[发明专利]一种基于智能查找算法的链路负载均衡方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机应用技术领域,具体地说是一种基于智能查找算法的链路负载均衡方法。

背景技术

本发明涉及linux内核模块的开发，众所周知链路负载均衡是一个经策略性部署的整体系统，能够帮用户解决分布式存储、负载均衡、网络请求的重定向和内容管理等问题。目的是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构，智能共享网络资源，使用户可以就近取得所需的内容，解决Internet网络拥塞状况。提高用户访问网站的响应速度。从技术上全面解决由于网络带宽小，用户访问量大、网点分布不均等原因。解决由于线路问题访问网站的响应速度慢的根本原因。

目前市场上的链路负载均衡产品层出不穷，但是链路负载均衡出站技术各有千秋，很多设计存在效率或者其他方面的问题，本发明是在市场竞争高强度的压力基础上，在定制了自主格式的IP数据库、修改了内核源码的基础上将链路负载技术提高到一个新的高度。在不影响内核运行效率的基础上开发了linux内核新模块。

本发明对链路选择效率有了大大的提高，在运营商线路较多，网络复杂的情况下尤为明显。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于智能查找算法的链路负载均衡方法。

本发明的目的是按以下方式实现的，为了提高数据查找效率，智能查找算法是在改进了折半查找算法的基础上，加入了分段的因子，该因子是通过多次检索总结出的一个经验值，通过经验值指导该段的IP应在分几段的情况下查找的最快，改进的算法是多个折半算法同时查找，因而效率提升了n倍，将数据查找分二段进行，然后在每个段中分别进行同步查找多个进程并行操作，在存放IP段的数据的二维数组中先分段再查找，时间复杂度在O((1/2)ⁿ)数量级上，将初始范围分为N段，在每一个段中分别进行二分查找，所需时间为原来的1/N；

智能查找算法匹配规则如下：通过学习上N次的经验值得出本次应该将数据记录分成几段，即通过记忆多次的经验值来智能判断这一次应该分成的段数，将多次分段数结合时间值进行BP神经网络的优化，收敛最快最接近目标值的样本作为候选值，然后取候选值的平均值，利用BP神经网络作为分段的工具，限制优化学习的次数，只进行时间允许范围内的计算次数；

内存数据结构是具有HASH功能和定时器功能的链表结构，每个节点存放了一个数据单元，数据链表初始化以后装填数据，然后按照hash算法将数据变量排序形成一个动态的数组，以供二分算法分段查找，存放数据的节点如下所示：

在数据库中检索IP所属的线路，具体查找过程如下：

(1)首先转换目标ip数据格式，将数据库中数据记录随机分成N段；

(2)在每段中进行二分查找，根据数据库文件的存储格式，比较目的ip所属于的ip范围；

(3)如果找不到返回默认线路。

根据路由模块，路由算法，分析数据包的内容和源IP、目的IP参数来判断应该选择哪一个路由表，将遍历所有表的方式改为直接根据从数据结构返回的link值直接进入相应的路由表，路由的表面和link值有直接联系才能识别路由模块位置：

在此函数中加入search_ip_in_database(),从而实现出站选路功能的关键，此函数的功能是在进入表之前判断策略路由，判断该数据包的目的IP是否符合该路由表，如果符合就进入该路由表，否则不进入此路由表/判断的原理就是预先设定好路由，通过IP数据库判断该目的IP属于哪条线路然后选择那条路由；

整体选路过程如下：

(1):拆数据包，获取目的IP地址、mark值等参数； 

(2):通过线路检索模块在数据库文件中快速得出该访问属于的线路；

(3):首先判断路由缓存数据，如果路由缓存为空则根据该目的IP和得到的线路，在内核的路由模块中，判断应该走哪个路由表；

(4):如果没有合适的路由表，则选择默认路由；

(5):记录经验值和当前IP、和线路范围以供后续使用。