CN111752698A - 负载调节方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种负载调节方法、装置及存储介质。其中，方法包括：获取与第一服务器关联的负载信息；所述第一服务器为分布式系统的服务器；所述与第一服务器关联的负载信息包含所述第一服务器上各节点的负载信息及所述第一服务器的负载信息；基于所述与第一服务器关联的负载信息，确定所述第一服务器上需要更新配置文件的节点，得到至少一个节点；针对所述至少一个节点中的每个节点，更新相应的配置文件，并加载更新的配置文件，以调节相应节点的负载。采用本发明的方案，实现了资源的自动化管理。
Description
技术领域
本发明涉及数据库技术领域，尤其涉及一种负载调节方法、装置及存储介质。
背景技术
随着信息科技产业的飞速发展，各个领域都在产生着海量的数据，而单个数据库往往难以存储计算这些数据，分布式数据库应运而生，有的分布式系统可以达到成百上千台服务器。同时，数据库系统需要存储和计算的数据量越来越大，且应用场景也是越来越复杂，所以对分布式数据库的鲁棒性和性能的要求也越来越高。
在实际的生产场景中，在数据库运行过程中由于涉及到数据分片、分节点(数据库实例)存储，或者数据库过程(数据存储过程)、条件查询等会使得数据出现倾斜，这时会出现资源(比如CPU、输入/输出(IO)、内存、网络、并发连接数等)使用不均衡，使得某些节点负载高，而某些几乎节点没有压力。
然而，目前一般靠人工去调节节点的负载，效率较低且准确性差。
发明内容
为解决现有存在的技术问题，本发明实施例提供一种负载调节方法、装置及存储介质。
本发明实施例的技术方案是这样实现的：
本发明实施例提供了一种负载调节方法，包括：
获取与第一服务器关联的负载信息；所述第一服务器为分布式系统的服务器；所述与第一服务器关联的负载信息包含所述第一服务器上各节点的负载信息及所述第一服务器的负载信息；
基于所述与第一服务器关联的负载信息，确定所述第一服务器上需要更新配置文件的节点，得到至少一个节点；
针对所述至少一个节点中的每个节点，更新相应的配置文件，并加载更新的配置文件，以调节相应节点的负载。
上述方案中，所述基于所述与第一服务器关联的负载信息，确定所述第一服务器上需要更新配置文件的节点，包括：
将所述与第一服务器关联的负载信息与设置的负载信息进行比较，得到比较结果；
根据比较结果确定所述第一服务器上满足以下条件之一的节点：
资源利用率满足第一预设条件；所述第一预设条件表征节点的资源过剩；
负载满足第二预设条件；所述第二预设条件表征节点的负载高。
上述方案中，所述至少一个节点中存在负载满足第二预设条件的节点；所述第二预设条件表征节点的负载高；加载更新的配置文件后，重新获取与所述第一服务器关联的负载信息；并基于重新获取的与所述第一服务器关联的负载信息，确定所述第一服务器上存在负载满足第二预设条件的节点时，再次更新负载满足第二预设条件的节点的配置文件，以此类推，直至所述第一服务器上不存在负载满足第二预设条件的节点。
上述方案中，所述获取与第一服务器关联的负载信息，包括：
确定所述第一服务器上各节点工作正常；
获取所述与第一服务器关联的负载信息。
上述方案中，所述获取与第一服务器关联的负载信息，包括：
定时获取所述与第一服务器关联的负载信息。
本发明实施例还提供了一种负载调节装置，包括：
获取单元，用于获取与第一服务器关联的负载信息；所述第一服务器为分布式系统的服务器；所述与第一服务器关联的负载信息包含所述第一服务器上各节点的负载信息及所述第一服务器的负载信息；
确定单元，用于基于所述与第一服务器关联的负载信息，确定所述第一服务器上需要更新配置文件的节点，得到至少一个节点；
更新单元，用于针对所述至少一个节点中的每个节点，更新相应的配置文件，并加载更新的配置文件，以调节相应节点的负载。
上述方案中，所述确定单元，具体用于：
将所述与第一服务器关联的负载信息与设置的负载信息进行比较，得到比较结果；
根据比较结果确定所述第一服务器上满足以下条件之一的节点：
资源利用率满足第一预设条件；所述第一预设条件表征节点的资源过剩；
负载满足第二预设条件；所述第二预设条件表征节点的负载高。
