第２７卷第８期 ２０１０年８月 计算机应用与软件 Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｖｏ１．２７ Ｎｏ．８ Ａｕｇ．２０１０ Ｗｅｂ服务组合的容错管理 胡 蓉 刘建勋 （湖南科技大学知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室湖南湘潭４１ １２０１） 摘 要 Ｗｅｂ服务有广阔的应用前景，得到了工业界和学术界的广泛关注。目前，将细粒度的Ｗｅｂ服务按照用户需求或特定的 业务逻辑进行合成，以完成更复杂的功能，是提高服务利用率的有效手段之一。然而，服务组合涉及多个主体和多种平台，难以保证 其可用性和可靠性。针对服务组合的特点，分析了组合过程中可能出现的故障，构建了服务组合容错管理框架，提出了相应的容错 策略、故障检测及容错实施方法，并通过仿真实验验证了该方法的有效性。 关键词 服务组合容错替换重构 ＦＡＵＬＴ．ＴＯＬＥＲＡＮＴ ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ ＯＦ ＷＥＢ ＳＥＲＶＩＣＥ ＣＯＭＰｏＳＩＴＩＯＮ Ｈｕ Ｒｏｎｇ Ｌｉｕ Ｊｉａｎｘｕｎ （Ｋｅｙ Ｌａｂ ｏｆＫｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ Ｎｅｔｗｏｒｋｅｄ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ，Ｈｕｎａｎ￡，ｎ ” ｏｆＳｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉａｎｇｔａｎ ４１１２０１，Ｈｕｎａｎ，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ ｈａｖｅ ｗｉｄｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｐｒｏｓｐｅｃｔｓ ａｎｄ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ａｔｔｒａｃｔｅｄ ｗｉｄｅｓｐｒｅａｄ ｃｏｎｃｅｒｎｓ ｂｙ ｔｈｅ ｉｎｄｕｓｔｒｙ ａｎｄ ａｃａｄｅｍｉａ．Ａｔ ｐｒｅｓｅｎｔ，ｍａｎｙ ｆｉｎｅ－ｇｒａｉｎｅｄ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ ａｒｅ ｃｏｍｐｏｓｅｄ ｉｎ ａｃｃｏｒｄａｎｃｅ ｗｉｔｈ ｕｓｅｒ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ｏｒ ｓｐｅｃｉｉｆｃ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｌｏｇｉｃ ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ａｃｃｏｍｐｌｉｓｈ ｍｏｒｅ ｅｏｍｐｌｅｘ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ，ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｏｎｅ ｏｆ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｍｅａｎｓ ｏｆ ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ ｓｅｒｖｉｃｅ ｕｔｉｌｉｓａｔｉｏｎ ｒａｔｅ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ａｓ ｔｈｅ ｓｅｒｖｉｃｅ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｉｎｖｏｌｖｅｓ ａ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｓｕｂｊｅｃｔｓ ａｎｄ ａ ｖａｒｉｅｔｙ ｏｆ ｐｌａｔｆｏｒｍｓ，ｉｔ ｉｓ ｄｉｉｃｕｌｆｔ ｔｏ ｅｎｓｕｒｅ ｉｔｓ ａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｅｈａｒａｅｔｅｒｉｓ— ｔｉｃｓ ｏｆ ｓｅｒｖｉｃｅ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｐｒｏｂａｂｌｅ ｆａｕｌｔｓ ｉｎ ｃｏｍｐｏｓｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ａｒｅ ａｎａｌｙｓｅｄ，ｔｈｅ ｆａｕｌｔ—ｔｏｌｅｒａｎｔ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｏｆ ｓｅｒｖｉｃｅ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｉｓ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ，ｔｈｅ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅ ｆａｕｌｔ—ｔｏｌｅｒａｎｔ ｐｏｌｉｃｙ ｉｓ ｐｒｏｓｐｅｃｔ，ａｎｄ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｆａｕｌｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｆａｕｌｔ—ｔｏｌｅｒａｎｔ ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ ａｒｅ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｔｈｅｓｅ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｉｓ ｐｒｏｖｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｓｅｒｖｉｃｅ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｆａｕｌｔ－ｔｏｌｅｒａｎｔ Ｒｅｐｌａｃｅｍｅｎｔ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏ 合提供一定的故障检测和恢复操作功能。文献［６］提出一种容 ０引 言 Ｗｅｂ服务是松耦合、自描述的软件系统，作为ＳＯＡ的 优 实现技术，已成为学术界和产业界的新宠。若干Ｗｅｂ服务分布 于网络环境中，按照特定的业务逻辑合成，形成更为复杂的应 用。相对于单个Ｗｅｂ服务，组合服务的任一环节的失效，将导 错实时调度算法，通过分配容错优先级和支持启动出错任务的 补任务，实现了多级关键任务的容错。 ２组合服务故障 Ｗｅｂ服务组合运行环境的非可靠、异构、分布性，子服务本 致整个组合服务功能无法完成，性能难以保证。因此，提供组合 服务容错框架，在出错时及时容错，是保证服务组合的质量 （ＱｏＳ）的重要手段之一。 身的不稳定性，服务组合过程的动态性，都可能导致服务组合的 功能和质量难以得到保证。因此服务组合运行时的容错研究十 分重要。组合服务故障产生的原因，可分为以下几种情形： （１）服务失效 由于Ｗｅｂ服务器崩溃、服务更改、移除等 原因造成失效，使服务无法调用。 （２）通信故障 因为网络通信线路、设备损害或网络拥塞、 错误等原因造成服务不可达。 （３）结果误差雪球效应导致服务误差被传递和放大，组 １相关研究 容错作为一种通用的可信性保障机制，目的是使系统在运 行出现错误时能够继续提供标准或降级服务。