CN106101232A - 负载均衡方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种负载均衡方法及装置，属于通信技术领域。所述方法包括：接收移动终端发送的业务请求，获取所述业务请求所对应的业务类型；根据所述业务类型从服务系统所包括的N个服务节点中选择目标服务节点，所述服务系统用于提供多种类型的业务，所述目标服务节点用于处理所述业务请求，所述N为大于1的整数；向所述移动终端发送所述目标服务节点的地址信息。本发明解决了现有技术中由于业务请求被平均分配到各台服务器上，个别处理能力较弱的服务器的负载会逐渐升高，处理速度变慢，从而影响到整个服务器集群的工作效率的问题；实现了根据业务请求的业务类型分配合适的服务节点，达到了提高服务系统的处理效率的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种负载均衡方法及装置。
背景技术
随着通信技术的普及和广泛应用，大规模的云计算对网络资源、服务器资源的需求越来越大，除了不断加强服务器性能建设并提高输送网络带宽外，在服务器之间进行负载均衡也成为近期业内的重要研究方向。
现有的负载均衡技术如下：服务系统中包括由多台服务器组成的服务器集群，每台服务器都具有等价的地位，都可以单独对外提供服务而无需其他服务器的辅助。运行时，将外部发送的业务请求均匀分配给多台服务器，接收到业务请求的服务器独立对该业务请求进行响应。这一负载均衡技术能够平均分配业务请求到多台服务器，借此提供快速获取数据，解决大量并发访问服务的问题。
然而，在现有技术中，由于业务请求被平均分配到各台服务器上，个别处理能力较弱的服务器的负载会逐渐升高，处理速度变慢，从而影响到整个服务器集群的工作效率。
发明内容
为了解决现有技术中由于业务请求被平均分配到各台服务器上，个别处理能力较弱的服务器的负载会逐渐升高，处理速度变慢，从而影响到整个服务器集群的工作效率的问题，本发明实施例提供了一种负载均衡方法及装置。所述技术方案如下：
根据本公开实施例的第一方面，提供了一种负载均衡方法，所述方法包括：
接收移动终端发送的业务请求；
获取所述业务请求所对应的业务类型；
根据所述业务类型从服务系统所包括的N个服务节点中选择目标服务节点，所述服务系统用于提供多种类型的业务，所述目标服务节点用于处理所述业务请求，所述N为大于1的整数；
向所述移动终端发送所述目标服务节点的地址信息。
可选地，所述N个服务节点中的每一个服务节点用于提供一种类型的业务，不同的服务节点分别用于提供不同类型的业务；
所述根据所述业务类型从服务系统所包括的N个服务节点中选择目标服务节点，包括：
从所述N个服务节点中选择与所述业务类型相对应的服务节点，作为所述目标服务节点。
可选地，所述N个服务节点中的每一个服务节点均用于提供M种类型的业务，所述M为大于1的整数；
所述根据所述业务类型从服务系统所包括的N个服务节点中选择目标服务节点，包括：
获取所述N个服务节点中每一个服务节点的处理性能；
根据所述业务类型从所述N个服务节点中选择处理性能最优的服务节点，作为所述目标服务节点。
可选地，所述N个服务节点包括k类服务节点，每一类服务节点用于提供一种类型的业务，不同类的服务节点分别用于提供不同类型的业务；其中，第i类服务节点的个数为n(i)，所述k为大于1的整数，所述i为小于等于k的正整数，所述n(i)为正整数；
所述根据所述业务类型从服务系统所包括的N个服务节点中选择目标服务节点，包括：
从所述k类服务节点中选择与所述业务类型相对应的目标类服务节点；
从所述目标类服务节点中选择所述目标服务节点。
可选地，所述从所述目标类服务节点中选择所述目标服务节点，包括：
若所述目标类服务节点包括一个服务节点，则将所述服务节点确定为所述目标服务节点；
若所述目标类服务节点包括多个服务节点，则获取所述目标类服务节点中每一个服务节点的处理性能；从所述多个服务节点中选择处理性能最优的服务节点，作为所述目标服务节点。
可选地，所述服务节点的处理性能包括：所述服务节点的负载情况，所述服务节点针对每一种类型的业务的待处理请求数量，所述服务节点针对所述移动终端所处地区的业务请求的处理能力中的至少一种。
第二方面，提供了一种负载均衡装置，所述装置包括：
请求接收模块，用于接收移动终端发送的业务请求；
类型获取模块，用于获取所述业务请求所对应的业务类型；
节点选择模块，用于根据所述业务类型从服务系统所包括的N个服务节点中选择目标服务节点，所述服务系统用于提供多种类型的业务，所述目标服务节点用于处理所述业务请求，所述N为大于1的整数；
地址发送模块，用于向所述移动终端发送所述目标服务节点的地址信息。
可选地，所述N个服务节点中的每一个服务节点用于提供一种类型的业务，不同的服务节点分别用于提供不同类型的业务；
所述节点选择模块，用于：
从所述N个服务节点中选择与所述业务类型相对应的服务节点，作为所述目标服务节点。
可选地，所述N个服务节点中的每一个服务节点均用于提供M种类型的业务，所述M为大于1的整数；
所述节点选择模块，包括：
性能获取子模块，用于获取所述N个服务节点中每一个服务节点的处理性能；
节点选择子模块，用于根据所述业务类型从所述N个服务节点中选择处理性能最优的服务节点，作为所述目标服务节点。
可选地，所述N个服务节点包括k类服务节点，每一类服务节点用于提供一种类型的业务，不同类的服务节点分别用于提供不同类型的业务；其中，第i类服务节点的个数为n(i)，所述k为大于1的整数，所述i为小于等于k的正整数，所述n(i)为正整数；
所述节点选择模块，包括：
第一选择子模块，用于从所述k类服务节点中选择与所述业务类型相对应的目标类服务节点；
第二选择子模块，用于从所述目标类服务节点中选择所述目标服务节点。
可选地，所述第二选择子模块，用于：
若所述目标类服务节点包括一个服务节点，则将所述服务节点确定为所述目标服务节点；
若所述目标类服务节点包括多个服务节点，则获取所述目标类服务节点中每一个服务节点的处理性能；从所述多个服务节点中选择处理性能最优的服务节点，作为所述目标服务节点。
可选地，所述服务节点的处理性能包括：所述服务节点的负载情况，所述服务节点针对每一种类型的业务的待处理请求数量，所述服务节点针对所述移动终端所处地区的业务请求的处理能力中的至少一种。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果包括：
