CN101662506B - 一种基于cpu内核共享的负载均衡方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于CPU内核共享的负载均衡方法和装置，当本地服务器自身的CPU内核对客户端请求没有能力进行处理时，本地服务器在服务器集群中查找空闲的服务器并向其发送负载迁移请求，空闲的服务器对客户端请求进行处理并把处理结果返回本地服务器。本发明根据每台服务器CPU内核负载情况的不同，当服务器不具备客户端请求处理能力时与空闲服务器进行迁移负载协商，调度闲置的内核参与运算，使网络服务器集群中的所有服务器的负载得到均衡。与现有技术中的负载均衡方法相比具有高可用性和高性能的优势。
Description
技术领域
本发明涉及网络服务器负载均衡技术领域，尤其涉及一种基于CPU内核共享的负载均衡方法和装置。
背景技术
由于目前现有网络的各个核心部分随着业务量的提高，访问量和数据流量的快速增长，其处理能力和计算强度也相应地增大，使得单一的服务器设备根本无法承担。在此情况下，如果放弃现有设备，去做大量的硬件升级，将造成现有资源的浪费。并且即使添加了硬件之后，由于网络中的计算量分布不均匀，仍然会导致严重的负载不均衡。
负载均衡技术是多机服务器系统中的关键技术。其主要作用就是对负载进行均衡处理来使整个体系运行达到最佳性能。现在主流的负载均衡的方法主要有：基于特定服务器软件的负载均衡技术、基于DNS(Domain Name System，域名解析服务器)的多机单域名负载均衡技术、基于反向代理的缓冲池负载均衡技术和基于NAT(Network Address Translator，网络地址翻译器)的内网cluster和四层交换负载均衡技术等。
以基于特定服务器软件的负载均衡技术为例，现在很多网络协议都支持“重定向”功能，例如在HTTP(Hyper Text Transfer Protocol，超文本传输协议)中支持Location指令，接收到这个指令的浏览器将自动重定向到Location指明的另一个URL(Uniform Resource Locator，统一资源定位符)上。由于与执行服务请求相比，发送Location指令对Web服务器的负载要小的多，可以基于发送Location指令这个功能来设计一种具有负载均衡功能的服务器。任何时候Web服务器认为自己负载较大的时候，它就不再向浏览器直接发送回其请求的网页，而是送回一个Location指令，让浏览器去服务器集群中的其他服务器上获得所需要的网页，以达到负载均衡的目的。在这种方式下，服务器集群中的所有服务器本身必须支持这种功能，然而具体实现起来却有很多困难，比如一台服务器如何能保证它重定向过的服务器是比较空闲的，并且不会再次向其他服务器发送Location指令？现有的浏览器都没有这方面的处理能力，而且Location指令也没有相应的判断功能，这样很容易在浏览器上形成一种一直在找空闲服务器却找不到的死循环。因此这种基于发送Location指令来设计一种具有负载均衡功能的服务器的方式在实际应用当中并不多见，使用这种方式实现的服务器集群软件也较少。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，提供一种基于CPU内核共享的负载均衡方法和装置，克服现有技术基于发送Location指令在网络环境下实现服务器负载均衡较为困难的缺陷。
本发明采用的技术方案是，所述基于CPU内核共享的负载均衡方法，包括：
当本地服务器自身的CPU内核对客户端请求没有能力进行处理时，本地服务器在服务器集群中查找空闲的服务器并向其发送负载迁移请求，空闲的服务器调度本地空闲的CPU内核对客户端请求进行处理并把处理结果返回本地服务器。
在本地服务器向服务器集群中的空闲的服务器发送负载迁移请求之后、空闲的服务器对客户端请求进行处理之前，进一步包括本地服务器与空闲服务器进行迁移负载协商。
该方法进一步包括在所述本地服务器上设置并维护自身以及服务器集群中其余服务器的CPU内核负载表，所述本地服务器一方面根据自身CPU内核负载表判断对客户端请求的处理能力，另一方面根据服务器集群中其余服务器的CPU内核负载表查找出空闲的服务器。
所述本地服务器根据服务器集群中其余服务器的CPU内核负载表查找出空闲的服务器的过程包括：按照服务器集群中其余服务器的CPU内核负载表在内存中的存储位置依次查找CPU内核负载率小于设定的阈值的服务器。
