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    通過(guò)經(jīng)驗(yàn)值提高速度的XML解析算法

    2017-03-12 08:24:35周實(shí)奇
    移動(dòng)通信 2017年2期

    【摘 要】從XML的屬性出發(fā),設(shè)計(jì)了一套自學(xué)習(xí)的算法,利用個(gè)別報(bào)文的解析結(jié)果作為經(jīng)驗(yàn)值,解析新接收到的報(bào)文,避免了全量解析XML的CPU消耗,可大幅提高服務(wù)響應(yīng)處理效率。

    【關(guān)鍵詞】XML解析 自學(xué)習(xí) 搜索策略樹(shù)

    doi:10.3969/j.issn.1006-1010.2017.02.014 中圖分類號(hào):TP301 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1006-1010(2017)02-0068-06

    引用格式:周實(shí)奇. 通過(guò)經(jīng)驗(yàn)值提高速度的XML解析算法[J]. 移動(dòng)通信, 2017,41(2): 68-73.

    1 引言

    隨著分布式計(jì)算和云計(jì)算架構(gòu)趨勢(shì)的形成和發(fā)展,越來(lái)越多的系統(tǒng)需要借助企業(yè)服務(wù)總線(ESB)進(jìn)行服務(wù)編排、服務(wù)路由等處理,將分散的各個(gè)業(yè)務(wù)處理單元的原子服務(wù)集成起來(lái),形成業(yè)務(wù)處理能力,統(tǒng)一對(duì)外開(kāi)放。目前業(yè)界流行接口協(xié)議,各個(gè)處理單元交互主要以Webservices協(xié)議為主。

    企業(yè)服務(wù)總線并不涉及業(yè)務(wù)處理邏輯,但是作為數(shù)據(jù)交互和服務(wù)調(diào)度的樞紐,服務(wù)的編排和服務(wù)路由等相關(guān)的處理效率,對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的并發(fā)量和吞吐量起決定性的作用。由于處理過(guò)程中,需要獲取數(shù)據(jù)包的個(gè)別屬性字段,例如客戶ID、發(fā)起方標(biāo)識(shí)等,按目前的通用做法,采用如下方式解析XML數(shù)據(jù)包。

    文獻(xiàn)[1]、[2]、[3]、[4]的方式,通常將XML數(shù)據(jù)包整體進(jìn)行解析,按照XSD定義文件對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行校驗(yàn)和生成對(duì)象的處理方法,通常的處理流程如圖1所示:

    從以上解析過(guò)程中可以得知,在整體XML報(bào)文解析的過(guò)程中,程序需要遍歷整個(gè)報(bào)文,進(jìn)行字符串比較操作,同時(shí)查找相關(guān)的特征關(guān)鍵字。找到關(guān)鍵字以后,需要進(jìn)行屬性的堆棧入棧,并進(jìn)行屬性約束條件檢查。同時(shí)按照校驗(yàn)結(jié)果生成相應(yīng)的對(duì)象。

    在ESB企業(yè)服務(wù)總線等應(yīng)用場(chǎng)景中,并不進(jìn)行數(shù)據(jù)包的業(yè)務(wù)處理,只是用于路由判斷和服務(wù)編排等,往往只需要個(gè)別的屬性值即可,例如只需要請(qǐng)求調(diào)用的服務(wù)類型和客戶ID兩個(gè)屬性值就可以進(jìn)行服務(wù)路由處理。為了獲得少數(shù)幾十個(gè)字節(jié),需要遍歷處理整個(gè)報(bào)文,而且處理邏輯復(fù)雜,存在提高效率和優(yōu)化的空間。

    在這些應(yīng)用場(chǎng)景,需要對(duì)每一個(gè)接入的消息進(jìn)行服務(wù)路由和編排的處理,如果對(duì)每個(gè)消息報(bào)文都要全部遍歷,將直接影響系統(tǒng)的整體表現(xiàn)情況,而經(jīng)過(guò)測(cè)試,對(duì)超過(guò)2 k大小的XML協(xié)議報(bào)文包的解析需要消耗大量CPU計(jì)算資源。

