CN108667878A - 服务器负载均衡方法及装置、存储介质、电子设备 - Google Patents

服务器负载均衡方法及装置、存储介质、电子设备 Download PDF

Info

Publication number
CN108667878A
CN108667878A CN201710210213.0A CN201710210213A CN108667878A CN 108667878 A CN108667878 A CN 108667878A CN 201710210213 A CN201710210213 A CN 201710210213A CN 108667878 A CN108667878 A CN 108667878A
Authority
CN
China
Prior art keywords
node server
server
weighted value
preferred node
preferred
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710210213.0A
Other languages
English (en)
Inventor
龚小冬
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Jingdong Century Trading Co Ltd
Beijing Jingdong Shangke Information Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Jingdong Century Trading Co Ltd
Beijing Jingdong Shangke Information Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Jingdong Century Trading Co Ltd, Beijing Jingdong Shangke Information Technology Co Ltd filed Critical Beijing Jingdong Century Trading Co Ltd
Priority to CN201710210213.0A priority Critical patent/CN108667878A/zh
Publication of CN108667878A publication Critical patent/CN108667878A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H04L67/1001—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for accessing one among a plurality of replicated servers
    • H04L67/1004—Server selection for load balancing
    • H04L67/1008—Server selection for load balancing based on parameters of servers, e.g. available memory or workload
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H04L67/1001—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for accessing one among a plurality of replicated servers
    • H04L67/1004—Server selection for load balancing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer And Data Communications (AREA)

Abstract

本公开提供了一种服务器负载均衡方法及装置、存储介质、电子设备，该方法包括：接收负载分配请求并根据各节点服务器的当前连接数与当前综合权重值在服务器集群中获取优选节点服务器；将负载分配给所述优选节点服务器，并判断所述优选节点服务器的所述当前连接数是否大于一预设连接数；在判断所述优选节点服务器的所述当前连接数大于一预设连接数时，获取所述优选节点服务器的动态性能权重值；根据所述优选节点服务器的所述动态性能权重值对所述优选节点服务器的所述当前综合权重值进行更新。本公开实现了对服务器集群中各节点服务器的当前综合权重值的实时更新，使负载的分配更加准确、合理，提高了服务器集群对负载的处理能力。

