CN110928732A - 服务器集群性能采样分析方法、装置及电子设备 - Google Patents

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CN110928732A CN201911072069.4A CN201911072069A CN110928732A CN 110928732 A CN110928732 A CN 110928732A CN 201911072069 A CN201911072069 A CN 201911072069A CN 110928732 A CN110928732 A CN 110928732A
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Abstract

本公开实施例中提供了一种服务器集群性能采样分析方法、装置及电子设备,属于数据处理技术领域,该方法包括:通过为目标用户操作使用的接口控制台,进行数据分析任务配置的管理和性能数据的访问控制,所述控制台的配置数据保存在中心数据库中;基于任务调度器从所述中心数据库中读取性能采样、跟踪任务相关的配置参数,形成下发到消息队列的任务;基于获取到的所述消息队列中任务,采用分布式数据采集器获取服务器集群中的性能数据;将所述分布式数据采集器采集到的所述性能数据存储在所述中心数据库中,用以对服务器集群的性能进行分析。本公开的方案采用可定制、多维度的处理方法汇总信息,以达到系统性的优化服务集群的目的。

Description

服务器集群性能采样分析方法、装置及电子设备
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种服务器集群性能采样分析方法、装置及电子设备。
背景技术
服务器集群(Cluster)是由两台或多台节点机(服务器)构成的一种松散耦合的计算节点集合,为用户提供网络服务或应用程序(包括数据库、Web服务和文件服务等)的单一客户视图,同时提供接近容错机的故障恢复能力。集群系统一般通过两台或多台节点服务器系统通过相应的硬件及软件互连,每个群集节点都是运行其自己进程的独立服务器。这些进程可以彼此通信,对网络客户机来说就像是形成了一个单一系统,协同起来向用户提供应用程序、系统资源和数据。除了作为单一系统提供服务,集群系统还具有恢复服务器级故障的能力。集群系统还可通过在集群中继续增加服务器的方式,从内部增加服务器的处理能力,并通过系统级的冗余提供固有的可靠性和可用性。。
现有的软件性能分析工具和方法普遍针对单台机器上的任务设计,无法从集群的维度进行整体的采集和集中观测。
发明内容
有鉴于此,本公开实施例提供一种服务器集群性能采样分析方法、装置及电子设备,至少部分解决现有技术中存在的问题。
第一方面,本公开实施例提供了一种服务器集群性能采样分析方法,包括:
通过为目标用户操作使用的接口控制台,进行数据分析任务配置的管理和性能数据的访问控制,所述控制台的配置数据保存在中心数据库中;
基于任务调度器从所述中心数据库中读取性能采样、跟踪任务相关的配置参数,形成下发到消息队列的任务;
基于获取到的所述消息队列中任务,采用分布式数据采集器获取服务器集群中的性能数据;
将所述分布式数据采集器采集到的所述性能数据存储在所述中心数据库中,用以对服务器集群的性能进行分析。
根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述通过为目标用户操作使用的接口控制台,进行数据分析任务配置的管理和性能数据的访问控制,包括:
获取目标用户对基于B/S结构设计的控制台的访问请求;
基于所述访问请求,对所述目标用户的身份进行认证;
当所述目标用户的身份认证成功之后,利用预设模板在所述控制台生成HTML响应页面;
基于所述HTML响应页面,获取所述目标用户对于性能分析任务的配置信息。
根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述通过为目标用户操作使用的接口控制台,进行数据分析任务配置的管理和性能数据的访问控制,包括:
基于目标用户的请求,在所述控制台中展示性能分析任务的执行情况;以及
在任务执行成功后,向所述目标用户展示查询和分析数据。
根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述向所述目标用户展示查询和分析数据,包括:
根据所述目标用户所关注的服务名称、进程名称、进程号、线程号、线程名对所述查询和分析数据进行过滤。
根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述向所述目标用户展示查询和分析数据,包括:
根据目标用户的筛选范围,对一个或多个服务在多台主机的数据或进行聚合展示。
根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述基于任务调度器从所述中心数据库中读取性能采样、跟踪任务相关的配置参数,形成下发到消息队列的任务,包括:
利用任务调度器周期性访问中心数据库;
将所述任务调度器从中心数据库读取到的性能采样、跟踪任务相关的配置参数转换成可执行的任务。
根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述基于获取到的所述消息队列中任务,采用分布式数据采集器获取服务器集群中的性能数据,包括:
