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一种高效的Web服务性能优化策略_图文

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计 算 机 研 究 与 发 展 
J un lo  o ue  sac  n   vlp n  o r a f mp trRee rha dDe eo me t   C

IS 1 0 —2 9 CN  1 1 7 |   S N  0 0 1 3 | 1 - 7 7 1P

4 ( ) 11 19 4 7 :1 9 ~ 1 8,2 0   07



种 高效 的 We b服 务性 能优 化 策 略 

李   牛春雷 陈宁江 魏    磊      峻
( 中国 科 学 技 术 大 学 计 算 机科 学 技 术 系  合 肥  20 2 ) 3 0 6  ( 中国科 学 院 软 件 研 究 所 软 件 工 程 技 术 中心 北 京  1 0 8 ) 0 0 0 

( 西 大 学 计 算 机 与 电 子 信 息 学 院  南 宁  50 0 ) 广 3 0 4 
(i i tax. c s3 .n  1e@oc i i a .C c ) l s

A  i h- r o m a e S r t g   o   H g Pe f r nc   t a e y f r Optm i i g W e   e v c s i zn   b S r ie  
Li i一,Ni  u li,C e   n j n 。 n   e J n      Le uCh ne   h n Nigi g ,a dW i u 2 a  
( e a t e t fC mp t   c n e& T c n l y D p rm n  o ue S i c o r e e o g ,U ies yo S i c h o n vri   c n e& T c n l yo hn H f i2 0 2 ) tf e e oo   h g fC ia, e e 3 0 6    ( eh o g   e t    ot r  n iern T c n l yC ne o S fwa e g ne ig,Is t t o  o t r ,C ie   c d myo  c ne , e ig 1 0 8 ) o r f E nt uef S f wae h ns A a e   S i c B i n   0 0 0   i   e f e s j 。 C l g    o p t   n   l to i If r a i ( l eo C m ue a d E e r nc n o m t n,O a g i i r t o e f r c   o u n x  v s y,N n ig 5 0 0 ) Un e i a nn   3 0 4  
Ab ta t W e   e vc sa et   i s r a d srb t d c m p tn   e hn lgy t  o s r c   e v c — re t d sr c  b s r ie  r  heman t e m  iti u e  o u i g t c oo  o c n t u tas r ie o in e  

aci cue( O . v r h at e  er,os f ok aebe   ri  u   o aigS A   t  rht tr S A) O e  e s fw yas lt o  rs v enc r do t ncmp r   O P wi e t p     w h a e i n h
bn r   rt c l,s c  sJ v   iayp o o os u h a a aRM Ia dC   n   ORB .Th s ee rh ss o t a h r     rm ai dfee c  A e ersa c e h w h tt eei ad a tc i rn e s   f
i   he m o n  o  e c d n  n c s a y o  d t ta s iso n t  a u t f n o i g e e s r  f r a a r n m s in, whe  X M L i c m p r d n s o a e  w ih h  bia y t  t e n r  e c d n   t l , a d l h s  r s a c s ha  p o e  t a  S n o ig sye n  al e e e e r he   ve r v n h t OA P , b c u e f t r l n e n  t e a s  o  is ei c  o  XM L , i  a s i e fce tc m p r d wih ispe r n dit i t d c m p i g.A lh u   h   ro m a c   fW e   e vc s i n fii n   o a e   t  t  e si   s rbu e   o utn t o gh t e pe f r n e o   b s r ie s   a e u t o   a y i p ra t pu p s s p o e sn   p e   f r u a ey r m an   o b     o lm   n m o e d q a e f r m n   m o t n   r o e , r c s i g s e d un o t n t l  e is t   e a pr b e i   r  de a i g a pl a i n . S m e 1 ia in   r  n r nti   o ef a u e   fXM L :i i  e tb s d,fe bl n m nd n   p i to s c o  i t to s a e i he e  n c r  e t r so   m t st x   a e   lxi e i  f r a , a d a re r d d n  i f r a i n. A i i  a t i  u s i o m t n  c r is e un a t n o m to m ng t h s q e t on, a e a p o c   o m pr v   e    n w  p r a h t  i o eW b

sr ie  efr n e i p o o e . To a od t e c s  r u h   y t e ta i o a  evcsp ro ma c s rp s d     v i  h   o t b o g t b   h   r dt n lXM L p rig a d J v   i   asn   n   a a
r fe to   tr ntm e, a s e ii  O AP  e s ge pr c sor i  ne a e   y a ial  or e c   e   e v c   e lci n a  u i   p cfc S m s a   o e s  s ge r t d d n m c l f   a h W b s r ie, y

wh c  a   raeJ v   be tfrsr ieb sn s  v kn   ysa nn   OAP mes g  nyo c .Th   ie   ih c n ce t a ao jc o  evc  u iesi o ig b  c n igS   n   sa eo l  n e egv n
e e i e s h w  t a   t e a r a h c n e f ci ey i p o e t e pe f r a c   o  W e   s r ie by xp rm nt s o h t h   pp o c   a   fe tv l  m r v   h   ro m n e f b e vc     i c r o a i   h   AP  e s g   r c s o  nt  heSOA   n ne  n o p r tng t e S O m sa e p o e s ri o t   P e gi .

Ke   r s W e sr ie S P  mes g   rc so ; p ro ma c o t z t n; XM L asn y wo d   b evc ; OA sa e p o e s r efr n e p i ai mi o  p rig; J v   aa
r fe to   elc i n

摘 要 we 服 务是 构 建 面向服务 架构 (OA) 主流分 布 式计算技 术. 于 X b S 的 基 ML 的数据 传 输格 式在 给 
we 服 务 带 来众 多优 点 的 同时 , 重影 响 了其性 能 , 约 了 we 服 务 的应 用. 多研 究表 明 , ML解析  b 严 制 b 众 X

和数 据绑 定是 we b服务 的 主要 性 能瓶 颈. 眼 于避 免 传 统 X 着 ML 解析 和运 行 时 Jv 反 射 过 程 的 开销 , aa  
提 出了一 种新 颖的 w e b服务 性 能优化 策略 . 为每 个 we 它 b服 务 生 成一 个特 定 于该 服 务 的 S AP消 息  O

处理 器 . 通过 在对 S A 消 息的一遍 扫 描 中高效 地 生成 服 务 业 务逻 辑 调 用 所 需 的参 数 对 象.实验 结 果  O P
表 明, 该优化 策略 能 够有效 地提 高 we 服 务 的性 能. b  
关键词 We b服 务 ; O S A 消 息处理 器 ; 能优 化 ; P 性 XML解析 ; v 反 射  J a a
中 图 法分 类 号 T 33 P 9 