Description

服务器负载均衡方法及装置、存储介质、电子设备
技术领域
本公开涉及负载均衡技术领域，尤其涉及一种服务器负载均衡方法及服务器负载均衡装置、存储介质、电子设备。
背景技术
随着互联网技术的迅速发展，互联网用户急剧增加以及用户的访问量的增加给服务器带来了巨大的挑战。负载均衡技术通过不同的负载均衡方案根据预定的策略对服务器集群中的节点服务器实施调度，缓解节点服务器在高并发、高访问量的情况下的访问压力、提升节点服务器的处理性能。
常用的负载均衡技术包括：轮询算法、加权轮询算法、IP Hash算法、最小连接数算法以及加权最小连接数算法。轮询算法将负载平均的分发给后端的服务器，每个节点服务器具有相同的处理请求的概率，常常用于服务器集群中所有节点服务器的处理能力和性能均相同的情况。加权轮询算法在轮询算法的基础上进行改进，考虑到服务器集群中每个节点服务器的处理能力，以使高性能的节点服务器优先对负载进行处理。IP Hash算法将用户的IP进行Hash处理后，根据Hash值将请求分配到对应的节点服务器上，使得同一个IP始终访问一台节点服务器。最小连接数算法根据当前所有节点服务器的连接数，将请求发送给当前具有最小连接数的节点服务器。加权最小连接数算法根据节点服务器的处理能力以及当前连接数，将请求分发给优选节点服务器。
在上述方式中，轮询算法、IP Hash算法、以及最小连接数算法均未考虑节点服务器的处理能力和性能。虽然加权轮询算法及加权最小连接数算法考虑到节点服务器的初始状态的处理能力和性能，但是均未考虑随着负载的分配节点服务器的处理能力和性能的变化。上述方式都未根据节点服务器实时的处理能力和性能进行负载分配，造成负载分配不准确、不合理的问题，同时也存在节点服务器性能使用不充分的问题。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开的目的在于提供一种服务器负载均衡方法及服务器负载均衡装置、存储介质、电子设备，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。
根据本公开的一个方面，提供一种服务器负载均衡方法，包括：
接收负载分配请求并根据各节点服务器的当前连接数与当前综合权重值在服务器集群中获取优选节点服务器；
将负载分配给所述优选节点服务器，并判断所述优选节点服务器的所述当前连接数是否大于一预设连接数；
在判断所述优选节点服务器的所述当前连接数大于一预设连接数时，获取所述优选节点服务器的动态性能权重值；
根据所述优选节点服务器的所述动态性能权重值对所述优选节点服务器的所述当前综合权重值进行更新。
在本公开的一种示例性实施例中，在所述获取优选节点服务器之前还包括：
获取各所述节点服务器的初始综合权重值并根据各所述节点服务器的所述初始综合权重值确定各所述节点服务器的所述当前综合权重值。
在本公开的一种示例性实施例中，所述获取各所述节点服务器的初始综合权重值包括：
获取所述服务器集群中各所述节点服务器的静态性能权重值，并分别将各所述静态性能权重值设置为与各所述静态性能权重值对应的所述节点服务器的所述初始综合权重值。
在本公开的一种示例性实施例中，所述获取所述服务器集群中各所述节点服务器的静态性能权重值包括：
根据各所述节点服务器的CPU运行速率、内存容量、网络传输速率以及磁盘读写速率中的一个或多个计算各所述节点服务器的所述静态性能权重值。
在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述优选节点服务器的所述动态性能权重值对所述优选节点服务器的所述当前综合权重值进行更新包括：
根据所述优选节点服务器的所述当前综合权重值与所述动态性能权重值的差值对所述优选节点服务器的所述当前综合权重值进行更新。
在本公开的一种示例性实施例中，所述获取所述优选节点服务器的动态性能权重值包括：
根据所述优选节点服务器的CPU使用量、内存利用量、IO占用量和网络带宽使用量中的一个或多个计算所述优选节点服务器的所述动态性能权重值。
在本公开的一种示例性实施例中，所述预设连接数为所述优选节点服务器的最大连接数的30％。
根据本公开的一个方面，提供一种服务器负载均衡装置，包括：
第一获取模块，用于接收负载分配请求并根据各节点服务器的当前连接数与当前综合权重值在服务器集群中获取优选节点服务器；
判断模块，用于将负载分配给所述优选节点服务器，并判断所述优选节点服务器的所述当前连接数是否大于一预设连接数；
第二获取模块，用于在判断所述优选节点服务器的所述当前连接数大于一预设连接数时，获取所述优选节点服务器的动态性能权重值；
更新模块，用于根据所述优选节点服务器的所述动态性能权重值对所述优选节点服务器的所述当前综合权重值进行更新。
根据本公开的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的服务器负载均衡方法。