通过接收移动终端发送的业务请求，根据该业务请求的业务类型从服务系统所包括的N个服务节点中选择目标服务节点，并向移动终端发送该目标服务节点的地址信息；解决了现有技术中由于业务请求被平均分配到各台服务器上，个别处理能力较弱的服务器的负载会逐渐升高，处理速度变慢，从而影响到整个服务器集群的工作效率的问题；实现了根据业务请求的业务类型分配合适的服务节点，达到了提高服务系统的处理效率的技术效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种实施环境的示意图；
图2是本发明实施例提供的一种负载均衡方法的流程图；
图3A是本发明实施例提供的另一种负载均衡方法的流程图；
图3B至图3D是图3A所示实施例涉及的几种服务系统的架构图；
图4是本发明实施例提供的一种负载均衡装置的框图；
图5是本发明实施例提供的另一种负载均衡装置的框图；
图6是本发明实施例提供的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
图1是本发明实施例提供的一种实施环境的示意图。该实施环境包括：移动终端110、映射服务器120和服务系统130。
移动终端110可以是手机、平板电脑、电子书阅读器、多媒体播放设备、便携式计算机、个人数字助理等便携式电子设备。移动终端110可通过无线网络与映射服务器120建立通信连接。
映射服务器120可以是一台服务器，也可以是由若干台服务器组成的服务器集群，或者是一个云计算服务中心。映射服务器120可通过有线网络或者无线网络与服务系统130建立通信连接。
服务系统130用于提供多种类型的业务。在本发明实施例中，对业务类型的具体内容不作限定，如查询业务、数据处理业务、搜索业务等各类网络业务。服务系统130中包括多个服务节点131。每一个服务节点131可以是一台服务器，也可以是由若干台服务器组成的服务器集群，或者是一台服务器中的一个独立的处理模块。
图2是本发明实施例提供的一种负载均衡方法的流程图，该方法可应用于图1所述实施环境中的映射服务器120中。该方法可以包括如下几个步骤。
步骤201，接收移动终端发送的业务请求。
步骤202，获取业务请求所对应的业务类型。
步骤203，根据业务类型从服务系统所包括的N个服务节点中选择目标服务节点，服务系统用于提供多种类型的业务，目标服务节点用于处理上述业务请求，N为大于1的整数。
步骤204，向移动终端发送目标服务节点的地址信息。
综上所述，本实施例提供的方法，通过接收移动终端发送的业务请求，根据该业务请求的业务类型从服务系统所包括的N个服务节点中选择目标服务节点，并向移动终端发送该目标服务节点的地址信息；解决了现有技术中由于业务请求被平均分配到各台服务器上，个别处理能力较弱的服务器的负载会逐渐升高，处理速度变慢，从而影响到整个服务器集群的工作效率的问题；实现了根据业务请求的业务类型分配合适的服务节点，达到了提高服务系统的处理效率的技术效果。
图3A是本发明实施例提供的另一种负载均衡方法的流程图，该方法可应用于图1所示实施环境中的映射服务器120中。该方法可以包括如下几个步骤。
步骤301，接收移动终端发送的业务请求。
当移动终端需要请求服务系统所提供的某项业务时，移动终端向映射服务器发送业务请求。相应地，映射服务器接收移动终端发送的业务请求。
步骤302，获取业务请求所对应的业务类型。
映射服务器获取业务请求所对应的业务类型。在本发明实施例中，对业务类型的具体内容不作限定，如查询业务、数据处理业务、搜索业务等各类网络业务。服务系统用于提供多种不同类型的业务。
步骤303，根据业务类型从服务系统所包括的N个服务节点中选择目标服务节点。
映射服务器根据业务类型从服务系统所包括的N个服务节点中选择目标服务节点，N为大于1的整数。目标服务节点用于处理上述业务请求。
在第一种可能的实施方式中，N个服务节点中的每一个服务节点用于提供一种类型的业务，不同的服务节点分别用于提供不同类型的业务。结合参考图3B，其示出了本实施方式所对应的一种服务系统的架构图。在本实施方式中，计算资源采用分布存储模式存储于服务系统的各个服务节点中。具体来讲：用于完成服务系统所提供的各类业务的计算资源分别存储于不同的服务节点中，每一个服务节点存储用于完成一种类型的业务所需的计算资源，不同的服务节点分别存储用于完成不同类型的业务所需的计算资源。
例如，服务系统中包括4个服务节点，这4个服务节点中，服务节点1用于提供A类型的业务，服务节点2用于提供B类型的业务，服务节点3用于提供C类型的业务，服务节点4用于提供D类型的业务。映射服务器根据业务类型从N个服务节点中选择与业务类型相对应的服务节点，作为目标服务节点。例如，若映射服务器获取的业务请求所对应的业务类型为B类型，则映射服务器从上述4个服务节点中选择服务节点2作为目标服务节点。
在本实施方式中，映射服务器采用静态路由的方式为移动终端分配服务节点。可选地，每一个服务节点预先将其提供的业务类型和地址信息注册至映射服务器中。映射服务器中存储有静态路由表，静态路由表中存储各个服务节点所提供的业务类型和地址信息之间的对应关系。映射服务器根据业务请求所对应的业务类型，从该静态路由表中查询获取目标服务节点。
在第二种可能的实施方式中，N个服务节点中的每一个服务节点均用于提供M种类型的业务，M为大于1的整数。结合参考图3C，其示出了本实施方式所对应的一种服务系统的架构图。在本实施方式中，计算资源采用均衡服务模式存储于服务系统的各个服务节点中。具体来讲：每一个服务节点中均存储有用于完成服务系统所提供的各类业务的计算资源，不同的服务节点存储有相同的计算资源以提供相同的业务。
例如，服务系统中包括4个服务节点，这4个服务节点中，每一个服务节点均用于提供A、B和C三种类型的业务。映射服务器获取N个服务节点中每一个服务节点的处理性能，根据业务类型从N个服务节点中选择处理性能最优的服务节点，作为目标服务节点。
其中，服务节点的处理性能包括：服务节点的负载情况、服务节点针对每一种类型的业务的待处理请求数量、服务节点针对移动终端所处地区的业务请求的处理能力中的至少一种。
当服务节点的处理性能为服务节点的负载情况时，处理性能最优的服务节点可以是负载最低的服务节点。映射服务器获取各个服务节点的负载情况，选择负载最低的服务节点作为目标服务节点。
当服务节点的处理性能为服务节点针对每一种类型的业务的待处理请求数量时，处理性能最优的服务节点可以是针对业务请求所对应的业务类型的待处理请求数量最少的服务节点。映射服务器获取各个服务节点针对业务请求所对应的业务类型的待处理请求数量，选择上述待请求数量最少的服务节点作为目标服务节点。例如，假设上述4个服务节点针对业务类型A的待请求数量分别是1、0、2、2，则选择第2个服务节点(也即待请求数量为0的服务节点)作为目标服务节点。
