CN105912408A - 云主机系统中的cpu调度方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种云主机系统中的CPU调度方法及装置。该方法包括：将云主机系统中的云主机进程的CPU优先级设定为相同的值；每隔预设时间间隔获取所述云主机进程的CPU使用量；将所述云主机进程的CPU使用量与对应的云主机的预设服务质量QOS等级的设定使用限额进行对比；当所述云主机进程的CPU使用量超过对应的云主机的预设QOS等级的设定CPU使用限额时，降低该云主机进程的CPU优先级。本发明由于预设QOS等级高的云主机的设定CPU使用限额比较高，因此，可以保证预设QOS等级高的云主机对CPU的使用，实现了按照服务质量的不同要求使用宿主机的资源。

Description

云主机系统中的CPU调度方法及装置
技术领域
本发明实施例涉及CPU调度技术，尤其涉及一种云主机系统中的CPU调度方法及装置。
背景技术
云主机是云计算在基础设施应用上的重要组成部分，位于云计算产业链金字塔底层，产品源自云计算平台。该平台整合了互联网应用三大核心要素：计算、存储、网络，面向用户提供公用化的互联网基础设施服务。云主机是一种类似VPS(Virtual Private Server，虚拟专用服务器)主机的虚拟化技术，VPS是采用虚拟软件(如VZ或VM)在一台主机上虚拟出多个类似独立主机的部分，能够实现单机多用户，每个部分都可以做单独的操作系统，管理方法同主机相同。而云主机是在一组集群主机上虚拟出多个类似独立主机的部分，集群中每个宿主机上都有云主机的一个镜像，从而大大提高了虚拟主机的安全稳定性。
在现有的云主机系统中，各个云主机按照各自的配置均衡的使用宿主机的资源进行运算，而不能按照服务质量的不同要求使用宿主机的资源。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种云主机系统中的CPU调度方法及装置，以实现按照服务质量的不同要求使用宿主机的资源。
第一方面，本发明实施例提供了一种云主机系统中的CPU调度方法，所述方法包括：
将云主机系统中的云主机进程的CPU优先级设定为相同的值；
每隔预设时间间隔获取所述云主机进程的CPU使用量；
将所述云主机进程的CPU使用量与对应的云主机的预设服务质量QOS等级的设定使用限额进行对比；
当所述云主机进程的CPU使用量超过对应的云主机的预设QOS等级的设定CPU使用限额时，降低该云主机进程的CPU优先级。
第二方面，本发明实施例还提供了一种云主机系统中的CPU调度装置，所述装置包括：
CPU优先级设定模块，用于将云主机系统中的云主机进程的CPU优先级设定为相同的值；
CPU使用量获取模块，用于每隔预设时间间隔获取所述云主机进程的CPU使用量；
使用量对比模块，用于将所述云主机进程的CPU使用量与对应的云主机的预设服务质量QOS等级的设定使用限额进行对比；
CPU优先级降低模块，用于当所述云主机进程的CPU使用量超过对应的云主机的预设QOS等级的设定CPU使用限额时，降低该云主机进程的CPU优先级。
本发明实施例的技术方案，通过首先将云主机系统中的所有的云主机进程的CPU优先级设定为相同的值，保证所有的云主机进程在相同的起点上，当云主机进程的CPU使用量超过对应的云主机的预设QOS等级的设定CPU使用限额时，降低该云主机进程的CPU优先级，由于预设QOS等级高的云主机的设定CPU使用限额比较高，因此，可以保证预设QOS等级高的云主机对CPU的使用，实现了按照服务质量的不同要求使用宿主机的资源。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种云主机系统中的CPU调度方法的流程图；
图2是本发明实施例二提供的一种云主机系统中的CPU调度方法的流程图；
图3是本发明实施例三提供的一种云主机系统中的CPU调度方法的流程图；
图4是本发明实施例四提供的一种云主机系统中的CPU调度装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。
在本发明实施例中，设计了一个供用户设定云主机的QOS(Quality ofService，服务质量)等级的设定接口，通过用户对云主机的QOS等级的设定，在结合本发明实施例所述的云主机系统中的CPU调度方法，可以保障QOS等级高的云主机的CPU使用。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的一种云主机系统中的CPU调度方法的流程图，本实施例可适用于按照服务质量等级对CPU进行调度的情况，该方法可以由云主机系统中的CPU调度装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件来实现。该方法具体包括如下步骤：
步骤110，将云主机系统中的云主机进程的CPU优先级设定为相同的值。
其中，所述云主机系统是指安装在一个宿主机上的多个云主机。
在常见的服务器操作系统中，常用进程的nice值来表示进程的CPU优先级，优先级越高，nice值月底；优先级越低，nice值越高。可以根据nice值来计算一个进程每次调度可以占用的CPU的时间长度。优先级越高，进程每次调度可占用的CPU时间越长。