当前Ｗｅｂ服务 的容错研究主要从扩展标准协议人手，如容错ＳＯＡＰ＿】 利用 Ｗｅｂ服务复制和日志的方法实现Ｗｅｂ服务的故障恢复机制；工 合服务结果不能满足功能或性能要求。 服务组合的容错处理涉及到处理多个已执行和未执行的成 分（原子）服务，以及多个成分服务之间的协调关系，不能使用 业界也在致力于制订容错的ＸＭＬ消息通信标准，ＷＳ－ＲＭ，ＷＳ— Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ等规范为服务消息可靠传递提供了全局唯 一单一的容错手段，还需考虑流程重构的代价 。因此，本文对 收稿日期：２００９—１２—１２。国家自然科学基金项目（６０６７３１１９，９０ ８１８００４）；湖南省教育厅项目（０９Ｋ０８５）。胡蓉，讲师，主研领域：Ｗｅｂ服 标识、消息重发等机制 ；文献［３］则扩展ＵＤＤＩ标准，提出主 动ＵＤＤＩ的方法，建立一种基于代理的ＵＤＤＩ复制机制；此外，还 有一些对Ｗｅｂ服务的容错架构及其支持机制的研究，如文献 ［４］在消息层提供动态绑定和恢复备份策略；文献［５］为服务组 务，信息系统集成。 第８期 胡蓉等：Ｗｅｂ服务组合的容错管理 ６３ 服务组合运行时出现故障的情况进行分析并提出相应的排错方 法，通过Ｗｅｂ服务组合容错管理，保证服务组合的质量和可 用性。 Ｔｓ一般部署在服务组合代理或者单独的功能服务器上，为 每个组合服务开辟缓存空间，存放各检查点的ＱｏＳ约定值。故 障检测模块对各检查点的状态进行检测，计算并比较实测ＱｏＳ 值和约定ＱｏＳ值，若偏差在上限之内，则组合继续执行；若偏差 ３服务组合容错管理 ３．１容错管理框架 容错管理框架如图１所示，在Ｗｅｂ服务和服务组合应用平 台之下，分为以下三层，其功能如下： （１）策略层通过分析用户在服务请求时提出的ＱｏＳ需求 超过上限，则根据容错策略库中配置的容错策略，按照偏差小、 较大、大，分别调用重试模块、替换模块和重构模块，透明地完成 服务组合的容错过程，使组合服务能完成基本功能，并且质量接 近用户需求。 ４容错管理的实现 或者根据服务组合特征给出服务容错需求，然后确定服务容错 策略，并在容错过程中进行修改和重新选择。 （２）检测层容错策略确定后，在服务组合的各个检查点 监控服务状态，实时备份服务状态和结果，并与预订功能和状态 进行比较，若超出误差范围，则转入容错处理。 （３）实施层当故障出现时，故障检测评估故障对应用的 影响，并将故障报告容错实施模块。根据错误类别和容错策略 启动容错实施层的故障恢复服务，同时重新调整该服务的下一 步容错策略。 窖错管理 实施层 ［二！ ］［二重［］ ［二亘［］［二 ［］ —■卜 幢测屡 ［ 亘］［ ］ ｛ 宴肘备甜 ｉ ｆ 谩善比较 ｝ ■■卜 肇暗层 ｌＱ。 分析 ｌ ｌ 策略制定 ｌ ｝策略改变 ｌ ｊ 策略选择 Ｉ 图１ Ｗｅｂ服务容错管理框架 ３．２容错管理者 容错管理者ＴＳ（Ｔｏｌｅｒａｎｔ Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒ）是实现服务容错管理的 核心，由策略库（Ｐｏｌｉｃｙ）、故障检测（Ｆａｕｌｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）模块、重试 （Ｒｅｓｔａｒｔ）模块、替换（Ｒｅｐｌａｃｅｍｅｎｔ）模块、重构（Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ） 模块组成，如图２所示、候选服务库ＣＳ（Ｃａｎｄｉｄａｔｅ Ｓｅｖｒｉｃｅ）中存 放了功能相同（输入、输出相同或相容）、质量属性不同的Ｗｅｂ 服务，而这些服务都注册于ＵＤＤＩ。 ］＋－｛： ＇』Ｌ Ｊ Ｌ Ｌ 图２容错管理者结构 ４．１容错策略 服务容错管理者监测具体服务组合执行时的服务质量，将 已完成服务的ＱｏＳ实测值之和与约定值比较，根据偏差不同采 取不同的容错方法。