一种基于神经网络的网游服务器分配方法组成比例

本发明专利技术涉及电数字数据处理技术领域，具体涉及一种基于神经网络的网游服务器分配方法。该方法包括：获得高负载服务器的迁出用户数量和第一排序结果；利用迁出用户调整量、第二平均值和预设阈值对所述迁出用户数量进行调整获得最终用户迁出数量；基于每个高负载服务器对应的最终用户迁出数量和第一排序结果获得服务器集群中迁出用户、不迁出用户和用户待迁入的服务器；基于用户待迁入的服务器、迁出用户和不迁出用户进行标注获得训练集；基于利用训练集训练好的神经网络确定服务器中需要迁出的用户和需要迁出的用户待迁入的服务器。本发明专利技术能够精确的将负载高的服务器中的用户迁移到负载低的服务器中，达到对服务器负载均衡化的目的。化的目的。化的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络的网游服务器分配方法


[0001]本专利技术涉及电数字数据处理
，具体涉及一种基于神经网络的网游服务器分配方法。

技术介绍

[0002]目前网游服务器大多采用分布式服务器结构，并且大多数大型游戏都会进行分区分服，以减少服务器的负载压力，给予玩家更好的游戏体验；其中每个大区是一个相对独立的一个游戏世界，由一组服务器集群构成。在一组服务器集群中，管理着游戏的组队，开房，做任务等各种逻辑功能，其中不同的逻辑操作所需要耗费的资源量不同，并且不同用户有不同的游戏习惯，导致每个用户的游戏资源负载也是不同的。
[0003]为了保证服务器集群的负载均衡，通常会将游戏资源负载高的用户从高负载服务器中迁出，迁入到低负载服务器中进行处理。
[0004]但是在进行服务器的负载迁移时，高负载服务器中存在大量的用户，并不是毫无规则性的将高负载游服务器中的用户迁入到低负载服务器中就可以了，也不是仅仅把具有最高资源负载的用户进行迁移就好了。在迁移过后，高负载服务器所保留的用户可能某一种资源负载特别高，此时会造成短板效应，由于短板效应此时仍会出现服务器宕机卡顿的现象，这是由于对一个服务器来说，最重要几种资源为CPU、内存、I/O和带宽，有一项资源占用达到极限，服务器就会宕机。此外，现有技术中有利用神经网络对服务器的负载进行均衡化的，但是在对神经网络训练时，对训练集标注打标签时，通常为人工打标签，但人工打标签比较依赖于人对服务器负载的了解，出现错误的几率较高，且人工成本较高，当训练集的标签出现错误就会导致后续神经网络的训练结果不理想，会导致最后服务器负载的均衡化效果变差。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于神经网络的网游服务器分配方法，所采用的技术方案具体如下：
[0006]本专利技术一个实施例提供了一种基于神经网络的网游服务器分配方法：利用服务器集群中各服务器的四种资源负载的大小获得各服务器的综合负载；基于各服务器的综合负载降序的排序结果获得需要进行用户迁移的服务器对，其中服务器对中服务器分别为高负载服务器和低负载服务器；
[0007]高负载服务器与低负载服务器四种资源负载和的差值的平均值为第一平均值；利用第一平均值、高负载服务器的四种资源负载和的平均值以及高负载服务器用户数量获得迁出用户数量；分别计算高负载服务器的四种资源负载与高负载服务器内各用户的四种资源负载的相关性系数并按照降序排序，获得第一排序结果；根据所述迁出用户数量和第一排序结果将用户迁入低负载服务器，其中用户迁移后的高负载、低负载服务器分别为第一服务器和第二服务器；
[0008]第一服务器和第二服务器中四种资源负载和的差值的平均值为第二平均值；基于第一服务器和第二服务器的四种资源负载的相关系数、第二平均值的绝对值以及迁出用户数量获得迁出用户调整量；利用迁出用户调整量、第二平均值和预设阈值对所述迁出用户数量进行调整获得最终用户迁出数量；
[0009]获取每个高负载服务器对应的最终用户迁出数量，并结合每个高负载服务器的第一排序结果获得服务器集群中迁出用户、不迁出用户和用户待迁入的服务器；基于用户待迁入的服务器、迁出用户和不迁出用户进行标注获得训练集；利用训练集对神经网络进行训练，基于训练好的神经网络确定服务器中需要迁出的用户和需要迁出的用户待迁入的服务器。
[0010]优选地，利用服务器集群中各服务器的四种资源负载的大小获得各服务器的综合负载，包括：四种资源负载分别为CPU利用率、内存占用率、用户库I/O利用率和带宽利用率；分别对服务器集群中的各服务器的四种资源负载中的每种资源负载进行降序排序，并获得每个服务器中每种资源负载的排序序号；每个服务器中每种资源的排序序号组成每个服务器的负载向量；利用主成分分析算法对每个服务器的负载向量进行分析获得特征值最大的主成分方向，记为第一主成分方向；每个服务器的负载向量在第一主成分方向的投影值为每个服务器的综合负载。
[0011]优选地，基于各服务器的综合负载降序的排序结果获得需要进行用户迁移的服务器对，包括：将各服务器的综合负载进行降序排序，其中排序结果中第一个综合负载对应的服务器和最后一个综合负载对应的服务器为一个需要进行用户迁移的服务器对，第二个综合负载对应的服务器和倒数第二个综合负载对应的服务器为一个需要进行用户迁移的服务器对，第三个综合负载对应的服务器和倒数第三个综合负载对应的服务器为一个需要进行用户迁移的服务器对，以此类推获得需要进行用户迁移的服务器对。
[0012]优选地，利用第一平均值、高负载服务器的四种资源负载和的平均值以及高负载服务器用户数量获得迁出用户数量，包括：第一平均值、高负载服务器用户数量与迁出用户数量成正相关关系；高负载服务器的四种资源负载和的平均值与迁出用户数量成负相关关系。
