在离线应用干扰消除方法、装置、计算机设备及存储介质

本技术属于云部署，特别涉及一种在离线应用干扰消除方法、装置、计算机设备以及存储介质。

背景技术：

1、在传统的云原生应用部署模式中，每个应用通常都被独立地部署在专用的虚拟机或容器上，然而，随着云计算技术和虚拟容器技术的发展，资源利用率低的问题也出现在部署云原生应用的环境中。由于容器底层的资源隔离较传统虚拟机来说比较偏弱、以及不可避免的在混部应用时由于各种各样的资源争用所带来的干扰。另外，随着应用规模的增大，虚拟机或容器的数量会快速增加，导致管理和维护的复杂性上升，应用混部技术随之诞生并且迅速发展。

2、云原生应用混部下的资源争用所带来的干扰对于性能的影响极大，传统的干扰消除策略通常采用自适应的进程cpu资源限制方法，然而在应对工作负载复杂多样的混部集群的情况下，云原生环境混步情况下各个应用的优先级各不相同，cpu资源限制方法难以应对种类多样的混部场景，会严重影响ls（在线应用）的在线性能从而会影响用户的体验甚至不能达到slo（服务级别目标，定义了一系列指标和阈值，用于衡量服务的响应时间、可靠性、可用性等各个方面要求），而且在干扰应用所需资源很大而坚持限制运行且后续调度分配cputime来让应用继续运行所花费的调度时间和资源消耗依旧很大。

技术实现思路

1、本技术提供了一种在离线应用干扰消除方法、装置、计算机设备以及存储介质，旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。

2、为了解决上述问题，本技术提供了如下技术方案：

3、一种在离线应用干扰消除方法，包括：

4、采集系统中的多层级指标数据，并获取受干扰应用；

5、根据所述多层级指标数据判断受干扰应用的干扰类型，如果是缓存缺失类，从所述系统中筛选出n个缓存利用率最高的离线应用，并根据设定的压制率对所述n个缓存利用率最高的离线应用的缓存利用率进行静态压制；如果是cpu争夺类，

6、获取所述受干扰应用的优先级等级，并获取系统中cpu利用率和内存利用率最高的n个离线应用，利用干扰消除算法结合所述受干扰应用的优先级等级以及多层级指标数据计算对应的cpu压制策略，根据所述cpu压制策略对所述n个离线应用的cpu利用量进行动态压制。

7、本技术实施例采取的技术方案还包括：所述采集系统中的多层级指标数据，具体为：

8、使用性能检测工具采集系统的多层级指标数据，并判断系统是否存在干扰，如果存在，则获取受干扰应用；其中，所述多层级指标数据至少包括cpu利用率、cpi、缓存利用率以及内存利用率。

9、本技术实施例采取的技术方案还包括：所述根据所述多层级指标数据判断受干扰应用的干扰类型，具体为：

10、如果所述cpu利用率显著降低且降低比例达到第一比例阈值及以上、所述缓存利用率显著上升且上升比例达到第一比例阈值及以上，则判定所述受干扰应用的干扰类型为缓存缺失类；

11、如果所述cpi出现波峰且稳定上升比例达到第二比例阈值及以上，则判定所述受干扰应用的干扰类型为cpu争夺类。

12、本技术实施例采取的技术方案还包括：所述从所述系统中筛选出n个缓存利用率最高的离线应用，并根据设定的压制率对所述n个缓存利用率最高的离线应用的缓存利用率进行静态压制，具体为：

13、假设n值为3，3个受干扰应用的缓存利用率依次为，则所述3个受干扰应用的压制率依次为：

14、

15、

16、

17、本技术实施例采取的技术方案还包括：所述获取所述受干扰应用的优先级等级之后，还包括：

18、将所述优先级等级高于设定阈值的受干扰应用标注为lse应用，所述lse应用表示需要及时处理的独占式在线应用。

19、本技术实施例采取的技术方案还包括：所述利用干扰消除算法结合所述受干扰应用的优先级等级以及多层级指标数据计算对应的cpu压制策略，根据所述cpu压制策略对所述n个离线应用的cpu利用量进行动态压制，具体为：

20、获取系统未受干扰时的正常cpi指标以及当前的异常cpi指标；

21、获取系统中cpu利用率和内存利用率最高的n个离线应用；

22、将所述正常cpi指标与异常cpi指标进行对比，判断计数器count是否为2，count为计数器，如果count为2，根据设定的压制比例对所述n个离线应用的cpu利用量进行静态压制；否则，判断受干扰应用是否为lse应用，如果是lse应用，根据设定的压制比例对所述n个离线应用的cpu利用量进行静态压制；否则，