通过网络连接到作为性能数据收集对象的服务器集群;
使用预设的网络协议接口获取所述服务器集群中的数据。
根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述将所述分布式数据采集器采集到的所述性能数据存储在所述中心数据库中,包括:
将所述分布式数据采集器采集到的所述性能数据进行解析和预处理;
将解析和预处理之后的性能数据通过网络存入到所述中心数据库中。
根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述通过为目标用户操作使用的接口控制台,进行数据分析任务配置的管理和性能数据的访问控制之前,所述方法还包括:
为所述中心数据库配两个以上的主机进行工作,其中,一台主机工作在主模式,其它主机工作在从模式,主模式的主机接受数据的写入操作,并同步到从模式主机,从模式主机支持读操作。
第二方面,本公开实施例提供了一种服务器集群性能采样分析装置,包括:
接口模块,用于通过为目标用户操作使用的接口控制台,进行数据分析任务配置的管理和性能数据的访问控制,所述控制台的配置数据保存在中心数据库中;
调度模块,用于基于任务调度器从所述中心数据库中读取性能采样、跟踪任务相关的配置参数,形成下发到消息队列的任务;
获取模块,用于基于获取到的所述消息队列中任务,采用分布式数据采集器获取服务器集群中的性能数据;
执行模块,用于将所述分布式数据采集器采集到的所述性能数据存储在所述中心数据库中,用以对服务器集群的性能进行分析。
第三方面,本公开实施例还提供了一种电子设备,该电子设备包括:
至少一个处理器;以及,
与该至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令,该指令被该至少一个处理器执行,以使该至少一个处理器能够执行前述任第一方面或第一方面的任一实现方式中的服务器集群性能采样分析方法。
第四方面,本公开实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质,该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,该计算机指令用于使该计算机执行前述第一方面或第一方面的任一实现方式中的服务器集群性能采样分析方法。
第五方面,本公开实施例还提供了一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算程序,该计算机程序包括程序指令,当该程序指令被计算机执行时,使该计算机执行前述第一方面或第一方面的任一实现方式中的服务器集群性能采样分析方法。
本公开实施例中的服务器集群性能采样分析方案,包括通过为目标用户操作使用的接口控制台,进行数据分析任务配置的管理和性能数据的访问控制,所述控制台的配置数据保存在中心数据库中;基于任务调度器从所述中心数据库中读取性能采样、跟踪任务相关的配置参数,形成下发到消息队列的任务;基于获取到的所述消息队列中任务,采用分布式数据采集器获取服务器集群中的性能数据;将所述分布式数据采集器采集到的所述性能数据存储在所述中心数据库中,用以对服务器集群的性能进行分析。通过本公开的方案,能够使用中心化控制方式和分布式计算技术对服务器集群的CPU/内存整体运行状态进行采集,用可定制、多维度的处理方法汇总信息,以达到系统性的优化服务集群的目的。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案,下面将对实施例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它的附图。
图1为本公开实施例提供的一种服务器集群性能采样分析流程示意图;
图2为本公开实施例提供的一种服务器集群性能采样分析系统结构示意图;
图3为本公开实施例提供的另一种服务器集群性能采样分析流程示意图;
图4为本公开实施例提供的另一种服务器集群性能采样分析流程示意图;
图5为本公开实施例提供的一种服务器集群性能采样分析装置结构示意图;
图6为本公开实施例提供的电子设备示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。
以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然,所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例,而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本公开保护的范围。
需要说明的是,下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而易见,本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中,且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本公开,所属领域的技术人员应了解,本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施,且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说,可使用本文中所阐述的任何数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外,可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。