    文獻(xiàn)[5]提供了一種將XML放置到緩存中,加快查詢的處理方式。在本文涉及的應(yīng)用場(chǎng)景中,消息報(bào)文已經(jīng)全部在內(nèi)存中,需要使用其他方式加快查詢。

    文獻(xiàn)[6]提供了一種將XML建立索引的技術(shù),便于針對(duì)個(gè)別報(bào)文反復(fù)多次查詢,與本文需要針對(duì)多個(gè)報(bào)文快速查詢的方式不同。

    目前通過(guò)DTD文檔生成XML報(bào)文,通常采用文獻(xiàn)[7]的方法,經(jīng)過(guò)分析可得,相同的屬性值的長(zhǎng)度如果接近,則ID出現(xiàn)的位置和順序相對(duì)固定,可采用經(jīng)驗(yàn)策略的方式進(jìn)行解析。

    在應(yīng)用優(yōu)化XML解析算法前,需要針對(duì)系統(tǒng)中的典型報(bào)文進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,分析相關(guān)報(bào)文的大小分布情況,以評(píng)估優(yōu)化算法的效果,下面以某系統(tǒng)為例,分析其中報(bào)文大小分布情況。

    通過(guò)對(duì)系統(tǒng)中相關(guān)Webservices協(xié)議包大小進(jìn)行抽樣分析,可以了解到目前接口協(xié)議中,相關(guān)消息包的大小。抽樣方法為選定業(yè)務(wù)繁忙時(shí)段(15:00-16:00),按照協(xié)議包的大小,分為5個(gè)級(jí)別(0-1 k]、(1 k-5 k]、(5 k-10 k]、(10 k-30 k]、(30 k以上),分別統(tǒng)計(jì)數(shù)量和平均大小,統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

    按照消息數(shù)據(jù)總體大小所占的百分比來(lái)進(jìn)行繪圖,相關(guān)結(jié)果如圖2所示。

    根據(jù)以上分析結(jié)果,該系統(tǒng)中大量的消息大小集中在10 k左右,平均10.3 k,少量的數(shù)據(jù)包大小為30 k以上。

    本次優(yōu)化的主要思路是在確保準(zhǔn)確性的前提下,基于經(jīng)驗(yàn)值進(jìn)行個(gè)別屬性的解析,同時(shí)具備自我學(xué)習(xí)和調(diào)整策略的能力,能適應(yīng)各種不同的應(yīng)用場(chǎng)景,適合在企業(yè)服務(wù)總線和能力開(kāi)放平臺(tái)建設(shè)過(guò)程中,高效進(jìn)行服務(wù)編排和服務(wù)路由判斷處理等場(chǎng)景。

    2 算法描述

    為了提高處理效率,本算法主要基于接收到的報(bào)文解析的經(jīng)驗(yàn)值進(jìn)行解析。經(jīng)驗(yàn)值作為解析策略,針對(duì)不同服務(wù)ID的報(bào)文分別定義相關(guān)的解析策略。解析策略采用冒泡排序的方法進(jìn)行管理,實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的策略最先被采用。策略可以手工清空或者定期清空,以防止長(zhǎng)期運(yùn)行以后,錯(cuò)誤的經(jīng)驗(yàn)值導(dǎo)致整體解析的處理性能下降。與文獻(xiàn)[8]不同,本算法主要關(guān)注個(gè)別的屬性,而不是全量解析。

    2.1 整體描述

    整體上來(lái)看,算法分為三大組成部分:

    (1)配置關(guān)注的屬性值,并生成最優(yōu)搜索路徑的檢索樹(shù)。

    (2)按照檢索樹(shù)和接收到的報(bào)文,進(jìn)行分析,將相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)值保存為策略樹(shù),多個(gè)不同大小的報(bào)文生成的不同策略樹(shù)保存為策略樹(shù)數(shù)組。

    (3)按照接收到報(bào)文解析情況中策略的命中情況,調(diào)整策略樹(shù)數(shù)組中各個(gè)策略樹(shù)的優(yōu)先級(jí)別;支持手工清除策略樹(shù)數(shù)組和定時(shí)清除,以防止舊的經(jīng)驗(yàn)值無(wú)法適應(yīng)新的情況。

