CN103581039B - 一种服务器集群的动态负载均衡系统及其使用方法 - Google Patents
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Abstract
一种服务器集群的动态负载均衡系统，包括由服务器组成的服务器集群及从集群中取出的一台或两台服务器作为均衡器，在集群剩余的服务器上均安装桉树云作为云计算平台，取剩余服务器中的一台作为云控制器和集群控制器，一台作为存储服务器，剩下的服务器作为节点控制器，每个节点控制器内设置多个虚拟机，每个开启的虚拟机中部署web服务器软件和一个监听器，并制作每个虚拟机的镜像，监听器定时获取、转发自身监听的虚拟机的CPU占用率给均衡器，均衡器上安装检测器和代理器，检测器根据监听器发来的CPU占用率判断服务器集群的CPU占用率发展趋势及是否增加或减少虚拟机，代理器将用户访问集群的请求均衡地转发到各个开启的虚拟机上。
Description
技术领域
本发明涉及一种服务器集群的动态负载均衡系统及其使用方法。
背景技术
随着互联网的进一步发展，人们对网络的需求日益增加，对网络传输速度的需求尤其紧迫。为了解决这种需求，各个网络服务商，例如视频服务商、搜索服务商都使用了服务器集群，而服务器集群上的负载均衡就成为了问题的焦点，目前已经有一些解决这一负载均衡问题的普遍方法，如使用LVS以及LanderBalance。
LVS(Linux Virtual Server，简称LVS)是一个开源的软件，即Linux虚拟服务器，是一个服务器集群系统。LVS集群采用IP负载均衡技术和基于内容请求分发技术，将请求均衡地转发到不同的服务器上进行执行，且自动屏蔽掉故障服务器。
LanderBalance是一款企业级负载均衡软件，在由多台服务器以对称或功能等方式组成的一个服务器集合中，LanderBalance通过Active活性负载均衡技术库将外部发送来的请求均匀地分配到集合结构中的某一台服务器上，而接收到请求的服务器在对请求进行处理后通过负载服务器回应客户的请求。
目前已有的技术虽然在一定程度上可以解决对服务器集群的需求，但是仍有两个重要的问题没有解决。其一，已有的负载均衡解决方法均不能实现在任何操作系统及web服务器软件上通用，如LVS要求Linux操作系统，而有些负载均衡软件对服务器软件有要求，如Nginx服务器；其二，已有的负载均衡解决方法都是基于服务器数目固定的情况，不能实现服务器数目的自动增加或者减少，如果想要增加或者减少服务器数目就需要管理员进行手动操作，而人的判断存在滞后性，且管理中也有可能存在疏漏，使得服务器数目不能够及时增加或者减少而使得服务陷入瘫痪。
发明内容
本发明首要解决的技术问题是针对上述现有技术提供一种通用的服务器集群的动态负载均衡系统，这种系统不论服务器集群使用何种操作系统、何种web服务器软件都可以实现动态负载均衡，并且可以自动地、弹性地增加或者减少服务器数目。
本发明进一步要解决的技术问题是针对上述现有技术提供一种实现上述服务器集群的动态负载均衡系统的使用方法。
本发明解决上述首要技术问题所采用的技术方案是：一种服务器集群的动态负载均衡系统，包括由n台服务器组成的服务器集群，其特征在于，在服务器集群中抽出一台或两台服务器作为均衡器，在除均衡器外的其余n-1或n-2台服务器上均安装桉树云平台作为云计算平台，在组成云计算平台的服务器中，一台服务器作为云控制器和集群控制器，一台服务器作为存储服务器，剩下的服务器作为节点控制器，云计算平台中的每个节点控制器内设置多个虚拟机，然后在云计算平台中每个开启的虚拟机中均部署web服务器软件和一个监听器，同时制作每个虚拟机的镜像，所述监听器用于定时获取自身监听的虚拟机的CPU占用率状态并将该虚拟机的CPU占用率状态发送给均衡器；
均衡器上安装检测器和代理器，其中检测器用来收集每个监听器发来的虚拟机的CPU占用率状态，并根据这些状态判断整个服务器集群的CPU占用率，然后根据整个服务器集群的CPU占用率状态的发展趋势判断是否需要增加或者减少虚拟机；代理器用于管理所有开启的虚拟机的IP地址，并将用户的访问请求均衡地转发到各个虚拟机上；