所述服务器集群中的所有服务器通过复用的网络端口相连，实时更新自身以及服务器集群中其余服务器的CPU内核负载表。
所述服务器集群的所有服务器的CPU内核负载表进一步包括根据服务器处理的业务不同而设置的服务器的权重值。
该方法进一步包括：当空闲的服务器同时收到至少两台服务器的负载迁移请求时，根据所述两台服务器的权重值选择处理其中一台服务器的客户端请求。
本发明还提供一种基于CPU内核共享的负载均衡装置，包括：
CPU内核负载表配置维护模块，用于在服务器上记录并实时更新自身以及服务器集群的其余服务器的CPU内核负载表；
迁移负载判断模块，用于根据自身CPU内核负载表判断对客户端请求的处理能力，根据服务器集群中其余服务器的CPU内核负载表查找出空闲的服务器并向空闲的服务器发送负载迁移请求；
迁移负载协商模块，当服务器不具备客户端请求处理能力时通过该模块与空闲服务器进行迁移负载协商；
客户端请求处理模块，用于调度本地空闲的CPU内核处理客户端请求并将处理结果数据返回给最初接受所述客户端请求的服务器。
所述CPU内核负载表配置维护模块进一步用于在所述CPU内核负载表中根据服务器处理的业务不同而设置的服务器的权重值。
所述迁移负载协商模块进一步用于当空闲的服务器同时收到至少两台服务器的负载迁移请求时，根据所述两台服务器的权重值选择处理其中一台服务器的客户端请求。
采用上述技术方案，本发明至少具有下列优点：
本发明克服现有技术基于发送Location指令在网络环境下实现服务器负载均衡较为困难的缺陷，提出的所述基于CPU内核共享的负载均衡方法和装置，当本地服务器自身的CPU内核对客户端请求没有能力进行处理时，本地服务器在服务器集群中查找空闲的服务器并向其发送负载迁移请求，空闲的服务器对客户端请求进行处理并把处理结果返回本地服务器。本发明根据每台服务器CPU内核负载情况的不同，不具备客户端请求处理能力的服务器与空闲服务器进行迁移负载协商，调度闲置的内核参与运算，使网络服务器集群中的所有服务器的负载得到均衡。与现有技术中的负载均衡方法相比具有高可用性和高性能的优势。
附图说明
图1为服务器集群的组网情况示意图；
图2为本发明第一实施例所述基于CPU内核共享的负载均衡方法流程图；
图3为本发明第一实施例服务器的CPU内核负载表示意图；
图4为本发明第二实施例服务器的CPU内核负载表示意图；
图5为本发明第三实施例所述基于CPU内核共享的负载均衡装置示意图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为达成预定目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对本发明提出的所述基于CPU内核共享的负载均衡方法和装置，详细说明如后。
服务器集群的组网情况如图1所示，所述服务器集群中的所有服务器通过复用的网络端口连接到互联网上，彼此可以通过互联网交换数据，服务器端主要是用来处理用户发出的客户端请求。
本发明第一实施例，一种基于CPU内核共享的负载均衡方法，如图2所示，包括如下步骤：
步骤101、在服务器集群中的每台服务器上设置并维护自身以及服务器集群中其余服务器的CPU内核负载表。设本实施例中，每台服务器都有4个CPU内核同时工作，每台服务器的CPU内核负载表如图3所示。
具体的，每台服务器是获得自身CPU内核负载情况的方式为：在windows环境下，通过操作系统可以获知CPU内核的负载情况，或者利用基于操作系统的许多能够读取CPU内核占用率的应用软件也可以得到负载情况。在LINUX或UNIX环境下则可以直接调用top这个程序得到CPU内核的负载情况。除此之外，本领域技术人员也可以用C语言等编写一个读取CPU内核占用率的小程序，通过在服务器上的运行也可以获得CPU内核的负载情况。这些获取CPU内核负载情况的方法是本领域的常用技术手段，故此处不详述。
本发明读取CPU内核负载情况的时间间隔可以根据实际需要设定，考虑到效率和性能的折中，优选的，1秒读取2次，也就是0.5秒一次。