收 稿 日期 :0 6 0  1 修 回 日期 : 0 7 4 0   2 0   4 8; 2 0  0   2

基 金 项 目 : 家 自然 科 学 基 金 项 目( 07 1 2 ; 家 “ 七 三 ” 点 基 础 研 究 发 展 规 划 基 金 项 目 (0 2 B 1 0 5 ; 家 “ 六 三 ” 技 术 研 究  国 6631)国 九 重 20C 320 )国 八 高 发 展 计 划 基 金 项 目( 0 6 A 1 1 B  20A 0 Z9 )

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19  12

计 算 机 研 究 与发 展

2 0 , 4 7  07 4 ()

We b服 务 是 一 种 构 建 面 向服 务 架 构 ( O 的  S A)

程, 按照 执行 处 理 在 We b服 务 运 行 前后 的不 同 , 可  分 为延 迟绑 定 ( A i . ) 提 前 绑 定 两 种 . 迟  如 xs 2 和 1 延

分布式 计算技 术 , 已经成 为构建 下一 代软件 “ 网构 软 
件” 的核 心技术 l . 质上 , b服 务是 一 种 自描 述  1 本   We

绑定 是在 运行 时通过 Jv 反射 技术 进行 XML文 本  aa
和 J v 对象 之 间的转换 , aa 但是 由于 J v 反射 效率 低  aa

的 、 块 化的 、 URI 模 由 标识 的应 用 程序 , 使用 基 于  它 X ML的 S P协 议  作 为 通 信 协议 . b服 务 在  OA We
继承 X ML优点 的 同时 , 也继 承 了 X ML低性 能 的缺  点 , 导致 在 对 性 能 有 较 高 要 求 的 应 用 中 , b服  这 We

下 , 重影 响 了服 务 性 能 . 前 绑 定 是 在 运 行 前 通  严 提 过 动态 代码 生成 技术 , 生成 记 录 J v 象属 性 和 方  aa对 法信息 的模 板 类 , 借 助 模 板 类 进 行 数 据 映射 .由  并
于避免 了运 行时 的 Jv 反 射 过程 , 以它能 较 好地  aa 所 提 高效率 .   基 于提前数 据 绑定 的思 想 , 们 在文 献 [ 1 中  我 1] 提 出 了一 种 动 态 模 板 驱 动 的新 型数 据 模 型 映 射 机  制 . 种 数据 映射 方 式 在运 行 时 动 态生 成 的模 板 中  这

务无法作 为 一 个 可 以信 赖 的选 择 . 对 这 一 问 题 , 针   许 多研究 提 出 了 自己 的观 点 和 解 决方 案 . 献 [ ] 文 3  提 出使用 服务 分级技 术保 障高 级别用户 服务 质量 的 
方法 . 文献 [ —] 出了在异 构环 境 中系统 的性 能 主  45 指

要取 决于消 息 的格 式 , 以二 进 制 数 据 为消 息 传输  而
格式 的协议 , C R A,aaRMIDC M 等 , 如 O B Jv  , O 效率  远高 于 以字 符 流为消 息传输格 式 的协议 . 文献 [— ] 67 
的研 究 表 明 , XML解 析 和 基 于 Jv aa反 射 技 术 的数  据绑 定 是 we b服 务 的 主 要 性 能 瓶 颈 .归 纳 起 来 ,   we 服 务性 能 优 化 的 关 键 在 于 服 务 器 如 何 高 效 地  b 处 理 S AP消 息 , 核心 问题 是 如 何从 S A O 其 O P消 息  中快速提 取 出服务业 务逻 辑调用 所需 的 Jv 对 象. aa   针对 这一 问题 , 本文提 出 了一种 新颖 的 we b服  务性 能优化 策略 . 它在 服 务器端 为每个 We b服 务维  护一 个特定 的 S A O P消息 处 理 器 , 处理 器 在 系统  该

保存 数据模 型 的映 射 信 息 和映 射 动 作 , 由动 态模  并
板驱动 实 现数据模 型 间 的快 速 映射 .由于避 免 运行 

时 Jv 反 射 , aa 因此文 献 [ 1 中方 法 提高 了序 列 化 和  1]
反序列 化 的性能 . 而 , 然 由于没 有优 化 XML解 析操 

作, 因此无法从 根本上 解决 We 务性能 低下 问题 . b服   在 文献 [ 1 工作 的基 础 上 , 文 提 出 了特 定 于服 务  1] 本 的S A O P消息 处 理器 , 一 步 提 高 了 S A 进 O P引擎 的 
处理 性能 .  

2 )高效 的 XML处 理  文献 [2 基于 有限 自动机 原理设 计 了一种新 型  1] 的 X ML解 析 器 , 能够 提 高处 理基 于 XML的 S A   O P 消息 的效 率 , 但是 这 种 方 法 建立 在 纯 文本 匹配 的基 

启动 或服 务热部 署 时 , 过 分析 WS L 和 服 务 实  通 D  _ E 8
现类动 态生 成. 质上 它是一 个 特定 于具体 We 本 b服  务的 S A O P消息解 析 器 和 反 序列 化 器 , 接 收 和识  能
别 出 针 对 该 W e 务 的 S AP调 用 消 息 , 过 匹 配  b服 O 通

础上 , 这导 致其 有 很 大 的局 限性 .不 同 客 户 端 发来 
的 S A 消 息尽 管在 语 义 上 一 致 , 在 消 息 文本 的  O P 但 表现形 式上 不尽 相 同 , 此该 解析 器无 法识 别 , 只  对 而 能简 单 地 将 相 同语 义 的 消 息 加 入 DF 中, 将 使  A 这

SA O P消息 中的 XML标签 来 验 证 S AP消 息 的合  O 法性 及其 是 否 符 合 S h ma约 束 , 使 用 预 置 的 反  ce 并 序列 化方 法直接 产生 服务业 务逻 辑调 用所需 的实 际 
参数对 象. 文 的 方法 避 免 了传 统 的 XML解析 和  本

D A容量 不 断增 加 , 致 内存 消耗 逐 渐 增 大 . 外  F 导 此
动态 更新 D A 也 需 要 耗 费 大 量 时 间 . 献 [3 在  F 文 1] 上述 X ML解 析器 的基 础 上 , 出 了一 种 反 序 列 化  提 机制 , 以重 新 利用 已经 存 在 的 Jv 对 象 , aa 即在 对一 

运行 时的 J v aa反射过 程 , 可在 对 消息 的一 遍 扫 描 中 
完成 S P处理 , 且所 有 的预 处理 操 作 都 在 系统  OA 并

启动 或服务 热部 署 时完 成 , 此极 大 地提 高 了 We  因 b
服务 的性 能. 文方 法 支持 d c met i rl 本 ou n/t a 风格 的  le S A O P消 息 .该 风 格 的 S A O P消 息 符 合 WS — 规    范 , We  evc 发 展的 主要方 向l , 是 bS ri e l 因此 本文 通    过对 S A O P消 息处 理实 现优 化的方 法具有 很好 的实 
用性 .  

