基于时间序列的负载均衡处理方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及负载均衡技术领域，尤其设及一种基于时间序列的负载均衡方法及系 统。
【背景技术】
[0002] 民航作为国民经济的重要基础产业，是综合交通运输体系的有机组成部分，W其 安全、快捷、通达、舒适的独特优势，成为国家战略性先导产业。随着经济的快速发展，国民 消费能力不断提高，民航旅客运输发展速度在过去十几年始终超过我国GDP增速，旅客访问 量也在呈指数增长，因此如何高效快速地处理海量的服务请求已成为困扰民航部口和广大 旅客十分关注的问题。
[0003] 目前解决运个问题的主要方法是采用可扩展的服务器集群策略，利用集群中的多 台服务器共同分担海量的服务请求，不但可W提高系统的性能和可用性，而且易于扩展。
[0004] 中航信的服务信息系统需要整合民航行业全部的信息，针对旅客每天在固定的时 间会出现买票高峰期，请求量会成爆发式增长，严重的随机访问导致负载不均问题，最终可 能造成请求堆积，甚至网络崩溃的问题。目前实现的负载均衡方法大多是动态负载均衡算 法，尚未发现将动态负载均衡算法和静态负载均衡算法结合的基于时间序列的负载均衡处 理方法。
【发明内容】
[0005] 为解决现有存在的技术问题，本发明实施例提供一种基于时间序列的负载均衡方 法及系统。
[0006] 为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是运样实现的：
[0007] -种基于时间序列的负载均衡方法，所述方法包括：
[000引统计购票数据，确定网络购票高峰时间段；
[0009] 设置静态权重；
[0010] 判断当前是否处于所述网络购票高峰时间段；
[0011] 如果当前处于所述网络购票高峰时间段，则执行动态负责均衡算法，按照更新后 的分配权重分发服务请求给各服务器。
[0012] 如果当前不处于所述网络购票高峰时间段，则按照所述静态权重分发服务请求给 各服务器。
[0013] 其中，所述执行动态负责均衡算法包括:实时采集各服务节点上的负载信息并根 据所述负载信息计算所述分配权重;更新所述分配权重。
[0014] 其中，所述实时采集各服务节点上的负载信息，为:采用周期自适应的方法采集各 服务节点上的负载信息。
[0015] 其中，所述方法还包括:设置采样周期;采用周期自适应的方法采集各服务节点上 的负载信息，为:按照所述采样周期采用周期自适应的方法采集各服务节点上的负载信息。
[0016]其中，计算出所述分配权重，包括:计算各服务节点Si的负载量F(Si);根据各服务 节点Si的负载量、静态权重W(Si)，计算分配权重W'（Si)。
[0017]其中，采用下式计算并更新所述分配权重:*'（3〇=￥(3〇(1-。(3〇);其中，1 = 1， 2,...，n，n为不小于2的整数，表示服务节点的个数。
[001引其中，所述负载量基于如下表达式计算得到:F(Si) =01冲cpu(Si)+02冲memory(Si) + 抗冲i/o ( Si ) +?冲f ile ( Si )。其中：Fcpu ( Si )表示服务节点Si的CPU利用率，Fmemory ( Si )表示服务节 点Si的内存利用率，Fi/0( Si)表示服务节点Si的磁盘I/O占用率，Ffile( Si)表示服务节点Si的 文件系统空间的占用比。
[0019] 其中，
β康示各因素对服务节点Si负载量的贡献度，?3ι的值越 大表示该因素对服务节点Si的负载量影响程度越大。
[0020] 其中，所述静态权重根据下述表达式计算得到:w(Si) = ai*N(Si)+a2*C(Si)+a3*D (Si)+a林R(si)。
[0021] 其中，N(si)CPU核屯、数，表示C(si)表示CPU主频，D(si)表示磁盘容量，R(si)表示
RAM大小， 表示各因素对服务节点Si处理能力的贡献度，的值越大 表示对服务节点si的处理能力影响程度越大。
[0022] 其中，所述方法还包括:在设置静态权重的步骤中，同时设定运行时间。
[0023] 其中，所述方法还包括:在运行周期未结束时，判断已运行时间是否大于所述设定 的运行时间；如果已运行时间大于所述运行时间，则流程结束，否则重新设置静态权重。
[0024] -种基于时间序列的负载均衡系统，所述系统包括：
[0025] 确定单元，用于统计购票数据，确定网络购票高峰时间段；
[0026] 静态均衡单元，用于设置静态权重；W及，用于在所述判断单元判断当前不处于所 述网络购票高峰时间段时，按照所述静态权重分发服务请求给各服务器；