每台服务器通过复用的网络端口获取服务器集群中其余服务器的CPU内核负载表的方式为：每台服务器通过网络广播给网络上服务器集群中其余的服务器发送获取CPU内核负载表请求，服务器集群中其余的服务器收到获取CPU内核负载表请求后返回自己的CPU内核负载表给发出请求的服务器，发出请求的服务器将这些CPU内核负载表存入内存，并实时更新，更新的间隔优选为0.5秒一次，每次更新的过程和上述获取服务器集群中其余服务器的CPU内核负载表的方式相同。
步骤102、以服务器集群中的任意一台服务器为例，介绍其收到客户端请求后的处理，称这台服务器为本地服务器。当本地服务器收到客户端请求时，先查找自身的CPU内核负载表，看是否能够处理该客户端请求。在本实施例中，设一台服务器上的4个CPU内核的占用率均超过95％为迁移负载的条件。此时，如果本地服务器上的4个CPU内核的占用率均超过95％，则说明本地服务器没有能力处理该客户端请求，如果本地服务器上的4个CPU内核中至少一个的占用率未超过95％，则由本地服务器处理该客户端请求。
步骤103、当本地服务器没有能力处理该客户端请求时，可以先等待一段时间，比如5秒钟，然后根据服务器集群中其余服务器的CPU内核负载表查找空闲的服务器，具体的，本地服务器按照服务器集群中其余服务器的CPU内核负载表在内存中的存储位置依次查找CPU内核负载率小于设定的阈值的服务器。本实施例中，设定的阈值即判断CPU内核为空闲的条件是该CPU内核的占用率小于10％，也就是说若查找到有CPU内核占用率小于10％的CPU内核负载表，则认为该CPU内核负载表对应的服务器为空闲的服务器。
步骤104、本地服务器与空闲的服务器建立连接，本地服务器向空闲的服务器发送负载迁移请求，进行迁移负载协商。因为本地服务器更新服务器中其余服务器的CPU内核负载表毕竟存在一定的时间间隔，若在该时间间隔之内、对CPU内核负载表更新之前，空闲的服务器中的CPU内核占用情况发生了变化，有可能不能为本地服务器迁移负载，所以需要在建立连接之后进行迁移负载协商。
该迁移负载协商的具体过程为：本地服务器向空闲的服务器发出负载迁移请求，空闲的服务器在收到负载迁移请求后，判断自身能否提供空闲的CPU内核参与迁移负载的服务，如果能，就返回一个接受的信令，本地服务器将待处理的客户端请求发送到空闲的服务器；如果不能，则拒绝此负载迁移请求，那么本地服务器就会重复执行步骤103，继续向下一个空闲的服务器发出负载迁移请求。如此循环，直到有接受的信令。
在本步骤中，空闲的服务器判断自身能否提供空闲的CPU内核参与迁移负载的服务时，也可参考步骤103中设定的阈值。
步骤105、空闲的服务器能够提供CPU内核参与迁移负载的服务时，在向本地服务器返回接收的信令之后，空闲的服务器对客户端请求进行处理并把处理结果返回本地服务器。
本发明第二实施例，一种基于CPU内核共享的负载均衡方法，该方法与第一实施例中的负载均衡方法大致相同，区别在于，在服务器集群中的每台服务器上设置并维护的服务器集群中所有服务器的CPU内核负载表还进一步包括该服务器的权重值，如图4所示，该权重值是根据服务器处理业务的关键性不同而设置的。
正是由于CPU内核负载表中包括了服务器的权重值，本实施例与第一实施例相比，具有如下优势：当空闲的服务器同时收到至少两台服务器的负载迁移请求时，如果自身能够提供空闲的CPU内核参与迁移负载的服务，根据所述两台服务器的权重值选择处理其中权重值较高一台服务器的客户端请求。
本发明第三实施例，一种基于CPU内核共享的负载均衡装置，如图5所示，包括如下组成部分：
CPU内核负载表配置维护模块，用于在服务器上记录并实时更新自身以及服务器集群的其余服务器的CPU内核负载表。
迁移负载判断模块，用于根据自身CPU内核负载表判断对客户端请求的处理能力，根据服务器集群中其余服务器的CPU内核负载表查找出空闲的服务器并向空闲的服务器发送负载迁移请求。
迁移负载协商模块，当服务器不具备客户端请求处理能力时通过该模块与空闲服务器进行迁移负载协商。
客户端请求处理模块，用于调度本地空闲的CPU内核处理客户端请求并将处理结果数据返回给最初接受所述客户端请求的服务器。
本发明第四实施例，一种基于CPU内核共享的负载均衡装置，包括如下组成部分：
CPU内核负载表配置维护模块，用于在服务器上记录并实时更新自身以及服务器集群的其余服务器的CPU内核负载表，在所述CPU内核负载表中根据服务器处理的业务不同而设置的服务器的权重值。
迁移负载判断模块，用于根据自身CPU内核负载表判断对客户端请求的处理能力，根据服务器集群中其余服务器的CPU内核负载表查找出空闲的服务器并向空闲的服务器发送负载迁移请求。
