CN111639003B - 一种负载处理能力监测方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种负载处理能力监测方法及系统，该方法包括：服务器端通过调用外部服务的应用程序进行AOP，获取和记录反映出外部服务负载处理能力的动态指标数据，并将所述动态指标数据定时上报至监控数据中心；监控数据中心收集各外部服务的动态指标数据，并上传至指标计算中心；指标计算中心根据各外部服务的动态指标数据，计算出各外部服务的负载量配比；负载均衡器根据指标计算中心输出的各外部服务的负载量配比，对分发至各外部服务的任务进行重新分配。采用本发明能够获取外部服务负载处理能力，并根据负载处理能力进行负载均衡。

Description

一种负载处理能力监测方法及系统
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种负载处理能力监测方法及系统。
背景技术
在面向外部服务的负载处理能力监测领域，目前的负载监测方法包含：
静态法，根据服务器最大连接数、内存大小、CPU性能等静态指标，综合加权计算后作为各服务器的负载处理能力，并将此配置至负载均衡器；
动态法，根据服务器运行时的动态指标，如连接数、内存利用率、CPU利用率、带宽利用率等动态指标，综合加权计算得到服务器的负载处理能力，并按时间T周期定时上报并配置至负载均衡器。
对于现有技术，无论是静态法还是动态法，其监测的指标皆为服务器本身的指标。这些指标反映的是服务器本身的负载处理能力(性能)，但并不能客观真实地反映出与本地服务器连接的外部服务的负载处理能力，进而无法精确地实现外部服务的负载处理能力监测，造成系统整体吞吐能力和利用率偏低。其中，外部服务指第三方或外部系统提供的API(Application Programming Interface，应用程序编程接口)远程调用服务，如短信/邮件/PUSH投递服务、人脸/语音/风险识别服务等等。
发明内容
本发明的目的在于提供一种负载处理能力监测方法及系统，能够解决现有技术无法获取外部服务负载处理能力的问题。
为实现上述发明目的，本发明提供了一种负载处理能力监测方法，该方法包括：
服务器端通过调用外部服务的应用程序进行面向切面编程AOP，获取和记录反映出外部服务负载处理能力的动态指标数据，并将所述动态指标数据定时上报至监控数据中心；
监控数据中心收集各外部服务的动态指标数据，并上传至指标计算中心；
指标计算中心根据各外部服务的动态指标数据，计算出各外部服务的负载量配比；
负载均衡器根据指标计算中心输出的各外部服务的负载量配比，对分发至各外部服务的任务进行重新分配。
为实现上述发明目的，本发明还提供了一种负载处理能力监测系统，该系统包括：
服务器端，包括多个服务器，通过调用外部服务的应用程序进行面向切面编程AOP，获取和记录反映出外部服务负载处理能力的动态指标数据，并将所述动态指标数据定时上报至监控数据中心；
监控数据中心，用于收集各外部服务的动态指标数据，并上传至指标计算中心；
指标计算中心，用于根据各外部服务的动态指标数据，计算出各外部服务的负载量配比；
负载均衡器，根据指标计算中心输出的各外部服务的负载量配比，对分发至各外部服务的任务进行重新分配。
综上所述，本发明提供的负载处理能力监测方法及系统，与现有技术相比，能够监测外部服务负载处理能力。服务器端能够通过AOP技术监测外部服务的可用率和平均响应时间，指标计算中心能够根据外部服务的可用率和平均响应时间指标数据，计算出各外部服务的负载量配比，从而对分发至各外部服务的任务进行重新分配。
附图说明
图1为本发明负载处理能力监测方法的流程示意图。
图2为本发明负载处理能力监测系统的结构示意图。
图3为AOP技术获取外部服务动态指标数据的示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举实施例，对本发明所述方案作进一步地详细说明。
本发明提出了一种监测外部服务负载处理能力的方法，并且自定义的提出了负载能力的算法，解决现有技术无法获取外部服务负载处理能力，并根据负载处理能力进行负载均衡的问题。方案目前可应用到支持业务的短信平台上(日均3千万发送量)，同时可应用邮件/PUSH投递服务、人脸/语音/风险识别服务及其他需对接外部多个服务场景的应用。
本发明负载处理能力监测方法流程示意图如图1所示：