用户访问服务器集群的时候，通过所述代理器将用户的访问请求均衡地转发到各个开启的虚拟机上。
作为改进，所述检测器中设置有两个变量low和up，这两个变量初始化为0，监听器按照固定时间间隔发送自身监听到的虚拟机的CPU占用率状态，检测器收到所有开启的虚拟机的CPU占用率状态后，取所有虚拟机的CPU占用率状态的平均值作为整个服务器集群的CPU占用率，并对整个服务器集群的CPU占用率分别设置预定高阈值和预定低阈值：如果发现整个服务器集群的CPU占用率超过预定高阈值，则将变量up的值赋1，如果发现整个服务器集群的CPU占用率低于预定低阈值，则将变量low的值赋1；待下一个固定时间间隔后，再次获得整个服务器集群的CPU占用率后，如果整个服务器集群的CPU占用率不再超过预定高阈值且整个服务器集群的CPU占用率不低于预定低阈值时，则将变量up的值和变量low的值均减1；如果整个服务器集群的CPU占用率仍然继续高于预定高阈值时，则将变量up的值加1，如果整个服务器集群的CPU占用率仍然继续低于预定低阈值时，则将变量low的值加1；当变量up的值等于第一预定倍数值时，检测器通过调用桉树云平台的接口应用程序开启一台虚拟机，当变量low的值等于第二预定倍数值时，检测器通过调用桉树云平台的应用接口程序关闭一台虚拟机。
作为优选，所述预定高阈值设置为50％，所述预定低阈值设置为30％，所述第一预定倍数值设置为3～5，所述第二预定倍数值设置为-3～-5。
本发明解决进一步技术问题所采用的技术方案是：一种具有上述结构的服务器集群的动态负载均衡系统的使用方法，其特征在于，具有n台服务器的运营商客户端按照上述提到的方式构架自身的n台服务器，运营商客户端开启云计算平台的服务程序后：
(1)、监听器按照固定时间间隔获取自身监听的虚拟机的CPU占用率状态，并将获取到的CPU占用率状态发送给检测器；
(2)、检测器中设置两个变量low和up，这两个变量初始化为0，检测器收到所有开启的虚拟机的CPU占用率状态后，取所有虚拟机的CPU占用率状态的平均值作为整个服务器集群的CPU占用率，并对整个服务器集群的CPU占用率分别设置预定高阈值和预定低阈值：如果发现整个服务器集群的CPU占用率超过预定高阈值，则将变量up的值赋1，如果发现整个服务器集群的CPU占用率低于预定低阈值，则将变量low的值赋1；待下一个固定时间间隔后，再次获得整个服务器集群的CPU占用率后，如果整个服务器集群的CPU占用率不再超过预定高阈值且整个服务器集群的CPU占用率不低于预定低阈值时，则将变量up的值和变量low的值均减1；如果整个服务器集群的CPU占用率仍然继续高于预定高阈值时，则将变量up的值加1，如果整个服务器集群的CPU占用率仍然继续低于预定低阈值时，则将变量low的值加1；当变量up的值等于第一预定倍数值时，检测器通过调用桉树云平台的接口应用程序开启一台虚拟机，当变量low的值等于第二预定倍数值时，检测器通过调用桉树云平台的应用接口程序关闭一台虚拟机；
(3)、代理器将用户的访问请求均衡地转发到各个开启的虚拟机上：
所述代理器使用Haproxy负载均衡工具将用户的访问请求均衡地转发到各个开启的虚拟机上。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
(1)、本发明提供的系统能够有效地整合服务器集群资源，通过在服务器集群中搭建云计算平台，同时在均衡器上安装检测器和代理器，从而为云计算平台实现负载均衡；
(2)、本发明提供的系统能够兼容任何种类的操作系统以及服务器软件；
(3)、本发明提供的系统能够实现弹性地负载均衡，在不需要人工干预的情况下，如果访问量变化过大，当前开启的虚拟机承担的负载吃力或者空闲时，服务器集群能够自动增加或者减少虚拟机数目。
附图说明
图1是本发明实施例中服务器集群的动态负载均衡系统的硬件结构示意图；