还需要说明的是,以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本公开的基本构想,图式中仅显示与本公开中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制,其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变,且其组件布局型态也可能更为复杂。
另外,在以下描述中,提供具体细节是为了便于透彻理解实例。然而,所属领域的技术人员将理解,可在没有这些特定细节的情况下实践所述方面。
本公开实施例提供一种服务器集群性能采样分析方法。本实施例提供的服务器集群性能采样分析方法可以由一计算装置来执行,该计算装置可以实现为软件,或者实现为软件和硬件的组合,该计算装置可以集成设置在服务器、终端设备等中。
参见图1及图2,本公开实施例提供的一种服务器集群性能采样分析方法,包括如下步骤:
S101,通过为目标用户操作使用的接口控制台,进行数据分析任务配置的管理和性能数据的访问控制,所述控制台的配置数据保存在中心数据库中。
控制台作为开发者使用系统的接口,进行数据分析任务配置的管理和性能数据的访问。配置相关的数据会保存在中心数据库中。
控制台基于浏览器/服务器架构(B/S)实现。当开发者打开浏览器输入控制台页面的URL,服务端使用单点登录(SSO)技术对开发者的身份进行认证。当认证成功后,服务端用模板生成技术返回HTML响应,在浏览器显示页面。开发者在浏览器输入性能分析任务的配置信息,提交到服务端后,服务端生成数据库记录,存储在中心数据库。
开发者从控制台能够查看性能分析任务执行情况。当任务执行成功后,可以查询和分析数据。对于函数调用堆栈的性能采样数据,控制台能够生成火焰图,以交互式SVG可视化的方式展示采样数据。
采样数据可以根据所关注的服务名称,进程名称,进程号,线程号,线程名,服务名进行过滤,以增强新能数据的信息量,提高分析效率。
性能数据记录也可以根据筛选范围进行聚合。可以聚合单个服务在多台主机的数据,也可以聚合多个服务在多台主机的数据。服务名和主机名的过滤范围,由用户输入。对应的过滤和聚合条件,使用特定的搜索语言翻译模式和数据库对象抽象模型,转换成数据库查询条件算子,最终编译为SQL语言,最终用以从数据库请求数据。
S102,基于任务调度器从所述中心数据库中读取性能采样、跟踪任务相关的配置参数,形成下发到消息队列的任务。
中心数据库可以采用关系数据库(Relational Database),对用户信息,主机信息,即时性能分析任务,定时性能分析任务的配置进行管理。也保存处理过的历史性能数据,以供开发者后续查询和分析。数据库使用主从模式,由2台以上主机共同工作。一台主机工作在主模式,其它主机工作在从模式。主模式的主机可以接受数据的写入操作,并且同步到从模式主机。从模式主机可以支持读操作。比单机模式的数据库,具有更好容灾性能和更高的读吞吐量和可用性。
任务调度器能够从中心数据库读取性能采样,跟踪任务的配置,并且下发任务到消息队列。任务调度器可以周期性访问数据库,将配置转换成可执行的任务分发。任务有多种种类,包括:服务器基本信息采集,CPU采样信息采集,阻塞信息采集,函数执行延迟信息采集等。
S103,基于获取到的所述消息队列中任务,采用分布式数据采集器获取服务器集群中的性能数据。
消息队列(Message Queue)采用多生产者、多消费者、先入先出模式的非对称多队列设计的消息队列组建,能够满足多类型,大批量任务同时处理的需求。不同类型的任务以及不同属性的同类任务,可以按照一定逻辑分配到不同的队列。同类任务也可以按照负载均衡方式分配到多个队列,并且由多个消费者处理。
分布式数据采集器能够从消息队列获取任务并执行。执行的过程为通过网络连接到作为性能数据收集对象的服务器集群,使用网络协议接口获取数据。
S104,将所述分布式数据采集器采集到的所述性能数据存储在所述中心数据库中,用以对服务器集群的性能进行分析。
可以对分布式数据采集器采集到的所述性能数据进行解析和预处理,最后再通过预设的网络存入中心数据库中。
通过上述方式,能够基于中心控制和分布式采集方法,高效的在整个服务器集群的范围收集性能数据,进行数据处理,数据分析,从而找出软件瓶颈,作为软件性能优化方向的指南。
参见图3,根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述通过为目标用户操作使用的接口控制台,进行数据分析任务配置的管理和性能数据的访问控制,包括:
S301,获取目标用户对基于B/S结构设计的控制台的访问请求。
控制台基于浏览器/服务器架构(B/S)实现。作为目标用户的开发者可以打开浏览器输入控制台页面的URL,进而服务器可以获取目标用户基于控制台产生的访问请求。
S302,基于所述访问请求,对所述目标用户的身份进行认证。
基于用户的访问请求,可以获得目标用户的登录名和密码等信息,此时,服务端使用单点登录(SSO)技术对开发者的身份进行认证。
S303,当所述目标用户的身份认证成功之后,利用预设模板在所述控制台生成HTML响应页面。
当认证成功后,服务端用模板生成技术返回HTML响应页面。