当服务节点的处理性能为服务节点针对移动终端所处地区的业务请求的处理能力时，处理性能最优的服务节点可以是上述处理能力最强的服务节点。映射服务器获取各个服务节点针对移动终端所处地区的业务请求的处理能力，选择上述处理能力最强的服务节点作为目标服务节点。其中，移动终端所处地区可由移动终端上报，也可由映射服务器根据移动终端发送业务请求时所采用的IP(Internet Protocol，互联网协议)地址确定。
当然，当服务节点的处理性能包括：服务节点的负载情况、服务节点针对每一种类型的业务的待处理请求数量、服务节点针对移动终端所处地区的业务请求的处理能力中的多种参数时，映射服务器可综合考虑多种参数，选择处理性能最优的服务节点。例如，为每一种参数分配相应的权重，并将每一种参数转化为用于反映处理性能的指数，该指数越大表明处理性能越优，该指数越小表明处理性能越差。映射服务器根据每一种参数对应的权重和指数，采用加权求和方式计算用于反映服务节点的处理性能的总指数。该总指数越大表明服务节点的处理性能越优，该总指数越小表明服务节点的处理性能越差。
在本实施方式中，映射服务器采用动态路由的方式为移动终端分配服务节点。映射服务器中存储有动态路由表，该动态路由表中存储有各个服务节点的地址信息和上述用于反映服务节点的处理性能的参数。映射服务器在接收到移动终端发送的业务请求之后，从该动态路由表中为移动终端选择处理性能最优的服务节点。另外，上述用于反映服务节点的处理性能的参数，可由各个服务节点主动上报给映射服务器，也可由映射服务器向各个服务节点请求获取。
在第三种可能的实施方式中，N个服务节点包括k类服务节点，每一类服务节点用于提供一种类型的业务，不同类的服务节点分别用于提供不同类型的业务。其中，第i类服务节点的个数为n(i)，k为大于1的整数，i为小于等于k的正整数，n(i)为正整数。即，k类服务节点的数量总和为N。在本实施方式中，计算资源采用分布存储模式和均衡服务模式存储于服务系统的各个服务节点中。具体来讲：将服务节点分为多个类，用于完成服务系统所提供的各类业务的计算资源分别存储于不同类的服务节点中，每一类服务节点存储用于完成一种类型的业务所需的计算资源，不同类的服务节点分别存储用于完成不同类型的业务所需的计算资源，且属于同一类的各个服务节点均存储有相同的计算资源以提供相同的业务。
例如，服务系统包括10个服务节点，该10个服务节点分为3类：第1类服务节点用于提供A类型的业务，包括3个服务节点；第2类服务节点用于提供B类型的业务，包括4个服务节点；第3类服务节点用于提供C类型的业务，包括3个服务节点。映射服务器从k类服务节点中选择与业务类型相对应的目标类服务节点，而后从目标类服务节点中选择目标服务节点。例如，若映射服务器获取的业务请求所对应的业务类型为B类型，则映射服务器从上述3类服务节点中选择第2类服务节点为目标类服务节点，并从该第2类服务节点所包括的4个服务节点中选择目标服务节点。
具体来讲，映射服务器从目标类服务节点中选择目标服务节点，包括：若目标类服务节点包括一个服务节点，则将服务节点确定为目标服务节点；若目标类服务节点包括多个服务节点，则获取目标类服务节点中每一个服务节点的处理性能，从该多个服务节点中选择处理性能最优的服务节点，作为目标服务节点。其中，服务节点的处理性能包括：服务节点的负载情况、服务节点针对移动终端所处地区的业务请求的处理能力中的至少一种。
当服务节点的处理性能为服务节点的负载情况时，处理性能最优的服务节点可以是负载最低的服务节点。映射服务器获取目标类服务节点所包括的各个服务节点的负载情况，选择负载最低的服务节点作为目标服务节点。
当服务节点的处理性能为服务节点针对移动终端所处地区的业务请求的处理能力时，处理性能最优的服务节点可以是上述处理能力最强的服务节点。映射服务器获取目标类服务节点所包括的各个服务节点针对移动终端所处地区的业务请求的处理能力，选择上述处理能力最强的服务节点作为目标服务节点。
当服务节点的处理性能包括服务节点的负载情况和服务节点针对移动终端所处地区的业务请求的处理能力时，在一个示例中，映射服务器从目标类服务节点所包括的各个服务节点中选择负载情况低于第一阈值的服务节点，若负载情况低于第一阈值的服务节点的数量为一个，则将该服务节点作为目标服务节点，若负载情况低于第一阈值的服务节点的数量为多个，则从该多个服务节点中选择针对移动终端所处地区的业务请求的处理能力最强的服务节点作为目标服务节点。在另一个示例中，映射服务器从目标类服务节点所包括的各个服务节点中选择针对移动终端所处地区的业务请求的处理能力大于第二阈值的服务节点，若上述被选择的大于第二阈值的服务节点的数量为一个，则将该服务节点作为目标服务节点，若上述被选择的大于第二阈值的服务节点的数量为多个，则从该多个服务节点中选择负载情况最低的服务节点作为目标服务节点。
在本实施方式中，映射服务器采用静态路由和动态路由相结合的方式为移动终端分配服务节点。映射服务器中存储有静态路由表和动态路由表，静态路由表中存储各类服务节点所提供的业务类型以及每一类服务节点中各个服务节点的地址信息，动态路由表中存储有每一类服务节点中各个服务节点的地址信息和上述用于反映服务节点的处理性能的参数。
步骤304，向移动终端发送目标服务节点的地址信息。
映射服务器向移动终端发送目标服务节点的地址信息。例如，地址信息包括目标服务节点的IP地址和端口号。移动终端接收到目标服务节点的地址信息之后，根据该地址信息，向目标服务节点发送上述业务请求，以请求目标服务节点处理该业务请求。
综上所述，本实施例提供的方法，通过接收移动终端发送的业务请求，根据该业务请求的业务类型从服务系统所包括的N个服务节点中选择目标服务节点，并向移动终端发送该目标服务节点的地址信息；解决了现有技术中由于业务请求被平均分配到各台服务器上，个别处理能力较弱的服务器的负载会逐渐升高，处理速度变慢，从而影响到整个服务器集群的工作效率的问题；实现了根据业务请求的业务类型分配合适的服务节点，达到了提高服务系统的处理效率的技术效果。
另外，本实施例提供了三种服务系统中服务节点的部署架构，并且提供了两种不同的服务资源存储方式，从而针对移动终端的需求，为移动终端分配处理性能最优的服务器，实现了移动负载均衡。
此外，考虑到移动终端的处理能力和存储能力正不断提高，在其它实施例中，映射服务器也可将上述静态路由表和/或动态路由表发送给移动终端，由移动终端从中选择目标服务器。