个 XML元 素 做反 序 列 化 操 作 之前 , 先 查 找 该元  首 素对 应 的对 象 是 否 存 在 , 果 存 在 则 直 接 使 用 . 如 对  于参数 值变 化不 大 的 We b服务 , 可 以有效 地 提 高  它 效 率 ; 是 对 于某 些 参 数 值 变 化 很 大 的 We 但 b服 务 
( 如科 学 计 算 ) 它 就 无 法 重 复 利用 已存 在 的对 象 . ,  

文献 [ 21 ] 1  3 所提 出 的方法本 质上 是 XML中间解 析  结果 和 Jv 对 象 的缓存 , 而 由于 其采 用 了纯文 本  aa 然
匹配算 法来 映射 缓存 和关 键 字 之 间 的联 系 , 致 了  导

1 相 关 工 作   
目前关 于 We 务性能优 化 的研 究 工作 很 多 , b服   下 面对 和本 文接 近 的相 关 工作进 行分 析和 比较.   1 )提前数 据绑 定技术 
数 据绑定 是将 XML文 本映射 为 Jv 对 象 的过  aa

上 述 弊端.  

2 研 究背 景   
S AP消息 的处 理 由 S A O O P引 擎 完成 , 1 a  图 ()

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李  磊 等 : 种 高 效 的 W e 务 性 能 优 化 策 略  一 b服

1 9  l3

描述 了典 型 的 S P消 息处 理流程 ( A i . ) OA 如 xs 2 : 1  

Fg.2 E a l o  i   x mpe fEmpo e S rie a su o cd   f   ly e evc .( )P e d  o eo  p ro  ls ;( )Decit no esncasi c e ;a d esn c s b a srpi  fp ro  ls  sh ma n   o n ( )S A   sa esg n . C O P mesg  eme t  

图 2 E l eSri   mp yeev e例 子 .( )P r n类 伪 代 码 ;b  o c a es o ()
Fg.1 Prcsig f w  fS i   oes  l o  OAP e gn .( )Trdt n l n o   n ie a a ii a  o po esn  lw n b rcsigf w  t  MP. rcsig f a d( )P o esn  l wi S o o h  

P r n类 在 Sh ma中的 描 述 ;C OA es o ce ()S P消 息 片段 

利 用 同一 We b服 务 操作 所 对应 的 S P消 息  OA
的 X ML标 签 一 致 的 特 点 , 文 基 于 有 限 自动 机  本

图 1 S A 引 擎 处 理 流 程 .()传 统 S A 引 擎 处 理 流    O P a OP
程 ;b ( )加 入 S MP后 的 S A O P引 擎 处 理 流 程 

(eemii i f i  uo tn 原 理 , 出 了一 种 高  d tr ns c i t a tmao ) t  n e 提 效 的标签 识别 方法 . F 被广泛 应用 于多模 式 字符  DA
串匹 配 、 网络入 侵 检测 等 多个 领域 中, 些研 究 的共  这

在传 统 的 处 理 流 程 中 , 引 擎 接 收 到 一 个  当

S AP消息后 , 首先 使 用 X O 它 ML解 析 器 解 析 消 息 ,   然后采 用反 序列化 机 制生成 服务 业务 逻辑 调用 所需  的 Jv 对象 . 于 d cme tlea 风格 的 S P消  aa 对 ou n/trl i OA
息 , 息 中的 X 消 ML 标 签 遵 守 WS DL 的 S h ma规  ce

同点是 以待识 别字符 串为基础构造 D A, F 利用其 可根 
据输入进行快 速的状态 转移的特 点 , 以达 到高效识 别  字符 串 的 目的 .由 于 XML 文 法 采 用 了 E tn e  xe d d B c u— a rF r E NF l ak sN u  om( B )1 标识 ,  来 因此 DF 可  A 以用 来识别 它们 .  

则, 对相 同操 作进 行 调 用 的 合法 S P消 息 中 的标  OA 签 是 一 致 的 .以 一 个 员 工 管 理 的 w e 服 务  b E lye evc 例 , 有 一 个 操 作 stesnno mpo eSr i e为 它 eP r l f o   ( esn p r n , esn类 是 一 个 有 3个 属 性 域 的  P r   es ) P r o o o JvB a , 么 P r n 的 定 义及 其 在 WS L 中 的  a a en 那 es 类 o D Sh ma ce 描述 分别 如 图 2 a 和 ( ) 示 , 2 C 给 出 () b 所 图 ()  
了 对 E l eS ri mpo e ev e进 行 调 用 时 客 户 端 根 据  y c S h ma ce 描述 所产 生 的 S A O P消息 调用请 求 片段.  

3 S AP 消 息 处 理 器 的 原 理 和 动 态 生 成    O
方 法 
S A 消 息处 理 器 是 为 特 定 We O P b服 务 所 定 制 
的 S A 消息处 理 组件 , 于识 别 对 该 We O P 用 b服 务调  用 的 S P消息 , 从 消 息 中 提取 出服 务 业务 逻 辑  OA 并 调用所 需 的 Jv aa对 象 .从 功 能 上 来 划 分 , O P消  S A 息 处 理 器 可 分 为两 个 部 分 : 签 匹配 和 对 象 生 成 . 标  

两部 分 融合 了预 解 析 和 预绑 定 的思 想 , 面 本文 将  下
分别介 绍两 部分 的原 理和 设计 方法 .  
3.  XM L标 签 识 别 器  1

XML标签 识别 是处 理 S P消 息 的第 一 步 , OA 按  照S A O P消息 的解 析 需求 , 文构 建 如 下 用 于解 析  本
XML文档 中标 签 的有 限 自动机.   定 义 1 标签 匹配 自动 机 ( D A) 是 用 于验证  . T F .

XML标签 是否 符合 Sh ma规定 的 D A. ce F  
() b 

根 据处 理 对 象 的不 同 , 签 匹 配 自动 机 可分 为  标

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20 , 4 7  0 7 4 ()

两种类 型 : 开始标 签 匹 配 自动 机 和 结束 标 签 匹 配 自  
动机 .  

