本发明专利技术适用于数据处理中云计算任务优化调度领域，提供了一种基于车载以太网的负载均衡方法、装置及终端设备，方法包括在J个服务实例运行的设备中计算第j个服务实例的负载率；获取第j个服务实例的执行时间；在客户端运行的设备中，获取车载应用请求的响应时间，响应时间为车载应用请求发出至客户端接收到响应数据的时间；通过改进蚁群算法生成负载均衡调度指令，以使客户端执行负载均衡调度指令；当客户端收到任意服务实例的不可用事件通知时，或接收到新增服务实例通知时，更新通过改进蚁群算法生成负载均衡调度指令所使用的信息素矩阵。本发明专利技术可以选择执行时间更短、响应速度更快、负载水平更低的目标服务实例来执行车载应用请求。应用请求。应用请求。
【技术实现步骤摘要】
一种基于车载以太网的负载均衡方法、装置及终端设备
[0001]本专利技术涉及数据处理中云计算任务优化调度领域，尤其涉及一种基于车载以太网的负载均衡方法、装置及终端设备。
技术介绍
[0002]ECU(Electronic Control Unit，电子控制单元)是汽车电子工业诞生的产物，负责为车辆的不同系统实现相应的功能。早期车辆功能不多，ECU之间点对点连接即可满足需求。后伴随着汽车工业的不断发展，电子硬件设备的运算能力不断提高，车载电子系统也变得复杂多样，为了设计ECU之间的合理通信链路，控制器局域网络、局域互联网络、高速容错网络、多媒体传输网络等各类总线型网络架构应运而生。但随着近些年来越来越多的子系统，例如高级驾驶辅助系统被添加到车载环境中，一般的总线型网络宽带已经不能支撑爆发式增长的宽带需求。
[0003]车载以太网可以解决上述的带宽不足的问题，在服务规模不大的情况下，例如对于某车载服务只有单一的提供方实例和接收方实例时，其网络拓扑结构接近于单体应用架构，此时该模式能有效降低网络负载。但是一旦服务规模扩大，系统复杂度上升，例如某车载服务拥有多个提供方实例和接收方实例时，其网络拓扑结构接近于微服务架构，完全由服务接收方主导的通信过程很可能会造成服务提供方的负载水平不均，造成负载倾斜，乃至服务降级，最终降低整个车载以太网的可用性。为了避免这种情况，需要一套合理可用的负载均衡调度算法，在车载ECU计算资源有限的情况下，让服务接收方基于该算法能够寻找到最合适的服务提供方。
[0004]常见的负载均衡调度算法分为传统的非启发式的调度算法和启发式智能调度算法。非启发式的调度算法又分为静态算法和动态算法，其中静态算法包括随机调度法、轮询算法、加权轮询算法等，动态算法包括最小连接数算法、加权最小连接数算法等。启发式智能调度算法又包括蚁群算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。负载均衡调度本质上属于任务调度问题，归类于NP
‑
Hard问题，传统的非启发式算法只适用于计算规模小、复杂度低的简单调度问题。而启发式智能调度算法使用启发式算法解决NP
‑
Hard类问题，以局部或全局最优解为近似解，在多目标优化的复杂调度问题上有更好的表现，但其与车载以太网相对独立，且只适用于服务容器数量不变的场景。
技术实现思路
[0005]本专利技术的主要目的在于提出一种基于车载以太网的负载均衡方法、装置及终端设备，解决现有的负载均衡调度算法与车载以太网相对独立，且只适用于服务容器数量不变的场景的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术实施例第一方面提供了一种基于车载以太网的负载均衡方法，其特征在于，包括：
[0007]在J个服务实例运行的设备中，包括如下步骤：
[0008]S11、根据CPU利用率和内存利用率计算第j个服务实例的负载率；
[0009]S12、获取第j个服务实例接收到车载应用请求后，解析请求数据、计算并生成响应数据的执行时间，j为小于或者等于J的正整数；
[0010]在客户端运行的设备中，包括如下步骤：
[0011]S21、获取所述车载应用请求的响应时间，所述响应时间为所述车载应用请求发出至所述客户端接收到所述响应数据的时间；
[0012]基于所述负载率、执行时间和所述响应时间，通过改进蚁群算法生成负载均衡调度指令，以使所述客户端执行所述负载均衡调度指令；
[0013]其中，所述服务实例运行的设备和所述客户端运行的设备以车载以太网的任意一个节点负责通信；所述负载均衡调度指令用于选择目标服务实例执行所述车载应用请求；
[0014]当客户端收到任意服务实例的不可用事件通知时，或接收到新增服务实例通知时，更新所述通过改进蚁群算法生成负载均衡调度指令所使用的信息素矩阵，获得更新后的负载均衡调度指令。
[0015]可选地，根据CPU利用率和内存利用率计算第j个服务实例的负载率，计算公式为：
[0016]LR
j
＝α*Au
j
+β*Bu
j
[0017]其中，Au
j
和Bu
j
分别表示服务实例j所在设备的CPU利用率和内存利用率，α和β是影响因子且α+β＝1。
[0018]可选地，所述执行时间和所述响应时间的存储结构为键值对数组；
[0019]生成负载均衡调度指令之前，序列化所述执行时间和所述响应时间。