迁移负载协商模块，当服务器不具备客户端请求处理能力时通过该模块与空闲服务器进行迁移负载协商，当空闲的服务器同时收到至少两台服务器的负载迁移请求时，根据所述两台服务器的权重值选择处理其中一台服务器的客户端请求。
客户端请求处理模块，用于调度本地空闲的CPU内核处理客户端请求并将处理结果数据返回给最初接受所述客户端请求的服务器。
本实施例与第三实施例的区别在于，CPU内核负载表配置维护模块进一步用于在所述CPU内核负载表中根据服务器处理的业务不同而设置的服务器的权重值，该权重值是根据服务器处理业务的关键性不同而设置的。
正是由于CPU内核负载表中包括了服务器的权重值，本实施例与第三实施例相比，具有如下优势：当空闲的服务器同时收到至少两台服务器的负载迁移请求时，如果自身能够提供空闲的CPU内核参与迁移负载的服务，迁移负载协商模块就能根据所述两台服务器的权重值选择处理其中权重值较高一台服务器的客户端请求。
本发明克服现有技术基于发送Location指令在网络环境下实现服务器负载均衡较为困难的缺陷，提出的所述基于CPU内核共享的负载均衡方法和装置，当本地服务器自身的CPU内核对客户端请求没有能力进行处理时，本地服务器在服务器集群中查找空闲的服务器并向其发送负载迁移请求，空闲的服务器对客户端请求进行处理并把处理结果返回本地服务器。本发明根据每台服务器CPU内核负载情况的不同，不具备客户端请求处理能力的服务器与空闲服务器进行迁移负载协商，调度闲置的内核参与运算，使网络服务器集群中的所有服务器的负载得到均衡。与现有技术中的负载均衡方法相比具有高可用性和高性能的优势。
通过具体实施方式的说明，应当可对本发明为达成预定目的所采取的技术手段及功效得以更加深入且具体的了解，然而所附图示仅是提供参考与说明之用，并非用来对本发明加以限制。
Claims (7)
1.一种基于CPU内核共享的负载均衡方法，其特征在于，包括：
当本地服务器自身的CPU内核对客户端请求没有能力进行处理时，本地服务器在服务器集群中查找空闲的服务器并向其发送负载迁移请求，空闲的服务器调度本地空闲的CPU内核对客户端请求进行处理并把处理结果返回本地服务器；所述方法进一步包括在所述本地服务器上设置并维护自身以及服务器集群中其余服务器的CPU内核负载表，所述本地服务器一方面根据自身CPU内核负载表判断对客户端请求的处理能力，另一方面根据服务器集群中其余服务器的CPU内核负载表查找出空闲的服务器；其中，所述服务器集群的所有服务器的CPU内核负载表进一步包括根据服务器处理的业务不同而设置的服务器的权重值。
2.根据权利要求1所述基于CPU内核共享的负载均衡方法，其特征在于，在本地服务器向服务器集群中的空闲的服务器发送负载迁移请求之后、空闲的服务器对客户端请求进行处理之前，进一步包括本地服务器与空闲服务器进行迁移负载协商。
3.根据权利要求1所述基于CPU内核共享的负载均衡方法，其特征在于，所述本地服务器根据服务器集群中其余服务器的CPU内核负载表查找出空闲的服务器的过程包括：按照服务器集群中其余服务器的CPU内核负载表在内存中的存储位置依次查找CPU内核负载率小于设定的阈值的服务器。
4.根据权利要求1所述基于CPU内核共享的负载均衡方法，其特征在于，所述服务器集群中的所有服务器通过复用的网络端口相连，实时更新自身以及服务器集群中其余服务器的CPU内核负载表。
5.根据权利要求1所述基于CPU内核共享的负载均衡方法，其特征在于，进一步包括：当空闲的服务器同时收到至少两台服务器的负载迁移请求时，根据所述两台服务器的权重值选择处理其中一台服务器的客户端请求。
6.一种基于CPU内核共享的负载均衡装置，其特征在于，包括：
CPU内核负载表配置维护模块，用于在服务器上记录并实时更新自身以及服务器集群的其余服务器的CPU内核负载表；
迁移负载判断模块，用于根据自身CPU内核负载表判断对客户端请求的处理能力，根据服务器集群中其余服务器的CPU内核负载表查找出空闲的服务器并向空闲的服务器发送负载迁移请求；
迁移负载协商模块，当服务器不具备客户端请求处理能力时通过该模块与空闲服务器进行迁移负载协商；
客户端请求处理模块，用于调度本地空闲的CPU内核处理客户端请求并将处理结果数据返回给最初接受所述客户端请求的服务器；其中，
所述CPU内核负载表配置维护模块进一步用于在所述CPU内核负载表中根据服务器处理的业务不同而设置的服务器的权重值。