上述方案中，所述至少一个节点中存在负载满足第二预设条件的节点；所述第二预设条件表征节点的负载高；加载更新的配置文件后，所述获取单元重新获取与所述第一服务器关联的负载信息；所述确定单元基于重新获取的与所述第一服务器关联的负载信息，确定所述第一服务器上存在负载满足第二预设条件的节点时，所述更新单元再次更新负载满足第二预设条件的节点的配置文件，以此类推，直至所述第一服务器上不存在负载满足第二预设条件的节点。
本发明实施例又提供了一种负载调节装置，包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，
其中，所述处理器用于运行所述计算机程序时，执行上述任一方法的步骤。
本发明实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时上述任一方法的步骤。
本发明实施例提供的负载调节方法、装置及存储介质，获取与第一服务器关联的负载信息；所述第一服务器为分布式系统的服务器；所述与第一服务器关联的负载信息包含所述第一服务器上各节点的负载信息及所述第一服务器的负载信息；基于所述与第一服务器关联的负载信息，确定所述第一服务器上需要更新配置文件的节点，得到至少一个节点；针对所述至少一个节点中的每个节点，更新相应的配置文件，并加载更新的配置文件，以调节相应节点的负载，在运行过程中，当负载满足配置文件更新条件时，动态更新配置文件，从而均衡负载，实现了资源的自动化管理，节省了在分布式系统机器多的情况下配置文件管理维护带来的成本开销。
附图说明
图1为本发明实施例负载调节的方法流程示意图；
图2为本发明实施例分布式系统结构示意图；
图3为本发明应用实施例动态更新数据库配置文件的流程示意图；
图4为本发明应用实施例分布式数据库发生倾斜时更新配置文件的流程示意图；
图5为本发明应用实施例分布式机器发生倾斜时更新配置文件的流程示意图；
图6为本发明实施例负载调节装置结构示意图；
图7为本发明实施例负载调节装置硬件结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明再作进一步详细的描述。
在分布式系统的服务器上往往有多个数据库实例，每个数据库实例都会有对应的配置文件；而且目前，一般使用相同配置的服务器进行对等部署，所以一台服务器上的所有数据库实例往往具有相同的配置文件。
相关技术中，在分布式系统中，一般在系统初始化的时候通过配置文件中的预定的参数值来初始化集群，即在初始化过程中来设置规划服务器资源比如CPU、IO、内存、网络、并发连接数等使用情况，后续会很少或者很难变动。
然而，在实际的生产场景中，由于数据库运行过程中涉及到数据分片、分节点存储，或者数据库过程(数据存储过程)、条件查询等会使得数据出现倾斜，这时会出现资源(比如CPU、IO、内存、网络、并发连接数等)使用不均衡，会出现某些节点负载高，而某些节点几乎没有压力。另一方面，实际的生产场景中，当由于节点扩容和缩容或者替换某些故障节点等原因而使用了不同配置的硬件服务器，由于采用每个数据库实例采用相同的配置文件，所以此时会出现木桶和反木桶效应，如新的服务器机器配置高于原有集群机器时会出现资源的浪费，所以需要对配置文件进行更新，以便对节点进行调节。
但是，相关技术中，某个节点的配置文件生产后，后期会很少变动更新，往往需要结合应用、数据库管理员(DBA)的经验进行人工调整，即往往需要在问题出现后才会机械而被动的去调整配置文件的参数值，也就是说，需要手动更新节点的配置文件。然而，在越来越庞大的分布式系统中，使得人工维护配置文件变的越来越复杂。
基于此，在本发明的各种实施例中，当负载满足配置文件更新条件时，更新配置文件，并加载更新的配置文件，以均衡负载。
本发明实施例提供了一种负载调节方法，如图1所示，该方法包括：
步骤101：获取与第一服务器关联的负载信息；
这里，所述第一服务器为分布式系统的服务器。
也就是说，本发明实施例的方案可以适用于分布式系统。
所述与第一服务器关联的负载信息包含所述第一服务器上各节点的负载信息及所述第一服务器的负载信息。
其中，所述节点可以理解为数据库实例。实际应用时，每台服务器上会安装多个数据库实例，每个数据库实例对应一个节点。
实际应用时，节点的负载信息可以包括CPU、IO、并发数等参数；相应地，所述第一服务器的负载信息可以包括：CPU、IO、内存、网络(比如带宽等)等参数。