步骤11、服务器端通过调用外部服务的应用程序进行面向切面编程(AOP)，获取和记录反映出外部服务负载处理能力的动态指标数据，并将所述动态指标数据定时上报至监控数据中心；
步骤12、监控数据中心收集各外部服务的动态指标数据，并上传至指标计算中心；
其中，动态指标数据包括平均响应时间和可用率，所述平均响应时间＝应用程序被调用的耗时总和/应用程序被调用的总次数；所述可用率＝应用程序抛异常的次数/应用程序被调用的总次数；正比例负载处理能力对应的动态指标数据包括每分钟可用率X1、每小时可用率X2、每天可用率X3；反比例负载处理能力对应的动态指标数据包括每分钟平均响应时间X4、每小时平均响应时间X5、每天平均响应时间X6；
监控数据中心将收集的各外部服务的动态指标数据，按各外部服务的唯一标识进行归类存储，并以异步的方式上传至指标计算中心。
步骤13、指标计算中心根据各外部服务的动态指标数据，计算出各外部服务的负载量配比；
所述指标计算中心根据各外部服务的动态指标数据，计算出各外部服务的负载量配比具体包括：对于任一外部服务An来说，根据每个正比例负载处理能力分数，以及每个反比例负载处理能力分数，得到任一外部服务An的负载处理能力综合评分An_SUM；根据An_SUM，得到任一外部服务的负载量配比。
步骤14、负载均衡器根据指标计算中心输出的各外部服务的负载量配比，对分发至各外部服务的任务进行重新分配。
其中，所述负载均衡器根据指标计算中心输出的各外部服务的负载量配比，对分发至各外部服务的任务进行重新分配具体包括：根据各外部服务的负载量配比调整各外部服务任务分发比例，根据各外部服务的任务分发比例分配待处理任务至各外部服务。
至此，完成了本发明的负载处理能力监测方法。
本发明负载处理能力监测系统，结构示意图如图2所示，包括服务器端201、监控数据中心202、指标计算中心203、负载均衡器204。
服务器端201，包括多个服务器，通过调用外部服务的应用程序进行面向切面编程(AOP)，获取和记录反映出外部服务负载处理能力的动态指标数据，并将所述动态指标数据定时上报至监控数据中心；
监控数据中心202，用于收集各外部服务的动态指标数据，并上传至指标计算中心；
动态指标数据包括平均响应时间和可用率，所述平均响应时间＝应用程序被调用的耗时总和/应用程序被调用的总次数；所述可用率＝应用程序抛异常的次数/应用程序被调用的总次数；正比例负载处理能力对应的动态指标数据包括每分钟可用率X1、每小时可用率X2、每天可用率X3；反比例负载处理能力对应的动态指标数据包括每分钟平均响应时间X4、每小时平均响应时间X5、每天平均响应时间X6；
所述监控数据中心202，具体用于，将收集的各外部服务的动态指标数据，按各外部服务的唯一标识进行归类存储，并以异步的方式上传至指标计算中心。
指标计算中心203，用于根据各外部服务的动态指标数据，计算出各外部服务的负载量配比；
所述指标计算中心203，具体用于，对于任一外部服务An来说，根据每个正比例负载处理能力分数，以及每个反比例负载处理能力分数，得到任一外部服务An的负载处理能力综合评分An_SUM；根据An_SUM，得到任一外部服务的负载量配比。
负载均衡器204，根据指标计算中心输出的各外部服务的负载量配比，对分发至各外部服务的任务进行重新分配。
所述负载均衡器204，具体用于，根据各外部服务的负载量配比调整各外部服务任务分发比例，根据各外部服务的任务分发比例分配待处理任务至各外部服务。
为清楚说明本发明，下面列举具体应用场景进行说明。本实施例中仍然以图2为例进行说明。服务器集群包括服务器T1、服务器T2和服务器T3。外部服务A1、外部服务A2和外部服务A3被服务器集群调用。
(一)服务器端
如图3所示，提供一种通过AOP(Aspect Oriented Programming，面向切面编程)技术监测外部服务负载处理能力的方法。该方法通过对本地服务器中调用外部服务的应用程序进行面向切面编程，获取和记录外部服务的平均响应时间和可用率两大类动态指标数据，将这些数据暂存于本机，并定时上报至监控数据中心。
(二)监控数据中心
负责收集各服务器对应外部服务的可用率和平均响应时间两大类动态指标数据，包括每分钟可用率、每小时可用率、每天可用率、每分钟平均响应时间、每小时平均响应时间、每天平均响应时间。其中，收集的动态指标数据如表1中指标数据列所示。将收集的数据按“外部服务”唯一标识归类存储，并以异步的方式上传至指标计算中心。
(三)指标计算中心
