CN106445512A - 一种实现运行环境动态伸缩的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种实现运行环境动态伸缩的方法，所述方法通过java定时器调用cloud foundry的API获取所有应用运行环境的CPU使用信息，并根据CPU的使用率与阀值比较，采用标签化形式存入堆内存或内存数据库；利用java定时器获取堆内存或内存数据库的信息，根据规则来监测应用环境是否达到伸缩标准，并以之增加或减少实例个数，从而实现扩容/减容，总体实例数控制在最小‑最大个数之间。本发明实现了应用运行环境实例的弹性扩缩容，能够对于使用开源Paas产品cloud foundry的客户，快速高效提供了一种实例弹性解决方案，提高了资源利用率，也可做为开源产品的一个有益补充。

Description

一种实现运行环境动态伸缩的方法

技术领域

本发明涉及PAAS运维监控技术领域，具体涉及一种实现运行环境动态伸缩的方法，针对使用Paas平台cloud foundry进行应用运行环境使用及应用部署，实现运行环境的高可用，提高资源利用率。

背景技术

Cloud Foundry是VMware推出的业界第一个开源PaaS云平台，它支持多种框架、语言、运行时环境、云平台及应用服务，使开发人员能够在几秒钟内进行应用程序的部署和扩展，无需担心任何基础架构的问题.

由于它是开源的云计算Paas平台，灵活性高，横向扩展能力强，对外API比较丰富，因此在企业内作为应用运行环境支撑普遍受到欢迎，但是由于它是在运行实例弹性上面没有明确完善的解决思路，反而在Pivotal公司在自己商业化产品PCF中提供了弹性的策略，但由于商业化产品价格比较高，对于中小型企业无法承受，因此急需要一种性价比比较高的解决方案，来实现应用运行环境实例的弹性扩缩容，来保证应用的高可用，服务器资源的高利用。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：本发明针对以上问题，提供一种实现运行环境动态伸缩的方法，来实现应用运行环境实例的弹性扩缩容，提高了资源利用率，对用户透明并保证运行环境的正常使用。

本发明所采用的技术方案为：

一种实现运行环境动态伸缩的方法，所述方法通过java定时器调用cloud foundry的API获取所有应用运行环境的CPU使用信息，并根据CPU的使用率与阀值比较，采用标签化形式存入堆内存或内存数据库；利用java定时器获取堆内存或内存数据库的信息，根据规则来监测应用环境是否达到伸缩标准，并以之增加或减少实例个数，从而实现扩容/减容，总体实例数控制在最小-最大个数之间。

所述方法实现过程如下：

采用java堆内存，采用支持高并发、高吞吐量、线程安全的ConcurrentHashMap类型作为全局Map<应用Context名，12位状态码>写入内存， 12位状态码初始为“000000000000”即12位全0；设置定时器A和定时器B：

定时器A，使用Maxflag和Minflag分别作为在内存中写入H(超额)和L(低额)的触发标识，

每10秒钟，Maxflag检测是否某应用下所有实例CPU使用率都达到80%以上，满足条件进行数据打标签，用“H”写入状态码最后一位进行占位；

Minflag检测是否某应用下所有实例CPU使用率都达到20%以上且实例数超过2个，满足条件进行数据打标签，用“L”写入状态码最后一位进行占位；不超额也不低额则用“0”进行占位；

定时器B，不间断循环读取内存ConcurrentHashMap中的成员，如果读到Map中某个key的value状态码为12位全“H”，则说明一分钟该应用都处于超额状态，这时定时器B则调用cloud foundry接口增加一个实例，实现扩容；同理如果读到Map中某个key的value状态码为12位全“L”，则说明一分钟该应用都处于低额状态，这时定时器B则调用cloud foundry接口减少一个实例，实现减容。

所述方法ConcurrentHashMap类型作为全局Map写入内存时，停止运行的应用及时释放内存，防止内存占用不断增大。

本发明的有益效果为：

本发明实现了应用运行环境实例的弹性扩缩容，能够对于使用开源Paas产品cloudfoundry的客户，快速高效提供了一种实例弹性解决方案，提高了资源利用率，也可做为开源产品的一个有益补充。

