[发明专利]一种服务器集群的负载均衡方法

说明书

本发明提出了一种服务器集群的负载均衡方法，包括如下步骤：S1、判断服务器集群是否涉及微服务架构；S2、判断服务器整体负载，是否需要进行容量调整；S3、接收请求，根据请求中的特征信息，判断请求类型；S4、查询、定位相应请求类型在哈希环上的分区，并查询相关节点当前的负载，获取负载最低的节点的当前负载，以及该分区上节点的负载均值；S5、将请求根据归类特征，通过哈希函数计算，将结果映射到该分区的相应位置上；S6、按筛选方向，判断相邻节点是否为负载最低节点：S7、判断当前位置是否到达区块的顶点。本发明有效地在分配阶段均衡了系统各个节点的负载，提高了系统效率。

技术领域

本发明涉及一种一致性哈希分配方式，具体涉及一种服务器集群的服务节点之间所执行的负载均衡方法，属于计算机算法领域。

背景技术

负载均衡被广泛应用于分布式环境，包括数据处理领域的大数据处理，如Hadoop平台的Map/Reduce中，利用负载均衡缓解Reduce端的数据倾斜问题；传统P2P服务器的用户负载平衡；分布式服务系统的请求处理负载平衡。

现如今，由于大数据与云计算的广泛应用，分布式服务系统的应用也日渐频繁，由于对系统性能横向扩展的需要，一致性哈希就成为了这方面较成熟的解决方案。一致性哈希的本质是使用哈希环代替传统的线性哈希分桶模式，以区间为衡量标准来判定用户应当使用哪个服务器来承载和完成服务，而不是传统的取模(mod)运算形式，从而使得系统管理员在对节点进行增加和删除操作时，无需额外更改分配策略，保证系统正常运行。

在一个由一致性哈希进行分配的系统中，一个节点会虚拟化为一个由哈希算法得到的数值，映射到一个哈希环上。这个哈希环通常由2³²个点构成，其取值区间为0到2³²-1。当用户或请求进入这个系统时，会根据其一定的特征来进行哈希运算，以得到的值作为依据，将其映射到哈希环上，然后按特定的方向，找到最近的节点，作为其服务节点。

一致性哈希由于其良好的可扩展性和灵活性，其在传统的P2P领域中运用相当广泛，覆盖了绝大多数系统的节点分配机制。然而，一致性哈希解决的仅仅是系统的横向扩展问题，对于负载均衡而言，却收效甚微，甚至有可能引发更严重的倾斜(skew)问题，特别是在部分节点移除以后。这是因为每一个请求最终分配到的节点完全取决于由哈希函数进行运算后，最终得到的随机的结果，并没有设计任何负载均衡的措施，也没有考虑请求本身可能存在的一些特征。这种缺陷会造成以下几个问题：

1、对于特征字符串相同的请求，很容易得到相同的结果，使得结果的随机性不明显，导致部分节点承载过多的请求，而其他节点的负载过低，整个系统的处理效率严重偏离理想状态。

2、缺乏合适的负载均衡策略，不能有效地应对部分节点上负载过多的情况，自然也就不能对系统实行最优化的调整。

3、不能适应新型的分布式系统，特别是在每个节点提供的服务不相同的情况下，需要付出额外的代价——多层哈希环等方式，来解决节点与服务内容不对应的情况。

由于负载倾斜是传统一致性哈希中必然存在的问题，其负载均衡的策略也就显得非常重要。传统的方式是通过将一个节点分裂为原始节点和另一个在环上与之相对位置的虚拟节点(virtual node)的方式来部分缓解倾斜的问题，但是在实际操作中人们发现，使用虚拟节点来缓解倾斜问题，不但效率偏低，而且其效果十分有限。

综上所述，如何克服上述现有技术上的不足，提出一种更为有效的一致性哈希分配方式，进而实现服务器集群的负载均衡，就成为了本领域内的技术人员亟待解决的问题。

发明内容

鉴于现有技术存在上述缺陷，本发明的目的是提出一种服务器集群的服务节点之间所执行的负载均衡方法。

本发明的目的，将通过以下技术方案得以实现：

一种服务器集群的负载均衡方法，包括如下步骤：