指标计算中心的最终目标是根据外部服务的动态指标数据，计算出负载量配比。具体先根据动态指标数据计算分别得到正比例负载处理能力分数和反比例负载处理能力分数；然后，根据正比例负载处理能力分数和反比例负载处理能力分数得到负载处理能力综合评分；最后根据负载处理能力综合评分得到各外部服务的负载量配比。
详细计算步骤如下所示：
负载处理能力分数包括正比例负载处理能力分数和反比例负载处理能力分数，对于任一外部服务An来说，
正比例负载处理能力分数
反比例负载处理能力分数
正比例负载处理能力对应的动态指标数据包括每分钟可用率X1、每小时可用率X2、每天可用率X3；所以，m取1，2，3；
反比例负载处理能力对应的动态指标数据包括每分钟平均响应时间X4、每小时平均响应时间X5、每天平均响应时间X6；所以m取4，5，6。
根据AnRm，得到任一外部服务An的负载处理能力综合评分
根据An_SUM，得到任一外部服务的负载量配比
如表1所示，对于外部服务A1，得到外部服务A1的负载处理能力分数分别为：
然后将6个负载处理能力分数相加，从而得到外部服务A1的负载处理能力综合评分由于有3个外部服务，所以，外部服务A1的负载量配比为中n取1，2，3。同理，外部服务A2的负载处理能力综合评分为A2_SUM，负载量配比为A2_RATIO；外部服务A3的负载处理能力综合评分为A3_SUM，负载量配比为A3_RATIO。其中，An代表第n个外部服务，Xm代表第m个动态指标数据，Rm代表第m个动态指标数据对应的负载处理能力分数，C代表常数，Q和Q’代表不同的权重。
表1
(四)负载均衡器
负载均衡器根据指标计算中心输出的负载量配比，对分发至外部服务的任务进行重新分配。
其中，外部服务任务分发比例是依赖分发配置信息，负载均衡器中的分发配置信息里边将描述每个外部服务具体的任务分发比例是多少，所以负载均衡器是根据指标计算中心输出的负载量配比来动态调整分发配置信息。从而实现对分发至外部服务的任务进行重新分配。
通过以上步骤和方法，即可实现对外部服务的负载处理能力监测及负载均衡。
本发明的负载处理能力监测方法及系统，会带来如下好处：
服务器端通过AOP技术，监测到反映外部服务负载处理能力的动态指标数据，指标计算中心据此计算出各外部服务的负载处理能力，从而实现外部服务的负载均衡。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。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 (8)

1.一种负载处理能力监测方法，其特征在于，该方法包括：
服务器端通过调用外部服务的应用程序进行面向切面编程AOP，获取和记录反映出外部服务负载处理能力的动态指标数据，并将所述动态指标数据定时上报至监控数据中心；
监控数据中心收集各外部服务的动态指标数据，并上传至指标计算中心；
指标计算中心根据各外部服务的动态指标数据，计算出各外部服务的负载量配比；
负载均衡器根据指标计算中心输出的各外部服务的负载量配比，对分发至各外部服务的任务进行重新分配；
其中，
所述指标计算中心先根据动态指标数据计算分别得到正比例负载处理能力分数和反比例负载处理能力分数；再根据正比例负载处理能力分数和反比例负载处理能力分数得到负载处理能力综合评分；最后根据负载处理能力综合评分得到各外部服务的负载量配比。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，动态指标数据包括平均响应时间和可用率，所述平均响应时间＝应用程序被调用的耗时总和/应用程序被调用的总次数；所述可用率＝应用程序抛异常的次数/应用程序被调用的总次数；正比例负载处理能力对应的动态指标数据包括每分钟可用率X1、每小时可用率X2、每天可用率X3；反比例负载处理能力对应的动态指标数据包括每分钟平均响应时间X4、每小时平均响应时间X5、每天平均响应时间X6；
监控数据中心将收集的各外部服务的动态指标数据，按各外部服务的唯一标识进行归类存储，并以异步的方式上传至指标计算中心。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述指标计算中心根据各外部服务的动态指标数据，计算出各外部服务的负载量配比具体包括：对于任一外部服务An来说，根据每个正比例负载处理能力分数，以及每个反比例负载处理能力分数，得到任一外部服务An的负载处理能力综合评分An_SUM；根据An_SUM，得到任一外部服务的负载量配比。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述负载均衡器根据指标计算中心输出的各外部服务的负载量配比，对分发至各外部服务的任务进行重新分配具体包括：根据各外部服务的负载量配比调整各外部服务任务分发比例，根据各外部服务的任务分发比例分配待处理任务至各外部服务。