    由于算法使用了相對(duì)位置,因此無(wú)法應(yīng)用參考文獻(xiàn)[9]的并行處理方式,整體結(jié)構(gòu)如圖3所示。

    2.2 目標(biāo)屬性值的定義與預(yù)處理

    為了高效處理,對(duì)報(bào)文只解析關(guān)鍵字段,并不對(duì)屬性值的約束條件進(jìn)行判斷。首先需要定義關(guān)注的屬性ID,為提高處理效率,定義了相應(yīng)的屬性ID后,需要對(duì)定義的文本進(jìn)行預(yù)處理,形成搜索關(guān)鍵字堆棧樹(shù)。

    目標(biāo)屬性值的定義采用依次羅列XML各個(gè)層次對(duì)象ID的方式進(jìn)行定義。

    以下為一個(gè)例子:

    Header, InterBOSS, RoutingInfo, OrigDomain

    Header, InterBOSS, RoutingInfo, RouteValue

    文獻(xiàn)[10]的處理方式,以上文本定義了在服務(wù)編排中和服務(wù)路由中需要使用到的兩個(gè)屬性,轉(zhuǎn)為偽代碼,相應(yīng)的處理邏輯為:

    (1)在報(bào)文中檢索到

    (2)在1的結(jié)果之間檢索到。

    (3)在2的結(jié)果之間檢索到

    (4)在3的結(jié)果之間檢索到之間的內(nèi)容作為后續(xù)處理需要使用的第一個(gè)參數(shù)。

    (5)在3的結(jié)果之間檢索到之間的內(nèi)容作為后續(xù)處理需要使用的第二個(gè)參數(shù)。

    根據(jù)以上偽代碼和定義文本,針對(duì)目標(biāo)屬性值定義的預(yù)處理流程如圖4所示:

    為將相同的搜索路徑合并,提高處理效率,必須對(duì)定義的目標(biāo)屬性值搜索路徑進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理的結(jié)果為生成搜索索引樹(shù),構(gòu)建搜索樹(shù)的過(guò)程如下:

    (1)將多行的目標(biāo)屬性搜索文本進(jìn)行排序,排序后,相近的搜索路徑定義文本出現(xiàn)位置將彼此相近。

    (2)讀取其中的一行文本定義,拆解其中的屬性ID路徑,在搜索樹(shù)中查找是否已經(jīng)存在對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)或者葉子。

    (3)如果已經(jīng)存在對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)或者葉子,則不處理,否則新建對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)或者葉子。

    (4)循環(huán)處理一行文本定義的全部屬性ID,直到行結(jié)束。

    (5)循環(huán)處理所有文本定義行,直到結(jié)束。

    按以上處理方式預(yù)處理完成后,將生成對(duì)應(yīng)的屬性ID檢索樹(shù),樹(shù)上的所有葉子節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)需要輸出的目標(biāo)屬性值。由于所有相同的路徑已經(jīng)合并,按此方式檢索屬性ID不存在冗余操作。

    2.3 解析策略新建與初始化

    當(dāng)經(jīng)驗(yàn)值未建立或者已有的策略搜索失敗,或者策略被手工或者定期清空的時(shí)候,需要重新建立相關(guān)的策略。文獻(xiàn)[11]提供了一種全量路徑樹(shù)的搜索方法,當(dāng)應(yīng)用策略失敗時(shí),可參考應(yīng)用進(jìn)行解析,作為新的經(jīng)驗(yàn)值。策略新建的過(guò)程如圖5所示:

    首先,按照建立的搜索樹(shù)建立策略樹(shù),策略樹(shù)的枝葉結(jié)構(gòu)與搜索樹(shù)相同。按照枝葉結(jié)構(gòu)遍歷報(bào)文包,同時(shí)記下發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵屬性的字符串出現(xiàn)的絕對(duì)位置。遍歷的過(guò)程中,可參考文獻(xiàn)[12]的方式進(jìn)行。