下述为本发明装置实施例，可以用于执行本发明方法实施例。对于本发明装置实施例中未披露的细节，请参照本发明方法实施例。
图4是本发明实施例提供的一种负载均衡装置的框图。该装置具有实现上述方法的功能，所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。该装置可以包括：请求接收模块401、类型获取模块402、节点选择模块403和地址发送模块404。
请求接收模块401，用于接收移动终端发送的业务请求。
类型获取模块402，用于获取请求接收模块401接收的业务请求所对应的业务类型。
节点选择模块403，用于根据类型获取模块402获取的业务类型从服务系统所包括的N个服务节点中选择目标服务节点，服务系统用于提供多种类型的业务，目标服务节点用于处理上述业务请求，N为大于1的整数。
地址发送模块404，用于向移动终端发送节点选择模块403选择的目标服务节点的地址信息。
综上所述，本实施例提供的装置，通过接收移动终端发送的业务请求，根据该业务请求的业务类型从服务系统所包括的N个服务节点中选择目标服务节点，并向移动终端发送该目标服务节点的地址信息；解决了现有技术中由于业务请求被平均分配到各台服务器上，个别处理能力较弱的服务器的负载会逐渐升高，处理速度变慢，从而影响到整个服务器集群的工作效率的问题；实现了根据业务请求的业务类型分配合适的服务节点，达到了提高服务系统的处理效率的技术效果。
图5是本发明实施例提供的另一种负载均衡装置的框图。该装置具有实现上述方法的功能，所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。该装置可以包括：请求接收模块501、类型获取模块502、节点选择模块503和地址发送模块504。
请求接收模块501，用于接收移动终端发送的业务请求。
类型获取模块502，用于获取请求接收模块501接收的业务请求所对应的业务类型。
节点选择模块503，用于根据类型获取模块502获取的业务类型从服务系统所包括的N个服务节点中选择目标服务节点，服务系统用于提供多种类型的业务，目标服务节点用于处理上述业务请求，N为大于1的整数。
地址发送模块504，用于向移动终端发送节点选择模块503选择的目标服务节点的地址信息。
在一个示例中，N个服务节点中的每一个服务节点用于提供一种类型的业务，不同的服务节点分别用于提供不同类型的业务。节点选择模块503，用于：从N个服务节点中选择与业务类型相对应的服务节点，作为目标服务节点。
在另一个示例中，N个服务节点中的每一个服务节点均用于提供M种类型的业务，M为大于1的整数。节点选择模块503，包括：性能获取子模块503a和节点选择子模块503b。性能获取子模块503a，用于获取N个服务节点中每一个服务节点的处理性能。节点选择子模块503b，用于根据业务类型从N个服务节点中选择处理性能最优的服务节点，作为目标服务节点。
在又一个示例中，N个服务节点包括k类服务节点，每一类服务节点用于提供一种类型的业务，不同类的服务节点分别用于提供不同类型的业务；其中，第i类服务节点的个数为n(i)，k为大于1的整数，i为小于等于k的正整数，n(i)为正整数。节点选择模块503包括：第一选择子模块503c和第二选择子模块503d。第一选择子模块503c，用于从k类服务节点中选择与业务类型相对应的目标类服务节点。第二选择子模块503d，用于从目标类服务节点中选择目标服务节点。
可选地，第二选择子模块503d，用于：在目标类服务节点包括一个服务节的情况下，将服务节点确定为目标服务节点；或者，在目标类服务节点包括多个服务节点的情况下，获取目标类服务节点中每一个服务节点的处理性能，从多个服务节点中选择处理性能最优的服务节点，作为目标服务节点。
可选地，服务节点的处理性能包括：服务节点的负载情况，服务节点针对每一种类型的业务的待处理请求数量，服务节点针对移动终端所处地区的业务请求的处理能力中的至少一种。
综上所述，本实施例提供的装置，通过接收移动终端发送的业务请求，根据该业务请求的业务类型从服务系统所包括的N个服务节点中选择目标服务节点，并向移动终端发送该目标服务节点的地址信息；解决了现有技术中由于业务请求被平均分配到各台服务器上，个别处理能力较弱的服务器的负载会逐渐升高，处理速度变慢，从而影响到整个服务器集群的工作效率的问题；实现了根据业务请求的业务类型分配合适的服务节点，达到了提高服务系统的处理效率的技术效果。
需要说明的是：上述实施例提供的装置，在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
图6是本发明实施例提供的一种服务器的结构示意图。该服务器用于实施上述实施例中提供的负载均衡方法。例如，该服务器可以是图1所示实施环境中的映射服务器120。具体来讲：
所述服务器600包括中央处理单元(CPU)601、包括随机存取存储器(RAM)602和只读存储器(ROM)603的系统存储器604，以及连接系统存储器604和中央处理单元601的系统总线605。所述服务器600还包括帮助计算机内的各个器件之间传输信息的基本输入/输出系统(I/O系统)606，和用于存储操作系统613、应用程序614和其他程序模块615的大容量存储设备607。
所述基本输入/输出系统606包括有用于显示信息的显示器608和用于用户输入信息的诸如鼠标、键盘之类的输入设备609。其中所述显示器608和输入设备609都通过连接到系统总线605的输入输出控制器610连接到中央处理单元601。所述基本输入/输出系统606还可以包括输入输出控制器610以用于接收和处理来自键盘、鼠标、或电子触控笔等多个其他设备的输入。类似地，输入输出控制器610还提供输出到显示屏、打印机或其他类型的输出设备。
所述大容量存储设备607通过连接到系统总线605的大容量存储控制器(未示出)连接到中央处理单元601。所述大容量存储设备607及其相关联的计算机可读介质为服务器600提供非易失性存储。也就是说，所述大容量存储设备607可以包括诸如硬盘或者CD-ROM驱动器之类的计算机可读介质(未示出)。
不失一般性，所述计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括RAM、ROM、EPROM、EEPROM、闪存或其他固态存储其技术，CD-ROM、DVD或其他光学存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备。当然，本领域技术人员可知所述计算机存储介质不局限于上述几种。上述的系统存储器604和大容量存储设备607可以统称为存储器。