通过将云主机系统中的所有的云主机进程的CPU优先级设定为相同的值，可以保证所述的云主机进程在相同的起点上，保持相同的CPU优先级。
可以将所有的云主机进程的CPU优先级nice值优选设定为0，也可以是(-20～19)之间的一个固定值。
步骤120，每隔预设时间间隔获取所述云主机进程的CPU使用量。
每隔预设时间间隔(如每秒)获取一次所述云主机系统中的所有云主机进程的CPU使用量。其中，所述CPU使用量优选为CPU使用时间。
步骤130，将所述云主机进程的CPU使用量与对应的云主机的预设QOS等级的设定使用限额进行对比。
提前将不同预设QOS等级的云主机进程的CPU使用量设定使用限额，预设QOS等级高的云主机的设定使用限额大于预设QOS等级低的云主机的设定使用限额，从而可以保证预设QOS等级高的云主机对CPU的使用。
通过将所述云主机系统中每个云主机进程的CPU使用量与对应的云主机的预设QOS等级的设定使用限额进行对比，得到CPU使用量超过设定使用限额的云主机进程。
步骤140，当所述云主机进程的CPU使用量超过对应的云主机的预设QOS等级的设定CPU使用限额时，降低该云主机进程的CPU优先级。
当云主机进程的CPU使用量超过该云主机的预设QOS等级的设定CPU使用限额时，将该云主机进程的CPU优先级降低设定级数，以保证云主机系统的服务质量。通过提高云主机进程的nice值实现降低云主机进程的CPU优先级。
本实施例的技术方案，通过首先将云主机系统中的所有的云主机进程的CPU优先级设定为相同的值，保证所有的云主机进程在相同的起点上，当云主机进程的CPU使用量超过对应的云主机的预设QOS等级的设定CPU使用限额时，降低该云主机进程的CPU优先级，由于预设QOS等级高的云主机的设定CPU使用限额比较高，因此，可以保证预设QOS等级高的云主机对CPU的使用，实现了按照服务质量的不同要求使用宿主机的资源，防止了云主机系统发生雪崩。
实施例二
图2是本发明实施例二提供的一种云主机系统中的CPU调度方法的流程图，本实施例在实施例一的基础上进行了优化，该方法具体包括如下步骤：
步骤210，将云主机进程的CPU调度策略设置为时间片轮转调度方式。
其中，时间片轮转调度是进程的一种实时调度策略。
通过将所有的云主机进程的CPU调度策略设置为时间片轮转调度方式，以保证云主机进程在一次调度中使用CPU的时间长度为时间片的长度。
在时间片轮转调度方式中，当进程的时间片用完，系统将重新为该进程分配时间片，并置于就绪队列尾。放在队列尾保证了所有具有相同优先级的任务的调度公平。
步骤220，将云主机系统中的云主机进程的CPU优先级设定为相同的值。
步骤230，每隔预设时间间隔获取所述云主机进程的CPU使用量。
步骤240，将所述云主机进程的CPU使用量与对应的云主机的预设QOS等级的设定使用限额进行对比。
步骤250，当所述云主机进程的CPU使用量超过对应的云主机的预设QOS等级的设定CPU使用限额时，降低该云主机进程的CPU优先级。
按照CPU优先级的nice值确定云主机进程的时间片的长度，CPU优先级高的云主机进程的时间片的长度更长，从而保证CPU优先级高的云主机进程的CPU使用能力。
当所述云主机进程的CPU使用量超过对应的云主机的预设QOS等级的设定CPU使用限额时，减少该云主机进程的时间片的长度。
本实施例的技术方案，在实施例一的基础上，通过将云主机进程的CPU调度策略设置为时间片轮转调度方式，当所述云主机进程的CPU使用量超过对应的云主机的预设QOS等级的设定CPU使用限额时，减少该云主机进程的时间片的长度，更好的保证云主机系统的服务质量。
在上述技术方案的基础上，降低该云主机进程的CPU优先级优选包括：
通过减少该云主机进程的时间片长度或者数量，降低该云主机进程的CPU优先级。
当时间片长度不固定时，可以通过减少云主机进程的时间片长度，来降低云主机进程的CPU优先级；当时间片长度固定时，可以通过减少云主机进程的时间片的数量，来降低云主机进程的CPU优先级。达到调整不同预设QOS等级的云主机进程的CPU优先级的目的。
实施例三
图3是本发明实施例三提供的一种云主机系统中的CPU调度方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上进行了优化，该方法具体包括如下步骤：
步骤310，将云主机系统中的云主机进程的CPU优先级设定为相同的值。
步骤320，每隔预设时间间隔获取所述云主机进程的CPU使用量。
步骤330，获取与预先设定的云主机的QOS等级限额表。
其中，所述QOS等级限额表是提前设定的针对不同预设QOS等级的CPU使用限额的情况，所述QOS等级限额表包括：预设QOS等级、所述预设QOS等级对应的设定CPU使用限额以及超过限额时CPU优先级的降低级数。预设QOS等级越高，超过限额时CPU优先级的降低级数越低，即预设QOS等级高的超过限额时CPU优先级的降低级数比预设QOS等级低的超过限额时CPU优先级的降低级数低。超过限额时CPU优先级的降低级数也可以为负数，如，预设OQS等级高的超过限额时CPU优先级的降低级数为负数，则实际为提高该云主机进程的CPU优先级，从而保证预设QOS等级高的云主机对CPU的使用。