图2是本发明实施例中服务器集群的动态负载均衡系统的使用方法原理图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
如图1所示，本实施例提供的一种服务器集群的动态负载均衡系统，包括：
由n台服务器组成的服务器集群，在服务器集群中抽出一台或两台服务器作为均衡器，在除均衡器外的其余n-1或n-2台服务器上均安装桉树云平台作为云计算平台：
桉树云平台(英文简称为Eucalyptus)是一种开源的软件基础结构，即服务”私有云计算平台，用来通过计算集群或工作站群实现弹性地、实用地云计算。Eucalyptus云平台包括云控制器(Cloud Controller，简称CLC)、集群控制器(Cluster Controller，简称CC)、节点控制器(Node Controller，简称NC)、Walrus控制器及存储服务器(StorageController，简称SC)5个主要构件，采用SOAP或REST等消息传递协议，相互协作共同提供云服务，其中：
云控制器(CLC)是主要的控制器构件，负责管理整个系统，是Eucalyptus云的对外“窗口”；
集群控制器(CC)负责管理一个集群中的虚拟实例网络，它将开启虚拟实例的请求路由到具有可用资源的节点控制器(NC)；
节点控制器(NC)负责控制主机操作系统及相应的系统管理程序(Hypervisor)，在虚拟实例(根据来自CC的请求实例化)的每个机器上必须运行一个NC实例，每个节点控制器(NC)可以根据其自身CPU的状态开启多个虚拟机，如一个节点控制器(NC)的CPU为4核处理器，那么该节点控制器(NC)最多可开启4台虚拟机，一个节点控制器(NC)的CPU为16核处理器，那么该节点控制器(NC)最多可开启16台虚拟机；
Walrus控制器是一个与Amazon S3类似的存储服务，负责管理对Eucalyptus云平台内的虚拟机映像和用户数据存储服务的访问，请求通过基于SOAP或REST的接口传递至Walrus控制器；
存储服务器(SC)主要负责实现Amazon的S3接口，与Walrus控制器联合工作，用于存储和访问虚拟机映像、内核映像、RAM磁盘映像和用户数据。其中，虚拟机映像可以是公共的，也可以是私有的，并最初以压缩和加密的格式存储，这些映像只有在某个节点需要启动一个新的实例并请求访问此映像时才会被解密。
在组成云计算平台的服务器中，一台服务器作为云控制器(CLC)和集群控制器(CC)，一台服务器作为存储服务器(SC)，剩下的服务器作为节点控制器(NC)，云计算平台中的每个节点控制器(NC)能设置多个虚拟机，然后在云计算平台中每个开启的虚拟机中均部署web服务器软件和一个监听器，同时制作每个虚拟机的镜像，所述监听器用于定时获取自身监听的虚拟机的CPU占用率状态并将该虚拟机的CPU占用率状态发送给均衡器；
在均衡器上安装检测器和代理器：(1)、检测器用来收集每个监听器发来的关于自身监听到的虚拟机的CPU占用率状态，并根据这些状态判断整个服务器集群的CPU占用率，然后根据整个服务器集群的CPU占用率状态的发展趋势判断是否需要增加或减少虚拟机：(2)、代理器用于管理所有开启的虚拟机的IP地址，并将用户的访问请求均衡地转发到各个虚拟机上；
等用户访问服务器集群的时候，通过所述代理器将用户的访问请求均衡地转发到各个开启的虚拟机上，所述代理器优选为Haproxy负载均衡工具。
检测器根据整个服务器集群的CPU占用率对增加或减少虚拟机的判断操作如下：
检测器中设置有两个变量low和up，将这两个变量初始化为0，检测器收到所有开启的虚拟机的CPU占用率状态后，取所有虚拟机的CPU占用率状态的平均值作为整个服务器集群的CPU占用率，并对整个服务器集群的CPU占用率分别设置预定高阈值和预定低阈值：如果发现整个服务器集群的CPU占用率超过预定高阈值，则将变量up的值赋1，如果发现整个服务器集群的CPU占用率低于预定低阈值，则将变量low的值赋1；待下一个固定时间间隔后，再次获得整个服务器集群的CPU占用率后，如果整个服务器集群的CPU占用率不再超过预定高阈值且整个服务器集群的CPU占用率不低于预定低阈值时，则将变量up的值和变量low的值均减1；如果整个服务器集群的CPU占用率仍然继续高于预定高阈值时，则将变量up的值加1，如果整个服务器集群的CPU占用率仍然继续低于预定低阈值时，则将变量low的值加1；当变量up的值等于第一预定倍数值时，检测器通过调用桉树云平台的接口应用程序开启一台虚拟机，当变量low的值等于第二预定倍数值时，检测器通过调用桉树云平台的应用接口程序关闭一台虚拟机。