S304,基于所述HTML响应页面,获取所述目标用户对于性能分析任务的配置信息。
参见图4,根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述通过为目标用户操作使用的接口控制台,进行数据分析任务配置的管理和性能数据的访问控制,包括:
S401,基于目标用户的请求,在所述控制台中展示性能分析任务的执行情况。
S402,在任务执行成功后,向所述目标用户展示查询和分析数据。
根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述向所述目标用户展示查询和分析数据,包括:根据所述目标用户所关注的服务名称、进程名称、进程号、线程号、线程名对所述查询和分析数据进行过滤。
根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述向所述目标用户展示查询和分析数据,包括:根据目标用户的筛选范围,对一个或多个服务在多台主机的数据或进行聚合展示。
根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述基于任务调度器从所述中心数据库中读取性能采样、跟踪任务相关的配置参数,形成下发到消息队列的任务,包括:利用任务调度器周期性访问中心数据库;将所述任务调度器从中心数据库读取到的性能采样、跟踪任务相关的配置参数转换成可执行的任务。
根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述基于获取到的所述消息队列中任务,采用分布式数据采集器获取服务器集群中的性能数据,包括:通过网络连接到作为性能数据收集对象的服务器集群;使用预设的网络协议接口获取所述服务器集群中的数据。
根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述将所述分布式数据采集器采集到的所述性能数据存储在所述中心数据库中,包括:将所述分布式数据采集器采集到的所述性能数据进行解析和预处理;
将解析和预处理之后的性能数据通过网络存入到所述中心数据库中。
根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述通过为目标用户操作使用的接口控制台,进行数据分析任务配置的管理和性能数据的访问控制之前,所述方法还包括:为所述中心数据库配两个以上的主机进行工作,其中,一台主机工作在主模式,其它主机工作在从模式,主模式的主机接受数据的写入操作,并同步到从模式主机,从模式主机支持读操作。
与上面的方法实施例相对应,参见图5,本公开实施例还提供了一种服务器集群性能采样分析装置50,包括:
接口模块501,用于通过为目标用户操作使用的接口控制台,进行数据分析任务配置的管理和性能数据的访问控制,所述控制台的配置数据保存在中心数据库中。
控制台作为开发者使用系统的接口,进行数据分析任务配置的管理和性能数据的访问。配置相关的数据会保存在中心数据库中。
控制台基于浏览器/服务器架构(B/S)实现。当开发者打开浏览器输入控制台页面的URL,服务端使用单点登录(SSO)技术对开发者的身份进行认证。当认证成功后,服务端用模板生成技术返回HTML响应,在浏览器显示页面。开发者在浏览器输入性能分析任务的配置信息,提交到服务端后,服务端生成数据库记录,存储在中心数据库。
开发者从控制台能够查看性能分析任务执行情况。当任务执行成功后,可以查询和分析数据。对于函数调用堆栈的性能采样数据,控制台能够生成火焰图,以交互式SVG可视化的方式展示采样数据。
采样数据可以根据所关注的服务名称,进程名称,进程号,线程号,线程名,服务名进行过滤,以增强新能数据的信息量,提高分析效率。
性能数据记录也可以根据筛选范围进行聚合。可以聚合单个服务在多台主机的数据,也可以聚合多个服务在多台主机的数据。服务名和主机名的过滤范围,由用户输入。对应的过滤和聚合条件,使用特定的搜索语言翻译模式和数据库对象抽象模型,转换成数据库查询条件算子,最终编译为SQL语言,最终用以从数据库请求数据。
调度模块502,用于基于任务调度器从所述中心数据库中读取性能采样、跟踪任务相关的配置参数,形成下发到消息队列的任务。
中心数据库可以采用关系数据库(Relational Database),对用户信息,主机信息,即时性能分析任务,定时性能分析任务的配置进行管理。也保存处理过的历史性能数据,以供开发者后续查询和分析。数据库使用主从模式,由2台以上主机共同工作。一台主机工作在主模式,其它主机工作在从模式。主模式的主机可以接受数据的写入操作,并且同步到从模式主机。从模式主机可以支持读操作。比单机模式的数据库,具有更好容灾性能和更高的读吞吐量和可用性。
任务调度器能够从中心数据库读取性能采样,跟踪任务的配置,并且下发任务到消息队列。任务调度器可以周期性访问数据库,将配置转换成可执行的任务分发。任务有多种种类,包括:服务器基本信息采集,CPU采样信息采集,阻塞信息采集,函数执行延迟信息采集等。
获取模块503,用于基于获取到的所述消息队列中任务,采用分布式数据采集器获取服务器集群中的性能数据。
消息队列(Message Queue)采用多生产者、多消费者、先入先出模式的非对称多队列设计的消息队列组建,能够满足多类型,大批量任务同时处理的需求。不同类型的任务以及不同属性的同类任务,可以按照一定逻辑分配到不同的队列。同类任务也可以按照负载均衡方式分配到多个队列,并且由多个消费者处理。
