[發(fā)明專利]分布式服務(wù)器集群負(fù)載異常分析方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210057072.4
• 申請(qǐng)日: 2022-01-19
• 公開（公告）號(hào): CN114090394B
• 公開（公告）日: 2022-04-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱海燕;陳婷婷;曹曼曼;王坡;田長(zhǎng)福
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 山東卓朗檢測(cè)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F11/30
• 分類號(hào): G06F11/30
• 代理公司: 青島致嘉知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 37236
• 代理人: 吳杉

本發(fā)明涉服務(wù)器集群負(fù)載異常分析領(lǐng)域，具體涉及分布式服務(wù)器集群負(fù)載異常分析方法。方法包括：采集分布式服務(wù)器集群中各節(jié)點(diǎn)的CPU占用率、內(nèi)存空閑率和CPU溫度；所述節(jié)點(diǎn)為服務(wù)器集群中的服務(wù)器；根據(jù)各節(jié)點(diǎn)的CPU占用率、內(nèi)存空閑率和CPU溫度，計(jì)算各節(jié)點(diǎn)的負(fù)載指數(shù)；根據(jù)負(fù)載指數(shù)和CPU占用率，計(jì)算不同節(jié)點(diǎn)之間負(fù)載量特征的差異程度；根據(jù)不同節(jié)點(diǎn)之間負(fù)載量特征的差異程度，利用不同序號(hào)對(duì)各節(jié)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)注，將負(fù)載量特征的差異程度小于設(shè)定差異閾值的節(jié)點(diǎn)標(biāo)注為同一序號(hào)；根據(jù)各序號(hào)對(duì)應(yīng)的各節(jié)點(diǎn)的負(fù)載指數(shù)和CPU占用率，計(jì)算各序號(hào)的節(jié)點(diǎn)的整體負(fù)載指數(shù)；根據(jù)各序號(hào)的節(jié)點(diǎn)的整體負(fù)載指數(shù)，判斷各序號(hào)的節(jié)點(diǎn)是否超負(fù)載運(yùn)轉(zhuǎn)。本發(fā)明提高了分析效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及服務(wù)器集群負(fù)載異常分析領(lǐng)域，具體涉及分布式服務(wù)器集群負(fù)載異常分析方法。

背景技術(shù)

目前大型應(yīng)用主要使用分布式服務(wù)器集群處理運(yùn)算任務(wù)，在分布式服務(wù)器集群中有成百上千個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)，當(dāng)接收到任務(wù)時(shí)，負(fù)載均衡設(shè)備給服務(wù)器分配工作，若某服務(wù)器超負(fù)載，負(fù)載均衡設(shè)備仍然給該服務(wù)器分配過多的任務(wù)，可能會(huì)導(dǎo)致服務(wù)器無法正常運(yùn)行，甚至癱瘓，降低分布式服務(wù)器集群的服務(wù)質(zhì)量，因此保證服務(wù)器集群正常運(yùn)轉(zhuǎn)至關(guān)重要，這就需要實(shí)時(shí)檢測(cè)分布式服務(wù)器集群中每臺(tái)服務(wù)器是否超負(fù)載運(yùn)轉(zhuǎn)。

現(xiàn)有對(duì)分布式服務(wù)器集群是否超負(fù)載運(yùn)轉(zhuǎn)分析時(shí)是對(duì)每臺(tái)服務(wù)器是否超負(fù)載運(yùn)轉(zhuǎn)進(jìn)行單獨(dú)分析，由于分布式服務(wù)器集群包括的服務(wù)器個(gè)數(shù)較多，若對(duì)每臺(tái)服務(wù)器是否超負(fù)載運(yùn)轉(zhuǎn)進(jìn)行單獨(dú)分析，則會(huì)降低對(duì)分布式服務(wù)器集群是否超負(fù)載運(yùn)轉(zhuǎn)分析的效率。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有方法存在的對(duì)分布式服務(wù)器集群是否超負(fù)載運(yùn)轉(zhuǎn)分析的效率較低的問題，本發(fā)明的目的在于提供一種分布式服務(wù)器集群負(fù)載異常分析方法，所采用的技術(shù)方案具體如下：

本發(fā)明提供了一種分布式服務(wù)器集群負(fù)載異常分析方法,該方法包括以下步驟：

采集分布式服務(wù)器集群中各節(jié)點(diǎn)的CPU占用率、內(nèi)存空閑率和CPU溫度；所述節(jié)點(diǎn)為服務(wù)器集群中的服務(wù)器；

根據(jù)各節(jié)點(diǎn)的CPU占用率、內(nèi)存空閑率和CPU溫度，計(jì)算各節(jié)點(diǎn)的負(fù)載指數(shù)；根據(jù)各節(jié)點(diǎn)的負(fù)載指數(shù)和CPU占用率，計(jì)算不同節(jié)點(diǎn)之間負(fù)載量特征的差異程度；

根據(jù)所述不同節(jié)點(diǎn)之間負(fù)載量特征的差異程度，利用不同序號(hào)對(duì)各節(jié)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)注，將負(fù)載量特征的差異程度小于設(shè)定差異閾值的節(jié)點(diǎn)標(biāo)注為同一序號(hào)；根據(jù)各序號(hào)對(duì)應(yīng)的各節(jié)點(diǎn)的負(fù)載指數(shù)和CPU占用率，計(jì)算各序號(hào)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)的整體負(fù)載指數(shù)；

根據(jù)所述各序號(hào)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)的整體負(fù)載指數(shù)，判斷各序號(hào)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)是否超負(fù)載運(yùn)轉(zhuǎn)。

優(yōu)選的，采用如下公式計(jì)算不同節(jié)點(diǎn)之間負(fù)載量特征的差異程度：

其中，為分布式服務(wù)器集群中節(jié)點(diǎn)X1和節(jié)點(diǎn)X2之間負(fù)載量特征的差異程度，為節(jié)點(diǎn)X1的CPU占用率，為節(jié)點(diǎn)X2的CPU占用率，為節(jié)點(diǎn)X1和節(jié)點(diǎn)X2的CPU占用率的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，為節(jié)點(diǎn)X1的負(fù)載指數(shù)，為節(jié)點(diǎn)X2的負(fù)載指數(shù)，為自然常數(shù)。

優(yōu)選的，所述根據(jù)各序號(hào)對(duì)應(yīng)的各節(jié)點(diǎn)的負(fù)載指數(shù)和CPU占用率，計(jì)算各序號(hào)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)的整體負(fù)載指數(shù)，包括：

根據(jù)各序號(hào)對(duì)應(yīng)的各節(jié)點(diǎn)的負(fù)載指數(shù)和CPU占用率，計(jì)算各序號(hào)對(duì)應(yīng)的各節(jié)點(diǎn)負(fù)載指數(shù)指標(biāo)的權(quán)重和CPU占用率指標(biāo)的權(quán)重；

根據(jù)所述各序號(hào)對(duì)應(yīng)的各節(jié)點(diǎn)負(fù)載指數(shù)指標(biāo)的權(quán)重和CPU占用率指標(biāo)的權(quán)重，計(jì)算各序號(hào)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)的整體負(fù)載指數(shù)。

優(yōu)選的，采用如下公式計(jì)算各序號(hào)對(duì)應(yīng)的各節(jié)點(diǎn)負(fù)載指數(shù)指標(biāo)的權(quán)重和CPU占用率指標(biāo)的權(quán)重：