本实施例中，所述预定高阈值设置为50％，所述预定低阈值设置为30％，所述第一预定倍数值设置为3～5，所述第二预定倍数值设置为-3～-5。
下面对服务器集群的动态负载均衡系统的使用方法进行详细说明，如图2所示：
具有n台服务器的运营商客户端按照上述服务器集群的动态负载均衡系统构架自身的n台服务器，运营商客户端开启云计算平台的服务程序后：
(1)、监听器按照固定时间间隔获取自身监听的虚拟机的CPU占用率状态，并将获取到的CPU占用率状态发送给检测器；
(2)、在检测器中设置两个变量low和up，将这两个变量初始化为0，检测器收到所有开启的虚拟机的CPU占用率状态后，取所有虚拟机的CPU占用率状态的平均值作为整个服务器集群的CPU占用率，并对整个服务器集群的CPU占用率分别设置预定高阈值和预定低阈值：如果发现整个服务器集群的CPU占用率超过预定高阈值，则将变量up的值赋1，如果发现整个服务器集群的CPU占用率低于预定低阈值，则将变量low的值赋1；待下一个固定时间间隔后，再次获得整个服务器集群的CPU占用率后，如果整个服务器集群的CPU占用率不再超过预定高阈值且整个服务器集群的CPU占用率不低于预定低阈值时，则将变量up的值和变量low的值均减1；如果整个服务器集群的CPU占用率仍然继续高于预定高阈值时，则将变量up的值加1，如果整个服务器集群的CPU占用率仍然继续低于预定低阈值时，则将变量low的值加1；当变量up的值等于第一预定倍数值时，检测器通过调用桉树云平台的接口应用程序开启一台虚拟机，当变量low的值等于第二预定倍数值时，检测器通过调用桉树云平台的应用接口程序关闭一台虚拟机；
作为优选，所述预定高阈值设置为50％，所述预定低阈值设置为30％，所述第一预定倍数值设置为3～5，所述第二预定倍数值设置为-3～-5；
(3)、代理器将用户的访问请求均衡地转发到各个开启的虚拟机上：
在步骤(3)中，代理器使用Haproxy负载均衡工具将用户的访问请求均衡地转发到各个开启的虚拟机上。
Claims (4)
1.一种服务器集群的动态负载均衡系统，包括由n台服务器组成的服务器集群，其特征在于，在服务器集群中抽出一台或两台服务器作为均衡器，在除均衡器外的其余n-1或n-2台服务器上均安装桉树云平台作为云计算平台，在组成云计算平台的服务器中，一台服务器作为云控制器和集群控制器，一台服务器作为存储服务器，剩下的服务器作为节点控制器，云计算平台中的每个节点控制器内设置多个虚拟机，然后在云计算平台中每个开启的虚拟机中均部署web服务器软件和一个监听器，同时制作每个虚拟机的镜像，所述监听器用于定时获取自身监听的虚拟机的CPU占用率状态并将该虚拟机的CPU占用率状态发送给均衡器；
在均衡器上安装检测器和代理器，其中检测器用来收集每个监听器发来的关于自身监听到的虚拟机的CPU占用率状态，并根据这些状态判断整个服务器集群的CPU占用率，然后根据整个服务器集群的CPU占用率状态的发展趋势判断是否需要增加或者减少虚拟机；其中，所述检测器中设置有两个变量low和up，这两个变量初始化为0，检测器收到所有开启的虚拟机的CPU占用率状态后，取所有虚拟机的CPU占用率状态的平均值作为整个服务器集群的CPU占用率，并对整个服务器集群的CPU占用率分别设置预定高阈值和预定低阈值：如果发现整个服务器集群的CPU占用率超过预定高阈值，则将变量up的值赋1，如果发现整个服务器集群的CPU占用率低于预定低阈值，则将变量low的值赋1；待下一个固定时间间隔后，再次获得整个服务器集群的CPU占用率后，如果整个服务器集群的CPU占用率不再超过预定高阈值且整个服务器集群的CPU占用率不低于预定低阈值时，则将变量up的值和变量low的值均减1；如果整个服务器集群的CPU占用率仍然继续高于预定高阈值时，则将变量up的值加1，如果整个服务器集群的CPU占用率仍然继续低于预定低阈值时，则将变量low的值加1；当变量up的值等于第一预定倍数值时，检测器通过调用桉树云平台的接口应用程序开启一台虚拟机，当变量low的值等于第二预定倍数值时，检测器通过调用桉树云平台的应用接口程序关闭一台虚拟机；