根据本发明的各种实施例，所述服务器600还可以通过诸如因特网等网络连接到网络上的远程计算机运行。也即服务器600可以通过连接在所述系统总线605上的网络接口单元611连接到网络612，或者说，也可以使用网络接口单元611来连接到其他类型的网络或远程计算机系统(未示出)。
所述存储器还包括一个或者一个以上的程序，所述一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行。上述一个或者一个以上程序包含用于执行上述方法的指令。
应当理解的是，在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (12)
1.一种负载均衡方法，其特征在于，所述方法包括：
接收移动终端发送的业务请求；
获取所述业务请求所对应的业务类型；
根据所述业务类型从服务系统所包括的N个服务节点中选择目标服务节点，所述服务系统用于提供多种类型的业务，所述目标服务节点用于处理所述业务请求，所述N为大于1的整数；
向所述移动终端发送所述目标服务节点的地址信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述N个服务节点中的每一个服务节点用于提供一种类型的业务，不同的服务节点分别用于提供不同类型的业务；
所述根据所述业务类型从服务系统所包括的N个服务节点中选择目标服务节点，包括：
从所述N个服务节点中选择与所述业务类型相对应的服务节点，作为所述目标服务节点。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述N个服务节点中的每一个服务节点均用于提供M种类型的业务，所述M为大于1的整数；
所述根据所述业务类型从服务系统所包括的N个服务节点中选择目标服务节点，包括：
获取所述N个服务节点中每一个服务节点的处理性能；
根据所述业务类型从所述N个服务节点中选择处理性能最优的服务节点，作为所述目标服务节点。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述N个服务节点包括k类服务节点，每一类服务节点用于提供一种类型的业务，不同类的服务节点分别用于提供不同类型的业务；其中，第i类服务节点的个数为n(i)，所述k为大于1的整数，所述i为小于等于k的正整数，所述n(i)为正整数；
所述根据所述业务类型从服务系统所包括的N个服务节点中选择目标服务节点，包括：
从所述k类服务节点中选择与所述业务类型相对应的目标类服务节点；
从所述目标类服务节点中选择所述目标服务节点。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所述目标类服务节点中选择所述目标服务节点，包括：
若所述目标类服务节点包括一个服务节点，则将所述服务节点确定为所述目标服务节点；
若所述目标类服务节点包括多个服务节点，则获取所述目标类服务节点中每一个服务节点的处理性能；从所述多个服务节点中选择处理性能最优的服务节点，作为所述目标服务节点。
6.根据权利要求3或5所述的方法，其特征在于，所述服务节点的处理性能包括：所述服务节点的负载情况，所述服务节点针对每一种类型的业务的待处理请求数量，所述服务节点针对所述移动终端所处地区的业务请求的处理能力中的至少一种。
7.一种负载均衡装置，其特征在于，所述装置包括：
请求接收模块，用于接收移动终端发送的业务请求；
类型获取模块，用于获取所述业务请求所对应的业务类型；
节点选择模块，用于根据所述业务类型从服务系统所包括的N个服务节点中选择目标服务节点，所述服务系统用于提供多种类型的业务，所述目标服务节点用于处理所述业务请求，所述N为大于1的整数；
地址发送模块，用于向所述移动终端发送所述目标服务节点的地址信息。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述N个服务节点中的每一个服务节点用于提供一种类型的业务，不同的服务节点分别用于提供不同类型的业务；
所述节点选择模块，用于：
从所述N个服务节点中选择与所述业务类型相对应的服务节点，作为所述目标服务节点。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述N个服务节点中的每一个服务节点均用于提供M种类型的业务，所述M为大于1的整数；
所述节点选择模块，包括：
性能获取子模块，用于获取所述N个服务节点中每一个服务节点的处理性能；
节点选择子模块，用于根据所述业务类型从所述N个服务节点中选择处理性能最优的服务节点，作为所述目标服务节点。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述N个服务节点包括k类服务节点，每一类服务节点用于提供一种类型的业务，不同类的服务节点分别用于提供不同类型的业务；其中，第i类服务节点的个数为n(i)，所述k为大于1的整数，所述i为小于等于k的正整数，所述n(i)为正整数；
所述节点选择模块，包括：
第一选择子模块，用于从所述k类服务节点中选择与所述业务类型相对应的目标类服务节点；
第二选择子模块，用于从所述目标类服务节点中选择所述目标服务节点。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第二选择子模块，用于：
在所述目标类服务节点包括一个服务节点的情况下，将所述服务节点确定为所述目标服务节点；
在所述目标类服务节点包括多个服务节点的情况下，获取所述目标类服务节点中每一个服务节点的处理性能；从所述多个服务节点中选择处理性能最优的服务节点，作为所述目标服务节点。
12.根据权利要求9或11所述的装置，其特征在于，所述服务节点的处理性能包括：所述服务节点的负载情况，所述服务节点针对每一种类型的业务的待处理请求数量，所述服务节点针对所述移动终端所处地区的业务请求的处理能力中的至少一种。
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|---|---|
| CN (1) | CN106101232A (zh) |
Cited By (27)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106850834A (zh) * | 2017-03-01 | 2017-06-13 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种业务请求方法和装置及负载均衡器 |