这里，能够获取到各节点的负载信息的一个重要前提是各节点工作正常。
基于此，在一实施例中，所述获取与第一服务器关联的负载信息，包括：
确定所述第一服务器上各节点工作正常；
获取所述与第一服务器关联的负载信息。
也就是说，确定各节点正常工作时获取所述与第一服务器关联的负载信息。
其中，确定所述第一服务器上各节点是否工作正常的具体实现可以是：启动自检程序，检查节点有无异常。这里，实际应用时，检查有无异常时，主要检查是节点上的应有的各进程是否均存在。当各进程均存在时，说明该节点工作正常，当缺少至少一个进程时，说明该节点工作异常。
实际应用时，还可以定时获取所述与第一服务器关联的负载信息，以便周期性对负载的均衡性进行检查，并在需要更新节点的配置文件时，更新节点的配置文件，以对节点的负载进行调节，即执行步骤102～103。
步骤102：基于所述与第一服务器关联的负载信息，确定所述第一服务器上需要更新配置文件的节点，得到至少一个节点；
具体地，将所述与第一服务器关联的负载信息与设置的负载信息进行比较，得到比较结果；
根据比较结果确定所述第一服务器上满足以下条件之一的节点：
资源利用率满足第一预设条件；所述第一预设条件表征节点的资源过剩；
负载满足第二预设条件；所述第二预设条件表征节点的负载高。
也就是说，所述需要更新配置文件的节点可以是资源过剩的节点，也可以是负载过高的节点。
实际应用时，获取了节点的负载信息和第一服务器的负载信息后，可以根据这两种负载信息来确定资源过剩的节点和负载过高的节点；具体实施时，可以先利用节点的负载信息来判断节点的资源是否过剩(实际应用时，可以定义负载阈值，将负载信息与负载阈值进行比较，以判断节点的资源是否过剩(每种具体的负载信息对应一个阈值，当具体的负载信息(比如CPU、IO或并发数等)低于或高于相应阈值(有些负载信息是低于相应阈值，而有些负载信息是高于相应阈值)时，认为该节点资源过剩；当然，当各具体的负载信息均不低于或不高于相应阈值时，认为该节点资源不过剩)，以及判断节点的负载是否过高(实际应用时，可以定义负载阈值，将负载信息与负载阈值进行比较，以判断节点的负载过高(每种具体的负载信息对应一个阈值，当具体的负载信息(比如CPU、IO或并发数等)高于或低于相应阈值(有些负载信息是低于相应阈值，而有些负载信息是高于相应阈值)时，认为该节点的负载过高；当然，当各具体的负载信息均不高于或不低于相应阈值时，认为该节点的负载不过高)，当利用节点的负载信息确定节点的资源既不过剩，节点的负载也不过高时，再利用第一服务器的负载信息，来确定各节点是否资源过剩，负载是否过高。这里，由于采用第一服务器的负载信息来确定节点是否资源过剩，是否负载过高，所以当根据所述第一服务器的负载信息确定负载过高，是指：确定每个节点的负载均过高，需要更新每个节点的配置文件；相应地，当根据所述第一服务器的负载信息确定资源过剩，是指：确定每个节点的资源均过剩，需要更新每个节点的配置文件。
其中，实际应用时，采用节点的负载信息来判断节点的资源是否过剩，负载是否过高的具体实施方式类似的，也可以采用定义阈值的方式来实现。具体地，在利用第一服务器的负载信息判断节点的资源是否过剩时，可以定义负载阈值，将第一服务器的负载信息与负载阈值进行比较，以判断节点的资源是否过剩(每种具体的负载信息对应一个阈值，当具体的负载信息(比如CPU、IO或并发数等低于或高于相应阈值(有些负载信息是低于相应阈值，而有些负载信息是高于相应阈值)时，认为该节点资源过剩；当然，当各具体的负载信息均不低于或不高于相应阈值时，认为该节点资源不过剩)。在利用第一服务器的负载信息判断节点的负载是否过高时，可以定义负载阈值，将负载信息与负载阈值进行比较，以判断节点的负载过高(每种具体的负载信息对应一个阈值，当具体的负载信息(比如CPU、IO或并发数等)高于或低于相应阈值时，认为该节点的负载过高(有些负载信息是低于相应阈值，而有些负载信息是高于相应阈值)；当然，当各具体的负载信息均不高于或不低于相应阈值时，认为该节点的负载不过高)。
步骤103：针对所述至少一个节点中的每个节点，更新相应的配置文件，并加载更新的配置文件，以调节相应节点的负载。
