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本文是一篇会议论文发表于2025年1月。
论文链接为https://www.researchgate.net/publication/388221957。
本文提出了一个基于排队理论的物联网IoT发布/订阅通信系统的全面模型。
利用马尔可夫M/M/1排队过程对中间件消息队列协议MMQP代理的消息传递进行了建模、分析和优化。
研究推导了关键性能指标如平均等待时间、系统利用率以及多线程对性能的影响。
该模型旨在通过确定代理服务率与消息到达率之间的最佳关系来优化系统的吞吐量和效率。
通过实验评估验证了模型的准确性及其在改进物联网通信中的价值。
随着分布式系统中高效、可扩展和连续的数据收集与处理需求的增加尤其是在5G和未来的6G网络背景下物联网IoT通信的上下文感知需求愈发显著。
通过在网络操作的不同层集成人工智能AI实现上下文感知的物联网通信成为一个重要方向。
消息队列遥测传输MQTT协议作为一种轻量级消息协议在物联网和机器对机器M2M场景中被广泛使用。
然而MQTT在某些方面仍有改进空间。
为此本文设计了一种类似的协议——中间件消息队列协议MMQP以提高效率、灵活性、可扩展性和安全性。
为了确保代理在不同网络条件下的最佳性能和可靠性本文利用排队理论对其行为进行了数学建模。
发布/订阅通信范式在分布式系统和物联网应用中得到了广泛研究。
MQTT和高级消息队列协议AMQP是这种范式的两个主要实现它们在消息分发和服务质量QoS管理方面具有相似的机制。
排队理论已被广泛应用于通信系统的建模和优化。
Kleinrock开创了使用排队模型分析网络性能的先河为后续研究奠定了基础。
近年来研究者们利用排队模型分析了无线和移动网络的性能。
Eugster等人对发布/订阅范式进行了全面综述概述了各种设计选择及其对系统性能的影响。
针对MQTT研究者们也对其设计和实现进行了研究强调了其在资源受限环境如物联网中的适用性。
高效的物联网通信在很大程度上依赖于所选择的消息模式和协议。
本文介绍了一种新的协议——MMQP它是一种专为物联网和M2M通信设计的轻量级二进制协议。
MMQP允许客户端通过一个中央分发节点代理间接通信。
客户端既可以作为发布者也可以作为订阅者。
订阅者通过订阅特定主题来表达对消息的兴趣而发布者则将消息发布到这些主题。
代理通过管理主题层次结构将消息从发布者分发到适当的订阅者。
在MMQP中主题作为关键标识符用于组织和分发消息。
这些主题由代理以层次结构管理并以字符串形式表示多个级别之间用正斜杠“/”分隔。
当客户端发布消息时代理会分析主题层次结构以识别适当的订阅者并将消息转发给对确切主题或其任何父级感兴趣的订阅者。
1至少一次发送方发布消息接收方代理或订阅者确认收到。
如果未收到确认发送方可能会重发消息。
排队理论是研究等待线或队列的数学工具用于建模为随机到达的客户提供服务的系统行为。
本文利用排队理论对通信系统进行建模以分析和预测系统在不同负载条件下的行为。
典型的排队系统由客户到达过程、服务过程和队列规则决定服务顺序组成。
本文采用的M/M/1模型是最简单的排队模型其中到达过程遵循泊松分布服务时间呈指数分布且只有一个服务器。
为了有效建模通信系统本文提出了一些关键假设以简化系统的复杂性同时确保模型能够准确反映其行为。
这些假设包括
本文的排队模型如图5所示。
左侧是发布者集合K其随机消息到达率用λ1、...、λk表示。
右侧是订阅者集合S每个订阅者都有其各自独立的服务率µ1、...、µs。
中间的代理在M/M/1队列模型中充当服务节点。
