本發(fā)明涉及一種服務(wù)器集群的調(diào)度方法，具體涉及一種基于負(fù)反饋的服務(wù)器集群方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展，服務(wù)器集群技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

服務(wù)器集群一般是由多臺(tái)服務(wù)器通過(guò)高速網(wǎng)絡(luò)連接的集群系統(tǒng)，具有高性能、高可用性和高性價(jià)比的特點(diǎn)，因此獲得了廣泛的應(yīng)用。然而，隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模的不斷提升，服務(wù)器能耗占用了大量企業(yè)投資，服務(wù)器集群節(jié)能調(diào)度已經(jīng)成為當(dāng)前業(yè)界廣泛關(guān)注的問(wèn)題。

但是，服務(wù)器集群還面臨著負(fù)載強(qiáng)度變化的情況下資源動(dòng)態(tài)管理的問(wèn)題，如果沒(méi)有基于分組的集群調(diào)度方法，可能出現(xiàn)服務(wù)器啟停狀態(tài)切換過(guò)于頻繁、負(fù)載不均衡導(dǎo)致資源利用率和性能下降等問(wèn)題。

在服務(wù)器集群分組調(diào)度中，應(yīng)開(kāi)啟的服務(wù)器數(shù)量是一個(gè)重要參數(shù)，開(kāi)啟服務(wù)器數(shù)量過(guò)多，無(wú)法達(dá)到提高服務(wù)器利用率的目的，而開(kāi)啟服務(wù)器數(shù)量過(guò)低，將無(wú)法滿足系統(tǒng)要求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

鑒于以上問(wèn)題，本發(fā)明提供一種基于負(fù)反饋的服務(wù)器集群分組調(diào)度方法，通過(guò)對(duì)歷史運(yùn)行情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并通過(guò)負(fù)反饋的方式，自動(dòng)調(diào)節(jié)開(kāi)啟服務(wù)器的數(shù)量，來(lái)改善服務(wù)器集群的資源利用率和能效。

本發(fā)明的技術(shù)方案為：

一種基于負(fù)反饋的服務(wù)器集群分組調(diào)度方法，其步驟為：

1)根據(jù)服務(wù)器第k周期的歷史運(yùn)行狀態(tài)，計(jì)算第k周期的最優(yōu)服務(wù)器運(yùn)行數(shù)量；

2)根據(jù)所述最優(yōu)服務(wù)器運(yùn)行數(shù)量及服務(wù)器第k周期的運(yùn)行狀態(tài)，用負(fù)反饋的方式得出第k+1周期應(yīng)開(kāi)啟的服務(wù)器數(shù)量。

進(jìn)一步的，計(jì)算所述最優(yōu)服務(wù)器運(yùn)行數(shù)量的方法為：設(shè)第k周期采集到的服務(wù)器cpu利用率及處理性能分別為c＝[c1,c2,…,ci,…,cn]，p＝[p1,p2,…,pi,…,pn]，其中，n為第k周期運(yùn)行的服務(wù)器總數(shù)，ci為第i個(gè)服務(wù)器cpu利用率，pi為第i個(gè)服務(wù)器的處理性能，ci∈(0,1)，pi＝0或1；根據(jù)pi取值，將集合c分別劃分為兩個(gè)集合c⁰和c¹，即將處理性能pi取值為0的服務(wù)器cpu利用率添加到集合c⁰，將處理性能pi取值為1的服務(wù)器cpu利用率添加到集合c¹；然后將cpu利用率劃分為多個(gè)區(qū)間，根據(jù)co＝argmaxi[ni⁰/ni¹]*h計(jì)算得到第k周期的最優(yōu)運(yùn)行參數(shù)co；其中，ni⁰為集合c⁰中cpu利用率在第i個(gè)區(qū)間的樣本個(gè)數(shù)，ni¹為集合c¹中cpu利用率在第i個(gè)區(qū)間的樣本個(gè)數(shù)，h為區(qū)間系數(shù)。

進(jìn)一步的，所述處理性能為丟包率，當(dāng)有丟包時(shí)所述處理性能取值為0，當(dāng)沒(méi)有丟包時(shí)所述處理性能取值為1。

進(jìn)一步的，所述區(qū)間系數(shù)h取值為0.1。

進(jìn)一步的，用負(fù)反饋的方式得出第k+1周期應(yīng)開(kāi)啟的服務(wù)器數(shù)量的方法為：計(jì)算第k周期的服務(wù)器cpu平均利用率與第k周期的最佳cpu利用率之間的差值，若該差值大于0，則第k+1周期增加開(kāi)啟服務(wù)器的數(shù)量，反之則減少開(kāi)啟服務(wù)器的數(shù)量。

進(jìn)一步的，利用公式計(jì)算得出第k+1周期應(yīng)開(kāi)啟的服務(wù)器數(shù)量m(k+1)；其中，m(k)是第k周期已開(kāi)啟的服務(wù)器數(shù)量，是第k周期的cpu利用率均值，co是第k周期的最優(yōu)運(yùn)行參數(shù)，α是負(fù)反饋中的調(diào)整步長(zhǎng)。

