【技术实现步骤摘要】
本说明书实施例涉及智能运维领域，可用于金融领域，尤其是一种容器集群负载均衡方法、系统、装置及计算机设备。
技术介绍
1、随着数据中心规模的扩张和云化的普及，paas(platform as a service，平台即服务)容器环境得到了广泛的应用，负载均衡技术也在此背景下提供了技术支持，负载均衡技术的强用户体验、高可用性为业务架构提供了有力的支撑，但现有的负载均衡设备及方法面对容器化云环境主要存在以下几点问题：
2、1、以f5 big-ip为首的硬件负载均衡设备价格昂贵、功能强大，不但有基础的轮询、权重等负载均衡算法，还支持对服务器性能进行探测的高级算法。但是，容器环境对于外部仅是一个接入口，容器集群内部采用私网地址，内部结构对于外部完全是无感知的，外部无法了解容器集群内部的真实ip地址分配，而硬件负载均衡设备只能部署在容器集群与外部环境的边界上，无法感知集群内部的情况，难以为集群内容器提供负载均衡能力，在paas容器环境下难以适配。
3、2、以lvs(linux virtual server，虚拟服务器)为首的软件负载均衡，相比硬件负载均衡灵活性更强、成本也更低，但负载均衡算法有限，仅有基本的轮询、权重等，且对于后端服务器的监控程度有限。基于4层的软件负载均衡并没有检测后端服务器是否正常的功能，仅提供转发客户端流量的功能，部分功能较强的软件负载均衡如nginx虽能够探查后端服务器，但仅限于是否正常运行，对于服务器的负载如cpu、内存等参数不做考察，因此可能出现该服务器负载已达上限还会接受客户端流量的情况
4、现有的负载均衡方法均分别存在一定的缺陷，难以良好的适配于paas云环境。
技术实现思路
1、针对现有技术的上述问题，本说明书实施例的目的在于，提供一种容器集群负载均衡方法、装置及计算机设备，以解决现有的负载均衡方法难以真实准确地反映服务器节点及其下各容器的负载状况，无法合理进行负载分配、导致部分服务器节点及容器负载过高影响集群整体性能的问题。
2、为了解决上述技术问题，本说明书实施例的具体技术方案如下：
3、一方面，本说明书实施例提供一种容器集群负载均衡方法，包括：
4、接收各服务器节点的性能数据；
5、接收各服务器节点下各容器的性能数据；
6、根据各服务器节点的性能数据和各容器的性能数据，配置各所述容器对用户访问的访问处理权重；
7、发送各所述容器的访问处理权重至服务器节点，以使所述服务器节点根据各所述容器的访问处理权重下发用户访问。
8、在一优选的实施例中，所述服务器节点的性能数据至少包括：cpu利用率、内存利用率、连接数和磁盘i/o、负载率以及网卡接/发包速率；
9、所述容器的性能数据至少包括：cpu占用比、内存利用比和与连接数占比。
10、在一优选的实施例中，根据各服务器节点的性能数据和各容器的性能数据，配置各所述容器对用户访问的访问处理权重，进一步包括：
11、判断服务器节点的性能数据中的任意一个是否大于其对应的阈值；
12、若是，则配置该服务器节点下所有容器对所述用户访问的访问处理权重为零；
13、若否，则判断该服务器节点下各容器的性能数据中的任意一个是否大于其对应的阈值；
14、若是，则配置该服务器节点下该容器对所述用户访问的访问处理权重为零；
15、若否，则通过以下公式配置各容器的访问处理权重：
16、
17、其中，wd为服务器节点下容器d的访问处理权重，n为该服务器节点下容器总数，c为服务器节点的cpu占用率，cd为容器d的cpu占用比；m为服务器节点的内存占用率，md为容器d的内存利用比；l为服务器节点的连接数；ld为容器d的连接数占比；i为服务器节点的磁盘i/o，n为服务器节点的网卡接/发包速率；α、β、γ、δ、ε、η、λ为常系数。
18、在一优选的实施例中，根据各服务器节点的性能数据和各容器的性能数据，配置各所述容器对用户访问的访问处理权重之前，所述方法还包括：
19、根据服务器节点的性能数据，配置各所述服务器节点的访问接收权重；
20、发送各所述服务器节点的所述访问接收权重至集群外数据转发模块，以使所述集群外数据转发模块根据各所述服务器节点的访问接收权重分配用户访问。
21、在一优选的实施例中，根据服务器节点的性能数据，配置各所述服务器节点的访问接收权重，进一步包括：
22、判断服务器节点的性能数据中的任意一个是否大于其对应的阈值；
23、若是，则配置所述服务器节点的访问接收权重为零；
24、若否，则通过以下公式配置各服务器节点的访问接收权重：
25、
26、其中，wp为服务器节点p的访问接收权重，k为服务器节点总数，c为服务器节点的cpu占用率；m为服务器节点的内存占用率；l为服务器节点的连接数；i为服务器节点的磁盘i/o，n为服务器节点的网卡接/发包速率；α1、β1、γ1、δ1和ε1均为常系数。
27、在一优选的实施例中，以使所述集群外数据转发模块根据各所述服务器节点的访问接收权重分配用户访问，进一步包括：
28、判断所述服务器节点的访问接收权重是否大于预设的接收阈值，若是，则将用户访问分配至该访问接收权重大于预设的接收阈值的服务器节点；或
29、将用户访问分配至所有服务器节点中访问接收权重最大的一个服务器节点。
30、在一优选的实施例中，以使所述服务器节点根据各所述容器的访问处理权重下发用户访问，进一步包括：