偏差 的计算方法如下： （∑Ｑｒｅｏ，（ ）一∑Ｑ （ ）） ＝ ——＿＿— ———一 （１） ∑Ｑ一（ ） 其中Ｑ （ｉ）表示第ｉ个子服务实测ＱｏＳ值，Ｑ一（ ）表示第ｉ个 子服务ＱｏＳ约定值。容错策略为：偏差在０一 区段内，偏差值很 小，流程继续执行；在 —ＪＢ区段内，偏差值较大，采用重试方 法；在卢一ｙ区段内，偏差值很大，采用替换失效服务的处理方 法，若超过 阶段，采用重构的方法来实施容错 。用公式（２） 表示如下： ，。。 “ ０＜ ＜ ｛【 ｒｅｃ。 ｔｒＨｃ￡ ≥ 、 、 的取值可参照文献［７］，将微粒群算法与Ｋ均值算法 相结合计算得到。 ４．２故障检测 故障检测是容错中非常关键的、必须首先解决的问题。只 有检测到失效，才可能进行定位和恢复。Ｔｓ对子服务（ＷＳ ）的 检测可分为ｐｕｌｌ和ｐｕｓｈ两种方式。 （１）ｐｕｌｌ方式由Ｔｓ轮询（ｐｏｌｌｉｎｇ）被检测服务是否失效， 如图３所示。Ｔｓ每隔ｔ时问询问一次服务是否存活，若在Ｔｓ发 完询问消息后ｔ时间内没有收到ＷＳ 的应答，则ＷＳ 进入“Ｓｕｓ－ ｐｅｃｔ”状态，重试呼叫，若仍无应答，则该ＷＳ 转入Ｆａｕｌｔ状态，需 要启动替换或重构进程；若回答“Ｙｅｓ”，则从“Ｓｕｓｐｅｃｔ”状态转为 “Ｒｕｎ”状态。 图３ ｐｏｌｌｉｎｇ示意图 （２）ｐｕｓｈ方式 由被检测服务定时向ＴＳ发送心跳（Ｈｅａｒｔ— ｂｅａｔ）消息表明自己存活，如图４所示。ＷＳ 每隔时间向Ｔｓ发送 存活消息，若Ｔｓ在ｔ时间段没有感受到ＷＳ 的心跳，则ＷＳ 进 入“Ｓｕｓｐｅｃｔ”状态，若在下一个ｔ时间内仍没有收到心跳消息，则 计算机应用与软件 ＷＳ 转入“Ｆａｕｌｔ”状态。 ２０１０血 ａＩ： ｂ一矗Ｉｎｉｆ ≠０ｅｌｓｅ ‘＝１ ＝１ Ｊ １ 其中， 和 是各个ＱｏＳ指标的权重，且∑ ＋∑ ＝１。ｑ 表示正属性，即数值越高表示服务质量越好，如可靠性、声誉等； ｑ 表示负属性属性，即数值越小表示服务质量越好，如响应时 间、代价等。ｄ 和ｄ 分别是两种类型属性的最大最小值偏差。 因为发生故障时，已经消耗了一定的ＱｏＳ（比如时间和费 图４ Ｈｅａｒｔｂｅａｔ不意图 ｐｕｓｈ方式中，只需传送ｏ／ｌｅ—ｗａｙ消息，通信效率较高，然而， 用），因此，重构需要在剩余的ＱｏＳ效用范围内完成预定功能。 如果所有Ｗｅｂ服务都向Ｔｓ报告其存活状态，心跳消息很有可 能突发性地阻塞网络，且失效检测参数（如时间）需分布在各个 ＷＳ上，所以，我们采用ｐｏｌｌｉｎｇ方式，由Ｔｓ轮询组合中的子服务 及其相应候选服务，以便在出错时及时替换有效服务。同时，因 为只需询问参与组合的部分服务，避免了额外的通信损失。 ４．３容错实施 ４．３．１ 重试 重试是当某物理服务故障时，间隔一段时间后再次调用该 服务。对于硬件的临时故障或者系统本身有自我调节能力时， 这是一种简单有效的方法。对服务的调用失败、服务未正常结 束等故障，都可以通过重斌机制来进行简单的容错处理。但是， 重试时间和次数要控制在一定范围之内，不能引起ＱｏＳ违约。 ４．３．２替换 文献［９］曾提出用基于服务副本保证单个服务的可用性， 本文也通过将子服务复制到ＴＳ的方法来支持容错，为避免多个 Ｗｅｂ服务副本在ＴＳ中占用过多的系统资源，仅将处于“Ｓｕｓ— ｐｅｃｔ”状态的服务复制到ＴＳ缓存中，并启动到就绪态。若时间 片用完服务仍旧没有响应，即服务发生故障（Ｆａｕｌｔ）时，服务副 本进入“Ｒｕｎ”状态，代替原服务执行。因为该服务是原服务的 副本。且处于Ｔｓ中，原则上只要 工作正常，都能得到响应。 此外，服务副本在完成功能后还将在Ｔｓ缓存中存在一段时问， 直到被淘汰。淘汰更新机制保证了Ｔｓ中服务副本的数量和新 颖性，提高了服务替换速度，且不致引起副本过多造成Ｔｓ存储 溢出。ＷＳ，的服务副本的淘汰率Ｒ（ｉ）计算方法如下： １ Ⅳｒ 、 （ ） 专 可 （。） 