根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：
处理器；以及
存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的服务器负载均衡方法。
本公开一种示例性实施例提供的一种服务器负载均衡方法中，将负载分配给优选节点服务器之后，判断优选节点服务器的当前连接数是否大于预设连接数，并在判断优选节点服务器的当前连接数大于预设连接数时，获取优选节点服务器的动态性能权重值并根据优选节点服务器的动态性能权重值对优选节点服务器的当前综合权重值进行更新。一方面，通过获取优选节点服务器的动态性能权重值，可以反映优选节点服务器的资源利用情况；另一方面，根据优选节点服务器的动态性能权重值对优选节点服务器的当前综合权重值进行更新，实现了对优选节点服务器的当前综合权重值的修正，也反映了优选节点服务器的剩余处理能力，使得在下一次负载分配任务到来时，可以基于更新后的节点服务器的当前综合权重值在服务器集群中确定优选节点服务器，进而使负载的分配更加准确、合理，同时使各节点服务器得到更充分的利用，提高了服务器集群对负载的处理能力；又一方面，在每次将负载分配给优选节点服务器之后，都要判断该优选节点服务器的当前连接数是否大于预设连接数，并在该优选节点服务器的当前连接数大于预设连接数时，对该优选节点服务器当前综合权重值进行更新，实现了对服务器集群中各节点服务器的当前综合权重值的实时更新。
附图说明
通过参照附图来详细描述其示例性实施例，本公开的上述和其它特征及优点将变得更加明显。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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。在附图中：
图1为本公开一种服务器负载均衡方法的流程图；
图2为本公开一种服务器负载均衡装置的框图。
图3本公开示一示例性实施例中的电子设备的模块示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本公开将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、材料、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免模糊本公开的各方面。
此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按照比例绘制。图中相同的附图标记标识相同或相似的部分，因而将省略对它们的重复描述。
本示例性实施例中首先公开了一种服务器负载均衡方法。参照图1所示，该服务器负载均衡方法可以包括：
步骤S101.接收负载分配请求并根据各节点服务器的当前连接数与当前综合权重值在服务器集群中获取优选节点服务器；
步骤S102.将负载分配给所述优选节点服务器，并判断所述优选节点服务器的所述当前连接数是否大于一预设连接数；
步骤S103.在判断所述优选节点服务器的所述当前连接数大于一预设连接数时，获取所述优选节点服务器的动态性能权重值；
步骤S104.根据所述优选节点服务器的所述动态性能权重值对所述优选节点服务器的所述当前综合权重值进行更新。
本示例性实施例提供的服务器负载均衡方法，一方面，通过获取优选节点服务器的动态性能权重值，可以反映优选节点服务器的资源利用情况；另一方面，根据优选节点服务器的动态性能权重值对优选节点服务器的当前综合权重值进行更新，实现了对优选节点服务器的当前综合权重值的修正，也反映了优选节点服务器的剩余处理能力，使得在下一次负载分配任务到来时，可以基于更新后的节点服务器的当前综合权重值在服务器集群中确定优选节点服务器，进而使负载的分配更加准确、合理，同时使各节点服务器得到更充分的利用，提高了服务器集群对负载的处理能力；又一方面，在每次将负载分配给优选节点服务器之后，都要判断该优选节点服务器的当前连接数是否大于预设连接数，并在该优选节点服务器的当前连接数大于预设连接数时，对该优选节点服务器当前综合权重值进行更新，实现了对服务器集群中各节点服务器的当前综合权重值的实时更新。
下面，将参照图1对本示例实施例中的服务器负载均衡方法作进一步说明。
在步骤S101中，接收负载分配请求并根据各节点服务器的当前连接数与当前综合权重值在服务器集群中获取优选节点服务器。
在本示例性实施例中，所述当前综合权重值表示节点服务器当前的处理能力，节点服务器的当前综合权重值越大表示该节点服务器当前的处理能力越强，节点服务器的当前综合权重值越小表示该节点服务器当前的处理能力越弱。在接收到负载分配任务时，分别计算服务器集群中各节点服务器的当前连接数与当前综合权重值得比值，将比值最小的节点服务器确定为优选节点服务器。