每个发布者k以独立的速率λk广播消息该速率遵循泊松分布。
系统的总体到达率可以描述为所有发布者到达率的总和这也导致了泊松分布。
本文有一个单一的代理它将消息转发给一组订阅者S。
每个订阅者s都有一个指数分布的服务时间其服务率用µs表示。
系统的总体有效服务率µ可以定义为所有订阅者服务率的总和。
这个组合服务率µ表示所有订阅者共同处理消息的预期速率。
流量强度ρ定义为ρλ/µ它有助于确定系统的负载。
当ρ1时系统是稳定的这意味着代理可以处理传入的消息而不会使队列无限增长。
如果ρ≥1系统不稳定队列长度可能会无限制地增长。
系统中消息数量的稳态概率分布为P(n)(1-ρ)ρ^n。
系统的平均消息数量为Lρ/(1-ρ)消息在系统中的平均停留时间包括等待和服务时间为W1/(µ-λ)消息在队列中等待的平均时间为Wqρ/(µ-λ)λ/(µ(µ-λ))。
为了优化通信系统本文提出了一个优化问题旨在最小化延迟平均等待时间同时确保系统稳定并最大化吞吐量。
关键目标是优化代理的消息服务率µ同时保持等待时间在可接受范围内。
然而随着服务率µ的增加通常会带来额外的运营成本例如更多的处理能力、更高的网络带宽、更高的内存使用等。
因此需要在优化目标中纳入与服务率增长相关的成本项。
本文利用自定义的MMQP代理进行了实验评估该代理用C17实现兼容Windows和Linux操作系统并利用Asio库进行跨平台的异步网络和低级I/O操作。
代理的软件架构基于实体-组件-系统ECS设计模式以实现灵活和可扩展的行为。
实验数据是在配备11代英特尔酷睿i7-11800H处理器和32GB
RAM的笔记本电脑上收集的。
在实验设置中发布者以100ms10Hz的频率向代理发送消息消息负载大小从10B到10K不等代理将消息转发给订阅者同时测量消息和字节的到达率和服务率。
此外还测量了不同线程数量从1到8对系统性能的影响。
在这种场景下发布者和订阅者的数量相等且处于单线程模式。
实验结果表明随着客户端数量的增加到达率呈线性增长表明每个额外的客户端都会为代理带来几乎恒定的消息负载增加。
服务率随着客户端数量的增加而显著增加这表明更多的客户端连接到代理会生成更多的消息系统需要处理这些消息。
系统利用率ρλ/µ的值随着客户端数量的增加而降低这表明代理的服务能力能够有效地扩展使系统在流量增加时保持低利用率、高响应性和操作稳定性。
在这种场景下通过增加工作线程的数量同时保持负载大小和客户端数量不变测量代理的到达率和服务率。
实验结果表明随着线程数量的增加到达率略有下降这可能是由于线程之间的上下文切换导致的。
服务率在增加线程数量时保持相对稳定这表明增加线程数量对代理的整体服务率影响不大。
根据优化模型本文计算了一些值以观察最优服务率µ如何响应惩罚参数ϵ和到达率λ的变化。
随着λ的增加最优服务率µ明显增加这表明µ必须与λ成比例增长以保持系统稳定。
此外µ对λ的变化比对ϵ的变化更敏感这有助于避免对系统进行过度惩罚减少为了保持低运营成本而过度丢弃消息的需要。
本文通过实验评估展示了将排队理论应用于建模和优化发布/订阅通信系统的潜在好处。
实验结果表明到达率λ主要驱动最优服务率µ*的增长以确保系统稳定而惩罚参数ϵ通过在延迟降低和成本效率之间进行平衡来调整这种增长。
所提出的优化方法为开发更有效的管理消息队列的算法提供了基础。
未来的研究应专注于使用更多真实世界的数据来提高优化的准确性。
此外实施各种机器学习算法以预测流量增长并确定最优的惩罚参数可以进一步增强延迟和资源利用之间的平衡。
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