附图说明

图1为本发明方法示意图。

具体实施方式

下面结合附图，根据具体实施方式对本发明进一步说明：

实施例1：

一种实现运行环境动态伸缩的方法，所述方法通过java定时器调用cloud foundry的API获取所有应用运行环境的CPU使用信息，并根据CPU的使用率与阀值比较，采用标签化形式存入堆内存或内存数据库；利用java定时器获取堆内存或内存数据库的信息，根据规则来监测应用环境是否达到伸缩标准，并以之增加或减少实例个数，从而实现扩容/减容，总体实例数控制在最小-最大个数之间。

实施例2

如图1所示，在实施例1的基础上，本实施例所述方法实现过程如下：

采用java堆内存，采用支持高并发、高吞吐量、线程安全的ConcurrentHashMap类型作为全局Map<应用Context名，12位状态码>写入内存， 12位状态码初始为“000000000000”即12位全0；设置定时器A和定时器B：

定时器A，使用Maxflag和Minflag分别作为在内存中写入H(超额)和L(低额)的触发标识，

每10秒钟，Maxflag检测是否某应用下所有实例CPU使用率都达到80%以上，满足条件进行数据打标签，用“H”写入状态码最后一位进行占位；

Minflag检测是否某应用下所有实例CPU使用率都达到20%以上且实例数超过2个，满足条件进行数据打标签，用“L”写入状态码最后一位进行占位；不超额也不低额则用“0”进行占位；

定时器B，不间断循环读取内存ConcurrentHashMap中的成员，如果读到Map中某个key的value状态码为12位全“H”，则说明一分钟该应用都处于超额状态，这时定时器B则调用cloud foundry接口增加一个实例，实现扩容；同理如果读到Map中某个key的value状态码为12位全“L”，则说明一分钟该应用都处于低额状态，这时定时器B则调用cloud foundry接口减少一个实例，实现减容。

实施例3

在实施例2的基础上，本实施例所述方法ConcurrentHashMap类型作为全局Map写入内存时，停止运行的应用及时释放内存，防止内存占用不断增大。

实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (3)

1.一种实现运行环境动态伸缩的方法，其特征在于：所述方法通过java定时器调用cloud foundry的API获取所有应用运行环境的CPU使用信息，并根据CPU的使用率与阀值比较，采用标签化形式存入堆内存或内存数据库；利用java定时器获取堆内存或内存数据库的信息，根据规则来监测应用环境是否达到伸缩标准，并以之增加或减少实例个数，从而实现扩容/减容，总体实例数控制在最小-最大个数之间。

2.根据权利要求1所述的一种实现运行环境动态伸缩的方法，其特征在于，所述方法实现过程如下：

采用java堆内存，采用ConcurrentHashMap类型作为全局Map<应用Context名，12位状态码>写入内存，12位状态码初始为“000000000000”；设置定时器A和定时器B：

定时器A，使用Maxflag和Minflag分别作为在内存中写入超额H和低额L的触发标识，

每10秒钟，Maxflag检测是否某应用下所有实例CPU使用率都达到80%以上，满足条件进行数据打标签，用“H”写入状态码最后一位进行占位；

Minflag检测是否某应用下所有实例CPU使用率都达到20%以上且实例数超过2个，满足条件进行数据打标签，用“L”写入状态码最后一位进行占位；不超额也不低额则用“0”进行占位；

定时器B，不间断循环读取内存ConcurrentHashMap中的成员，如果读到Map中某个key的value状态码为12位全“H”，则说明一分钟该应用都处于超额状态，这时定时器B则调用cloud foundry接口增加一个实例，实现扩容；如果读到Map中某个key的value状态码为12位全“L”，则说明一分钟该应用都处于低额状态，这时定时器B则调用cloud foundry接口减少一个实例，实现减容。

3.根据权利要求2所述的一种实现运行环境动态伸缩的方法，其特征在于，所述方法ConcurrentHashMap类型作为全局Map写入内存时，停止运行的应用及时释放内存，防止内存占用不断增大。