分布式数据采集器能够从消息队列获取任务并执行。执行的过程为通过网络连接到作为性能数据收集对象的服务器集群,使用网络协议接口获取数据。
执行模块504,用于将所述分布式数据采集器采集到的所述性能数据存储在所述中心数据库中,用以对服务器集群的性能进行分析。
可以对分布式数据采集器采集到的所述性能数据进行解析和预处理,最后再通过预设的网络存入中心数据库中。
通过上述方式,能够基于中心控制和分布式采集方法,高效的在整个服务器集群的范围收集性能数据,进行数据处理,数据分析,从而找出软件瓶颈,作为软件性能优化方向的指南。
图5所示装置可以对应的执行上述方法实施例中的内容,本实施例未详细描述的部分,参照上述方法实施例中记载的内容,在此不再赘述。
参见图6,本公开实施例还提供了一种电子设备60,该电子设备包括:
至少一个处理器;以及,
与该至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令,该指令被该至少一个处理器执行,以使该至少一个处理器能够执行前述方法实施例中服务器集群性能采样分析方法。
本公开实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质,该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,该计算机指令用于使该计算机执行前述方法实施例中。
本公开实施例还提供了一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算程序,该计算机程序包括程序指令,当该程序指令被计算机执行时,使该计算机执行前述方法实施例中的服务器集群性能采样分析方法。
下面参考图6,其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备60的结构示意图。本公开实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图6示出的电子设备仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示,电子设备60可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601,其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中,还存储有电子设备60操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
通常,以下装置可以连接至I/O接口605:包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、图像传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606;包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607;包括例如磁带、硬盘等的存储装置608;以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备60与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种装置的电子设备60,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装,或者从存储装置608被安装,或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时,执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是,本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中,计算机可读信号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,其中承载了计算机可读的程序代码。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。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读信号介质可以发送、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。计算机可读介质上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:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时,使得该电子设备:获取至少两个网际协议地址;向节点评价设备发送包括所述至少两个网际协议地址的节点评价请求,其中,所述节点评价设备从所述至少两个网际协议地址中,选取网际协议地址并返回;接收所述节点评价设备返回的网际协议地址;其中,所获取的网际协议地址指示内容分发网络中的边缘节点。