步骤340，将所述云主机进程的CPU使用量与对应的云主机的预设QOS等级的设定使用限额进行对比。
步骤350，当所述云主机进程的CPU使用量超过对应的云主机的预设QOS等级的设定CPU使用限额时，将该云主机进程的CPU优先级降低该预设QOS等级对应的超过限额时CPU优先级的降低级数。
本实施例的技术方案，在上述实施例的基础上，通过当所述云主机进程的CPU使用量超过对应的云主机的预设QOS等级的设定CPU使用限额时，将该云主机进程的CPU优先级降低该预设QOS等级对应的超过限额时CPU优先级的降低级数，预设QOS等级高的云主机的超过限额时CPU优先级的降低级数可以为负数，而实际是提高预设QOS等级高的云主机的CPU优先级，即通过对CPU使用量的监控，来动态调整云主机进程的CPU优先级，从而保证预设QOS等级高的云主机对CPU的使用。
实施例四
图4是本发明实施例四提供的一种云主机系统中的CPU调度装置的结构示意图，如图4所示，本实施例所述的云主机系统中的CPU调度装置包括：CPU优先级设定模块410、CPU使用量获取模块420、使用量对比模块430和CPU优先级降低模块440。
其中，CPU优先级设定模块410用于将云主机系统中的云主机进程的CPU优先级设定为相同的值；
CPU使用量获取模块420用于每隔预设时间间隔获取所述云主机进程的CPU使用量；
使用量对比模块430用于将所述云主机进程的CPU使用量与对应的云主机的预设服务质量QOS等级的设定使用限额进行对比；
CPU优先级降低模块440用于当所述云主机进程的CPU使用量超过对应的云主机的预设QOS等级的设定CPU使用限额时，降低该云主机进程的CPU优先级。
优选的，还包括：
CPU调度策略设置模块，用于在将云主机系统中的云主机进程的CPU优先级设定为相同的值之前，将云主机进程的CPU调度策略设置为时间片轮转调度方式。
优选的，所述CPU优先级降低模块包括：
时间片减少单元，用于通过减少该云主机进程的时间片长度或者数量，降低该云主机进程的CPU优先级。
优选的，还包括：
QOS等级限额表获取模块，用于在将所述云主机进程的CPU使用量与对应的云主机的预设服务质量保证QOS等级的设定使用限额进行对比之前，获取与预先设定的云主机的QOS等级限额表，所述QOS等级限额表包括：预设QOS等级、所述预设QOS等级对应的设定CPU使用限额以及超过限额时CPU优先级的降低级数；
相应的，所述CPU优先级降低模块具体用于：
当所述云主机进程的CPU使用量超过对应的云主机的预设QOS等级的设定CPU使用限额时，将该云主机进程的CPU优先级降低该预设QOS等级对应的超过限额时CPU优先级的降低级数。
其中，所述CPU使用量优选为CPU使用时间。
上述产品可执行本发明任意实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种云主机系统中的CPU调度方法，其特征在于，所述方法包括：
将云主机系统中的云主机进程的CPU优先级设定为相同的值；
每隔预设时间间隔获取所述云主机进程的CPU使用量；
将所述云主机进程的CPU使用量与对应的云主机的预设服务质量QOS等级的设定使用限额进行对比；
当所述云主机进程的CPU使用量超过对应的云主机的预设QOS等级的设定CPU使用限额时，降低该云主机进程的CPU优先级。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将云主机系统中的云主机进程的CPU优先级设定为相同的值之前，还包括：
将云主机进程的CPU调度策略设置为时间片轮转调度方式。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，降低该云主机进程的CPU优先级包括：
通过减少该云主机进程的时间片长度或者数量，降低该云主机进程的CPU优先级。
4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，在将所述云主机进程的CPU使用量与对应的云主机的预设服务质量保证QOS等级的设定使用限额进行对比之前，还包括：
获取与预先设定的云主机的QOS等级限额表，所述QOS等级限额表包括：预设QOS等级、所述预设QOS等级对应的设定CPU使用限额以及超过限额时CPU优先级的降低级数；
相应的，当所述云主机进程的CPU使用量超过对应的云主机的预设QOS等级的设定CPU使用限额时，降低该云主机进程的CPU优先级包括：
当所述云主机进程的CPU使用量超过对应的云主机的预设QOS等级的设定CPU使用限额时，将该云主机进程的CPU优先级降低该预设QOS等级对应的超过限额时CPU优先级的降低级数。
5.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述CPU使用量为CPU使用时间。
6.一种云主机系统中的CPU调度装置，其特征在于，所述装置包括：
CPU优先级设定模块，用于将云主机系统中的云主机进程的CPU优先级设定为相同的值；
CPU使用量获取模块，用于每隔预设时间间隔获取所述云主机进程的CPU使用量；
使用量对比模块，用于将所述云主机进程的CPU使用量与对应的云主机的预设服务质量QOS等级的设定使用限额进行对比；