本發(fā)明有兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)：

1)根據(jù)服務(wù)器歷史運(yùn)行狀態(tài)，統(tǒng)計(jì)服務(wù)器運(yùn)行的最優(yōu)參數(shù)；

2)根據(jù)服務(wù)器運(yùn)行的最優(yōu)參數(shù)及當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)，用負(fù)反饋的方式得出應(yīng)開(kāi)啟的服務(wù)器數(shù)量。

有鑒于此，本發(fā)明的主要內(nèi)容如下：

服務(wù)器運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)采集：以一定的時(shí)間間隔，對(duì)服務(wù)器的cpu利用率及處理性能進(jìn)行實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)，處理性能包括但不限于網(wǎng)卡丟包率。處理性能與服務(wù)器運(yùn)行狀態(tài)信息應(yīng)當(dāng)在時(shí)間上同步。

統(tǒng)計(jì)服務(wù)器最佳運(yùn)行參數(shù)：

設(shè)過(guò)去一段時(shí)間采集到的服務(wù)器cpu利用率及處理性能分別為c＝[c1,c2,…,ci,…,cn]，p＝[p1,p2,…,pi,…,pn]，其中，ci∈(0,1),pi＝0或1。根據(jù)對(duì)應(yīng)的pi的取值，可以將c分別劃分為兩個(gè)集合c⁰和c¹。同時(shí)，將cpu利用率劃分為10個(gè)區(qū)間，統(tǒng)計(jì)各個(gè)區(qū)間中的樣本數(shù)量，如下所示。

最優(yōu)的運(yùn)行參數(shù)即為：

co＝argmaxi[ni⁰/ni¹]*h，h為區(qū)間系數(shù)，本發(fā)明中取值為0.1，該系數(shù)確保co的取值在(0，1)之間。

用負(fù)反饋的方式確定當(dāng)前的最優(yōu)服務(wù)器數(shù)量：

在每次采樣結(jié)束后，計(jì)算當(dāng)前的cpu平均利用率與最佳cpu利用率之間的差值，若當(dāng)前的cpu利用率高于最佳cpu利用率(該差值大于0)，則增加開(kāi)啟服務(wù)器的數(shù)量，反之則減少服務(wù)器的數(shù)量。具體計(jì)算公式如下：

其中，m(k+1)是下一個(gè)運(yùn)行周期開(kāi)啟服務(wù)器的數(shù)量，m(k)是當(dāng)前開(kāi)啟的服務(wù)器數(shù)量，是當(dāng)前cpu利用率的均值，co是計(jì)算出來(lái)的最優(yōu)運(yùn)行參數(shù)，α是步長(zhǎng)。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的積極效果為：

本發(fā)明可以自適應(yīng)的學(xué)習(xí)最優(yōu)的系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)，并動(dòng)態(tài)的將系統(tǒng)調(diào)度在最優(yōu)工作狀態(tài)下，可以有較好的性能功耗比。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明中基于負(fù)反饋的服務(wù)器集群分組調(diào)度方法的系統(tǒng)框圖。

圖2是本發(fā)明中基于負(fù)反饋的服務(wù)器分組最優(yōu)服務(wù)器數(shù)量計(jì)算算法示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明所述方法進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。

如圖1所示，本發(fā)明所述方法在本實(shí)施例中的工作流程是：

步驟101：系統(tǒng)初始化階段，初始化負(fù)載采集周期，負(fù)反饋中的調(diào)整步長(zhǎng)α，初始默認(rèn)開(kāi)啟所有服務(wù)器，之后，系統(tǒng)開(kāi)始對(duì)各個(gè)服務(wù)器的運(yùn)行狀態(tài)和性能進(jìn)行同步采集。

步驟102：在每個(gè)采集周期結(jié)束之后，將每個(gè)核的cpu利用率添加到c⁰和c¹中，將沒(méi)有丟包的cpu利用率添加到c⁰，將有丟包的cpu利用率添加到c¹。處理性能用0和1來(lái)表示是否有丟包，沒(méi)有丟包就是0，有丟包就是1。

步驟103：根據(jù)co＝argmaxi[ni⁰/ni¹]*0.1計(jì)算最優(yōu)的服務(wù)器運(yùn)行參數(shù)。

步驟103：計(jì)算當(dāng)前服務(wù)器的平均cpu利用率，記作

步驟104：根據(jù)以下公式，計(jì)算下一個(gè)周期應(yīng)開(kāi)啟的服務(wù)器數(shù)量

步驟105：利用動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡的方法，將流量集中調(diào)度到m(k+1)臺(tái)服務(wù)器上。

以上實(shí)施僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案而非對(duì)其進(jìn)行限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明的精神和范圍，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)以權(quán)利要求書(shū)所述為準(zhǔn)。