| CN106897149A (zh) * | 2017-03-01 | 2017-06-27 | 深圳市博信诺达经贸咨询有限公司 | 处理大数据的方法及系统 |
| CN107015864A (zh) * | 2017-01-16 | 2017-08-04 | 平安银行股份有限公司 | 业务批量处理控制方法及装置 |
| CN107181825A (zh) * | 2017-07-07 | 2017-09-19 | 广东中星电子有限公司 | 终端设备数据的在线处理方法 |
| CN109032786A (zh) * | 2017-06-08 | 2018-12-18 | 武汉斗鱼网络科技有限公司 | Jenkins持续集成集群、APP打包方法和服务器 |
| CN109246078A (zh) * | 2018-08-02 | 2019-01-18 | 平安科技（深圳）有限公司 | 一种数据交互方法及服务器 |
| CN109361749A (zh) * | 2018-10-24 | 2019-02-19 | 华为技术有限公司 | 报文处理方法、相关设备及计算机存储介质 |
| CN109413117A (zh) * | 2017-08-15 | 2019-03-01 | 中兴通讯股份有限公司 | 分布式数据计算方法、装置、服务器及计算机存储介质 |
| CN109523123A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-03-26 | 平安科技（深圳）有限公司 | 一种分布式事务处理的智能调配方法及服务器 |
| CN109696889A (zh) * | 2017-10-24 | 2019-04-30 | 株式会社日立制作所 | 数据收集装置及数据收集方法 |
| CN109831507A (zh) * | 2019-02-14 | 2019-05-31 | 上海联寓智能科技有限公司 | 物联网系统、负载均衡方法和存储介质 |
| CN109862124A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-06-07 | 北京风行极客科技有限公司 | 一种业务请求响应的方法及装置 |
| CN110032447A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-07-19 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于分配资源的方法和装置 |
| CN110071977A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-07-30 | 北京风行极客科技有限公司 | 一种数据传输方法及装置 |
| CN110278226A (zh) * | 2018-03-15 | 2019-09-24 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 负载均衡处理方法、装置及电子设备 |
| CN110308983A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-10-08 | 中国工商银行股份有限公司 | 资源负载均衡方法及系统、服务节点和客户端 |
| CN110460647A (zh) * | 2019-07-23 | 2019-11-15 | 平安科技（深圳）有限公司 | 网络节点的调度方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN111064760A (zh) * | 2018-10-17 | 2020-04-24 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 内容分发网络中访问业务的方法及装置 |
| CN111064802A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-04-24 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种网络请求的处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| WO2020098100A1 (zh) * | 2018-11-12 | 2020-05-22 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于数据分析的资源分配方法、装置和计算机设备 |
| CN111258760A (zh) * | 2020-01-14 | 2020-06-09 | 珠海市华兴软件信息服务有限公司 | 一种平台管理方法、系统、装置及存储介质 |
| CN111274604A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-06-12 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 服务访问方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN112650748A (zh) * | 2019-10-09 | 2021-04-13 | 浙江大搜车软件技术有限公司 | 业务线索分配方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN112948141A (zh) * | 2021-02-04 | 2021-06-11 | 北京淇瑀信息科技有限公司 | 一种基于消息中间件的数据处理方法、装置和系统 |
| CN113099489A (zh) * | 2020-01-09 | 2021-07-09 | 普天信息技术有限公司 | 宽带集群系统用户面负荷均衡方法及装置 |
| CN107979539B (zh) * | 2017-10-30 | 2021-12-03 | 新华三技术有限公司 | 报文处理方法及装置 |