    所有的屬性ID以及屬性Value檢索正常以后,需要與現(xiàn)有的策略比對(duì),選擇按照?qǐng)?bào)文的比例還是絕對(duì)位置新建檢索策略樹(shù)。

    如果在原有策略樹(shù)數(shù)組中,命中概率最高的是按比例策略,則新建策略為按比例策略;如果原有策略命中率最高的為按絕對(duì)位置策略,則檢查是否存在按比例的策略;如果不存在,則新建按比例的策略,否則新建按絕對(duì)位置的策略。

    如果是第一條策略,則新建按絕對(duì)位置的策略。

    如果選定新建策略為按比例的策略,則按照檢索關(guān)鍵屬性ID出現(xiàn)的位置和報(bào)文的整體長(zhǎng)度,計(jì)算出每個(gè)屬性ID出現(xiàn)位置的比例,保存在策略樹(shù)中,同時(shí)將策略樹(shù)保存到策略樹(shù)數(shù)組中。

    如果選定的新策略為按絕對(duì)位置搜索,則報(bào)文長(zhǎng)度/2=報(bào)文長(zhǎng)度中值,統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)在報(bào)文長(zhǎng)度中值之前的屬性ID個(gè)數(shù)和出現(xiàn)在報(bào)文長(zhǎng)度中值之后的屬性ID個(gè)數(shù)。按照個(gè)數(shù)的多少判斷是按照?qǐng)?bào)文尾還是報(bào)文頭的位置計(jì)算絕對(duì)位置,并將計(jì)算結(jié)果保存到策略樹(shù)中,同時(shí)將策略樹(shù)保存到策略樹(shù)數(shù)組內(nèi)。

    2.4 解析報(bào)文,同時(shí)調(diào)整策略樹(shù)數(shù)組的算法

    按經(jīng)驗(yàn)值檢索報(bào)文的過(guò)程中,還需要按照檢索的結(jié)果不斷調(diào)整策略樹(shù)數(shù)組,將不同的策略樹(shù)排列優(yōu)先級(jí)。達(dá)到按經(jīng)驗(yàn)值優(yōu)化選用策略樹(shù)的目的。

    應(yīng)用的過(guò)程中,采用對(duì)策略樹(shù)數(shù)組中的每個(gè)策略進(jìn)行計(jì)數(shù),當(dāng)策略命中一次,則將相關(guān)的計(jì)數(shù)加1,每次策略命中,則與比當(dāng)前策略更優(yōu)的策略比較一次,如果計(jì)數(shù)已經(jīng)超過(guò)了當(dāng)前更優(yōu)的策略,則采用冒泡方法,將當(dāng)前策略向前調(diào)整一位,具體算法如圖6所示:

    先選取出一條策略樹(shù),按照策略樹(shù)的類型和報(bào)文長(zhǎng)度,計(jì)算所有屬性ID對(duì)應(yīng)的絕對(duì)位置。如果是按比例的策略樹(shù),則從報(bào)文頭開(kāi)始,按照?qǐng)?bào)文長(zhǎng)度*屬性ID檢索比例的絕對(duì)位置計(jì)算;如果是按報(bào)文頭絕對(duì)位置檢索的策略樹(shù),則直接采用屬性ID檢索位置計(jì)算;如果是按報(bào)文尾絕對(duì)位置檢索的策略樹(shù),則采用報(bào)文長(zhǎng)度-屬性ID檢索位置計(jì)算。

    計(jì)算各個(gè)屬性ID檢索位置以后,則按照計(jì)算結(jié)果加-10 byte的位置進(jìn)行字符串比較操作,確定是否在相關(guān)的位置出現(xiàn)對(duì)應(yīng)的屬性ID。

    如果所有屬性ID正確檢索,則輸出對(duì)應(yīng)的key-value值,作為后續(xù)處理的依據(jù),同時(shí)相關(guān)的策略樹(shù)對(duì)應(yīng)的計(jì)數(shù)加1,進(jìn)行策略樹(shù)數(shù)組的冒泡調(diào)整。