定义 2 .开始 标签 匹 配 自动 机 ( T F . 对  S D A) 是 X ML开始 标签 进 行 匹 配 的 T F D A.根 据 文 献 [ 5  1]
…  

中的规定 , ML开始标 签 的文法 如 图 3 示 : X 所  

& 
…  

() b 
Fi g.3 Str a   y a   fX M L    a ttg s ntx o 

F g.7 S ec   p o   t hn   i   k t h ma   fma c i g TDFA.( )S a TDF a d A  n  

图 3 XML开 始 标 签 文 法   

( )E b TDF . A 

从 图 3中可 以看 出 , ML开 始标签 的基本 字 母  X

图 7 标 签 匹 配 自动 机 示 意 图.( )开 始 标 签 匹 配 自动  a

集 为 U  {( , ) , ”,/ , : , ; = ‘ ’ ‘ ’ ” ‘’ ‘ ’ *} 与基本 字 母  集对 应 的状 态集 S = {<s … s lS 2s ,  与    s ,>S,  , *, .S

机 ;b ()结 束 标 签 匹 配 自动机 

由于在 处 理 XML标 签 之 前 , 签 匹配 自动 机  标

标签名 N =ss…s   对 应状态集为 S =O≤  ≤ ” 0l —l ‘   s       U   
{ }则 S DF 的状态集 S =S U S ;  开始 状  S ,   T A s      S为

已经 获得 了 X ML标 签 的 内容 和 结构 等信 息 , 做  所
的处 理仅 是 匹配 , 去 了传 统 X 省 ML解 析分 析 X   ML

态 ;、 S为结 束状 态. 函数 定义 如 图 4所 示 :    

标 签语义 等非 常耗 时 的操 作 , 因此 各 个标 签 匹 配 自  
动 机可 以高效 、 准确 地识 别 出 X ML标签 的有效 性 .  
3 2 对 象 生 成 方 法  .

S P消息 处理器 的最 终 目标 是 为 了产 生服 务  OA 调用 所 需 的 Jv aa对 象 , O S AP消 息处 理 器 中包 含 对  象生成 器 , 它使用 动 态 代 码生 成 技 术 自动产 生 对 象  生成 器 的对 象 生成 逻 辑 .对 象 生成 器 嵌 入 在 X   ML
Fi g.4 艿 Fun to   f STD FA  c in o  

元 素处 理 器 中 , 的 对 象 生 成 逻 辑 也 因 所 处 X   它 ML 元 素处理 器 的不 同而 不 同.以下 结 合 XML元素 处  理 器来介 绍对 象 生 成 器 的对 象 生 成 逻辑 如 何 产 生 .   需要 指 出 的是 s A O P消息处 理器 支持 的数据 类型包  括 简单类 型 ( 献 [ 5 定 义 的 类 型 ) 数 组 类 型和 复  文 1] 、 杂类 型 (a a en类 型 ) 目前 还 不 支 持集 合 类 型 和  JvB a ,
枚举 类型 .   定义 4 ML元素处 理器 ( P) 是处 理 S P   .X X . OA 消息体 中 X ML元 素 , 中 提 取服 务业 务 逻 辑 调用  从

图 4 S D A 的 艿函 数    T F

定 义 3 结 束标签 匹配 自动机 ( D A) . ET F .是 对  X ML结 束 标 签 进行 匹配 的 T F D A.根 据文 献 [ 4  1] 中的规定 , ML结 束标 签的 文法如 图 5所 示 : X  
ln T g : ( E d a :=‘ ’Na me‘)  /’ l  

     ! ::!!   : l !三生丝 二l:  !! I   :    
Fi g.5 End t g s nt x o      a  y a   fXM L.  

图 5 XML结 束 标 签 文 法   

和 S DF 类 似 , DF 的  函数 定义 如 图 6 T A ET A  
所示 :  

所需 对 象 的 组件 , 示 为 五 元 组 : 表  
T, , ET A) 其 中 : 三 G, DF ,  

=( T F , S D A 

S DF 和 ET A 分别 为 开 始 标 签 匹配 自动  T A DF

机和 结束 标签 匹配 自动机 ;  
T表示 XML元 素 的类型 , 包括 简 单类 型 、 杂  复

类 型和 操作类 型 ;  
Fi g.6   Fu c in ofE   n to     I DFA .  

三 表示 处理 该 XML元 素 的 子 元 素 的 XML元 

图 6 E D A 的 艿函 数    T F

素处 理器 集 , 无 子元素 , 三= ; 若 则    
G 为对 象生成 器 .   按照元素 的类 型 不 同 , ML元 素 处 理器 分 为 3 X  

如 果 S DF 和 E D A 中 的 输 入 字 母 不 满 足  T A T F

函数 , 自动机状 态转 移 至一 个 错 误状 态 , 则 表示 该  标签 不 符 合 S hma规 定 .图 7给 出 了 S D A 和  ce TF
ET F 的 示 意 图 . D A  

种: ) 1 简单 类 型元 素 处 理 器 , 即元 素 是 简单 类 型值  ( 如字符 串 、 数等 ) 没 有子 元 素 ; ) 杂类 型元 素  整 , 2复

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磊 等 : 种 高 效 的 We 一 b服 务 性 能 优 化 策 略 

19  15

处理器 , 即包含若 干个子元 素及 其子 元素 处理 器 ; ) 3  操作元素处理器 , 即元 素表示一 个 We b服务 的操作.   1 )简 单类 型元素 处理 器  简单 类型 元 素处 理 器 s P 的子 元 素 处 理 器 为  X 空( 即  = ) 设简 单类 型 元素 处 理 器需 要 处 理 的    . X ML元 素 为 ( T(N) 其 中 N =SS … S一 S , N) / , 0 】   l      
T = tt … t 1 .在 构 造 s P 时 , WS   0 1  一 t   X 从 DL

列 出.o P 的对 象生成 器 G X  的生成 对 象 的过 程是 :   当控制 转 移到 G  时 , 如果 操作 有  个 参数 , 对象  则

栈 中前  个元 素 即为 其 子元 素 处理 器 压 人 栈 中 的 
对 象 , 时 G 产 生一 个 对象 数组 , 此   然后 弹 出 栈 中的 

对象 并将 它们 填人 对象 数 组 中 ; 后 返 回生成 的对  最
象 数组 , 即服务 业务 逻辑 调用所 需 的参数 . 此  
3 3 S AP消 息 处 理 器  .  O

S hma中获 得其 标 签 名 T 的信 息 , 服 务 实 现 类  ce 从

定义 5 O .S AP消息 处理器 ( MP) OA S .S P消 息 
处 理 器 是 一 个 三 元 组 ,S MP = ( T F , P, SD A X  