[0027] 判断单元，用于判断当前是否处于所述网络购票高峰时间段;如果当前处于所述 网络购票高峰时间段，则启动动态均衡单元;如果当前不处于所述网络购票高峰时间段，贝U 启动所述静态均衡单元；
[0028] 动态均衡单元，用于在所述判断单元判断当前处于所述网络购票高峰时间段时， 执行动态负责均衡算法，按照更新后的分配权重分发服务请求给各服务器。
[0029] 其中，所述动态均衡单元，用于执行动态负责均衡算法包括:实时采集各服务节点 上的负载信息并根据所述负载信息计算所述分配权重;更新所述分配权重。
[0030] 其中，所述动态均衡单元，用于实时采集各服务节点上的负载信息，为:采用周期 自适应的方法采集各服务节点上的负载信息。
[0031] 其中，所述动态均衡单元，还用于:设置采样周期；
[0032] 所述动态均衡单元，用于采用周期自适应的方法采集各服务节点上的负载信息， 为:按照所述采样周期采用周期自适应的方法采集各服务节点上的负载信息。
[0033] 其中，所述动态均衡单元，还用于计算出所述分配权重，包括：
[0034] 计算各服务节点Si的负载量F(Si);
[0035] 根据各服务节点Si的负载量、静态权重w( Si)，计算分配权重w '（ Si)。
[0036] 其中，所述动态均衡单元采用下式计算并更新所述分配权重:w'（Si)=w(Si)(l-F 佔））；其中，1 = 1，2，...，11，11为不小于2的整数，表示服务节点的个数。
[0037] 其中，所述动态均衡单元还用于基于如下表达式计算得到所述负载量F(Si):F(Si) =01冲冲U ( S i ) +02冲memory ( S i ) +03冲i/o ( S i ) +04冲f i le ( S i )。
[003引其中，Fcpu(Si)表示服务节点Si的CPU利用率，Fmemory(Si)表示服务节点Si的内存利 用率，Fi/o(Si)表示服务节点Si的磁盘I/O占用率，Ffile(Si)表示服务节点Si的文件系统空间 的占用比。
[0039] 其中 扣表示各因素对服务节点Si负载量的贡献度，扣的值越 j 大表示该因素对服务节点Si的负载量影响程度越大。
[0040] 其中，所述静态均衡单元用于根据下述表达式计算得到所述静态权重：
[0041 ] w(Si)=ai*N(Si)+a2*C(Si)+a3蝴（Si)+a4*R(Si)。
[0042] 其中，N(Si)CPU核屯、数，表示C(si)表示CPU主频，D(si)表示磁盘容量，R(si)表示 RAM大小
表示各因素对服务节点Si处理能力的贡献度，αι的值越大 表示对服务节点Si的处理能力影响程度越大。
[0043] 其中，所述静态均衡单元，还用于在设置静态权重的步骤中，同时设定运行时间。
[0044] 其中，所述判断单元，还用于：在运行周期未结束时，判断已运行时间是否大于所 述静态均衡单元设定的运行时间；如果已运行时间大于所述运行时间，则流程结束，否则启 动所述静态均衡单元重新设置静态权重。
[0045] 其中，所述系统配置在交易中间件上。
[0046] 其中，所述交易中间件为分布式服务调用平台。
[0047] 本发明实施例基于时间序列的负载均衡处理方法及系统，是一种针对固定时间段 出现的海量访问造成的负载不均问题提出的解决方案，可广泛应用在访问量在某时段爆发 式增长的系统，实时监控负载量，增加集群系统的吞吐量和降低服务请求响应时间，达到了 负载均衡，最终实现快速高效处理用户请求。
【附图说明】
[0048] 在附图（其不一定是按比例绘制的）中，相似的附图标记可在不同的视图中描述相 似的部件。具有不同字母后缀的相似附图标记可表示相似部件的不同示例。附图W示例而 非限制的方式大体示出了本文中所讨论的各个实施例。
[0049] 图1为本发明实施例基于时间序列的负载均衡处理方法的流程示意图；
[0050] 图2为本发明实施例基于时间序列的负载均衡处理方法的具体实现流程示意图；
[0051] 图3为本发明实施例基于时间序列的负载均衡处理系统的组成结构示意图；
[0052] 图4为本发明实施例基于时间序列的负载均衡处理系统设及的交易中间件的架构 不意图D
【具体实施方式】
[0053] 本发明实施例提供一种基于时间序列的负载均衡方法及装置、系统，是针对固定 时间段出现的海量访问造成的负载不均问题提出的解决方案，可广泛应用在网络访问量在 某时段爆发式增长的系统，实时监控负载量，增加集群系统的吞吐量和降低服务请求响应 时间，使得航信的服务器系统达到负载均衡，最终实现快速高效处理用户请求。
[0