或者,上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时,使得该电子设备:接收包括至少两个网际协议地址的节点评价请求;从所述至少两个网际协议地址中,选取网际协议地址;返回选取出的网际协议地址;其中,接收到的网际协议地址指示内容分发网络中的边缘节点。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。其中,单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定,例如,第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。
应当理解,本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。
以上所述,仅为本公开的具体实施方式,但本公开的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此,本公开的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种服务器集群性能采样分析方法,其特征在于,包括:
通过为目标用户操作使用的接口控制台,进行数据分析任务配置的管理和性能数据的访问控制,所述控制台的配置数据保存在中心数据库中;
基于任务调度器从所述中心数据库中读取性能采样、跟踪任务相关的配置参数,形成下发到消息队列的任务;
基于获取到的所述消息队列中任务,采用分布式数据采集器获取服务器集群中的性能数据;
将所述分布式数据采集器采集到的所述性能数据存储在所述中心数据库中,用以对服务器集群的性能进行分析。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过为目标用户操作使用的接口控制台,进行数据分析任务配置的管理和性能数据的访问控制,包括:
获取目标用户对基于B/S结构设计的控制台的访问请求;
基于所述访问请求,对所述目标用户的身份进行认证;
当所述目标用户的身份认证成功之后,利用预设模板在所述控制台生成HTML响应页面;
基于所述HTML响应页面,获取所述目标用户对于性能分析任务的配置信息。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过为目标用户操作使用的接口控制台,进行数据分析任务配置的管理和性能数据的访问控制,包括:
基于目标用户的请求,在所述控制台中展示性能分析任务的执行情况;以及
在任务执行成功后,向所述目标用户展示查询和分析数据。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述向所述目标用户展示查询和分析数据,包括:
根据所述目标用户所关注的服务名称、进程名称、进程号、线程号、线程名对所述查询和分析数据进行过滤。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述向所述目标用户展示查询和分析数据,包括:
根据目标用户的筛选范围,对一个或多个服务在多台主机的数据或进行聚合展示。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于任务调度器从所述中心数据库中读取性能采样、跟踪任务相关的配置参数,形成下发到消息队列的任务,包括:
利用任务调度器周期性访问中心数据库;
将所述任务调度器从中心数据库读取到的性能采样、跟踪任务相关的配置参数转换成可执行的任务。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于获取到的所述消息队列中任务,采用分布式数据采集器获取服务器集群中的性能数据,包括:
通过网络连接到作为性能数据收集对象的服务器集群;
使用预设的网络协议接口获取所述服务器集群中的数据。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述分布式数据采集器采集到的所述性能数据存储在所述中心数据库中,包括:
将所述分布式数据采集器采集到的所述性能数据进行解析和预处理;
将解析和预处理之后的性能数据通过网络存入到所述中心数据库中。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过为目标用户操作使用的接口控制台,进行数据分析任务配置的管理和性能数据的访问控制之前,所述方法还包括:
为所述中心数据库配两个以上的主机进行工作,其中,一台主机工作在主模式,其它主机工作在从模式,主模式的主机接受数据的写入操作,并同步到从模式主机,从模式主机支持读操作。
10.一种服务器集群性能采样分析装置,其特征在于,包括:
接口模块,用于通过为目标用户操作使用的接口控制台,进行数据分析任务配置的管理和性能数据的访问控制,所述控制台的配置数据保存在中心数据库中;
调度模块,用于基于任务调度器从所述中心数据库中读取性能采样、跟踪任务相关的配置参数,形成下发到消息队列的任务;
获取模块,用于基于获取到的所述消息队列中任务,采用分布式数据采集器获取服务器集群中的性能数据;
执行模块,用于将所述分布式数据采集器采集到的所述性能数据存储在所述中心数据库中,用以对服务器集群的性能进行分析。
11.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
至少一个处理器;以及,
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行前述任一权利要求1-9所述的服务器集群性能采样分析方法。