5.一种负载处理能力监测系统，其特征在于，该系统包括：
服务器端，包括多个服务器，通过调用外部服务的应用程序进行面向切面编程AOP，获取和记录反映出外部服务负载处理能力的动态指标数据，并将所述动态指标数据定时上报至监控数据中心；
监控数据中心，用于收集各外部服务的动态指标数据，并上传至指标计算中心；
指标计算中心，用于根据各外部服务的动态指标数据，计算出各外部服务的负载量配比；
负载均衡器，根据指标计算中心输出的各外部服务的负载量配比，对分发至各外部服务的任务进行重新分配；
其中，所述指标计算中心，具体用于先根据动态指标数据计算分别得到正比例负载处理能力分数和反比例负载处理能力分数；然后，根据正比例负载处理能力分数和反比例负载处理能力分数得到负载处理能力综合评分；最后根据负载处理能力综合评分得到各外部服务的负载量配比。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，动态指标数据包括平均响应时间和可用率，所述平均响应时间＝应用程序被调用的耗时总和/应用程序被调用的总次数；所述可用率＝应用程序抛异常的次数/应用程序被调用的总次数；正比例负载处理能力对应的动态指标数据包括每分钟可用率X1、每小时可用率X2、每天可用率X3；反比例负载处理能力对应的动态指标数据包括每分钟平均响应时间X4、每小时平均响应时间X5、每天平均响应时间X6；
所述监控数据中心，具体用于，将收集的各外部服务的动态指标数据，按各外部服务的唯一标识进行归类存储，并以异步的方式上传至指标计算中心。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，
所述指标计算中心，具体用于，对于任一外部服务An来说，根据每个正比例负载处理能力分数，以及每个反比例负载处理能力分数，得到任一外部服务An的负载处理能力综合评分An_SUM；根据An_SUM，得到任一外部服务的负载量配比。
8.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述负载均衡器，具体用于，根据各外部服务的负载量配比调整各外部服务任务分发比例，根据各外部服务的任务分发比例分配待处理任务至各外部服务。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114979185B (zh) * 2022-05-12 2023-05-23 皖西学院 一种计算机应用节点的安全检测系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102427475A (zh) * 2011-12-08 2012-04-25 曙光信息产业(北京)有限公司 一种云计算环境中负载均衡调度的系统
CN103218233A (zh) * 2013-05-09 2013-07-24 福州大学 Hadoop异构集群中的数据分配策略
CN108600354A (zh) * 2018-04-13 2018-09-28 中国民航信息网络股份有限公司 系统响应时间波动抑制方法和系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120072250A (ko) * 2010-12-23 2012-07-03 한국전자통신연구원 동적 부하 분산 시스템 및 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102427475A (zh) * 2011-12-08 2012-04-25 曙光信息产业(北京)有限公司 一种云计算环境中负载均衡调度的系统
CN103218233A (zh) * 2013-05-09 2013-07-24 福州大学 Hadoop异构集群中的数据分配策略
CN108600354A (zh) * 2018-04-13 2018-09-28 中国民航信息网络股份有限公司 系统响应时间波动抑制方法和系统

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