一種云計算服務器自適應負載均衡控制方法及控制系統(tǒng)的制作方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及計算機領域，尤其涉及一種云計算服務器自適應負載均衡控制方法及控制系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002]在下一代網(wǎng)絡中，采用了軟交換技術，實現(xiàn)了呼叫控制與業(yè)務提供的分離。軟交換系統(tǒng)中引入了應用服務器，為第三方的業(yè)務提供開發(fā)和運行平臺。為了提高滿足業(yè)務系統(tǒng)的大容量需求，需要多個應用服務器組成集群系統(tǒng)。集群中的每一業(yè)務服務器都會安裝一個配置客戶端軟件，定時向稱之為配置中心的服務器上報自身的工作狀態(tài)，當配置中心服務器在一段時間內沒有收到某一業(yè)務服務器的狀態(tài)上報時，則認為該業(yè)務服務器發(fā)生故障，將該業(yè)務服務器排除到集群外，而當配置中心服務器接收到由于故障被排除在集群之外的業(yè)務服務器上報的工作狀態(tài)時，則認為該業(yè)務服務器恢復工作，將該業(yè)務服務器加入集群。
[0003]為了便于客戶端順利訪問業(yè)務服務器，連接客戶端的每一接入服務器定時從配置中心服務器獲取集群中的業(yè)務服務器列表，當接入服務器收到客戶端的請求包后，采用負載均衡算法將請求包轉發(fā)給對應的業(yè)務服務器處理。
[0004]其中，負載均衡算法是:由配置中心服務器預先為集群中的每臺業(yè)務服務器設置最大配額，其中，業(yè)務服務器處理能力越強，配額值就越大，接入服務器根據(jù)這些最大配額值的比例分發(fā)請求包。例如，假如業(yè)務服務器列表中共有3臺業(yè)務服務器，最大配額分別為100、100、200，那么，單位時間內，假如接入服務器有800個請求包需要分發(fā)，這3臺業(yè)務服務器分別收到的請求包是200、200、400。
[0005]從接入服務器的視角看，業(yè)務服務器的服務質量，不僅取決于業(yè)務服務器自身的處理能力，還取決于兩者之間的網(wǎng)絡帶寬、網(wǎng)絡時延、以及該業(yè)務服務器外部環(huán)境的變化等，而現(xiàn)有采用的負載均衡算法，僅按照業(yè)務服務器的最大配額值比例分發(fā)請求包，即僅考慮了業(yè)務服務器自身的處理能力，而當通往業(yè)務服務器的網(wǎng)絡出現(xiàn)擁塞、丟包，或該業(yè)務服務器自身性能下降時，接入服務器如果還按照最大配額值的比例分發(fā)請求包，這會導致業(yè)務服務器之間不能真正實現(xiàn)負載均衡。
[0006]在實現(xiàn)上述負載分發(fā)的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術中至少存在如下問題:負載被平均地分發(fā)到各個應用服務器上，沒有考慮各個服務器的負載能力和實際負載狀況，可能導致有的服務器長時間處于高負載狀態(tài)，而有的服務器長時間空閑，浪費了系統(tǒng)資源。
【發(fā)明內容】
[0007]為克服現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明的目的是:提供一種云計算服務器自適應負載均衡控制方法和控制系統(tǒng)能夠最大限度地平衡各應用服務器的負載，有效配置系統(tǒng)資源。
[0008]為了解決【背景技術】中的技術問題，本發(fā)明提供了一種云計算服務器自適應負載均衡控制方法，包括以下步驟:
[0009]探測服務請求的響應時間，計算所述服務請求的優(yōu)先級，將所述服務請求納入服務請求隊列，根據(jù)優(yōu)先級對所述請求隊列中的各個服務請求進行調度，把所述服務請求依次分配給相應的服務器；
[0010]檢測并反饋所述服務器的節(jié)點參數(shù)信息，根據(jù)節(jié)點參數(shù)信息和分配到該服務器的服務請求的優(yōu)先級，計算服務器的節(jié)點分配權值，取出各個服務器的節(jié)點分配權值，并對服務器節(jié)點的權值進行更新；
[0011]動態(tài)采集各個服務器的實時負載情況，分析并重新計算集群中各個服務器性能，對分析結果進行審查，對是否存在網(wǎng)絡擁堵風險進行評估和監(jiān)控，根據(jù)所述審查結果再分配請求隊列中的服務請求給服務器。
[0012]具體地，所述動態(tài)采集各個服務器的實時負載情況包括:
[0013]監(jiān)視和收集集群中各個結點的負載信息，服務器主機結點上的客戶端進程向采集部件報告服務器自身負載狀況的工作。
[0014]具體地，所述檢測并反饋所述服務器的節(jié)點參數(shù)信息，根據(jù)節(jié)點參數(shù)信息和分配到該服務器的服務請求的優(yōu)先級，計算服務器的節(jié)點分配權值包括:
[0015]檢測服務器節(jié)點的動態(tài)和靜態(tài)參數(shù)，計算出分配指標參數(shù)，將響應時間、動態(tài)參數(shù)、靜態(tài)參數(shù)和分配指標參數(shù)存儲至數(shù)據(jù)結構，利用云自適應遺傳算法計算服務器的節(jié)點分配權值，并根據(jù)遺傳算法的適應度值自動生成交叉概率和變異概率。
[0016]具體地，在所述根據(jù)優(yōu)先級對所述請求隊列中的各個服務請求進行調度，把所述服務請求依次分配給相應的服務器之前，還包括:
[0017]將探測到的響應時間與理想響應時間之間的誤差作為控制變量，設定控制周期，在每個控制周期，利用最小遞歸二乘法自動更新集群服務器的運行參數(shù)，根據(jù)所述控制變量和更新得到的運行參數(shù)，控制每個服務器的資源量。
[0018]具體地，所述計算服務器的節(jié)點分配權值還包括:
[0019]設定偏差閾值和閾值比較周期，在每個閾值比較周期，將計算出的分配權值與服務器當前權值的差值同所述偏差閾值作比較，若差值大于偏差閾值，則給服務器節(jié)點更新權值，并將該服務器標記待分配服務請求狀態(tài)，若差值小于偏差閾值，則不給服務器節(jié)點更新權值，所述服務器不接受新的服務請求。
[0020]本發(fā)明還提供了一種云計算服務器自適應負載均衡控制系統(tǒng)，包括以下模塊:
[0021]響應時間傳感模塊，用于探測服務請求的響應時間；
[0022]調度模塊，用于計算所述服務請求的優(yōu)先級，將所述服務請求納入服務請求隊列，根據(jù)優(yōu)先級對所述請求隊列中的各個服務請求進行調度，把所述服務請求依次分配給相應的服務器；
[0023]檢測模塊，用于檢測并反饋所述服務器的節(jié)點參數(shù)信息；
[0024]權值計算模塊，用于根據(jù)節(jié)點參數(shù)信息和分配到該服務器的服務請求的優(yōu)先級，計算服務器的節(jié)點分配權值；
[0025]權值更新模塊，用于取出各個服務器的節(jié)點分配權值，并對服務器節(jié)點的權值進行更新；
[0026]評估監(jiān)控模塊，用于動態(tài)采集各個服務器的實時負載情況，分析并重新計算集群中各個服務器性能，對分析結果進行審查，對是否存在網(wǎng)絡擁堵風險進行評估和監(jiān)控，根據(jù)所述審查結果再分配請求隊列中的服務請求給服務器。
[0027]優(yōu)選地，所述評估監(jiān)控模塊用于監(jiān)視和收集集群中各個結點的負載信息，服務器主機結點上的客戶端進程向采集部件報告服務器自身負載狀況的工作。
[0028]具體地，所述檢測模塊用于檢測服務器節(jié)點的動態(tài)和靜態(tài)參數(shù)，所述權值計算模塊用于計算出分配指標參數(shù)，并將響應時間、動態(tài)參數(shù)、靜態(tài)參數(shù)和分配指標參數(shù)存儲至數(shù)據(jù)結構，所述權值更新模塊用于利用云自適應遺傳算法計算服務器的節(jié)點分配權值，并根據(jù)遺傳算法的適應度值自動生成交叉概率和變異概率。
[0029]本發(fā)明提供的云計算服務器自適應負載均衡控制系統(tǒng)還包括更新控制模塊，用于將探測到的響應時間與理想響應時間之間的誤差作為控制變量，設定控制周期，在每個控制周期，利用最小遞歸二乘法自動更新集群服務器的運行參數(shù)，根據(jù)所述控制變量和更新得到的運行參數(shù)，控制每個服務器的資源量。
[0030]具體地，所述權值計算模塊還用于:設定偏差閾值和閾值比較周期，在每個閾值比較周期，將計算出的分配權值與服務器當前權值的差值同所述偏差閾值作比較，若差值大于偏差閾值，則給服務器節(jié)點更新權值，并將該服務器標記待分配服務請求狀態(tài)，若差值小于偏差閾值，則不給服務器節(jié)點更新權值，所述服務器不接受新的服務請求。
[0031]采用上述技術方案，本發(fā)明的云計算服務器自適應負載均衡控制方法和控制系統(tǒng)能夠最大限度地平衡各應用服務器的負載，有效配置系統(tǒng)資源。
【附圖說明】
[0032]為了更清楚地說明本發(fā)明的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其它附圖。
[0033]圖1是現(xiàn)有技術中集群系統(tǒng)的示意框圖；
[0034]圖2是本發(fā)明實施例提供的云計算服務器自適應負載均衡控制方法的流程示意圖；
[0035]圖3是本發(fā)明實施例提供的云計算服務器自適應負載均衡控制系統(tǒng)的結構框圖。
【具體實施方式】
[0036]下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0037]實施例1:圖2為本發(fā)明實施例提供的云計算服務器自適應負載均衡控制方法的流程示意圖，從圖中可以清楚地看出，本實施例提供的云計算服務器自適應負載均衡控制方法包括以下步驟:
[0038]探測服務請求的響應時間，計算所述服務請求的優(yōu)先級，將所述服務請求納入服務請求隊列，根據(jù)優(yōu)先級對所述請求隊列中的各個服務請求進行調度，把所述服務請求依次分配給相應的服務器；
[0039]檢測并反饋所述服務器的節(jié)點參數(shù)信息，根據(jù)節(jié)點參數(shù)信息和分配到該服務器的服務請求的優(yōu)先級，計算服務器的節(jié)點分配權值，取出各個服務器的節(jié)點分配權值，并對服務器節(jié)點的權值進行更新；
[0040]動態(tài)采集各個服務器的實時負載情況，分析并重新計算集群中各個服務器性能，對分析結果進行審查，對是否存在網(wǎng)絡擁堵風險進行評估和監(jiān)控，根據(jù)所述審查結果再分配請求隊列中的服務請求給服務器。
[0041]具體地，所述動態(tài)采集各個服務器的實時負載情況包括:
[0042]監(jiān)視和收集集群中各個結點的負載信息，服務器主機結點上的客戶端進程向采集部件報告服務器自身負載狀況的工作。
[0043]具體地，所述檢測并反饋所述服務器