則將要插入的消息放入隊(duì)列的最后，算法返回值為隊(duì)列的長度，并且判斷要插入消息的優(yōu)先級(jí)的大小是否大于隊(duì)中第一個(gè)消息的優(yōu)先級(jí)，如果為真，則將消息直接插到隊(duì)列最前端，返回0。當(dāng)優(yōu)先級(jí)小于等于隊(duì)列頭的消息的優(yōu)先級(jí)，并大于隊(duì)列末的消息優(yōu)先級(jí)的情況下，向下執(zhí)行。

步驟4 如果low＜high，說明已經(jīng)存在消息隊(duì)列，則進(jìn)入while循環(huán)，首先根據(jù)當(dāng)前要插入消息的優(yōu)先級(jí)的大小m和maxPriority的比值計(jì)算出一個(gè)pos的值。然后繼續(xù)在while循環(huán)內(nèi)部進(jìn)行判斷，其計(jì)算方法為

（1）判斷pos與low是否相等并且m值的大小是否等于low處消息的優(yōu)先級(jí)的大小，判斷為真則算法返回值為low＋1，為假則轉(zhuǎn)入 （2）。

（2）判斷m值的大小是否大于等于隊(duì)列中pos處消息的優(yōu)先級(jí)的大小和m值的大小是否小于等于隊(duì)列中pos－1處消息的優(yōu)先級(jí)的大小。如果判斷為真則說明找到了pos的值，算法返回pos的值，如果判斷為假則轉(zhuǎn)入 （3）。

（3）判斷m值的大小是否大于pos－1處消息優(yōu)先級(jí)的大小，如果判斷為真則重置high的值，high＝pos－1，轉(zhuǎn)入步驟4執(zhí)行，如果判斷為假則轉(zhuǎn)入 （4）。

（4）重置low的值，low＝pos，轉(zhuǎn)向步驟4執(zhí)行，直到算法返回。

2.5 消息的匹配與解析

消息從有序隊(duì)列發(fā)送出來之后，通過與訂閱信息表進(jìn)行匹配，然后發(fā)送給對(duì)應(yīng)的訂閱者。由于XML文檔的半結(jié)構(gòu)化，因此其既能表達(dá)信息的內(nèi)容，又可以表達(dá)出信息的結(jié)構(gòu)關(guān)系［9］，因此基于屬性的信息分發(fā)模型選擇基于XML數(shù)據(jù)。訂閱者提出自己想要訂閱何種屬性的信息，這些屬性可以采用查詢表達(dá)式的形式表示。在匹配的過程中，匹配策略將訂閱者所訂閱的屬性轉(zhuǎn)化為一種可以被高效執(zhí)行和存儲(chǔ)的格式［10］。在基于XML的匹配方法中，訂閱者所訂閱的屬性是利用XPath查詢表達(dá)式表現(xiàn)出來的。檢驗(yàn)出隊(duì)并進(jìn)入匹配策略的XML文檔是否含有滿足訂閱信息的結(jié)果，假設(shè)有的話則將此XML文檔傳遞給提出這個(gè)訂閱的訂閱者。基于XML的匹配策略可以被視為XPath表達(dá)式檢索問題：給定一個(gè)XPath表達(dá)式集合，其中包含了用戶提出的所有的查詢模式，一個(gè)XML文檔，在表達(dá)式中找到在文檔中包含匹配結(jié)果的訂閱，并將該文檔發(fā)送給提出該訂閱的訂閱者。基于XML匹配策略結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 基于XML匹配策略結(jié)構(gòu)

3 測試環(huán)境與結(jié)果

3.1 測試環(huán)境與數(shù)據(jù)

軟件環(huán)境：Windows XP操作系統(tǒng)以及基于信息屬性的信息分發(fā)系統(tǒng) （簡稱為：屬性 MOM）；Windows XP操作系統(tǒng)以及基于主題信息分發(fā)系統(tǒng) （簡稱為：主題MOM）。

硬件環(huán)境：7臺(tái)計(jì)算機(jī)，基本配置為AMD Athlon（tm）Quad Core2 2.7GHz，內(nèi)存為2G。l臺(tái)服務(wù)器作為基于信息屬性的消息中間件服務(wù)器，1臺(tái)作為基于主題的消息中間件服務(wù)器。另外5臺(tái)分別仿真?zhèn)刹椴筷?duì)、戰(zhàn)斗部隊(duì)、裝甲作戰(zhàn)部隊(duì)、空中打擊部隊(duì)、地面指揮控制平臺(tái)。

在這相同的環(huán)境條件下分別做了五組不同的測試，每組測試進(jìn)行2次，每2次取一次平均值，最后算總的平均值。時(shí)間單位為：毫秒，測試結(jié)果見表1，結(jié)果反映如圖4所示，其中：X軸是測試消息數(shù)量，單位為：條；Y軸是分發(fā)所用時(shí)間，單位為：毫秒。

表1 兩種信息分發(fā)模型測試對(duì)比

圖4 測試消息量－MOM分發(fā)平均用時(shí)

為了測試MOM模型的分發(fā)精確性，在這相同的環(huán)境條件下分別發(fā)送1000條信息，其中其主題均為毀傷信息，但是各信息的屬性卻不相同，通過訂閱不同屬性，查看獲得信息數(shù)量可以測試出系統(tǒng)的精確性。1000條信息分成5部分，每部分的200條信息的屬性是一樣的，屬性表見表2；對(duì)1000條信息分別進(jìn)行不同的訂閱，之后與主題MOM進(jìn)行對(duì)比如圖5所示。

表2 1000條信息屬性

3.2 結(jié)果分析

從表1可以看出，基于信息屬性的信息分發(fā)模型，隨著消息數(shù)量的增加，優(yōu)勢隨之提高，所用時(shí)間相比傳統(tǒng)主題分發(fā)模型用的更少，效率更高；從圖4所示的情況可以看出，當(dāng)測試量逐漸加大時(shí)，兩種方法時(shí)間差也逐漸加大，與算法分析中預(yù)測的結(jié)果相同，即在考慮插入消息和隊(duì)列中已有消息之間的百分比關(guān)系之后，插入排序的速度得到提高，這在實(shí)時(shí)性要求很高的環(huán)境中尤為重要；通過表2和圖5的對(duì)比可以看出，訂閱信息越詳細(xì)，用到屬性種類越多，基于信息屬性的信息分發(fā)模型的信息分發(fā)精確性越高，冗余性越低，從而提高了信息的提取與利用效率，這在信息量巨大的現(xiàn)代社會(huì)極為重要。

圖5 訂閱精確性結(jié)果對(duì)比

4 結(jié)束語

本文對(duì)信息屬性進(jìn)行了研究，對(duì)MOM消息中心進(jìn)行改進(jìn)，并根據(jù)信息屬性制定合理的優(yōu)先級(jí)，采用基于優(yōu)先級(jí)百分比插入算法，減少排隊(duì)的查找比較次數(shù)，提高消息的入隊(duì)效率；同時(shí)使用基于XML的數(shù)據(jù)格式，通過XPath過濾方式，檢索xml文檔中的各信息屬性，更加準(zhǔn)確地匹配出符合訂閱者訂閱需求的消息，使得匹配的精確性提高，冗余性降低，提高了信息的提取與利用的效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于信息屬性的信息分發(fā)模型能夠完成對(duì)信息分發(fā)效率和匹配精確性的提高，不論在生活中還是在戰(zhàn)場上都具有很強(qiáng)的實(shí)用性和適用性。

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