中获取其 类 型信 息 t e 其 对 象 生 成 器 G y , p  产 生 对 
象 的方法 为 : 当控制 转移 至 G 时 , 1   第 个输入 G 的   
字符为 t, 时 G 提 取字 符从 为 t 开始 , 到遇 到  0此 。 。 直

ET F , 中 : T F 用 来 识 别 S P 消 息 中  D A) 其 SD A OA E vlp 和 B d ne e o o y的 开 始 标 签 , T A 用 来 识 别  E DF

字符 ‘ ’ ( 为止 ; 后根 据事 先 生成 的 反序 列 化方 法 将  然 T实例化为 t e类 型 的 Jv 对 象 ; y p aa 最后 将该 对 象 压  人对象栈 中. 对象栈是 为保存 处理过程 中所产生 中间 
对象所 设 计 的 数 据 结 构 . 如 , mpo eS ri 例 E lye evc e的  Sh ma中有 “ e me t n me= “ g ” y e=“ s : ce (l n  a e a e tp xd 

E vlp 和 B d ne e o o y的 结束 标 签 , P 用 来 处 理 S AP X O   Bd o y里 的元素 .S MP 的文 法结构 如 图 9所示 :  

it/” 那 么 它 的 G n”) ,  生 成 功 能 逻 辑 的伪 代 码 片 段 
如 图 8所 示 :  

Fi g。9 Sy a   tu t e o    nt x sr cur  fSM P 。  

图9 S   MP 文 法 结 构 图  

图1 0给 出 了 S MP 的基本 结构 框 图 :  
Fi 8 Ps ud  od    u to  o i  g.   e o c eoffnc in lgc
Ha d eE v l p   n l n eo e   ; Ha d eBo y n l  d  
●  

图 8 G 功 能 逻辑 伪 代 码     

j n d eOp r t n E e n     Ha l  e ai   l me t o

2 )复杂类 型元素 处理 器  复杂类 型元 素 处 理 器 c P 需 要 处 理 1个 或 多  X 个子元素 , 子元 素 又 可 以 为简 单 类 型元 素 或复 杂 类  型元素 . 因此 ,X 的 构造 是一 个 递 归 过程 : cP 首先 构  造子元 素 处 理 器 , 后 根 据 S h ma信 息 和 复 杂 类  然 ce 型的类信 息动态 生成 对 象 产 生器 , 最后 将 各 部 分 串  
联成 处理 器链 的形 式 .c P 的 对象 生 成 器 G X  生 成  对象 的基 本过程 为 : 当控 制 转 移 到 G 时 ,   对象 栈 中   的前  个元 素 为 c P 的 子元 素处 理 器 压 人 栈 中 的  X 从图 1 0中可 以看 出 S MP是 一 个嵌 套结 构 , 最 
i  
Fi g.1   Ba i  tu t e o  0 scs r cur  fSM P .  

图 1  S 0 MP基 本 结 构 图 

外层 组件 用来 处 理 S A O P消 息 E vlp 元 素 , ne e o 中间 
层组 件用来 处 理 B d 元 素 , 内层 组件 处理 操作元  oy 最

对象 , 此时 G 产 生一 个复 杂 类 型对 象 , 以弹 出栈    并
中的对 象更新 复 杂类 型对 象 的 域 ; 后 将 设置 完 毕  最

素. S A 消息 流 过 S P消 息 处 理 器 后 , 在 O P OA 即可  得到服 务业 务逻 辑 调 用所 需 的对 象 信 息 , 免 了传  避
统的 X ML解析 和 运 行 时 的 Jv 反 射 , 只需 对 整  aa 并

的复杂 类型 对象 压入栈 中.   3 )操作 元 素处理 器  操作元 素 处 理 器 o P 处 理 的 XML元 素 为 操  X 作, 可拥 有 0个 或 多 个子 元 素 .o P 的构 造 过 程 与  X 复杂类 型元素 处 理器 类 似 , 首先 构 造 子元 素处 理  即
器 , 后用代 码 生成 的方 法 产生 对象 生成器 , 后将  然 最 各部分 串联成 处理 器链 .o P 的 构造 算法 在 此 不再  X

个 S A 消息 进行 一 遍 扫 描 , 此效 率 得 到 了很 大  O P 因
提高 .  

4 实 验 和 分 析 
本文对 Ax i 行 了扩 展 , 现 了一 个 扩 展 的  s进 实

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l9   6 l

计算机研究与发展

2 0 , 4 7  07 4( )

S A O P引擎 原 型 Fx d xs 其 结 构 如 图 1 b 所 示 . ie A i , ()   我们 在 Fxd i 进 行 了实 验 , 证 性 能优 化 的  ieAxs上 验 效果 , 与原来 的 A i进 行 了对 比. 验 环 境 由 两  并 xs 实 台机 器组成 , 分别 充 当服 务提 供 者 和实 际 服 务 调用  者 . 台机 器 的软 硬 件 配 置 相 同 : P 为 P ni 两 CU e t m  u

端模 拟 1 0 0 0 0 0个 调 用 请 求 ,然 后统 计 服 务 器 每 秒  处 理 的请 求 个 数 , 测试 结 果 如 图 1 2所 示 . 图 1  从 2 中可 以看 出 , 随着消 息长度 的增 加 , 文方 法对服 务  本
器性 能 的优化程 度越 大.  

Ⅳ 2 8 Hz 内存 为 5 2 .G , 1 MB,0 p 1 Mb s网卡 ; 作系 统  操
是 Wid ws P S 2 HT P服 务 器 软 件 为 T mct no    P , T X o a 

垒 2  5 0
苦 

5 0 1 . 每次 测 试 中 , . .4 在 系统 都 进 行 一 段 时 间 的 预 
热 , 际模 拟 效 果 相 当于 系 统 稳 定 运 行 时 的情 况 . 实  

§2   0 0
壶 1  5 0
兽  

实验 对性 能相关 的两 个 方 面指 标进 行 了考 察 , 别  分
进行 了以下两 组测试 .  
4. 服 务 器 平 均 处 理 时 间  1

罢1  0 0





5  0

在该 组 测试 中 , 们 统计 了服务 器 端 的处 理 时  我

O  

间, 即收 到消息 至响应 发送 完毕所 需 的时间 , 这样可 
避免 网络状 况对 数据 的影 响. 客户 端 模拟 1 0个  在 0 并 发 用 户 向 服 务 器 发 出 调 用 请 求 , 续 时 间 为  持

Fi g.1   M e s g   ie i lu n e. 2 s a e sz  nf e c  

图 l 消 息 长 度 对 性 能 的 影 响 图  2

2 ri , 0 n 然后 在服 务 器端 统 计 每 个 请求 的处 理 时 间 . a  
本文 分别 比较 了以下几 种输人 参数类 型 的 S A O P消 