这里，更新配置文件具体是更新配置文件中相应参数的参数值。实际应用时，当利用哪个具体的负载信息确定节点资源过剩或负载过高时，就相应调整配置文件中该负载信息的参数值。举个例子来说，当节点的CPU占用率高于相应阈值使得节点的负载过高时，调整(即降低)配置文件中CPU这个参数的参数值；比如，当节点的并发数低于相应阈值使得节点的资源过剩时，调整(即增加)配置文件中并发数这个参数的参数值；再比如，当所述第一服务器的CPU高于相应阈值使得各节点的负载过高时，调整各节点的配置文件中CPU这个参数的参数值；再比如，当所述第一服务器的网络参数(比如带宽等)高于相应阈值使得各节点的负载过高时，可以根据需要确定与网络参数相关的配置文件中的各参数(比如并发数、IO等)，调整各节点的配置文件中确定的各参数的参数值。
实际应用时，当节点的负载过高时，更新配置文件后，负载过高的节点的数据会重新分布到其它节点上，所以为了保证各节点的负载均衡，可以再次去判断负载是否均衡，即判断各节点的负载是否过高，当有负载依然过高的节点时再次更新负载过高的节点的配置文件，通过多次更新配置文件的方式，来达到降低节点负载的目的，使得节点的负载不过高。
基于此，在一实施例中，所述至少一个节点中存在负载满足第二预设条件的节点(负载过高的节点)时，加载更新的配置文件后，重新获取与所述第一服务器关联的负载信息；并基于获取的与所述第一服务器关联的负载信息，确定所述第一服务器上存在负载满足第二预设条件的节点时，再次更新负载满足第二预设条件的节点的配置文件，以此类推，直至所述第一节点上不存在负载满足第二预设条件的条件。
从上面的描述可以看出，采用本发明实施例的方案后，在运行过程中动态对节点的配置文件进行了更新，也就是说，在分布式系统中，每个节点的配置文件内容(各参数值)不一定全部相同，可根据实际情况进行合理设置，然后数据库根据配置文件中的参数值来对结构化查询语言(SQL)查询、资源分配等做数据库层面的管理，这样可以充分利用各服务器的资源，又可以使用不同配置的其它服务器(如图2所示)，从而达到资源使用、资源配比最优化。
本发明实施例提供的负载调节方法，获取与第一服务器关联的负载信息；所述第一服务器为分布式系统的服务器；所述与第一服务器关联的负载信息包含所述第一服务器上各节点的负载信息及所述第一服务器的负载信息；基于所述与第一服务器关联的负载信息，确定所述第一服务器上需要更新配置文件的节点，得到至少一个节点；针对所述至少一个节点中的每个节点，更新相应的配置文件，并加载更新的配置文件，以调节相应节点的负载，在运行过程中，当负载满足配置文件更新条件时，动态更新配置文件，从而均衡负载，实现了资源的自动化管理，不需要人工维护，从而节省了在分布式系统机器多的情况下配置文件管理维护带来的成本开销。
下面结合应用实施例对本发明再作进一步详细的描述。
本应用实施例中，服务器上设置有负载调节节点(虚拟的)，由负载调节节点进行负载均衡。
如图3所示，本应用实施例动态更新数据库配置文件的流程，包括以下步骤：
步骤301：服务器上的节点定时获取服务器的负载信息并发送至负载调节器；
这里，服务器的负载信息可以包括CPU、IO、内存、网络等。
实际应用时，可以通过SQL查询的方式来获取负载信息。另外，可以指定一个节点去定时获取服务器的负载信息并发送至负载调节器。当然，为了保证能获取到服务器的负载信息，也可以是服务器上的各节点均去获取服务器的负载信息并发送至负载调节器。
步骤302：服务器上的各节点定时获取自身的负载信息并发送至负载调节节点；
这里，节点的负载信息可以包括CPU、IO、并发数等。
实际应用时，可以通过SQL查询的方式来获取负载信息。
需要说明的是：步骤301和步骤302在执行上不分先后，具体地，可以先执行步骤301再执行步骤302，也可以先执行步骤302，再执行步骤301，也可以同时执行步骤301和302。
步骤303：负载调节节点根据各节点的负载信息和服务器的负载信息判断是否有节点的配置文件需要更新，如果有，则执行步骤304，否则，执行步骤308；
也就是说，负载调节节点根据各节点的负载信息和服务器的负载信息判断是否有资源过剩的节点，是否有负载过高的节点。
具体实施时，负载调节节点可以先利用节点的负载信息来判断节点的资源是否过剩以及判断节点的负载是否过高；当利用节点的负载信息确定节点的资源既不过剩，节点的负载也不过高时，再利用服务器的负载信息，来确定各节点是否资源过剩，负载是否过高。
