[發明專利]服務資源控制系統和服務資源控制方法有效
| 申請號: | 201210371144.9 | 申請日: | 2012-09-28 |
| 公開(公告)號: | CN102904942A | 公開(公告)日: | 2013-01-30 |
| 發明(設計)人: | 何冠宇 | 申請(專利權)人: | 用友軟件股份有限公司 |
| 主分類號: | H04L29/08 | 分類號: | H04L29/08 |
| 代理公司: | 北京友聯知識產權代理事務所(普通合伙) 11343 | 代理人: | 尚志峰;汪海屏 |
| 地址: | 100094 北京*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 服務 資源 控制系統 控制 方法 | ||
技術領域
本發明涉及資源管理領域,具體而言,涉及一種服務資源控制系統和一種服務資源控制方法。
背景技術
任何計算都需要消耗資源,這里的資源主要有CPU、內存、磁盤、進程、線程、數據庫、網絡、鎖、文件等。任何系統的資源都是有限的,如果計算所要求的資源超過了系統的能力,系統就會發生故障,影響整個系統的穩定性。例如某個計算請求對內存的請求超過了系統的容量,發生內存溢出錯誤,導致整個系統的崩潰。又例如某種類型的服務,是資源占用時間較長的服務,這種服務如果在交易系統中同時發生過多,其他的服務會長時間不可獲得,從而影響整個系統的響應,導致系統成為僵尸系統。
現有的一些技術方案中,主要從系統上提供了一些局部的解決方案,如在網絡安全上,提供的防DDOS攻擊,就是一種針對特定類型的網絡請求的降級服務,降級方式是直接拋棄這中有DDOS攻擊嫌疑的網絡請求。又如,某些服務器,如Apache?Web服務器,可對最大的連接數進行了控制,其實是針對線程和網絡資源消耗而進行的一種降級服務。傳統的技術方案,并不關心計算服務本身的特性,因此在上層應用系統的保護上,缺乏足夠的魯棒性支持。
任何系統的資源都是有限的,一個開放的服務系統,不可避免的要面對各種不同的服務請求,不同的請求對資源的要求也有不同。不可避免的是,有些服務對特定資源的會影響系統的健壯性,傳統的技術從系統層面上,如全局的網絡連接數、線程池大小控制訪問服務請求,沒有考慮服務自生的特質和服務的相關性,因此對系統的保護是有限的,例如對系統的平均響應時間、對系統的最大并發數、對系統的最終穩定性都缺乏防護手段。這種問題,在云計算的背景下更顯得突出,在這種模式下用戶的服務水平合約(SLA)顯得更為重要,應用服務為了能夠滿足SLA的要求。
因此,需要一種新的技術方案,能夠從服務層次上度量特定服務的資源消耗,針對服務的特性和現有資源利用情況,采用不同的降級服務,從而保障整個系統的健壯穩定。
發明內容
本發明所要解決的技術問題在于,提供一種新的技術方案,能夠從服務層次上度量特定服務的資源消耗,針對服務的特性和現有資源利用情況,采用不同的降級服務,從而保障整個系統的健壯穩定。
有鑒于此,本發明提供一種服務資源控制系統,包括:服務確定模塊,確定服務請求消息對應的目標服務;資源要求確定模塊,根據預記錄的不同服務對系統資源的要求量,確定所述目標服務對所述系統資源的要求量;資源剩余統計模塊,統計所述系統資源的剩余量;控制方式確定模塊,比較所述系統資源的剩余量和所述目標服務對所述系統資源的要求量,根據比較結果確定對所述目標服務的資源控制方式;資源分配控制模塊,按確定的資源控制方式,控制對所述目標服務的系統資源分配。應用此技術方案,可以根據當前資源使用的情況,按照一定的策略,實施服務降級,從而有效的提高系統的健壯性。即使在發生極端資源請求情況下,系統的當前服務不會受到沖擊,保障非極端服務請求的可用性和穩定性。
在上述技術方案中,優選地,還包括:資源使用統計模塊,統計所述系統資源的使用量,所述資源剩余統計模塊根據預記錄的所述系統資源的最大量以及使用量,確定所述系統資源的剩余量。應用此技術方案,隨時掌握系統資源的使用量及剩余量,以便根據系統的整體資源能力和當前資源利用的狀況,制定相應的服務降級的方法并實施服務降級。
在上述技術方案中,優選地,所述控制方式確定模塊從所述目標服務預記錄的與不同條件對應的推薦資源控制方式中,選擇與比較結果相符的條件對應的推薦資源控制方式,作為對系統資源的資源控制方式。在本技術方案中,不同條件下,對應的推薦資源控制方式不同,系統會選擇與比較結果相符的條件對應的推薦資源方式,作為最終的資源控制方式,從而確保系統使用的都是最適合的資源控制方式,使整個系統得到更全面的保護,保障整個系統的健壯穩定。
在上述技術方案中,優選地,還包括:資源分配統計模塊,在對所述目標服務的系統資源分配的控制完成后,記錄對所述目標服務實際的資源控制方式和所述目標服務的資源使用量。在本技術方案中,記錄每種資源的當前使用情況和控制方式,從而方便系統對服務所需要的資源進行預測,為服務降級決策提供必要的信息。
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