4 3 分析 和 比较  . 下 面 我们 对上 文 的 3组实 验 结果 进 行分 析. 没  有 引入 S MP之 前 , O P消息处 理所 用 的时间如 下  S A 所 示 : =T   Tl 。 +T +Td, 中 T 指 X h p   其 e p ML解 析 

息 : 、 单类 型 、 组 类 型 ( 含 2 空 简 数 包 0个 简单 类 型 子  元 素 ) 复杂类 型 ( 含 2 和 包 0个简 单类型 域 ) .  
从图 1 1中可 以看 出 , ieAx Fx d i 平 均 响应 时  s的

所 用时 间 ,   示反 序列 化 所用 时 间 , 。  Td 表 T   指其 他  h
处 理时 间.引人 S MP 后 ,O S AP消 息 处理 的 时 间如 
下 所 示 : : T。  + T M , M 表 示 S T2 t h s P Ts P MP 处 理 

间 远 低 于 A i,当 输 人 参 数 为 数 组 类 型 时 , xs   Fxd i 处理 性 能 提 高 到 A i 3 6 .同 时 我  ieAxs xs的 6 % 们在 实验 中发现 , 复杂 的数 据结 构 , 文方法 所获  越 本 得 的性能提 升越 高 , 是 因为对 于复杂 的数据 结构 , 这   传统的 X ML解 析 分析 其 X ML元 素 的难 度 成 倍 增  加, 同样 , 于 Jv 射 的数 据 绑 定 生 成 服 务 调 用  基 aa反 对象所需 要 的 时 间 也 成 倍 增 加 , Fx d xs并 没  而 ieA i
有 这种 限制 .  
三  

S P 消息所用 的时间, 们用 R 表 示引人 S   OA 我 MP 后性 能优 化 的幅度 , 则 
R:  
1’  

, R  即

令 a   二  , = = p 
』ohr t e 

, R=  . 则 .  
1 ‘ 上  )

』 ohr t e 

从文 献 [ 6 和 我 们 的 实 际 测 试 中可 以 看 出 , 1]   X ML解析 和反 序 列 化所 占时 间 占整个 S P 消 息  OA

处 理过 程 的 5 % ~8 % , 0 0 即一般 有 1 a < <4 .而实  验 中 T M 的时 间一 般 占处 理 流 程 的 2 % ~4 %, sP 0 0  
即 p一 般 稳 定 在 0 2 ~ 0 6 .5 .7之 间 , 上 有 R ∈ 综   [ . , ] 这表 明 S 12 4 . MP可 以将 S AP消息 处理性 能  O

誉   芒  
芒  

提高 1 2 .~4倍 , 高幅度 随着所 输人 的数据 类型不  提
同而不 同.  

与 原有 Ax i 比 , ie A i s相 Fx d xs的优点 在 于 , 它综 

合  提 前数 据 绑 定 和 XML优 化 处 理 方 法 的特 点 ,  
Fi g. 1   Av r g   e v r p oc s i   i e   1 e a e s r e   r e sng tm  

当一 个 S A 消息 调用请求 到来 时 , O P 由于 S MP已经 
对该 消息 的结构 有 了清晰 的认 识 , 就 使它 可 以只  这

图 1 服 务 器 平 均 响应 时 间 图  1

4 2 消 息 大 小 对 服 务 器 处 理 效 率 的 影 响  .

关 注于服 务业 务 逻辑 调用 所 需 对象 的生 成 上 , 并且 
将 提前数 据绑 定技 术 融 人 进 来 , 仅需 对 S P 消息  OA 进行 一遍 扫描 即可获 得对 象.  

我们 分别测 试 了不 同大小 的消息 对服务 器处理 
效率 的 影 响 . 4组 不 同 大 小 的 S P消息 , 有 OA 长度  为 1 KB,KB 5 , 0 B, 每 种 消 息 我 们 在 客 户  2 , KB 1 K 对

本文还 对 S P 消息 处理 器 的内存 使用情 况进  OA

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李  磊 等 : 一种 高效 的 W e b服务 性 能 优 化 策 略 
一 I 时  ∞)_ ∞ }  
8   6   4   2   0   8   6   4   2   0  

19  17

行 了测 试 , 们 使 用 了 以下 4种 输 入 参 数 类 型 的  我 We b服务 : 、 空 简单 类 型 、 组 类 型 ( 含 2 数 包 0个 简 单  类 型子元 素 ) 和复 杂类 型 ( 含 2 包 0个 简单 类 型 域 )  , 对 于这 4种 We b服 务 , 我们 分 别 测试 了相 应 S P OA  
消 息处理 器所 占内存 大小 . 试结 果 如 图 1 测 3所 示 :  

的是 , 目前本 文方 法 还 不 支 持 对命 名 空 间 合 法 性 的  验 证 , 今 后 的工作 中 , 们将 继续 完善 S A 在 我 O P消 息  处 理器 , 使之 可 以支 持 对命 名 空 间合 法 性 的 验证 并  进 一步 提 高 S A O P消息 的处 理效率 .  
参  考  文  献 

_ .
一   十
—  

Nu 1 1  
mp e l p   I  y e Aia   v e T vT D  一 ,   / 

Co p e T p   m lx y e
/  
,  

/ 

[ ] Y n F q g Thn ig o   t e d v l p n   o 1  a g ui . n ikn  n h   e eo me t f

s t r  , fwa e o

egneigtcn l y[] J u n 1 f ot a e 2 0 ,1 ( )  n i r   h o g J  o r a o  f r , 0 5 6 1 : e n e o   S w





一 一  

1 7(n C iee — i hn s)    
。   。

0 

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, — r一 一 t

( 芙 清 .软 件 工 程 技 术 发 展 思 索 [ ] 杨 J .软 件 学 报 , 0 5 6 2 0 ,1  
( ) 1 7  1:— )

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二 一一  - . 一  

一 一 ’ .    