进一步的，在所述获取优选节点服务器之前还可以包括：获取各所述节点服务器的初始综合权重值并根据各所述节点服务器的所述初始综合权重值确定各所述节点服务器的所述当前综合权重值。
在本示例性实施例中，在服务器集群首次运行或者重启时，获取各节点服务器的初始综合权重值，并将各节点服务器的初始综合权重值设置为各节点服务器的当前综合权重值。节点服务器的初始综合权重值越大表示该节点服务器的处理能力越强，节点服务器的初始综合权重值越小表示该节点服务器的处理能力越弱。
进一步的，所述获取各所述节点服务器的初始综合权重值可以包括：获取所述服务器集群中各所述节点服务器的静态性能权重值，并分别将各所述静态性能权重值设置为与各所述静态性能权重值对应的所述节点服务器的所述初始综合权重值。
在本示例性实施例中，将各所述节点服务器的静态性能权重值分别设置为各节点服务器的初始综合权重值。所述获取所述服务器集群中各所述节点服务器的静态性能权重值可以包括：根据各所述节点服务器的CPU运行速率、内存容量、网络传输速率以及磁盘读写速率中的一个或多个计算各所述节点服务器的所述静态性能权重值。
例如，根据节点服务器的CPU运行速率、内存容量、网络传输速率以及磁盘读写速率计算节点服务器的静态性能权重值的过程如下：
服务器集群中的节点服务器的集合为S＝{S1,S2,S3…….Sn},1≤i≤n，Ws(Si)为第i个所述节点服务器的静态性能权重值，Pcpu(Si)、Pmem(Si)、Pnet(Si)、Pdisk(Si)分别为第i个所述节点服务器的归一化的CPU运行速率、内存容量、网络传输速率、磁盘读写速率。引入静态性能权重值表达函数：
Ws(Si)＝αcpuPcpu(Si)+αmemPmem(Si)+αnetPnet(Si)+αdiskPdisk(Si)
其中，αcpu、αmem、αnet、αdisk分别为CPU运行速率的权重值、内存容量的权重值、网络传输速率的权重值以及磁盘读写速率的权重值，且αcpu+αmem+αnet+αdisk＝1。
所述第i个节点服务器的归一化的CPU运行速率、内存容量、网络传输速率、磁盘读写速率，即Pcpu(Si)、Pmem(Si)、Pnet(Si)、Pdisk(Si)可以根据下式进行计算：
γx(Si)表示第i个节点服务器对应的x的性能指标，max(γx(Sj))表示服务器集群中节点服务器对应的x的性能指标的最大值。
在步骤S102中，将负载分配给所述优选节点服务器，并判断所述优选节点服务器的所述当前连接数是否大于一预设连接数。
在本示例性实施例中，在将负载分配给优选节点服务器之后，将该优选节点服务器的当前连接数进行修正，即增加1，并判断该优选节点服务器的修正后的当前连接数是否大于预设连接数，在判断该优选节点服务器的修正后的当前连接数不大于预设连接数时，对该优选节点服务器的当前综合权重值不进行更新。
所述预设连接数可以根据负载均衡的效果进行设置，例如，预设连接数可以为优选节点服务器的最大连接数的20％，还可以为优选节点服务器的最大连接数的35％，本示例性实施例对此不作特殊限定。优选的，所述预设连接数为所述优选节点服务器的最大连接数的30％，即，若优选节点服务器的最大连接数为5000时，预设连接数就为1500。
在步骤S103中，在判断所述优选节点服务器的所述当前连接数大于一预设连接数时，获取所述优选节点服务器的动态性能权重值。
在本示例性实施例中，在优选节点服务器当前的连接数大于预设连接数时，获取优选节点服务器的动态性能权重值，例如，预设连接数为1500，在优选节点服务器的当前连接数为1503时，即，优选节点服务器的当前连接数大于预设连接数，获取优选节点服务器的动态性能权重值。
进一步的，所述获取所述优选节点服务器的动态性能权重值可以包括：根据所述优选节点服务器的CPU使用量、内存利用量、IO占用量和网络带宽使用量中的一个或多个计算所述优选节点服务器的所述动态性能权重值。
在本示例性实施例中，所述优选节点服务器的所述动态性能权重值可以根据优选节点服务器的CPU使用量计算得到，还可以根据优选节点服务器的CPU使用量以及IO占用量计算得到，本示例性实施例对此不作特殊限定。
例如，根据优选节点服务器的CPU使用量、内存利用量、IO占用量和网络带宽使用量计算优选节点服务器的动态性能权重值的过程如下：
Wd(Si)为优选节点服务器的动态性能权重值，Lcpu(Si)、Lmem(Si)、Lnet(Si)、Ldisk(Si)分别为优选节点服务器的归一化动态CPU使用量、内存利用量、网络带宽使用量、IO占用量。引入动态性能权重值表达函数：
Wd(Si)＝αcpuLcpu(Si)+αmemLmem(Si)+αnetLnet(Si)+αdiskLdisk(Si)
其中，αcpu、αmem、αnet、αdisk分别为CPU使用量的权重值、内存利用量的权重值、网络带宽使用量的权重值以及IO占用量的权重值，且αcpu+αmem+αnet+αdisk＝1。