7.根据权利要求6所述基于CPU内核共享的负载均衡装置，其特征在于，所述迁移负载协商模块进一步用于当空闲的服务器同时收到至少两台服务器的负载迁移请求时，根据所述两台服务器的权重值选择处理其中一台服务器的客户端请求。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104301243A (zh) * | 2014-09-22 | 2015-01-21 | 华为技术有限公司 | 一种负载控制方法和装置 |
| CN108647085A (zh) * | 2018-05-16 | 2018-10-12 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 处理数据的方法、终端及系统 |
Families Citing this family (23)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102238423B (zh) * | 2010-04-21 | 2015-09-09 | 华为技术有限公司 | 一种设备调度方法、装置及系统 |
| CN102523107B (zh) * | 2011-12-02 | 2017-12-22 | 浙江鸿泉车联网有限公司 | 均衡网管系统服务端和客户端运算压力的方法及装置 |
| CN103179167B (zh) * | 2011-12-26 | 2017-02-22 | 深圳光启高等理工研究院 | 一种云计算的方法、系统及负载均衡服务器 |
| CN103379107A (zh) * | 2012-04-26 | 2013-10-30 | 中兴通讯股份有限公司 | 网络设备能力共享方法及装置、网络设备 |
| CN103516744A (zh) * | 2012-06-20 | 2014-01-15 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种数据处理的方法和应用服务器及集群 |
| WO2014023023A1 (zh) * | 2012-08-10 | 2014-02-13 | 华为技术有限公司 | 多cpu的报文处理方法及系统、交换单元、单板 |
| CN102970379A (zh) * | 2012-12-19 | 2013-03-13 | 中国电子科技集团公司第十五研究所 | 在多个服务器之间实现负载均衡的方法 |
| CN103327098A (zh) * | 2013-06-21 | 2013-09-25 | 苏州鼎富软件科技有限公司 | 硬件资源联合系统 |
| CN103442030B (zh) * | 2013-07-31 | 2016-12-28 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 发送和处理业务请求信息的方法和系统以及客户端装置 |
| CN107219999B (zh) * | 2013-08-31 | 2020-06-26 | 华为技术有限公司 | 一种服务器中内存模块的数据迁移方法及服务器 |
| WO2015172274A1 (zh) * | 2014-05-10 | 2015-11-19 | 苏州阔地网络科技有限公司 | 一种负载均衡处理方法及系统 |
| CN105471938B (zh) * | 2014-08-19 | 2020-06-16 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 服务器负载管理方法及装置 |
| CN104753725B (zh) * | 2015-04-15 | 2017-12-12 | 金陵科技学院 | 审计系统及其方法 |
| CN104809026B (zh) * | 2015-05-14 | 2018-03-30 | 苏州中晟宏芯信息科技有限公司 | 一种使用远程节点借用cpu计算资源的方法 |
| US20170031724A1 (en) * | 2015-07-31 | 2017-02-02 | Futurewei Technologies, Inc. | Apparatus, method, and computer program for utilizing secondary threads to assist primary threads in performing application tasks |