步骤304：负载调节节点判断需要更新配置文件的节点中是否有资源过剩的节点，如果有，则执行步骤305，如果没有，则执行步骤306；
步骤305：负载调节节点根据实际情况，更新资源过剩节点的配置文件，并重新加载，之后执行步骤308；
这里，如图4所示，当利用各节点的负载信息确定节点负载过高(分布式数据库发生倾斜)时，更新配置文件，并重新加载后，再次检测分布式数据库负载是否均衡(利用所有节点的负载信息来确定是否均衡)，如果负载均衡，则结束当前处理过程，如果不均衡，则再次更新负载过高的节点的配置文件，并重新加载，如此循环，直至负载均衡。
如图5所示，当利用服务器的负载信息确定所有节点负载过高(分布式机器发生倾斜)时，更新配置文件，并重新加载后，再次检测服务器的负载是否均衡(利用服务器的负载信息来确定是否均衡)，如果负载均衡，则结束当前处理过程，如果不均衡，则再次更新负载过高的节点的配置文件，并重新加载，如此循环，直至负载均衡。
步骤306：负载调节节点判断需要更新配置文件的节点中是否有负载过高的节点，如果有，则执行步骤307，如果没有，则执行步骤308；
步骤307：负载调节节点根据实际情况，更新负载过高节点的配置文件，并重新加载，之后执行步骤308；
步骤308：结束当前处理过程。
在实际生产环境中，随着应用的不断增加，数据量的不断增大，并发、数据库压力都在变化，所以本发明实施例中，当达到一定阈值(可以理解为资源过剩或负载过高)后，服务器自行更新其上的配置文件中特定的某些内容(某个或某些参数的参数值)以完成对数据库实例的重新加载，对资源的重新配置，实现了资源的自动化管理，不需要DBA等人工干预，实现根据配置文件的变化在数据库内部实现负载调节的自动迁移管理(通过更新配置文件，使得相应节点的数据可以重新分布到其它节点上)；另外也节省了在分布式系统机器多的情况下配置文件管理维护带来的成本开销。
从上面的描述可以看出，本发明实施例的方案是一种以配置文件的方式来对分布式系统资源进行管理和分配的方案，可以充分利用各个服务器的资源，又可以使用不同配置的其它服务器，达到资源使用、资源配比最优化。
为实现本发明实施例的方法，本发明实施例还提供了一种负载调节装置，如图6所示，包括：
获取单元61，用于获取与第一服务器关联的负载信息；所述第一服务器为分布式系统的服务器；所述与第一服务器关联的负载信息包含所述第一服务器上各节点的负载信息及所述第一服务器的负载信息；
确定单元62，用于基于所述与第一服务器关联的负载信息，确定所述第一服务器上需要更新配置文件的节点，得到至少一个节点；
更新单元63，用于针对所述至少一个节点中的每个节点，更新相应的配置文件，并加载更新的配置文件，以调节相应节点的负载。
在一实施例中，所述确定单元62，具体用于：
将所述与第一服务器关联的负载信息与设置的负载信息进行比较，得到比较结果；
根据比较结果确定所述第一服务器上满足以下条件之一的节点：
资源利用率满足第一预设条件；所述第一预设条件表征节点的资源过剩；
负载满足第二预设条件；所述第二预设条件表征节点的负载高。
在一实施例中，所述至少一个节点中存在负载满足第二预设条件的节点；所述第二预设条件表征节点的负载高；加载更新的配置文件后，所述获取单元61重新获取与所述第一服务器关联的负载信息；所述确定单元62基于重新获取的与所述第一服务器关联的负载信息，确定所述第一服务器上存在负载满足第二预设条件的节点时，所述更新单元63再次更新负载满足第二预设条件的节点的配置文件，以此类推，直至所述第一服务器上不存在负载满足第二预设条件的节点。
在一实施例中，所述获取单元61，具体用于：
确定所述第一服务器上各节点工作正常；
获取所述与第一服务器关联的负载信息。
在一实施例中，所述获取单元61，具体用于：
定时获取所述与第一服务器关联的负载信息。
实际应用时，所述获取单元61、确定单元62及更新单元63可由负载调节装置中的处理器实现。
需要说明的是：上述实施例提供的负载调节装置在进行负载调节时，仅以上述各程序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处理分配由不同的程序模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的程序模块，以完成以上描述的全部或者部分处理。另外，上述实施例提供的负载调节装置与负载调节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。
基于上述程序模块的硬件实现，且为了实现本发明实施例的方法，本发明实施例还提供了一种负载调节装置，如图7所示，该负载调节装置70包括：
通信接口71，能够与其它设备等进行信息交互；
处理器72，与所述通信接口71连接，以实现与其它设备进行信息交互，用于运行计算机程序时，执行上述一个或多个技术方案提供的方法。而所述计算机程序存储在存储器73上。
具体地，所述处理器72，用于：
获取与第一服务器关联的负载信息；所述第一服务器为分布式系统的服务器；所述与第一服务器关联的负载信息包含所述第一服务器上各节点的负载信息及所述第一服务器的负载信息；
基于所述与第一服务器关联的负载信息，确定所述第一服务器上需要更新配置文件的节点，得到至少一个节点；
针对所述至少一个节点中的每个节点，更新相应的配置文件，并加载更新的配置文件，以调节相应节点的负载。
在一实施例中，所述处理器72，具体用于：
将所述与第一服务器关联的负载信息与设置的负载信息进行比较，得到比较结果；
根据比较结果确定所述第一服务器上满足以下条件之一的节点：
资源利用率满足第一预设条件；所述第一预设条件表征节点的资源过剩；
负载满足第二预设条件；所述第二预设条件表征节点的负载高。
在一实施例中，所述处理器72，具体用于：
所述至少一个节点中存在负载满足第二预设条件的节点；所述第二预设条件表征节点的负载高；加载更新的配置文件后，重新获取与所述第一服务器关联的负载信息；并基于重新获取的与所述第一服务器关联的负载信息，确定所述第一服务器上存在负载满足第二预设条件的节点时，再次更新负载满足第二预设条件的节点的配置文件，以此类推，直至所述第一服务器上不存在负载满足第二预设条件的节点。
在一实施例中，所述处理器72，具体用于：
确定所述第一服务器上各节点工作正常；
获取所述与第一服务器关联的负载信息。
在一实施例中，所述处理器72，具体用于：
定时获取所述与第一服务器关联的负载信息。
需要说明的是：所述处理器72的具体处理过程详见方法实施例，这里不再赘述。
当然，实际应用时，负载调节装置70中的各个组件通过总线系统74耦合在一起。可理解，总线系统74用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统74除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图7中将各种总线都标为总线系统74。
本发明实施例中的存储器73用于存储各种类型的数据以支持负载调节装置70的操作。这些数据的示例包括：用于在负载调节装置70上操作的任何计算机程序。
上述本发明实施例揭示的方法可以应用于所述处理器72中，或者由所述处理器72实现。所述处理器72可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过所述处理器72中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器72可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP，Digital Signal Processor)，或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。所述处理器72可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤，可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于存储介质中，该存储介质位于存储器73，所述处理器72读取存储器73中的信息，结合其硬件完成前述方法的步骤。
在示例性实施例中，负载调节装置70可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC，Application Specific Integrated Circuit)、DSP、可编程逻辑器件(PLD，ProgrammableLogic Device)、复杂可编程逻辑器件(CPLD，Complex Programmable Logic Device)、现场可编程门阵列(FPGA，Field-Programmable Gate Array)、通用处理器、控制器、微控制器(MCU，Micro Controller Unit)、微处理器(Microprocessor)、或者其他电子元件实现，用于执行前述方法。