[0013]优选地，根据所述迁出用户数量和第一排序结果将用户迁入低负载服务器，包括：依据第一排序结果由大到小的顺序将高负载服务器中的用户迁入低负载服务器中，其中迁入的用户数量为所述迁出用户数量。
[0014]优选地，迁出用户调整量为：
[0015][0016]其中，TZ
in
表示高负载服务器i和低负载服务器n对应的迁出用户调整量；Xg
in
表示高负载服务器i对应的第一服务器和低负载服务器n对应的第二服务器的四种资源负载的相关系数；Sl
in
表示高负载服务器i和低负载服务器n对应的迁出用户数量；pg
in
表示高负载服务器i对应的第一服务器和低负载服务器n对应的第二服务器四种资源负载和的差值的平均值；e表示自然常数。
[0017]优选地，获得最终用户迁出数量，包括：若迁出用户调整量大于等于预设阈值，则对迁出用户数量进行调整，若小于预设阈值则不对迁出用户数量进行调整；在对迁出用户
数量进行调整时，若第二平均值大于0，则迁出用户数量与迁出用户调整量的和为最终用户迁出数量，若第二平均值小于0，则迁出用户数量与迁出用户调整量的差值为最终用户迁出数量，若第二平均值等于0，则迁出用户调整量的值为0，不对迁出用户数量进行调整。
[0018]优选地，基于用户待迁入的服务器、迁出用户和不迁出用户进行标注获得训练集，包括：对服务器集群中的服务器进行编号，将迁出用户在迁出前所在的服务器编号作为迁出用户的迁移前编号，迁出用户迁入后所在的服务器编号作为迁出用户的迁移后编号；不迁出用户的迁移前编号和迁移后编号相同，至此可以得到标注好的训练集。
[0019]优选地，基于训练好的神经网络确定服务器中需要迁出的用户和需要迁出的用户待迁入的服务器，包括：神经网络的损失函数为均方差损失函数；神经网络的输入为服务器集群中各用户的迁移前编号、各用户未迁出前所在服务器的四种资源负载、各用户的四种资源负载，输出为各用户的迁移后编号；其中用户的迁移前编号表示用户未迁移前所在服务器的编号，迁移后编号表示用户迁移后所在服务器的编号。
[0020]本专利技术实施例至少本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的网游服务器分配方法，其特征在于，该方法包括：利用服务器集群中各服务器的四种资源负载的大小获得各服务器的综合负载；基于各服务器的综合负载降序的排序结果获得需要进行用户迁移的服务器对，其中服务器对中服务器分别为高负载服务器和低负载服务器；高负载服务器与低负载服务器四种资源负载和的差值的平均值为第一平均值；利用第一平均值、高负载服务器的四种资源负载和的平均值以及高负载服务器用户数量获得迁出用户数量；分别计算高负载服务器的四种资源负载与高负载服务器内各用户的四种资源负载的相关性系数并按照降序排序，获得第一排序结果；根据所述迁出用户数量和第一排序结果将用户迁入低负载服务器，其中用户迁移后的高负载、低负载服务器分别为第一服务器和第二服务器；第一服务器和第二服务器中四种资源负载和的差值的平均值为第二平均值；基于第一服务器和第二服务器的四种资源负载的相关系数、第二平均值的绝对值以及迁出用户数量获得迁出用户调整量；利用迁出用户调整量、第二平均值和预设阈值对所述迁出用户数量进行调整获得最终用户迁出数量；获取每个高负载服务器对应的最终用户迁出数量，并结合每个高负载服务器的第一排序结果获得服务器集群中迁出用户、不迁出用户和用户待迁入的服务器；基于用户待迁入的服务器、迁出用户和不迁出用户进行标注获得训练集；利用训练集对神经网络进行训练，基于训练好的神经网络确定服务器中需要迁出的用户和需要迁出的用户待迁入的服务器。2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的网游服务器分配方法，其特征在于，所述利用服务器集群中各服务器的四种资源负载的大小获得各服务器的综合负载，包括：四种资源负载分别为CPU利用率、内存占用率、用户库I/O利用率和带宽利用率；分别对服务器集群中的各服务器的四种资源负载中的每种资源负载进行降序排序，并获得每个服务器中每种资源负载的排序序号；每个服务器中每种资源的排序序号组成每个服务器的负载向量；利用主成分分析算法对每个服务器的负载向量进行分析获得特征值最大的主成分方向，记为第一主成分方向；每个服务器的负载向量在第一主成分方向的投影值为每个服务器的综合负载。3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的网游服务器分配方法，其特征在于，所述基于各服务器的综合负载降序的排序结果获得需要进行用户迁移的服务器对，包括：将各服务器的综合负载进行降序排序，其中排序结果中第一个综合负载对应的服务器和最后一个综合负载对应的服务器为一个需要进行用户迁移的服务器对，第二个综合负载对应的服务器和倒数第二个综合负载对应的服务器为一个需要进行用户迁移的服务器对，第三个综合负载对应的服务器和倒数第三个综合负载对应的服务器为一个需要进行用户迁移的服务器对，以此类推获得需要进行用户迁移的服务器对。4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的网...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱玉龙，张化杰，
申请(专利权)人：南京丰豪奇玉网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：