    如果屬性ID檢索失敗,則放棄該條策略,選用下一條策略;如果所有的策略都檢索失敗,則按照上文的方法,新建對(duì)應(yīng)的策略樹(shù)。

    通過(guò)不斷調(diào)整策略樹(shù)的優(yōu)先級(jí)以及新增加策略樹(shù)的方式,策略樹(shù)數(shù)組具備自學(xué)習(xí)自適應(yīng)新報(bào)文格式的能力。新增加的報(bào)文樣式,當(dāng)?shù)谝淮纬霈F(xiàn)的時(shí)候,所有策略樹(shù)都會(huì)檢索失敗,同時(shí)會(huì)自動(dòng)新增一條對(duì)應(yīng)的檢索策略樹(shù)。如果該報(bào)文出現(xiàn)的頻率足夠頻繁,一段時(shí)間以后,新增的策略樹(shù)將提到最高的優(yōu)先級(jí)。

    為了防止系統(tǒng)長(zhǎng)期運(yùn)行以后,相關(guān)舊的策略樹(shù)計(jì)數(shù)巨大,導(dǎo)致對(duì)新的報(bào)文格式一直優(yōu)先采用舊的策略樹(shù)進(jìn)行檢索,可以采用手工清空策略樹(shù)數(shù)組或者定期(例如每日或每周)自動(dòng)清空策略樹(shù)數(shù)組的方式。策略樹(shù)數(shù)組清空以后,會(huì)按照目前最新報(bào)文的情況自動(dòng)重建。即用最新的報(bào)文情況作為經(jīng)驗(yàn)值,而放棄原有的長(zhǎng)期經(jīng)驗(yàn)值。

    2.5 應(yīng)用約束條件

    算法直接應(yīng)用原有報(bào)文的解析結(jié)果,并不對(duì)報(bào)文進(jìn)行全文解析處理,所以存在如下的應(yīng)用限制:

    (1)只對(duì)XML屬性ID進(jìn)行是否存在的檢測(cè),不進(jìn)行是否唯一以及其他例如數(shù)據(jù)類型等的檢測(cè)。

    (2)并不適用于數(shù)組作為檢索對(duì)象的情況,因?yàn)闊o(wú)法預(yù)知算法會(huì)匹配上數(shù)組中的哪一個(gè)對(duì)象。

    3 對(duì)比測(cè)試情況

    采用四核3.3 GHz的PC服務(wù)器,配置8GbDDR3內(nèi)存,進(jìn)行測(cè)試,測(cè)試的數(shù)據(jù)為生產(chǎn)系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)繁忙時(shí)段(15:00-16:00),按時(shí)間順序和流水號(hào)順序,截取各種業(yè)務(wù)報(bào)文1萬(wàn)個(gè),預(yù)先讀到內(nèi)存中,采用單機(jī)環(huán)境,對(duì)比使用DOM傳統(tǒng)方式輸出關(guān)鍵屬性字段和使用基于經(jīng)驗(yàn)值自學(xué)習(xí)自適應(yīng)的算法輸出關(guān)鍵字段,比較解析包的平均耗時(shí)。

    相關(guān)的報(bào)文示例如下:

    <?xml version='1.0'encoding='utf-8'?>

    Envelope xmlns:env="http://www.w3.org/2003/05/soap-envelope"xmlns:xenc="http://www.w3.org/2001/04/xmlenc#" xmlns:wsse="http://docs.oasis-open.org/wss/2004/01/oasis-200401-wss-wssecurity-secext-1.0.xsd">

    01000UACP01BOSS1882689362912120302023881950c59a4232606046eb93c21fc0c8871f2015122504232199801148201512251623354820958456ec7ee4c-4e17-4b6c-bba6-7c3cb4a7c0ad20151225

    201512251623359980

    2000

    0235

    2001

    ……略……

    配置的3個(gè)關(guān)鍵屬性ID如下:

    Header, InterBOSS, RoutingInfo, OrigDomain

    Header, InterBOSS, RoutingInfo, RouteValue

    Header, InterBOSS, SNReserve,MsgReceiver

    應(yīng)用兩個(gè)方法,分別輸出對(duì)應(yīng)的屬性值,用于比較本算法計(jì)算結(jié)果的輸出值是否正常,即檢查本算法的準(zhǔn)確性。

    由于通用算法與本算法相比,主要消耗系統(tǒng)CPU的計(jì)算資源,為了方便比較考慮,本測(cè)試均采用單進(jìn)程和單線程的處理方式,對(duì)報(bào)文進(jìn)行串行解析,計(jì)算全部解析完成的時(shí)間。

    3.1 按數(shù)據(jù)包大小解析對(duì)比情況

    將采樣的數(shù)據(jù)包按大小分為0 k-1 k、1 k-5 k、5 k-10 k、

    10 k-30 k一共4類,將每一類進(jìn)行比較,測(cè)試結(jié)果如表2所示。

    3.2 按報(bào)文時(shí)間順序全量處理對(duì)比情況

    將采樣的數(shù)據(jù)包,按照流水號(hào)的順序,不區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)包大小,全量進(jìn)行解析,測(cè)試結(jié)果對(duì)比如表3所示。

    3.3 測(cè)試總結(jié)

    從圖7的比較結(jié)果來(lái)看,使用傳統(tǒng)的DOM方式解析XML數(shù)據(jù)包,隨著數(shù)據(jù)包大小的變化,解析匹配關(guān)鍵字的運(yùn)算消耗的CPU時(shí)間也隨即增長(zhǎng),耗時(shí)從0.62 ms上升為4.32 ms。而采用經(jīng)驗(yàn)值的自學(xué)習(xí)由于使用經(jīng)驗(yàn)值的算法,不校驗(yàn)報(bào)文對(duì)象屬性的約束條件,同時(shí)只解析需要的個(gè)別字段,解析過(guò)程中直接按照經(jīng)驗(yàn)值定位,與數(shù)據(jù)包大小關(guān)系并不密切,當(dāng)數(shù)據(jù)包從1 k左右大小變?yōu)?0 k左右大小時(shí),處理耗時(shí)從0.21 ms上升為0.32 ms。從耗時(shí)的比例來(lái)看,效率提升從2.9倍到13.5倍左右,數(shù)據(jù)包越大,效率提升越明顯。

    從測(cè)試結(jié)果來(lái)看,適用于數(shù)據(jù)包大小在1 k以上,處理過(guò)程中涉及的屬性在5個(gè)以內(nèi)的企業(yè)服務(wù)總線相關(guān)產(chǎn)品應(yīng)用場(chǎng)景中。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    從測(cè)試的結(jié)果來(lái)分析,通過(guò)自學(xué)習(xí)的方式,可以將不同系統(tǒng)間的協(xié)議報(bào)文解析形成經(jīng)驗(yàn)策略,并依據(jù)策略,避免了全文解析XML的CPU計(jì)算資源消耗。與使用DOM的傳統(tǒng)方式相比,效率有近10倍的提升。與使用DOM的傳統(tǒng)方式相比,解析結(jié)果只包含關(guān)注的少數(shù)屬性。

    隨著體系架構(gòu)的深入演進(jìn),ESB企業(yè)服務(wù)總線等相類似的處理單元將獲得越來(lái)越多的重視。在協(xié)議路由,服務(wù)流程編排等場(chǎng)景下,應(yīng)用該算法將極大提高系統(tǒng)的整體處理效率,節(jié)約處理資源。由于在該場(chǎng)景下,報(bào)文的長(zhǎng)度和屬性值在一段時(shí)期內(nèi)具備高度的相似性,而報(bào)文變化后,該算法在不需要人工干預(yù)的情況下,也能通過(guò)一段時(shí)間的運(yùn)行,形成新的高優(yōu)先級(jí)的解析策略,具備非常廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景。在處理過(guò)程中只關(guān)注少量的屬性,而報(bào)文各個(gè)相關(guān)屬性值的長(zhǎng)度變化較少的場(chǎng)景下,都可以進(jìn)行應(yīng)用。

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