CPU优先级降低模块，用于当所述云主机进程的CPU使用量超过对应的云主机的预设QOS等级的设定CPU使用限额时，降低该云主机进程的CPU优先级。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
CPU调度策略设置模块，用于在将云主机系统中的云主机进程的CPU优先级设定为相同的值之前，将云主机进程的CPU调度策略设置为时间片轮转调度方式。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述CPU优先级降低模块包括：
时间片减少单元，用于通过减少该云主机进程的时间片长度或者数量，降低该云主机进程的CPU优先级。
9.根据权利要求6-8任一所述的装置，其特征在于，还包括：
QOS等级限额表获取模块，用于在将所述云主机进程的CPU使用量与对应的云主机的预设服务质量保证QOS等级的设定使用限额进行对比之前，获取与预先设定的云主机的QOS等级限额表，所述QOS等级限额表包括：预设QOS等级、所述预设QOS等级对应的设定CPU使用限额以及超过限额时CPU优先级的降低级数；
相应的，所述CPU优先级降低模块具体用于：
当所述云主机进程的CPU使用量超过对应的云主机的预设QOS等级的设定CPU使用限额时，将该云主机进程的CPU优先级降低该预设QOS等级对应的超过限额时CPU优先级的降低级数。
10.根据权利要求6-8任一所述的装置，其特征在于，所述CPU使用量为CPU使用时间。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106843890A (zh) * 2017-02-04 2017-06-13 北京信息科技大学 基于智能决策的传感器网络、节点及其运行方法
CN107040566A (zh) * 2016-09-19 2017-08-11 阿里巴巴集团控股有限公司 业务处理方法及装置
CN107832154A (zh) * 2017-11-14 2018-03-23 浙江亿邦通信科技股份有限公司 一种多进程处理方法、处理装置及应用

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102317917A (zh) * 2011-06-30 2012-01-11 华为技术有限公司 热点域虚拟机cpu调度方法及虚拟机系统
CN102567072A (zh) * 2010-12-20 2012-07-11 中国移动通信集团公司 一种资源分配方法、装置及系统
CN103049332A (zh) * 2012-12-06 2013-04-17 华中科技大学 一种虚拟cpu调度方法
CN103180830A (zh) * 2012-08-31 2013-06-26 华为技术有限公司 中央处理器资源分配方法和计算节点
CN104011685A (zh) * 2012-12-26 2014-08-27 华为技术有限公司 一种虚拟机系统的资源管理方法、虚拟机系统和装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102567072A (zh) * 2010-12-20 2012-07-11 中国移动通信集团公司 一种资源分配方法、装置及系统
CN102317917A (zh) * 2011-06-30 2012-01-11 华为技术有限公司 热点域虚拟机cpu调度方法及虚拟机系统
CN103180830A (zh) * 2012-08-31 2013-06-26 华为技术有限公司 中央处理器资源分配方法和计算节点
CN103049332A (zh) * 2012-12-06 2013-04-17 华中科技大学 一种虚拟cpu调度方法
CN104011685A (zh) * 2012-12-26 2014-08-27 华为技术有限公司 一种虚拟机系统的资源管理方法、虚拟机系统和装置

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107040566A (zh) * 2016-09-19 2017-08-11 阿里巴巴集团控股有限公司 业务处理方法及装置
CN107040566B (zh) * 2016-09-19 2020-01-31 阿里巴巴集团控股有限公司 业务处理方法及装置
CN106843890A (zh) * 2017-02-04 2017-06-13 北京信息科技大学 基于智能决策的传感器网络、节点及其运行方法
CN106843890B (zh) * 2017-02-04 2020-04-28 北京信息科技大学 基于智能决策的传感器网络、节点及其运行方法
CN107832154A (zh) * 2017-11-14 2018-03-23 浙江亿邦通信科技股份有限公司 一种多进程处理方法、处理装置及应用
CN107832154B (zh) * 2017-11-14 2020-07-17 浙江亿邦通信科技有限公司 一种多进程处理方法、处理装置及应用

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