可以理解，本发明实施例的存储器73可以是易失性存储器或者非易失性存储器，也可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(ROM，Read Only Memory)、可编程只读存储器(PROM，Programmable Read-Only Memory)、可擦除可编程只读存储器(EPROM，Erasable Programmable Read-Only Memory)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM，Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)、磁性随机存取存储器(FRAM，ferromagnetic random access memory)、快闪存储器(FlashMemory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(CD-ROM，Compact Disc Read-Only Memory)；磁表面存储器可以是磁盘存储器或磁带存储器。易失性存储器可以是随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(SRAM，Static Random Access Memory)、同步静态随机存取存储器(SSRAM，Synchronous Static Random Access Memory)、动态随机存取存储器(DRAM，Dynamic Random Access Memory)、同步动态随机存取存储器(SDRAM，Synchronous Dynamic Random Access Memory)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DDRSDRAM，Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory)、增强型同步动态随机存取存储器(ESDRAM，Enhanced Synchronous Dynamic Random AccessMemory)、同步连接动态随机存取存储器(SLDRAM，SyncLink Dynamic Random AccessMemory)、直接内存总线随机存取存储器(DRRAM，Direct Rambus Random Access Memory)。本发明实施例描述的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
在示例性实施例中，本发明实施例还提供了一种存储介质，即计算机存储介质，具体为计算机可读存储介质，例如包括存储计算机程序的存储器73，上述计算机程序可由负载调节装置70的处理器72执行，以完成前述NB-IoT客户端设备侧方法所述步骤。计算机可读存储介质可以是FRAM、ROM、PROM、EPROM、EEPROM、Flash Memory、磁表面存储器、光盘、或CD-ROM等存储器。
需要说明的是：“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
另外，本发明实施例所记载的技术方案之间，在不冲突的情况下，可以任意组合。
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。
Claims (10)
1.一种负载调节方法，其特征在于，包括：
获取与第一服务器关联的负载信息；所述第一服务器为分布式系统的服务器；所述与第一服务器关联的负载信息包含所述第一服务器上各节点的负载信息及所述第一服务器的负载信息；
基于所述与第一服务器关联的负载信息，确定所述第一服务器上需要更新配置文件的节点，得到至少一个节点；