31、判断所述容器的访问处理权重是否大于预设的处理阈值，若是，则将用户访问下发至该访问处理权重大于预设处理阈值的容器；或
32、将用户访问下发至所有容器中访问处理权重最大的一个容器。
33、在一优选的实施例中，所述方法还包括：
34、接收集群外数据转发模块发送的第一心跳数据以及集群内数据转发模块发送的第二心跳数据；
35、根据所述第一心跳数据接收的时间间隔判断所述集群外数据转发模块是否发生故障，以及根据所述第二心跳数据接收的时间间隔判断所述集群内数据转发模块是否发生故障。
36、第二方面，本说明书实施例还提供一种容器集群负载均衡系统，包括集群外数据转发模块、负载均衡模块、集群内数据转发模块和至少一个服务器节点，所述服务器节点至少包括一个容器；
37、所述集群外数据转发模块用于获取集群内所有服务器节点的性能数据并反馈至所述负载均衡模块；
38、所述集群内数据转发模块用于接收集群内各服务器节点下各容器的性能数据并反馈至负载均衡模块；
39、所述负载均衡模块用于根据各服务器节点的性能数据和各容器的性能数据，配置各所述容器对用户访问的访问处理权重并发送给各所述服务器本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种容器集群负载均衡方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务器节点的性能数据至少包括：CPU利用率、内存利用率、连接数和磁盘I/O、负载率以及网卡接/发包速率；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据各服务器节点的性能数据和各容器的性能数据，配置各所述容器对用户访问的访问处理权重，进一步包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据各服务器节点的性能数据和各容器的性能数据，配置各所述容器对用户访问的访问处理权重之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据服务器节点的性能数据，配置各所述服务器节点的访问接收权重，进一步包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，以使所述集群外数据转发模块根据各所述服务器节点的访问接收权重分配用户访问，进一步包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以使所述服务器节点根据各所述容器的访问处理权重下发用户访问，进一步包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还
9.一种容器集群负载均衡系统，其特征在于，包括集群外数据转发模块、负载均衡模块、集群内数据转发模块和至少一个服务器节点，所述服务器节点至少包括一个容器；
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述负载均衡模块还用于根据各服务器节点性能数据，配置各所述服务器节点的访问接收权重并发送给集群外数据转发模块；
11.一种容器集群负载均衡装置，其特征在于，包括：
12.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任意一项所述的方法。
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种容器集群负载均衡方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务器节点的性能数据至少包括：cpu利用率、内存利用率、连接数和磁盘i/o、负载率以及网卡接/发包速率；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据各服务器节点的性能数据和各容器的性能数据，配置各所述容器对用户访问的访问处理权重，进一步包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据各服务器节点的性能数据和各容器的性能数据，配置各所述容器对用户访问的访问处理权重之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据服务器节点的性能数据，配置各所述服务器节点的访问接收权重，进一步包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，以使所述集群外数据转发模块根据各所述服务器节点的访问接收权重分配用户访问，进一步包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以使所述服务器节点...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙源，李譞，贾紫倩，张茜，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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