[0020]可选地，所述改进蚁群算法，包括：
[0021]对启发因子进行修改，公式为：
[0022][0023]其中，CT(t
i
,S
j
)表示服务实例j对车载应用请求i的执行时间，RT(t
i
,S
j
)表示服务实例j对车载应用请求i的响应时间，LR
j
表示单个服务实例j的负载率，LR
avg
表示一次任务分配组合中，所有服务实例的平均负载率。
[0024]可选地，在服务实例的负载率大于平均负载率时，对启发因子设置惩罚系数。
[0025]可选地，通过改进蚁群算法生成负载均衡调度指令，包括：
[0026]根据所述负载率、执行时间和所述响应时间，将所述改进蚁群算法的所有可行解进行快速非支配排序，获得Pareto最优解的蚂蚁集合，所述蚂蚁集合包括执行所述车载应用请求的目标服务实例；
[0027]其中，所述改进蚁群算法的所有可行解，使用信息素矩阵表示。
[0028]可选地，当客户端收到任意服务实例的不可用事件通知时，或接收到新增服务实例通知时，更新所述通过改进蚁群算法生成负载均衡调度指令所使用的信息素矩阵，包括：
[0029]客户端收到任意服务实例的不可用事件通知时，删除所述信息素矩阵中不可用服务实例的所在列；
[0030]接收到新增服务实例通知时，获取所述信息素矩阵中每行的信息素平均值，分配给新增的服务实例。
[0031]本专利技术实施例第二方面提供一种基于车载以太网的负载均衡系统，包括负载水平
计算模块、执行时间记录模块、响应时间记录模块、负载均衡调度分析模块和负载均衡调度执行模块；
[0032]所述负载水平计算模块，用于在J个服务实例运行的设备中，根据CPU利用率和内存利用率计算第j个服务实例的负载率；
[0033]所述执行时间记录模块，用于在J个服务实例运行的设备中，获取第j个服务实例接收到车载应用请求后，解析请求数据、计算并生成响应数据的执行时间，j为小于或者等于J的正整数；
[0034]所述响应时间记录模块，用于在客户端运行的设备中，获取所述车载应用请求的响应时间，所述响应时间为所述车载应用请求发出至所述客户端接收到所述响应数据的时间；
[0035]所述负载均衡调度分析模块，用于基于所述负载率、执行时间和所述响应时间，通过改进蚁群算法生成负载均衡调度指令，以使所述客户端的负载均衡调度执行模块执本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于车载以太网的负载均衡方法，其特征在于，包括：在J个服务实例运行的设备中，包括如下步骤：S11、根据CPU利用率和内存利用率计算第j个服务实例的负载率；S12、获取第j个服务实例接收到车载应用请求后，解析请求数据、计算并生成响应数据的执行时间，j为小于或者等于J的正整数；在客户端运行的设备中，包括如下步骤：S21、获取所述车载应用请求的响应时间，所述响应时间为所述车载应用请求发出至所述客户端接收到所述响应数据的时间；基于所述负载率、执行时间和所述响应时间，通过改进蚁群算法生成负载均衡调度指令，以使所述客户端执行所述负载均衡调度指令；其中，所述服务实例运行的设备和所述客户端运行的设备以车载以太网的任意一个节点负责通信；所述负载均衡调度指令用于选择目标服务实例执行所述车载应用请求；当客户端收到任意服务实例的不可用事件通知时，或接收到新增服务实例通知时，更新所述通过改进蚁群算法生成负载均衡调度指令所使用的信息素矩阵，获得更新后的负载均衡调度指令。2.如权利要求1所述的基于车载以太网的负载均衡方法，其特征在于，根据CPU利用率和内存利用率计算第j个服务实例的负载率，计算公式为：LR
j
＝α*Au
j
+β*Bu
j
其中，Au
j
和Bu
j
分别表示服务实例j所在设备的CPU利用率和内存利用率，α和β是影响因子且α+β＝1。3.如权利要求1所述的基于车载以太网的负载均衡方法，其特征在于，所述执行时间和所述响应时间的存储结构为键值对数组；生成负载均衡调度指令之前，序列化所述执行时间和所述响应时间。4.如权利要求1所述的基于车载以太网的负载均衡方法，其特征在于，所述改进蚁群算法，包括：对启发因子进行修改，公式为：其中，CT(t
i
,S
j
)表示服务实例j对车载应用请求i的执行时间，RT(t
i
,S
j
)表示服务实例j对车载应用请求i的响应时间，LR
j
表示单个服务实例j的负载率，LR
avg
表示一次任务分配组合中，所有服务实例的平均负载率。5.如权利要求4所述的基于车载以太网的负载均衡方法，其特征在于，在服务实例的负载率大于平均负载率时，对启发因子设置惩罚系数。6.如权利要求1所述的基于车载以太网的负载均衡方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨正益，易雄宇，程旺鑫，郝金隆，李秀华，唐照翔，文俊浩，周魏，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：
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