针对所述至少一个节点中的每个节点，更新相应的配置文件，并加载更新的配置文件，以调节相应节点的负载。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述与第一服务器关联的负载信息，确定所述第一服务器上需要更新配置文件的节点，包括：
将所述与第一服务器关联的负载信息与设置的负载信息进行比较，得到比较结果；
根据比较结果确定所述第一服务器上满足以下条件之一的节点：
资源利用率满足第一预设条件；所述第一预设条件表征节点的资源过剩；
负载满足第二预设条件；所述第二预设条件表征节点的负载高。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个节点中存在负载满足第二预设条件的节点；所述第二预设条件表征节点的负载高；加载更新的配置文件后，重新获取与所述第一服务器关联的负载信息；并基于重新获取的与所述第一服务器关联的负载信息，确定所述第一服务器上存在负载满足第二预设条件的节点时，再次更新负载满足第二预设条件的节点的配置文件，以此类推，直至所述第一服务器上不存在负载满足第二预设条件的节点。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与第一服务器关联的负载信息，包括：
确定所述第一服务器上各节点工作正常；
获取所述与第一服务器关联的负载信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与第一服务器关联的负载信息，包括：
定时获取所述与第一服务器关联的负载信息。
6.一种负载调节装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取与第一服务器关联的负载信息；所述第一服务器为分布式系统的服务器；所述与第一服务器关联的负载信息包含所述第一服务器上各节点的负载信息及所述第一服务器的负载信息；
确定单元，用于基于所述与第一服务器关联的负载信息，确定所述第一服务器上需要更新配置文件的节点，得到至少一个节点；
更新单元，用于针对所述至少一个节点中的每个节点，更新相应的配置文件，并加载更新的配置文件，以调节相应节点的负载。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定单元，具体用于：
将所述与第一服务器关联的负载信息与设置的负载信息进行比较，得到比较结果；
根据比较结果确定所述第一服务器上满足以下条件之一的节点：
资源利用率满足第一预设条件；所述第一预设条件表征节点的资源过剩；
负载满足第二预设条件；所述第二预设条件表征节点的负载高。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述至少一个节点中存在负载满足第二预设条件的节点；所述第二预设条件表征节点的负载高；加载更新的配置文件后，所述获取单元重新获取与所述第一服务器关联的负载信息；所述确定单元基于重新获取的与所述第一服务器关联的负载信息，确定所述第一服务器上存在负载满足第二预设条件的节点时，所述更新单元再次更新负载满足第二预设条件的节点的配置文件，以此类推，直至所述第一服务器上不存在负载满足第二预设条件的节点。
9.一种负载调节装置，其特征在于，包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，
其中，所述处理器用于运行所述计算机程序时，执行权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
10.一种存储介质，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至5任一项所述方法的步骤。
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|---|---|---|---|---|
| CN108965381A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-12-07 | 康键信息技术（深圳）有限公司 | 基于Nginx的负载均衡实现方法、装置、计算机设备和介质 |
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