代理器用于管理所有开启的虚拟机的IP地址，并将用户的访问请求均衡地转发到各个虚拟机上；
用户访问服务器集群的时候，通过所述代理器将用户的访问请求均衡地转发到各个开启的虚拟机上。
2.根据权利要求1所述的服务器集群的动态负载均衡系统，其特征在于，所述预定高阈值设置为50％，所述预定低阈值设置为30％，所述第一预定倍数值设置为3～5，所述第二预定倍数值设置为-3～-5。
3.一种如权利要求1所述的服务器集群的动态负载均衡系统的使用方法，其特征在于，具有n台服务器的运营商客户端按照权利要求1提到的方式构架自身的n台服务器，运营商客户端开启云计算平台的服务程序后：
(1)、所述监听器按照固定时间间隔获取自身监听的虚拟机的CPU占用率状态，并将获取到的CPU占用率状态发送给检测器；
(2)、检测器中设置有两个变量low和up，这两个变量初始化为0，检测器收到所有开启的虚拟机的CPU占用率状态后，取所有虚拟机的CPU占用率状态的平均值作为整个服务器集群的CPU占用率，并对整个服务器集群的CPU占用率分别设置预定高阈值和预定低阈值：如果发现整个服务器集群的CPU占用率超过预定高阈值，则将变量up的值赋1，如果发现整个服务器集群的CPU占用率低于预定低阈值，则将变量low的值赋1；待下一个固定时间间隔后，再次获得整个服务器集群的CPU占用率后，如果整个服务器集群的CPU占用率不再超过预定高阈值且整个服务器集群的CPU占用率不低于预定低阈值时，则将变量up的值和变量low的值均减1；如果整个服务器集群的CPU占用率仍然继续高于预定高阈值时，则将变量up的值加1，如果整个服务器集群的CPU占用率仍然继续低于预定低阈值时，则将变量low的值加1；当变量up的值等于第一预定倍数值时，检测器通过调用桉树云平台的接口应用程序开启一台虚拟机，当变量low的值等于第二预定倍数值时，检测器通过调用桉树云平台的应用接口程序关闭一台虚拟机；
(3)、代理器将用户的访问请求均衡地转发到各个开启的虚拟机上。
4.根据权利要求3所述的服务器集群的动态负载均衡系统的使用方法，其特征在于，所述代理器使用Haproxy负载均衡工具将用户的访问请求均衡地转发到各个开启的虚拟机上。
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Address after: West Street in the official Zhejiang city of Ningbo province Zhenhai District 315200 Village No. 777 Gen E WITHUB 42 Applicant after: Xidian-Ningbo Information Technology Institute Address before: Zhenhai District 315200 Zhejiang city of Ningbo province Chuang No. 777 West Street in the official record E WITHUB 42 Applicant before: Xidian-Ningbo Information Technology Institute |
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| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant |