一种基于负载感知的数据流动态负载均衡策略分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于负载感知的数据流动态负载均衡策略分析方法，包括如下步骤：S1、获取数据元组经过每个节点的延迟时间；S2、计算最大延迟和延迟方差，并与设定的阈值比较从而判定节点负载情况；S3、将数据元组映射为数据块，并根据数据块的大小形成小顶堆结构；S4、利用负载迁移算法进行负载迁移，直到均衡为止。本发明专利技术采用节点处理元组的延迟时间评估节点的性能，以克服单一性能评估指标存在的局限性；利用深度优先搜索的负载感知算法，用于检测节点的计算延迟时间、获取其后继的负载信息，为路由决策提供支持；通过小顶堆结构管理数据块，实现有状态的流式计算的分块负载迁移。

【技术实现步骤摘要】
一种基于负载感知的数据流动态负载均衡策略分析方法
本专利技术涉及负载均衡
，特别涉及一种基于负载感知的数据流动态负载均衡策略分析方法。
技术介绍
在分布式计算环境下，负载均衡策略的依据是计算节点的资源利用率，通过将资源利用率过高节点的计算负载迁移到资源利用率较低的节点中，从而实现节点间负载的均衡。一个节点的可用资源包括CPU、内存、磁盘I/O、网络传输等，而现有研究成果多将CPU或内存利用率等单一指标作为性能评估依据。事实上，节点中任何一种资源的匮乏都会成为节点响应能力的瓶颈，导致数据元组在内存中被滞留而计算延迟加长。因此，任何单一的性能评估指标在实际应用中都存在局限性。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提供了一种基于负载感知的数据流动态负载均衡策略分析方法。本专利技术采用以下技术方案：一种基于负载感知的数据流动态负载均衡策略分析方法，包括如下步骤：S1、获取数据元组经过每个节点的延迟时间；S2、计算最大延迟和延迟方差，并与设定的阈值比较从而判定节点负载情况；S3本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于负载感知的数据流动态负载均衡策略分析方法，其特征在于：包括如下步骤：/nS1、获取数据元组经过每个节点的延迟时间；/nS2、计算最大延迟和延迟方差，并与设定的阈值比较从而判定节点负载情况；/nS3、将数据元组映射为数据块，并根据数据块的大小形成小顶堆结构；/nS4、利用负载迁移算法进行负载迁移，直到均衡为止。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于负载感知的数据流动态负载均衡策略分析方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、获取数据元组经过每个节点的延迟时间；
S2、计算最大延迟和延迟方差，并与设定的阈值比较从而判定节点负载情况；
S3、将数据元组映射为数据块，并根据数据块的大小形成小顶堆结构；
S4、利用负载迁移算法进行负载迁移，直到均衡为止。


2.如权利要求1所述的一种基于负载感知的数据流动态负载均衡策略分析方法，其特征在于：步骤S1具体为：通过深度优先搜索算法遍历整个节点拓扑，为每个节点的不同访问状态标记不同颜色，并记录每个节点状态改变的时间戳；所述时间戳包括发现时间和完成时间；所述延迟时间等于所述完成时间和所述发现时间的差。


3.如权利要求2所述的一种基于负载感知的数据流动态负载均衡策略分析方法，其特征在于：所述发现时间是节点收到数据元组的时间；所述完成时间是节点发出的数据元组完成所有计算并到达汇点的时间，即一条路径的完成时间。


4.如权利要求3所述的一种基于负载感知的数据流动态负载均衡策略分析方法，其特征在于：所述设定的阈值为极大延迟θ和极大方差ε，设某一节点On的后继节点集为Sn＝{On+1,On+2,…,On+m}，共包含m个节点，且每个节点的延迟时间分别为Wn＝{w(On,On+1),w(On,On+2),…,w(On,On+m)}，则后继节点的平均延迟时间wn和最大延迟maxn分别为：



maxn＝MAX(w(On,On+1),w(On,On+2),…,w(On,On+m))；
其中，w(On,Oi)是节点Oi的延时时间，也是弧On→Oi的权值。


5.如权利要求4所述的一种基于负载感知的数据流动态负载均衡策略分析方法，其特征在于：所述延迟方差的计算为：


6.如权利要求5所述的一种基于负载感知的数据流动态负载均衡策略分析方法，其特征在于：步骤S2中所述与设定的阈值比较从而判定节点负载情况，具体为：将延迟检测得到的最大延迟maxn和延迟方差分别与设定的阈值极大延迟θ和极大方差ε进行比较，所有被判断为负载不均衡的节点都需要执行对应的负载均衡策略；
当maxn≤θ且时，On的后继节点间的负载分配是均衡的，且负载压力是正常的，不需要启动负载均衡策略；
当maxn＞θ且时，On的所有后继节点的负载分配是均衡的，但负载压...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱建裕，贺晓凤，陈海锋，许华福，
申请(专利权)人：汉纳森厦门数据股份有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35