| CN115103007A (zh) * | 2022-05-19 | 2022-09-23 | 亿点云计算(珠海)有限公司 | 基于分布式云的服务发现方法、装置及可读存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101309302A (zh) * | 2008-06-30 | 2008-11-19 | 华为技术有限公司 | 一种基于应用服务器的信令分发方法及装置 |
| CN102056333A (zh) * | 2009-11-05 | 2011-05-11 | 中国移动通信集团河南有限公司 | Wap网关及其业务处理方法和wap代理服务器 |
| CN104994581A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-10-21 | 南京邮电大学 | 一种基于sars机制的多模无线资源调度方法 |
| CN105024938A (zh) * | 2015-06-11 | 2015-11-04 | 北京思源置地科技有限公司 | 一种移动负载均衡方法和系统 |
| CN105357090A (zh) * | 2015-11-10 | 2016-02-24 | 中国建设银行股份有限公司 | 外连总线服务系统的负载均衡方法及设备 |
-
2016
- 2016-06-16 CN CN201610431824.3A patent/CN106101232A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101309302A (zh) * | 2008-06-30 | 2008-11-19 | 华为技术有限公司 | 一种基于应用服务器的信令分发方法及装置 |
| CN102056333A (zh) * | 2009-11-05 | 2011-05-11 | 中国移动通信集团河南有限公司 | Wap网关及其业务处理方法和wap代理服务器 |
| CN104994581A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-10-21 | 南京邮电大学 | 一种基于sars机制的多模无线资源调度方法 |
| CN105024938A (zh) * | 2015-06-11 | 2015-11-04 | 北京思源置地科技有限公司 | 一种移动负载均衡方法和系统 |
| CN105357090A (zh) * | 2015-11-10 | 2016-02-24 | 中国建设银行股份有限公司 | 外连总线服务系统的负载均衡方法及设备 |
Cited By (41)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107015864A (zh) * | 2017-01-16 | 2017-08-04 | 平安银行股份有限公司 | 业务批量处理控制方法及装置 |
| CN107015864B (zh) * | 2017-01-16 | 2018-03-20 | 平安银行股份有限公司 | 业务批量处理控制方法及装置 |
| CN106850834A (zh) * | 2017-03-01 | 2017-06-13 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种业务请求方法和装置及负载均衡器 |
| CN106897149A (zh) * | 2017-03-01 | 2017-06-27 | 深圳市博信诺达经贸咨询有限公司 | 处理大数据的方法及系统 |
| CN109032786A (zh) * | 2017-06-08 | 2018-12-18 | 武汉斗鱼网络科技有限公司 | Jenkins持续集成集群、APP打包方法和服务器 |
| CN107181825A (zh) * | 2017-07-07 | 2017-09-19 | 广东中星电子有限公司 | 终端设备数据的在线处理方法 |
| CN107181825B (zh) * | 2017-07-07 | 2021-08-17 | 广东中星电子有限公司 | 终端设备数据的在线处理方法 |
| CN109413117A (zh) * | 2017-08-15 | 2019-03-01 | 中兴通讯股份有限公司 | 分布式数据计算方法、装置、服务器及计算机存储介质 |
| CN109413117B (zh) * | 2017-08-15 | 2022-05-06 | 中兴通讯股份有限公司 | 分布式数据计算方法、装置、服务器及计算机存储介质 |
| CN109696889A (zh) * | 2017-10-24 | 2019-04-30 | 株式会社日立制作所 | 数据收集装置及数据收集方法 |
| CN107979539B (zh) * | 2017-10-30 | 2021-12-03 | 新华三技术有限公司 | 报文处理方法及装置 |
| CN110278226A (zh) * | 2018-03-15 | 2019-09-24 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 负载均衡处理方法、装置及电子设备 |
| CN109246078A (zh) * | 2018-08-02 | 2019-01-18 | 平安科技（深圳）有限公司 | 一种数据交互方法及服务器 |
| CN109523123A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-03-26 | 平安科技（深圳）有限公司 | 一种分布式事务处理的智能调配方法及服务器 |
| CN109523123B (zh) * | 2018-10-12 | 2024-04-05 | 平安科技（深圳）有限公司 | 一种分布式事务处理的智能调配方法及服务器 |
| CN111064760A (zh) * | 2018-10-17 | 2020-04-24 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 内容分发网络中访问业务的方法及装置 |
| CN111064760B (zh) * | 2018-10-17 | 2023-02-17 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 内容分发网络中访问业务的方法及装置 |
| CN109361749B (zh) * | 2018-10-24 | 2022-03-29 | 华为云计算技术有限公司 | 报文处理方法、相关设备及计算机存储介质 |