优选节点服务器的归一化动态CPU使用量、内存利用量、网络带宽使用量、IO占用量，即，Lcpu(Si)、Lmem(Si)、Lnet(Si)、Ldisk(Si)可以根据下式进行计算：
lx(Si)表示优选节点服务器对应的x的性能指标，max(lx(Sj))表示服务器集群中节点服务器对应的x的性能指标的最大值，n服务器集群中节点服务器的个数。
通过获取优选节点服务器的动态性能权重值，可以反映优选节点服务器的资源利用情况。
在步骤S104中，根据所述优选节点服务器的所述动态性能权重值对所述优选节点服务器的所述当前综合权重值进行更新。
在本示例性实施例中，在获取到优选节点服务器的动态性能权重值后，根据所述优选节点服务器的动态性能权重值更新优选节点服务器的当前综合权重值。根据优选节点服务器的动态性能权重值对优选节点服务器的当前综合权重值进行更新，实现了对优选节点服务器的当前综合权重值的修正，也反映了优选节点服务器的剩余处理能力，使得在下一次负载分配任务到来时，可以基于更新后的节点服务器的当前综合权重值在服务器集群中确定优选节点服务器，进而使负载的分配更加准确、合理，同时使各节点服务器得到更充分的利用，提高了服务器集群对负载的处理能力；其次，在每次将负载分配给优选节点服务器之后，都要判断该优选节点服务器的当前连接数是否大于预设连接数，并在该优选节点服务器的当前连接数大于预设连接数时，对该优选节点服务器当前综合权重值进行更新，实现了对服务器集群中各节点服务器的当前综合权重值的实时更新。
进一步的，所述根据所述优选节点服务器的所述动态性能权重值对所述优选节点服务器的所述当前综合权重值进行更新可以包括：根据所述优选节点服务器的所述当前综合权重值与所述动态性能权重值的差值对所述优选节点服务器的所述当前综合权重值进行更新。
在本示例性实施例中，所述优选节点服务器更新后的当前综合权重值为该优选节点服务器的当前综合权重值与该优选节点服务器的动态性能权重值的差值。
在服务器集群首次运行或重启时，且在对优选节点服务器的当前综合权重值进首次更新时，该优选节点服务器的当前综合权重值为该优选节点服务器的初始综合权重值，因此，该优选节点服务器更新后的当前综合权重值为该优选节点服务器的初始综合权重值与该优选节点服务器的动态性能权重的差值。
此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种服务器负载均衡装置，参照图2所示，该服务器负载均衡装置100可以包括：第一获取模块101、判断模块102、第二获取模块103、更新模块104，其中：
第一获取模块101可以用于接收负载分配请求并根据各节点服务器的当前连接数与当前综合权重值在服务器集群中获取优选节点服务器；
判断模块102可以用于将负载分配给所述优选节点服务器，并判断所述优选节点服务器的所述当前连接数是否大于一预设连接数；
第二获取模块103可以用于在判断所述优选节点服务器的所述当前连接数大于一预设连接数时，获取所述优选节点服务器的动态性能权重值；
更新模块104可以用于根据所述优选节点服务器的所述动态性能权重值对所述优选节点服务器的所述当前综合权重值进行更新。
上述中各服务器负载均衡装置模块的具体细节已经在对应的服务器负载均衡方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的服务器负载均衡方法。
计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读存储介质中包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、射频等等，或者上述的任意合适的组合。
在本公开的示例性实施例中，还提出了一种电子设备，如图3所示，该电子设备200包括：处理组件201，其进一步可以包括一个或多个处理器，以及由存储器202所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件201执行的指令，例如应用程序。存储器202中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件201被配置为执行指令，以执行上述的服务器负载均衡方法。
该电子设备200还可以包括：一个电源组件，电源组件被配置成对执行电子设备200进行电源管理；一个有线或无线网络接口203，被配置成将电子设备200连接到网络；以及一个输入输出(I/O)接口204。该电子设备200可以操作基于存储在存储器的操作系统，例如WindowsServerTM，Mac OS XTM，UnixTM，LinuxTM，FreeBSDTM或类似。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限。

