基于发布/订阅模型的数据分发服务DDS是OMG组织提出的一个分布式实时中间件通信规范,它提供了高效的通信机制,支持以数据为中心的分布式应用场景,因而广泛应用于国防、民航等关键领域。在这些领域中,发布/订阅分布式系统由于承载了关键应用而变得非常重要,需要在线监控其运行状态,确保正常运行。然而,现有的针对发布/订阅分布式系统的在线状态监控软件仅能获取系统运行过程中的各类状态信息,系统维护人员需要根据经验对获取的这些状态信息作综合分析才能做出系统是否正常运行的判断。因此,迫切需要研究提出可对系统整体健康状态进行在线综合评估的理论和方法。论文在分析发布/订阅分布式系统特性的基础上,通过提出发布/订阅分布式系统健康状态评估指标体系及相应评估方法,设计了一个在线健康状态评估方案,可实时采集发布/订阅分布式系统的关键运行状态并进行在线综合评估,使得用户可通过观察评估结果的动态变化趋势来对系统的运行作监控和预警。论文主要贡献如下:1.提出发布/订阅分布式系统健康状态评估的指标体系,该指标体系采用层次结构,将复杂的综合评估问题分解成不同层次的多个指标,并能根据检测系统内的评估目标数量,动态调整指标体系的层次结构。2.提出发布/订阅分布式系统健康状态评估方法。该方法基于指标体系的层次结构,使用专家经验法与Page Rank算法计算其中各个指标的权重,使用Z-Score和线性转换的方法对采集的状态数据进行数据预处理,最终计算得到系统健康状态值。3.基于上述在线监控状态评估方案,设计并实现了一个发布/订阅分布式系统的在线监控状态评估原型系统,该原型系统利用Flume在线采集发布/订阅分布式系统的运行状态,使用Spark Streaming计算得到系统健康状态值,并通过界面展示系统健康状态值的动态变化趋势。对该原型系统的功能与性能测试结果表明该原型系统可以准确评估出系统的健康状态,性能上也满足在线评估的要求。