| CN109361749A (zh) * | 2018-10-24 | 2019-02-19 | 华为技术有限公司 | 报文处理方法、相关设备及计算机存储介质 |
| US11316916B2 (en) | 2018-10-24 | 2022-04-26 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Packet processing method, related device, and computer storage medium |
| WO2020098100A1 (zh) * | 2018-11-12 | 2020-05-22 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于数据分析的资源分配方法、装置和计算机设备 |
| CN109831507A (zh) * | 2019-02-14 | 2019-05-31 | 上海联寓智能科技有限公司 | 物联网系统、负载均衡方法和存储介质 |
| CN109831507B (zh) * | 2019-02-14 | 2022-05-13 | 上海联寓智能科技有限公司 | 物联网系统、负载均衡方法和存储介质 |
| US11146502B2 (en) | 2019-04-11 | 2021-10-12 | Beijing Baidu Netcom Science And Technology Co., Ltd. | Method and apparatus for allocating resource |
| CN110032447A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-07-19 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于分配资源的方法和装置 |
| CN110308983A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-10-08 | 中国工商银行股份有限公司 | 资源负载均衡方法及系统、服务节点和客户端 |
| CN109862124A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-06-07 | 北京风行极客科技有限公司 | 一种业务请求响应的方法及装置 |
| CN110071977A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-07-30 | 北京风行极客科技有限公司 | 一种数据传输方法及装置 |
| CN110071977B (zh) * | 2019-04-25 | 2022-04-01 | 北京风行极客科技有限公司 | 一种数据传输方法及装置 |
| CN110460647B (zh) * | 2019-07-23 | 2021-10-22 | 平安科技（深圳）有限公司 | 网络节点的调度方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN110460647A (zh) * | 2019-07-23 | 2019-11-15 | 平安科技（深圳）有限公司 | 网络节点的调度方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN112650748A (zh) * | 2019-10-09 | 2021-04-13 | 浙江大搜车软件技术有限公司 | 业务线索分配方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN111064802B (zh) * | 2019-12-26 | 2022-04-22 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种网络请求的处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN111064802A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-04-24 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种网络请求的处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113099489A (zh) * | 2020-01-09 | 2021-07-09 | 普天信息技术有限公司 | 宽带集群系统用户面负荷均衡方法及装置 |
| CN113099489B (zh) * | 2020-01-09 | 2022-08-09 | 普天信息技术有限公司 | 宽带集群系统用户面负荷均衡方法及装置 |
| CN111258760A (zh) * | 2020-01-14 | 2020-06-09 | 珠海市华兴软件信息服务有限公司 | 一种平台管理方法、系统、装置及存储介质 |
| CN111274604A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-06-12 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 服务访问方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN111274604B (zh) * | 2020-01-16 | 2022-11-22 | 深圳平安医疗健康科技服务有限公司 | 服务访问方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN112948141A (zh) * | 2021-02-04 | 2021-06-11 | 北京淇瑀信息科技有限公司 | 一种基于消息中间件的数据处理方法、装置和系统 |
| CN115103007A (zh) * | 2022-05-19 | 2022-09-23 | 亿点云计算(珠海)有限公司 | 基于分布式云的服务发现方法、装置及可读存储介质 |
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