二 r 一   二一 一  
t 一 

[ ] Wol W i   e  o sru ( 3 2 r   d W b C n t m W C).Smp   jc Aces d e o i i l Obet cs e     Pooo [ L] t : www. .r/ /OA / 2 0 —2 rtcl O .ht / p / w3 ogTR S P , 0 30  
8  0 10 0 

2  0

4  0

6  0

[ ] X   n we,HuC u mig LuXuo g e  . sac n   3 uMi g i  hn n , i   dn , t Reerhad i l naino  bsri   ieet tdOo [] ora mp mett  fWe evc df rnie  S J .Junl e o e f a  

I s n eNu b r f O AP P o e s r n t c   m e    a o S  rc so 

Fi 1   M e g. 3 mor   s ge wih v rou  nsa c  n m be    y ua   t  ai si tn e u rof SOAP  o e s . pr c sor 

o  o u e R s ac   n   v lp n , 0 5 2 4 :6 9   f mp tr e erh a dDe e me t 2 0 ,4 ( ) 6 — C   o 6 5 (   hn s ) 7 iCi e n e  

图 1  S A 3 O P消 息 处 理 器 的 内存 使 用 情 况 

( 明伟 , 春 明 ,刘 旭 东 , .一 种 基 于 W e evc 徐 胡 等 bSri e的分 级 

X 轴和 y 轴分 别 表 示 S A 消息 处 理 器 的实  O P 例数 和 内存使 用大 小. 在实 验 中我们 发 现 , O S AP消 
息 处理器 所 占内存 和 WS L中 S hma的复 杂性 紧  D ce

Oo S的 研 究 与 实 现 [] J .计 算 机 研 究 与 发 展 ,20 ,4 4 : 0 5 2( ) 
6 9 6 5  6— 7)

[ ] R br El ig 4 o et f n ,UiP us n asL nb r.P r r neo    w f a lo ,L r  u deg ef mac f   s o S P     b sri  n i n n o ae oC B [ . OA i We evc ev o metcmprd t  OR A C] n e r  
I n:Pr   ft e 9 h Asa P c f   fwa e En i e i g C n .Lo   c o o  h   t   i— a i c S t r  gne rn   i o o f s Almio a ts,CA :I EEE  m p t r S c e y Pr s ,2 0 o C u e   o it   e s 0 2.8 91 4—  

密相关 , 就是 说 We 也 b服 务参 数 类 型越 复 杂 , 其所  对应 的 S A 消息 处 理 器 所 占 内存 越 大 . 图 1  O P 从 3
中可 以看 出 , S A 消息处 理器 实例 为 1 0时 , 当 O P 0 最 

[ ] CKo lof   t l.E a aigS P  o  i   efr ne 5   hhf,R Se e vl t   OA frhg pr mac  e u n h o
bs esapi t n :Re1 i  rd gsse ui s p lai s n   c o a t t i  ytms[ .I :Po  .me a n C] n r c
o  n ’ W o l  i eW e   n .Ne Yo k:ACM  e s 2 0   fI t 1   r W d   bC f d o w  r Pr s , 0 3. 2 5— 6   5 2 4

多 占用 1 MB内存 , 均每 个 实 例 大 约 占用 1 0 B 6 平 7K   内存 , 这是完 全 可 以接 受 的.  
与 we b服务性 能优 化方 法相 比 , 实验 结 果上  从 看 , 文提 出的方 法 在 性 能优 化 的幅 度 上 好 于文 献  本 [3 中的方法 , 且 S AP消息 处 理 器 实 例所 消 耗  1] 并 O

[ ] F b nB sa ne GrgEsn ae,Kase  cwa ,e 1 6 ai   ut a ma t, e  i hu r e rtnSh n l . a  E f i t r  r t fr ihpr r ne o ui C] I : fce   e omas o  g ef ma c  mp t g[ . n  i n wi f   h o c n
Pr   ft   n   n S p r o c o o  heC fo   u e c mp t g.Lo   a t s o ui n sAlmi ,CA :I o EEE   o C mp t rS ce y P e s 0 0.1 3—1 2 u e  o it   r s ,2 0 5 6 

的内存 空 间是 固定不 变 的 , 文 献 [3 的 内存 占用  而 1] 是逐步 上升 的 , 内存 使 用 在 实 际应 用 中远 高 于本  其
文方法 . 因此 , 文 方 法 在 时 空 的 比较 中均 优 于对  本 方. 并且 本文 方法对 XML标 签 的识 别是 语 义 级 的 ,   而非简 单 的 文 本 匹 配 , 以在 适 应 性 上 优 于 文 献  所
f3. 1]  

[ ] D ai, M  P rsa. L t c  pr r ne o S P   7  D vs aahr ae y ef mac  f OA n o i lmett n C] n rco h  n  E E AC It1 mp e nai s[ .I:P o  fte 2 d I E / M  n’ o  
S mp su o   u t rC m p tn   n   h   i o s Almio , y o i m  n Cls e   o u i g a d t e Grd.L   a ts  
CA :I E  mp t rS ce y Pr s ,2 0 EE C o ue  o it   e s 0 2.4 7 1   0 —4 2

[ ] W ol  i   bC not m ( 3 ) 8 r W d We  sru W C .We ev e  ecit n d e o i bS ri s sr i   c D po L nug (WS L ) [ ] ht . w ag ae D OL . tp/ ww. .r/ / sl / w3ogTR w d,  
2 0  0 1

5 结 论 和 未 来 工 作 
本文 提出 了一种 高效 We b服务 性 能优 化 方案 ,  
通过 使用 S AP消 息 处 理 器 对 A S I 本 格 式 的  O C I文 S A 消息进 行 一 遍 扫 描 , 接 提 取 出 服 务 调 用所  O P 直

[ ] WSI gnztn 9 . Orai i .WSI ai Poi OL] ht:/   ao . B s  rfe[   c l . tp www. S W.  
i o g,2 15 .r (   0

[0 F ubr, M J D fe, R 1 ]  C rea   ut r l  Khlf e 1 C l o  a , t . o mb : a  a o Lg t ih mide ae fr sri  r ne cmp t g []  i we t d l r  o  evc oi td o ui J . h g w e e n
I M  ytmsJ un l 2 0 ,4 ( ) 2 — 4   B S se  o r a , 0 5 4 4 :1 7 1 3

[ 1 Hu  i 1] aLe,W e Jn Ni C u l , e a . Hi   efr ne i u , u h ne l 1     i   g pr mac  h o
S OAP p o e sn   a e   n dy a c t mpa e d i e   c a im    r c s ig b s d o   n mi e   lt — rv n me h n s

需 的 Jv 对象 , 免 了传 统 的 XML解 析 和 运 行 时  aa 避 的 Jv 反射 , aa 因此 服务 器处 理 器 性 能得 到 了有 效 提  高. 方 案 的效 果在 Axs 得到 了验 证 . 要指 出 该 i中 需  

[] hns o rao  mptr,2 0 , 9 7 :1 4 — 1 6 J .C ieeJun l f   C o ues 0 6 2 ( ) 1 5 1 5 
(   hn s ) i C iee  n

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1 9  18
( 花磊 ,魏 峻 , 春 雷 , .动 态 模 板 驱 动 的 高 性 能 S P处  牛 等 OA