其中， （ｉ）为服务副本最近一次调用时间， （ｉ一１）为该副本 前一次调用时问，则 表示副本的新鲜度； 』 １ Ｊ～』 ｔ ｚ—ｌ Ｊ （ｉ）为服务副本的使用次数，Ｎ（ｉ）为原服务ＷＳ 的使用次数， Ｎ，ｉ、 矗 表示副本利用率，将利用率和新鲜度相乘，值最小 的服务副本被淘汰。 ４．３．３ 重构 从ＵＤＤＩ中检索相同功能的服务，加入候选服务数据库ｃｓ， 并扩展Ｗｅｂ服务的描述项，重新定义Ｗｅｂ服务为：ＷＳ＝＜Ｓ，Ｆ， Ｐ，，，Ｏ，ｐ＞，其中，ｓ表示该服务的状态；Ｆ表示服务能完成功能 集；Ｐ表示服务中封装的所有操作；，和０分别是服务的输入、 输出数据接口；Ｑ则是服务的ＱｏＳ效用值。 候选服务ＷＳ 的ＱｏＳ效用值 （ ）计算方法如下： ）：主 ＋ ｄ ：ｑ 一 ｉｆ ｄ ≠０ ｅｌｓｅ 兰 ：１ 一般有两种重构方式：全局重构和局部重构。全局重构方案放 弃所有完成工作，重新选择和规划组合路径；局部重构不放弃已 经完成的服务成果，而是从故障点出发，重新组织和规划能达成 目标的子服务。局部重构能缩短服务重组时间，节省组合费用 和资源，因而成为组合重构的首选方案。 我们定义候选服务组合图ＣＳＧ（Ｃａｎｄｉｄａｔｅ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ Ｇｒａｐｈ）， 将局部重构转化为从候选服务组合图中寻找最优路径。在ＣＳＧ 中，每个候选服务被定义为一个服务结点，并增加虚拟源节点Ｓ （用户请求端）和终结点Ｅ（用户接收端）。相同功能的Ｗｅｂ服 务组成候选服务，在图中被排成一列，候选服务的ＱｏＳ效用值 设置成有向图中边的权重，不连通的节点之间的边权值设为０， 与Ｅ＝ 点的边权值设为１，如图５所示（为清晰图面，只画了 ＷＳ 到其他不连通边及其权值Ｏ）。 图５候选服务组合图 设发生故障的子服务为ＷＳ Ｌｅｎ（ｉ）表示第ｉ列候选服务 数，Ｌ表示从ｉ到目标Ｅ的候选服务列数，第ｉ条服务重构链 ＳＲＬ ［Ⅳ］为整数数组，其数据项的值表示第ｉ列的候选服务序 号，数据项的顺序则表示服务组合顺序。基于ＣＳＧ的局部重构 伪码如下： １）ＷＳ ，＝Ｑ＝ｒａｉｎ ２）Ｆｏｒ １１＝ｉ ｔｏ Ｌ ３）Ｆｏｒ ｋ＝１ ｌｏ Ｌｅｎ（ｉ） ４） Ｉｆ（ＱｏＳ（ＷＳ。ｋ）＞Ｑ） ５） Ｑ＝ＱｏＳ（ＷＳ。ｋ） ６） Ｅｎｄｉｆ ７） ＳＲＬ ［ｎ］＝ｋ ８） Ｅｎｄ￣ｒ ９）Ｅｎｄｆｏｒ 依据该算法，若图５所示组合图中原用户服务组合路径为 ｛ＷＳ ，ＷＳ２３，ＷＳ ＷＳ ，｝，当ＷＳ：３出现故障，按边权值最大算 法，得到的ＳＲＬ：［Ｎ］＝｛１，１，２｝，即新的组合路径为｛ＷＳ 。， ＷＳ３１，ＷＳ４２ 。 第８期 胡蓉等：Ｗｅｂ服务组合的容错管理 ６５ Ｌ ｍ Ｏ ｍ ｍ ｍ 的时间较多，但多次发生故障的概率很小，从总体上看，我们的 ∞∞鲫 ∞∞蚰邬曲５仿真实验 为验证组合容错方法的有效性，我们用Ｍａｔｌａｂ７．０编写仿 真程序，对本文提出的容错方法和过程进行模拟。设定某服务 实验仍证明了容错方法的有效性。 ６ 结论 功能由１０个子服务完成，仿真器为服务组合的每个子服务随机 生成数目为１—２０不等的候选服务，并在［０，１］范围内随机产 Ｗｅｂ服务在电子商务、应用集成、业务流程管理等领域有 广阔的应用前景，得到了工业界和学术界的广泛关注。目前， 生各个候选服务的ＱｏＳ效用值。 我们认为子服务的故障率满足Ｐｏｉｓｓｏｎ分布。随机变量 表示在单位时间内子服务失效的次数，Ａ取值为０．３，表示单位 Ｗｅｂ服务研究仍有许多关键问题尚待解决。其中的一个非常 重要的问题是Ｗｅｂ服务的可用性问题。容错是增强Ｗｅｂ服务 可用性的核心技术。本文针对Ｗｅｂ服务的特点，对组合过程中 时间内子服务平均失效率为０．３。根据Ｐｏｉｓｓｏｎ概率分布公式： ＝ｅ－Ａ筹 单位时间内子服务发生一次故障的概率为０．７３６，发生２次故 障的概率为０．４０６，发生３次故障的概率为０．１９９，３次以上概率 很小，我们暂不讨论。 