Claims (10)

1.一种服务器负载均衡方法，其特征在于，包括：
接收负载分配请求并根据各节点服务器的当前连接数与当前综合权重值在服务器集群中获取优选节点服务器；
将负载分配给所述优选节点服务器，并判断所述优选节点服务器的所述当前连接数是否大于一预设连接数；
在判断所述优选节点服务器的所述当前连接数大于一预设连接数时，获取所述优选节点服务器的动态性能权重值；
根据所述优选节点服务器的所述动态性能权重值对所述优选节点服务器的所述当前综合权重值进行更新。
2.根据权利要求1所述的服务器负载均衡方法，其特征在于，在所述获取优选节点服务器之前还包括：
获取各所述节点服务器的初始综合权重值并根据各所述节点服务器的所述初始综合权重值确定各所述节点服务器的所述当前综合权重值。
3.根据权利要求2所述的服务器负载均衡方法，其特征在于，所述获取各所述节点服务器的初始综合权重值包括：
获取所述服务器集群中各所述节点服务器的静态性能权重值，并分别将各所述静态性能权重值设置为与各所述静态性能权重值对应的所述节点服务器的所述初始综合权重值。
4.根据权利要求3所述的服务器负载均衡方法，其特征在于，所述获取所述服务器集群中各所述节点服务器的静态性能权重值包括：
根据各所述节点服务器的CPU运行速率、内存容量、网络传输速率以及磁盘读写速率中的一个或多个计算各所述节点服务器的所述静态性能权重值。
5.根据权利要求1所述的服务器负载均衡方法，其特征在于，所述根据所述优选节点服务器的所述动态性能权重值对所述优选节点服务器的所述当前综合权重值进行更新包括：
根据所述优选节点服务器的所述当前综合权重值与所述动态性能权重值的差值对所述优选节点服务器的所述当前综合权重值进行更新。
6.根据权利要求1所述的服务器负载均衡方法，其特征在于，所述获取所述优选节点服务器的动态性能权重值包括：
根据所述优选节点服务器的CPU使用量、内存利用量、IO占用量和网络带宽使用量中的一个或多个计算所述优选节点服务器的所述动态性能权重值。
7.根据权利要求1所述的服务器负载均衡方法，其特征在于，所述预设连接数为所述优选节点服务器的最大连接数的30％。
8.一种服务器负载均衡装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于接收负载分配请求并根据各节点服务器的当前连接数与当前综合权重值在服务器集群中获取优选节点服务器；
判断模块，用于将负载分配给所述优选节点服务器，并判断所述优选节点服务器的所述当前连接数是否大于一预设连接数；
第二获取模块，用于在判断所述优选节点服务器的所述当前连接数大于一预设连接数时，获取所述优选节点服务器的动态性能权重值；
更新模块，用于根据所述优选节点服务器的所述动态性能权重值对所述优选节点服务器的所述当前综合权重值进行更新。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7中任意一项所述的服务器负载均衡方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1～7中任意一项所述的服务器负载均衡方法。
CN201710210213.0A 2017-03-31 2017-03-31 服务器负载均衡方法及装置、存储介质、电子设备 Pending CN108667878A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710210213.0A CN108667878A (zh) 2017-03-31 2017-03-31 服务器负载均衡方法及装置、存储介质、电子设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710210213.0A CN108667878A (zh) 2017-03-31 2017-03-31 服务器负载均衡方法及装置、存储介质、电子设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108667878A true CN108667878A (zh) 2018-10-16