| CN106850822B (zh) * | 2017-02-21 | 2020-06-30 | 聚好看科技股份有限公司 | 负载均衡方法、设备及分布式系统 |
| CN107483584A (zh) * | 2017-08-17 | 2017-12-15 | 深圳市优品壹电子有限公司 | 网络共享方法及装置 |
| CN107562171A (zh) * | 2017-08-17 | 2018-01-09 | 深圳市优品壹电子有限公司 | 电源管理方法及装置 |
| WO2019033371A1 (zh) * | 2017-08-17 | 2019-02-21 | 深圳市优品壹电子有限公司 | 网络共享方法及装置 |
| WO2019033372A1 (zh) * | 2017-08-17 | 2019-02-21 | 深圳市优品壹电子有限公司 | 温度控制方法及装置 |
| CN108023829B (zh) * | 2017-11-14 | 2021-04-23 | 东软集团股份有限公司 | 报文处理方法及装置、存储介质、电子设备 |
| CN108111913B (zh) * | 2017-12-22 | 2021-08-27 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种直播视频流的生成方法、装置及电子设备 |
| CN110012065A (zh) * | 2019-02-25 | 2019-07-12 | 贵州格物数据有限公司 | 一种基于虚拟技术的资源调度平台及方法 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1512729A (zh) * | 2002-12-31 | 2004-07-14 | 联想(北京)有限公司 | 网络设备自适应负载均衡的方法 |
-
2009
- 2009-10-14 CN CN 200910180414 patent/CN101662506B/zh active Active
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1512729A (zh) * | 2002-12-31 | 2004-07-14 | 联想(北京)有限公司 | 网络设备自适应负载均衡的方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Paul Werstein等.Load Balancing in a Cluster Computer.《IEEE Proceedings of the Seventh International Conference on Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies》.2006,1-2页. * |
| 李坤等.服务器集群负载均衡技术研究及算法比较.《计算机与现代化》.2009,(第8期),7-10页. * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104301243A (zh) * | 2014-09-22 | 2015-01-21 | 华为技术有限公司 | 一种负载控制方法和装置 |
| CN104301243B (zh) * | 2014-09-22 | 2018-06-15 | 华为技术有限公司 | 一种负载控制方法和装置 |
| CN108647085A (zh) * | 2018-05-16 | 2018-10-12 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 处理数据的方法、终端及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN101662506A (zh) | 2010-03-03 |
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