我们将 分别设定为１、２、３，进行３组有容错和无容错的 比较试验（实验结果如图６一图８所示）。定义服务成功率＝ （服务成功次数／服务请求次数）Ｘ（总完成时间／规定时间），每 组实验的过程如下： （１）指定服务完成时间为ｔ ，略大于各个子服务的预定完 成时间之和，ｋ＝１。 （２）若ｋ＜１０，则提交１０次服务请求，分别计算在有容错和 无容错情况下，组合服务的成功率，ｋ＝ｋ＋１。 （３）指定服务完成时间为ｔ。＋ｓ，ｓ＞０，转（２）。 图６ Ｘ＝１时有容错和无容错系统的可靠性比较 Ｘ＝２时有容错和无容错系统的可靠性比较 图８ Ｘ＝３时有容错和无容错系统的可靠性比较 从图６、图７可以看出，采取容错方法后，相较于没有采取 任何容错措施的系统，组合服务的成功率得到了较大的提高。 图８中有几处（第１、４、６组）无容错系统的成功率略高于有容错 系统的成功率，主要是一次组合中发生３次故障，致使容错耗费 可能发生的故障和错误进行了分析，构建了Ｗｅｂ服务组合容错 管理框架。在此框架下，详细描述了当子服务发生故障时依据 相应的容错策略实施容错的过程，提出了组合重构的两种算法， 并通过仿真实验，验证了该容错管理方法的有效性。下一步的 工作，是在保证组合成功率的前提下，提高容错的效率，使ＱｏＳ 让用户满意。 参考文献 ［１］Ｌｉａｎｇ Ｄ．Ｆａｕｌｔ—ｔｏｌｅｒａｎｔ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １０ｔｈ Ａｓｉａ Ｐａｃｉｉｆｃ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．Ｃｈｉａｎｇｍａｉ，Ｔｈａｉｌａｎｄ：［Ｓ． ｎ．］，２００３：３１０—３１９． ［２］刘影，何克清，梁鹏．Ｗｅｂ服务中可靠性消息规范的比较研究［Ｊ］． 计算机应用研究，２００６，２３（１２）：１０１—１０３． ［３］Ｊｅｃｋｌｅ Ｍ，Ｚｅｎｇｌｅｒ Ｂ．Ａｃｔｉｖｅ ＵＤＤＩ—ａｎ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ ｔｏ ＵＤＤＩ ｆｏｒ Ｄｙｎａｍｉｃ ａｎｄ Ｆａｕｌｔ．Ｔｏｌｅｒａｎｔ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｉｎｖｏｃａｔｉｏｎ，Ｗｅｂ ａｎｄ Ｄａｔａｂａｓｅ－Ｒｅｌａｔｅｄ Ｗｏｒｋｓｈｏｐｓ ｏｎ Ｗｅｂ，Ｗｅｂ—Ｓｅｒｖｉｃｅｓ ａｎｄ Ｄａｔａｂａｓｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ，ＬＮＣＳ，２００３： ９１—９９． 『４］Ｅｒｒａｄｉ Ａ，Ｍａｈｅｓｈｗａｆｔ Ｐ．ＱｏＳ ａｗａｒｅ Ｍｉｄｄｌｅｗａｒｅ ｆｏｒ Ｒｅｌｉａｂｌｅ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖ— ｉｃｅｓ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃ．ｏｆ ＩＥＥＥ Ｉｎｔ’ｌ Ｃｏｎｆ．Ｏｆｆ ｅ—Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｅ－ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ ａｎｄ ｅ—Ｓｅｒｖｉｃｅ．ＷａｓｈｉｎｇｔＯＮ Ｄ．Ｃ．ＵＳＡ：ＩＥＥＥ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｏｃｉ— ｅｔｙ，２００５：６３４—６３９． 『５ １ Ｅｒｉｅ Ｗ，Ｓｔｅｆａｎ Ｔ，Ｔｈｏｍａｓ Ｍ．Ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ．ｏｒｉｅｎｔｅｄ Ｍｉｄｄｌｅｗａｒｅ ｆｏｒ Ｒｕｎｔ－ ｉｍｅ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ『Ｃ］／／Ｐｒｏｅ．ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ Ｉｎｔ’ｌ Ｃｏｎｆ． ｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ．［Ｓ．１．］：ＩＥＥＥ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｏｃｉｅｔｙ，２００６． ［６］曾坤，黎忠文．一种支持多级关键度任务的容错实时调度算法 ［Ｊ］．四川大学学报：自然科学版，２００８，４５（４）：７７９—７８４． ［７］张立敏，高春鸣，蔡美玲．Ｗｅｂ服务组合运行时的容错处理［Ｊ］．计 算机工程与应用，２００８，４４（３）：１４３—１４７． ［８］邹方，高春鸣．Ｗｅｂ服务组合运行中的容错架构［Ｊ］．计算机工程， ２００８，３４（１８）：８９—９１． ［９］Ｊｏｒｇｅ Ｓａｌａｓ，Ｆｒａｎｃｉｓｃｏ Ｐｅｒｅｚ—Ｓｏｒｒｏｓｌａ，ｅｔｃ．ＷＳ－ｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎ：ａ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｆ０ｒ ｈｉｇｈｌｙ ａｖａｉｌａｂｌｅ ｗｅｂ ｓｅｒｖｉｃｅｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １５ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａ— ｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ［Ｓ．１．］．Ｅｄｉｎｂｕｒｇｈ，Ｓｃｏｔｌａｎｄ， ２００６：２３—２６． （上接第３页） ［１０］Ｋｉｍ Ｓ，Ｐａｒｋ Ｓ，Ｗｏｎ Ｄ．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ ＩＣＩＣＳ ９７，Ｂｅｉｊｉｎｇ，Ｎｏｖｅｍｂｅｒ，１９９７［Ｃ］．Ｂｅｒｌｉｎ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ－Ｖｅｒｌａｇ，１９９７． ［１ １］Ｎｅｕｍａｎ Ｂ Ｃ．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １３ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｄｉｓ‘ ｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ，Ｍａｙ ２５—２８，１９９３［Ｃ］．Ｃｌｉｆ－ ｆｏｒｄ Ｎｅｕｍａｎ，１９９３． ［１ ２］Ｎｉｋｏ Ｂ，Ｐｆｉｔｚｍａｎｎ Ｂ．Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｃｒｙｐｔｏｌｏｇｙ—ＥＵＲＯＣＲＹＰＴ’９７，Ｋｏｎ－ ｓｔａｎｚ，Ｍａｙ １１－１５，１９９７［Ｃ］．Ｂｅｒｌｉｎ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ—Ｖｅｒｌａｇ，１９９７． ［１ ３］Ｆｕｊｉｓａｋｉ Ｅ，Ｏｋａｍｏｔｏ Ｔ．Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｃｒｙｐｔｏｌｏｇｙ—ＣＲＹＰＴＯ’９７，Ｓａｎｔａ Ｂａｒ－ ｂａｒａ ＣＡ，Ａｕｇｕｓｔ １７—２１，１９９７［ｃ］，Ｂｅｒｌｉｎ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ—Ｖｅｒｌａｇ，１９９７．
