一种基于制造技术

本申请公开了一种基于

【技术实现步骤摘要】
一种基于CPU积分的负载均衡方法及系统


[0001]本申请涉及计算机
，更具体地说，涉及一种基于
CPU
积分的负载均衡方法及系统
。

技术介绍

[0002]随着云计算和大数据应用的迅猛发展，服务器集群中的负载均衡变得至关重要
。
在一个典型的服务器集群中，任务的分发和资源的利用对系统性能和用户体验起着关键作用
。
然而，传统的静态均衡算法无法根据实际任务执行情况进行任务调度，导致一些服务器负载过重，而其他服务器处于闲置状态
。
尤其对于突增型实例，其负载变化模式与普通实例不同
。
常用的以服务器负载为权重的线性加权法无法有效适应突增型实例的负载特性
。
线性加权法仅将负载作为权重因素，但无法准确反映突增型实例的真实负载情况
。
[0003]在当前现有的技术中，静态均衡算法无法根据实际任务执行情况进行任务调度，而动态算法主要采用线性加权法以服务器负载为权重
。
然而，由于突增型实例具有不同的负载特性，常规的算法无法准确地适应和调整任务的分发，从而导致资源利用率下降
。
[0004]中国专利申请，申请号
CN201810834342.1
，公开日
2018
年
12
月
18
日，公开了一种负载均衡调度方法
、
负载均衡器
、
服务器及系统
。
应负载均衡器的负载均衡调度方法包括：获取服务器的响应优先级信息；按照服务器的响应优先级对服务器排序；接收到用户请求后，将用户请求分发给响应优先级最高的服务器
。
但是本申请存在：计算优先级只考虑了计算资源的利用率，仅根据优先级高低对服务器排序等，导致负载不均衡，因此资源利用率有待进一步提高
。

技术实现思路

[0005]1.
要解决的技术问题针对现有技术中存在的负载调度不均衡导致资源利用率低的问题，本申请提供了一种基于
CPU
积分的负载均衡方法及系统，通过动态计算服务器权重并对服务器进行排序等，提高任务的均衡分配和资源利用率
。
[0006]2.
技术方案本申请的目的通过以下技术方案实现
。
[0007]本说明书实施例的一个方面提供一种基于
CPU
积分的负载均衡方法，包括：获取服务器的
CPU
利用率和
CPU
核数；根据获取的
CPU
核数计算服务器的基准利用率，基准利用率为服务器
CPU
核数与预设比例系数的乘积；计算服务器的累计积分，累计积分按服务器
CPU
利用率与基准利用率差值的比例进行积分；计算服务器的剩余启动积分，剩余启动积分为基准利用率与累计积分的差值；根据服务器的累计积分计算权重
W
；向权重
W
最大的服务器分发网络请求或任务
。
[0008]其中，动态计算服务器权重，实现负载的均衡分配
。
本申请不仅考虑了服务器
CPU
的利用率，还考虑了
CPU
的核数，能够更准确地反映服务器的负载情况
。
最大限度地提高服
务器资源的利用率
。
通过积分算法，使负载趋向平均分配到各个服务器，避免部分服务器过载而其他服务器资源闲置的情况，提高整体资源利用效率
。
实现任务的动态迁移
。
当服务器负载变化时，可以自动调整权重和任务分配方案，实现任务的动态迁移，保证负载均衡
。
算法简单易实现
。
本申请计算量小
、
实现难度不大，易于集成到现有调度系统中，改善系统负载均衡性能
。
可以根据实际需要调整算法参数，实现不同的调度策略
。
如调整基准利用率的计算方式
、
积分的计算规则等，可适应不同场景的需求
。
[0009]进一步地，权重
W
的计算公式为：
[0010]其中，剩余启动积分为服务器在停启操作后剩余可用于启动的积分量；
CPU
利用率为服务器单个
CPU
核的平均利用率；
CPU
核数为服务器上用于并行处理任务的
CPU
数量；
t
为
CPU
积分累计的时间间隔；第一标记表示是否需要单独计算服务器的启动积分；基准利用率为利用突增型服务器定义的基准
CPU
利用率；
m
为统计计算
CPU
积分时的第一统计参数；
h
为统计计算
CPU
积分时的第二统计参数；累计积分为服务器从过去到当前时刻累积的
CPU
积分总量；
N
为正整数
。
引入利用突增型服务器的概念，并给出基准利用率的定义，使得算法可以适用于不同类型的服务器，扩大了适用范围
。
确定了积分计算采用时间区间累计的方式，并定义了统计参数
m
和
h
，可以通过调整这些参数实现不同的积分计算策略
。
[0011]进一步地，利用突增型服务器定义的基准
CPU
利用率；
[0012]其中，表示第
i
个突增型服务器；
CPU
利用率为服务器单个
CPU
核的平均利用率；基准利用率为利用突增型服务器定义的基准
CPU
利用率；累计积分表示第
i
个突增型服务器累积的
CPU
积分；
CPU
核数为服务器上用于并行处理任务的
CPU
数量；启动积分标记表示第
i
个突增型服务器是否需要单独计算启动积分的标记；剩余启动积分为服务器在停启操作后剩余可用于启动的积分量
。
针对突增型服务器单独计算启动积分，这可以更好地反映这类服务器的启停特性
。
明确了启动积分表示服务器启停后剩余的积分量，辅助理解服务器积分变化的全过程
。
[0013]进一步地，第一统计参数
m
的统计周期为预先设定的第一时间周期
。
[0014]进一步地，第一时间周期为1小时
。
每小时计算积分和调整权重，可以快速响应服务器负载的变化，实现动态调度
。
避免积分的平滑效应太明显，使调度更加灵敏，反映当前负载
。
与云服务器实例的计费模式相符，许多云服务器采用按小时计费，有利于成本计算
。
统计数据在一个整点对齐，便于数据整点分析本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于
CPU
积分的负载均衡方法，包括：获取服务器的
CPU
利用率和
CPU
核数；根据获取的
CPU
核数计算服务器的基准利用率，基准利用率为服务器
CPU
核数与预设比例系数的乘积；计算服务器的累计积分，累计积分按服务器
CPU
利用率与基准利用率差值的比例进行积分；计算服务器的剩余启动积分，剩余启动积分为基准利用率与累计积分的差值；根据服务器的累计积分计算权重
W
；向权重
W
最大的服务器分发网络请求或任务
。2.
根据权利要求1的基于
CPU
积分的负载均衡方法，其特征在于：权重
W
的计算公式为：其中，剩余启动积分为服务器在停启操作后剩余可用于启动的积分量；
CPU
利用率为服务器单个
CPU
核的平均利用率；
CPU
核数为服务器上用于并行处理任务的
CPU
数量；
t
为
CPU
积分累计的时间间隔；第一标记表示是否需要单独计算服务器的启动积分；基准利用率为利用突增型服务器定义的基准
CPU
利用率；
m
为统计计算
CPU
积分时的第一统计参数；
h
为统计计算
CPU
积分时的第二统计参数；累计积分为服务器从过去到当前时刻累积的
CPU
积分总量；
N
为正整数
。3.
根据权利要求2的基于
CPU
积分的负载均衡方法，其特征在于：利用突增型服务器定义的基准
CPU
利用率；其中，
Ui
表示第
i
个突增型服务器；
CPU
利用率为服务器单个
CPU
核的平均利用率；基准利用率为利用突增型服务器定义的基准
CPU
利...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨本芊，杨文俊，黄诚，任翔，徐健，
申请(专利权)人：南京网眼信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：