12.一种非暂态计算机可读存储介质,该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,该计算机指令用于使该计算机执行前述任一权利要求1-9所述的服务器集群性能采样分析方法。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112732528A (zh) * 2021-01-08 2021-04-30 卓望数码技术(深圳)有限公司 基于it运维监控的指标采集方法、系统、设备及存储介质
CN112948229A (zh) * 2021-03-16 2021-06-11 广州虎牙科技有限公司 调度集群的性能确定方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113032237A (zh) * 2021-04-30 2021-06-25 中国工商银行股份有限公司 数据处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质
CN114281580A (zh) * 2021-11-30 2022-04-05 苏州浪潮智能科技有限公司 一种对HBase集群网络时间进行巡检的方法和系统
CN114281580B (zh) * 2021-11-30 2024-05-31 苏州浪潮智能科技有限公司 一种对HBase集群网络时间进行巡检的方法和系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104506373A (zh) * 2015-01-07 2015-04-08 国家计算机网络与信息安全管理中心 网络信息采集与处理的装置和方法
CN108647083A (zh) * 2018-04-28 2018-10-12 北京京东金融科技控股有限公司 任务执行方法、装置、系统、电子设备及计算机可读介质
CN109361532A (zh) * 2018-09-11 2019-02-19 上海天旦网络科技发展有限公司 网络数据分析的高可用系统和方法及计算机可读存储介质
CN109960619A (zh) * 2019-02-12 2019-07-02 众安在线财产保险股份有限公司 一种性能测试平台及方法
CN110019044A (zh) * 2017-12-15 2019-07-16 北京京东尚科信息技术有限公司 大数据集群准实时Yarn任务监控分析方法
CN110309130A (zh) * 2018-03-21 2019-10-08 中国人民财产保险股份有限公司 一种用于主机性能监控的方法及装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104506373A (zh) * 2015-01-07 2015-04-08 国家计算机网络与信息安全管理中心 网络信息采集与处理的装置和方法
CN110019044A (zh) * 2017-12-15 2019-07-16 北京京东尚科信息技术有限公司 大数据集群准实时Yarn任务监控分析方法
CN110309130A (zh) * 2018-03-21 2019-10-08 中国人民财产保险股份有限公司 一种用于主机性能监控的方法及装置
CN108647083A (zh) * 2018-04-28 2018-10-12 北京京东金融科技控股有限公司 任务执行方法、装置、系统、电子设备及计算机可读介质
CN109361532A (zh) * 2018-09-11 2019-02-19 上海天旦网络科技发展有限公司 网络数据分析的高可用系统和方法及计算机可读存储介质
CN109960619A (zh) * 2019-02-12 2019-07-02 众安在线财产保险股份有限公司 一种性能测试平台及方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李代平: "中文Windows 2000 Server超级实用宝典", 冶金工业出版社, pages: 631 - 633 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112732528A (zh) * 2021-01-08 2021-04-30 卓望数码技术(深圳)有限公司 基于it运维监控的指标采集方法、系统、设备及存储介质
CN112948229A (zh) * 2021-03-16 2021-06-11 广州虎牙科技有限公司 调度集群的性能确定方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113032237A (zh) * 2021-04-30 2021-06-25 中国工商银行股份有限公司 数据处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质
CN114281580A (zh) * 2021-11-30 2022-04-05 苏州浪潮智能科技有限公司 一种对HBase集群网络时间进行巡检的方法和系统
CN114281580B (zh) * 2021-11-30 2024-05-31 苏州浪潮智能科技有限公司 一种对HBase集群网络时间进行巡检的方法和系统

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