Family

ID=63784376

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710210213.0A Pending CN108667878A (zh) 2017-03-31 2017-03-31 服务器负载均衡方法及装置、存储介质、电子设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108667878A (zh)

Cited By (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109327540A (zh) * 2018-11-16 2019-02-12 平安科技（深圳）有限公司 电子装置、服务器负载均衡方法及存储介质
CN109587220A (zh) * 2018-11-09 2019-04-05 金蝶软件（中国）有限公司 负载均衡方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109831524A (zh) * 2019-03-11 2019-05-31 平安科技（深圳）有限公司 一种负载均衡处理方法及装置
CN110049143A (zh) * 2019-05-31 2019-07-23 华迪计算机集团有限公司 负载均衡方法及装置
CN110086888A (zh) * 2019-05-15 2019-08-02 上海淇毓信息科技有限公司 基于RabbitMQ的多集群动态负载方法、装置、电子设备
CN110138732A (zh) * 2019-04-03 2019-08-16 平安科技（深圳）有限公司 访问请求的响应方法、装置、设备及存储介质
CN110149395A (zh) * 2019-05-20 2019-08-20 华南理工大学 一种基于海量小文件高并发情况下动态负载均衡方法
CN110233866A (zh) * 2018-03-06 2019-09-13 中国移动通信集团广东有限公司 一种负载均衡方法及负载均衡器
CN110351376A (zh) * 2019-07-17 2019-10-18 国网四川省电力公司电力科学研究院 一种基于负反馈机制的边缘计算节点选择方法
CN111182011A (zh) * 2018-11-09 2020-05-19 中移（杭州）信息技术有限公司 一种服务集分配方法及装置
CN111782626A (zh) * 2020-08-14 2020-10-16 工银科技有限公司 任务分配方法和装置、分布式系统、电子设备和介质
CN111930511A (zh) * 2020-08-24 2020-11-13 北京工业大学 一种基于机器学习的标识解析节点负载均衡装置
CN111949218A (zh) * 2020-08-25 2020-11-17 重庆紫光华山智安科技有限公司 一种高可用存储系统负载均衡方法、系统、介质及终端
CN112333255A (zh) * 2020-10-27 2021-02-05 重庆紫光华山智安科技有限公司 负载均衡调度方法、装置、调度服务器及存储介质
CN113051067A (zh) * 2019-12-27 2021-06-29 顺丰科技有限公司 资源分配方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113486042A (zh) * 2021-08-11 2021-10-08 腾讯科技（上海）有限公司 数据处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备
CN113709054A (zh) * 2021-07-16 2021-11-26 济南浪潮数据技术有限公司 一种基于keepalived的LVS系统部署调节方法、装置及系统
CN114363328A (zh) * 2021-11-19 2022-04-15 三维通信股份有限公司 一种服务器集群的任务协同方法及系统
CN115174583A (zh) * 2022-06-28 2022-10-11 福州大学 基于可编程数据平面的服务器负载均衡方法
WO2024088079A1 (zh) * 2022-10-24 2024-05-02 杭州阿里云飞天信息技术有限公司 请求处理方法以及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103957280A (zh) * 2014-05-21 2014-07-30 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 一种物联网中的传感网络连接分配和调度方法
CN104780210A (zh) * 2015-04-13 2015-07-15 杭州华三通信技术有限公司 负载均衡方法以及装置
US20150333994A1 (en) * 2013-09-26 2015-11-19 Wi-Lan Labs, Inc. File block placement in a distributed network
CN105721552A (zh) * 2016-01-22 2016-06-29 深圳市瑞驰信息技术有限公司 一种基于dns实现动态负载均衡的方法及dns系统
CN105847381A (zh) * 2016-04-18 2016-08-10 乐视控股（北京）有限公司 内容服务器的调度方法及装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150333994A1 (en) * 2013-09-26 2015-11-19 Wi-Lan Labs, Inc. File block placement in a distributed network
CN103957280A (zh) * 2014-05-21 2014-07-30 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 一种物联网中的传感网络连接分配和调度方法
CN104780210A (zh) * 2015-04-13 2015-07-15 杭州华三通信技术有限公司 负载均衡方法以及装置
CN105721552A (zh) * 2016-01-22 2016-06-29 深圳市瑞驰信息技术有限公司 一种基于dns实现动态负载均衡的方法及dns系统
CN105847381A (zh) * 2016-04-18 2016-08-10 乐视控股（北京）有限公司 内容服务器的调度方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张慧芳: "《基于动态反馈的加权最小连接数服务器负载均衡算法研究》", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *

Cited By (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110233866B (zh) * 2018-03-06 2021-12-07 中国移动通信集团广东有限公司 一种负载均衡方法及负载均衡器
CN110233866A (zh) * 2018-03-06 2019-09-13 中国移动通信集团广东有限公司 一种负载均衡方法及负载均衡器
CN111182011B (zh) * 2018-11-09 2022-06-10 中移（杭州）信息技术有限公司 一种服务集分配方法及装置
CN109587220A (zh) * 2018-11-09 2019-04-05 金蝶软件（中国）有限公司 负载均衡方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109587220B (zh) * 2018-11-09 2021-09-10 金蝶软件（中国）有限公司 负载均衡方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111182011A (zh) * 2018-11-09 2020-05-19 中移（杭州）信息技术有限公司 一种服务集分配方法及装置
CN109327540A (zh) * 2018-11-16 2019-02-12 平安科技（深圳）有限公司 电子装置、服务器负载均衡方法及存储介质
CN109831524A (zh) * 2019-03-11 2019-05-31 平安科技（深圳）有限公司 一种负载均衡处理方法及装置
CN110138732B (zh) * 2019-04-03 2022-03-29 平安科技（深圳）有限公司 访问请求的响应方法、装置、设备及存储介质
CN110138732A (zh) * 2019-04-03 2019-08-16 平安科技（深圳）有限公司 访问请求的响应方法、装置、设备及存储介质
CN110086888A (zh) * 2019-05-15 2019-08-02 上海淇毓信息科技有限公司 基于RabbitMQ的多集群动态负载方法、装置、电子设备
CN110086888B (zh) * 2019-05-15 2022-05-17 上海淇毓信息科技有限公司 基于RabbitMQ的多集群动态负载方法、装置、电子设备
CN110149395A (zh) * 2019-05-20 2019-08-20 华南理工大学 一种基于海量小文件高并发情况下动态负载均衡方法
CN110049143A (zh) * 2019-05-31 2019-07-23 华迪计算机集团有限公司 负载均衡方法及装置
CN110351376A (zh) * 2019-07-17 2019-10-18 国网四川省电力公司电力科学研究院 一种基于负反馈机制的边缘计算节点选择方法
CN113051067A (zh) * 2019-12-27 2021-06-29 顺丰科技有限公司 资源分配方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111782626A (zh) * 2020-08-14 2020-10-16 工银科技有限公司 任务分配方法和装置、分布式系统、电子设备和介质
CN111930511A (zh) * 2020-08-24 2020-11-13 北京工业大学 一种基于机器学习的标识解析节点负载均衡装置
CN111949218B (zh) * 2020-08-25 2021-05-25 重庆紫光华山智安科技有限公司 一种高可用存储系统负载均衡方法、系统、介质及终端
CN111949218A (zh) * 2020-08-25 2020-11-17 重庆紫光华山智安科技有限公司 一种高可用存储系统负载均衡方法、系统、介质及终端
CN112333255A (zh) * 2020-10-27 2021-02-05 重庆紫光华山智安科技有限公司 负载均衡调度方法、装置、调度服务器及存储介质
CN113709054A (zh) * 2021-07-16 2021-11-26 济南浪潮数据技术有限公司 一种基于keepalived的LVS系统部署调节方法、装置及系统
CN113486042A (zh) * 2021-08-11 2021-10-08 腾讯科技（上海）有限公司 数据处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备
CN113486042B (zh) * 2021-08-11 2024-03-08 腾讯科技（上海）有限公司 数据处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备
CN114363328A (zh) * 2021-11-19 2022-04-15 三维通信股份有限公司 一种服务器集群的任务协同方法及系统
CN114363328B (zh) * 2021-11-19 2024-02-20 三维通信股份有限公司 一种服务器集群的任务协同方法及系统
CN115174583A (zh) * 2022-06-28 2022-10-11 福州大学 基于可编程数据平面的服务器负载均衡方法
CN115174583B (zh) * 2022-06-28 2024-03-29 福州大学 基于可编程数据平面的服务器负载均衡方法
WO2024088079A1 (zh) * 2022-10-24 2024-05-02 杭州阿里云飞天信息技术有限公司 请求处理方法以及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108667878A (zh) 服务器负载均衡方法及装置、存储介质、电子设备
CN109120715A (zh) 一种云环境下动态负载均衡方法
CN107426332B (zh) 一种web服务器集群的负载均衡方法及系统
CN103338228B (zh) 基于双加权最小连接算法的云计算负载均衡调度算法
CN113516250A (zh) 一种联邦学习方法、装置、设备以及存储介质
CN109561148A (zh) 边缘计算网络中基于有向无环图的分布式任务调度方法
CN107332902A (zh) 在线客服系统的用户请求分配方法、装置和计算设备
CN108628674A (zh) 基于云平台的任务调度方法、云平台及计算机存储介质
CN104168332A (zh) 高性能计算中负载均衡与节点状态监控方法
CN105718364A (zh) 一种云计算平台中计算资源能力动态评估方法
CN105471985A (zh) 负载均衡方法及云平台计算方法、云平台
CN112817728B (zh) 任务调度方法、网络设备和存储介质
CN113850394B (zh) 联邦学习方法、装置、电子设备及存储介质
Tian et al. User preference-based hierarchical offloading for collaborative cloud-edge computing
CN115629865B (zh) 一种基于边缘计算的深度学习推理任务调度方法
CN103988179A (zh) 用于在地理分布数据中心中降低延迟和改善弹性的优化机制
CN109032800A (zh) 一种负载均衡调度方法、负载均衡器、服务器及系统
CN111176840A (zh) 分布式任务的分配优化方法和装置、存储介质及电子装置
CN112887345A (zh) 边缘计算环境的节点负载均衡调度方法
CN113553160A (zh) 用于人工智能物联网的边缘计算节点任务调度方法及系统
CN111949408A (zh) 一种边缘计算资源的动态分配方法
CN115686792A (zh) 任务调度方法、装置、电子设备、存储介质及产品
CN116016533A (zh) 一种自动加权负载均衡方法和系统、电子设备、存储介质
Khaledi et al. Profitable task allocation in mobile cloud computing
CN113778675A (zh) 一种基于面向区块链网络的计算任务分配系统及方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20181016

RJ01 Rejection of invention patent application after publication