23、获取所述受干扰应用的优先级等级，根据所述优先级等级、当前的异常cpi指标以及受干扰应用的cpu利用率计算出所述n个离线应用可接受的cpu利用率阈值；

24、根据所述cpu利用率阈值、当前的异常cpi指标以及正常cpi指标计算出n个离线应用各自对应的压制水平指数，根据所述压制水平指数对所述n个离线应用的cpu利用量进行动态压制；

25、判断系统干扰是否被消除，若被消除，使所述计数器count归零，结束干扰消除算法；否则，令所述计数器count+1，并重新执行干扰消除算法。

26、本技术实施例采取的技术方案还包括：所述cpu利用率阈值limit(cpu)的计算公式为：

27、[

28、其中为当前系统中的总cpu利用量，为受干扰应用的cpu利用量，为系统中的可分配的总cpu量；

29、所述压制水平指数计算公式为：

30、

31、

32、

33、其中，app1、app2、app3分别表示cpu利用率和内存利用率最高的n个离线应用，、、分别为对受干扰离线应用app1、app2、app3进行cpu压制处理的压制水平指数,表示正常cpi指标，表示当前的异常cpi指标，为受干扰应用的cpu利用量，r(app1)、r(app2)、r(app3)分别为受干扰离线应用app1、app2、app3的cpu利用量，正态分布的累积分布函数，最后按照(1-)对离线应用app1、app2、app3的cpu利用量进行动态压制，直到干扰消除。

34、本技术实施例采取的另一技术方案为：一种在离线应用干扰消除装置，包括：

35、数据采集模块：用于采集系统中的多层级指标数据，并获取受干扰应用；

36、干扰类型判断模块：用于根据所述多层级指标数据判断受干扰应用的干扰类型，所述干扰类型包括缓存缺失类和cpu争夺类；

37、第一干扰消除模块：用于在所述干扰类型为缓存缺失类时，从所述系统中筛选出n个缓存利用率最高的离线应用，并根据设定的压制率对所述n个缓存利用率最高的离线应用的缓存利用率进行静态压制；

38、第二干扰消除模块：用于在所述干扰类型为cpu争夺类时，获取所述受干扰应用的优先级等级，并获取系统中cpu利用率和内存利用率最高的n个离线应用，利用干扰消除算法结合所述受干扰应用的优先级等级以及多层级指标数据计算对应的cpu压制策略，根据所述cpu压制策略对所述n个离线应用的cpu利用量进行动态压制。

39、本技术实施例采取的又一技术方案为：一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，其中，

40、所述存储器存储有用于实现所述在离线应用干扰消除方法的程序指令；

41、所述处理器用于执行所述存储器存储的所述程序指令以控制在离线应用干扰消除方法。

42、本技术实施例采取的又一技术方案为：一种存储介质，存储有处理器可运行的程序指令，所述程序指令用于执行所述在离线应用干扰消除方法。

43、相对于现有技术，本技术实施例产生的有益效果在于：本技术实施例的在离线应用干扰消除方法、装置、计算机设备以及存储介质结合云原生环境资源的使用情况与环境的实时分析，在检测到干扰时，将应用的优先级等级和cpi考虑进cpu压制策略中，基于应用的优先级等级动态计算cpu压制策略以达到消除干扰的目的。相对于现有技术，本技术实施例至少具有以下有益效果：

44、1. 使用动态压制策略而非应用静态压制策略对离线应用进行压制，可以提高干扰消除策略与实际情况的拟合度，并保护干扰消除的成功度以及最大化离线应用的吞吐率。

45、2.在干扰消除时引入了在线应用的优先级等级，分别对不同优先级等级的在线应用进行不同方式的干扰消除，可以增大压制水平从而以最快速度消除干扰并保证实时性应用的正常运行，保证实时性应用的最高效率，减少再次调度的开销。

46、3.在对一般等级的在线应用进行干扰消除时引入cpi并将静态压制指标变为可动态变化的动态指标，与实际的干扰情况更加吻合，可以更加深入的对干扰情况做出更正确的处理，在对离线应用进行压制时，可以根据干扰情况的不同最大可能保护离线应用的cpu利用量，从而在解决干扰的同时尽可能保持离线应用的吞吐量，让整个系统的资源更加充分的利用，贴切混部提高利用率的初衷。