计算机研究与发展

2 0 , 4 7  07 4()

理 技 术 [] J .计算 机学 报 ,20 2 ( ) l 4 一 1 6  0 6, 9 7 : 1 5 l 5 ) [2 T si   a ae Hi si ysi , y t oS zmua t 1 1 ] ohr T ks, s h  aht Tooa   uu r,ea . o a Mi a r    
An a a tv ,f s ,a d s f    d p i e a t n   ae XM L  a s r b s d o   y es q e c s p r e   a e   n b t  e u n e  

me rai c] n rco teC n n S pro uig  moi t n[ .I:Po f h  ofo   u ecmp t . z o   n
Ne Yo k:ACM  e s 0 5.6 2 0   w  r Pr s ,2 0 9  7 1

[ ] T ytr S zmua Tohr T k s, Mi i i asbr. 1 3 ooao uu r, si o aae c a  T t oi hk u  
Op i i n   W e   s r ie  p r o ma c   b   d fe e ta  t z g m i b evcs efr ne y ifr n il

dsr lai C .I:P o  fteI E  n ’ C n nW e  eeii t n[ ] n rco h E E It1 o f   b az o   o
S r ie . L s e vc s o  Al mi s a t ,CA : I o EEE Co   mp t r S ce y Pr s , u e   o it   e s 
20 0 5. 1 5 9   8 一l 4

[ ] wo1 Wie W e  o sri ( C).E tnil Mak p 1   4 r   d  b C not m W3 d u xes e b   ru 

L nug X ag ae( ML)1 0[ . OL] t : w .ht / ww. 3 ogT /0 4  p/ w .r/ R 2 0 /
RE x 一 0 4 2 4.2 0   C— ml 0 0 0 2 0 4

[5 Wol W ieWe  not m ( 3 .X LS hmaP r 2  1, ] r   d  bC sru W C) M   ce   at : d o i  

D t y e eo d dt n [ ] ht : ww w .r/ R/ aa ps cn E io OL . t / w. 3 ogT   t  S i p/
x shma2 ’ 0 1 ml e 一/ 2 0  c

[ ] I M  ee p r ok .P r r ne B s P at e o  ig 1   B D vl ew rs ef mac  et rci s fr Us   6 o o   c n WA   bS rie [ Swe ev s OL] ht: weshr.y— n cr ra/ c . t / bp eess o .o /ed p/ c n  
4 4 6. t ,2 0   33 hm 0 5

LiLe ,b n i 1 7   i or  n 9 9. Re ev d hi  c l r c ie   sba heo   de e   i   c m p e  s inc  fo gre n o utr ce e r m  t e h  U nie st  of S in e a   Te h lg   o   v riy   ce c   nd c noo y f Chna n 20 i  i  02. N o w Ph. D . c nd d t i  a iae n t   I s iu e of S t r he n tt t    ofwa e, t   Chne e he i s  Ac de yofSce e . H i  a m     inc s s mai  e e r h nt rs s icu   e   n r s a c  i e e t n lde W b s r c sa d ds rb e   y tm s  evie  n   itiutd s se . ofChia Co pu e Fe r to   n  m tr dea in. H i mai e e r h nt rss s n rs a c  i e e t  icu   e   e vc s.ds rbu e   y tm sa d wo kfo . n ldeW b s r ie iti t d s s e   n   r lw  



磊 ,9 9年 生 , 士 研 究 生 , 17 博 主要 研 究 方 向为 We b服 务 、  

魏  峻 ,9 0年 生 , 士 , 究 员 , 国 计 算 机 学 会 高 级 会  17 博 研 中
员 , 要 研 究 方 向 为 we 主 b服务 、 布 式 系 统 和 工 作 流 系 统 . 分  

分 布式 系统 .  

Re e r h Ba k r u   s a c   c g o nd

W e   evie   r  n   f t e r m ii   e hn lgis t atpr i     e ns t  n e r t  fe e   u to l o p ne so r t   b s r c sa e o e o   h  p o sng tc oo e  h   ovde a m a   o i t g a e difr nt4 ncina c m o nt  ve  he I e e  n  e b e bu i s   ntte t   n e a t o  a o he   hr u  sa d r   p iai n r g a nt m ta d na l  sne s e iis o i t r c  ne n t r t o gh t n a d a pl to  p o r m i t ra e   r s o g nia in l c n e fc s c o s r a z to a 

b u d r si aB B a do   2   . mme ee v o me t T e rwt f ML b sdW e ev e i ic aigteit e  f ih o n a i      2  n / r C e o e n B c r  n i n n . h   o ho X  a e  bs ri s s n r s  h   e s o  g   c r g   c    e n n rt h
pe fr a c   n   s r n t s   e hn lgis. Efiinc  is s wih X M L  nd wih h   OAP  o o o  ha  eis o   t h we e , ro m n ee d u e s i  he e t c oo e fce y sue  t   a   t t e S pr t c lt tr le  n i , o v r  i hii e hn lgy a o to n b tt c oo   d p in. Ai i   tt s q sin, t s p pe  r o e     v l p r a h t  m p o   e   e vc s p ror nc   m ng a  hi  ueto hi  a r p op s s a no e a p o c   o i r ve W b s r ie   e f ma e. Se v rma n an     r e  i t is aSOAP  o es rf re c   e   eviea d t e S P   r c s o  sg nea e   sn  hei f r a in fo W SDL  n   pr c so  o   a h W b s r c   n   h   OA p o e s ri  e r t d u ig t  n o m to  r m  ad

sriec s .B   s gt i sries eicS P   rcso   a  v i rdt n lXM L p riga dJ v elcina u t , n   evc l s y ui  hs evc p cf   OA p o esrwec na od ta io a a n   i i    asn  n  a arf t  trn l e o me a d
b c u et   OA   r c sorsa   OA   es g   nl  nc e a s  he S P p o es   c nsS P m s a eo y o e,t   ror nc  si pr v d rm a ka l hepe f ma ei m o e   e r b y.Ou   rwor  ss p ore   y t   k i  u p td b  he Na in 1Na ur1S inc   u a in o   n   de  r ntN o.6 7  1 to a  t a  ce eFo nd to   fChiaun rg a   06 31    2.t e Na in 1Gr nd Fu a e a  e e r h97   o r m  f h   to a  a   nd m nt 1 s a c   3 Pr g a o   R Ch n  u e  grnt No. 20 CB31 00  a d he i a nd r a   02  2 5 n  t  Hi h— e h g T c  Re e c  a  D e eo m e  Pr grm  of sar h nd v lp nt o a  Chna nde g a  No. i  u r r nt  
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