[发明专利]一种微服务最短执行时间的优化方法

说明书

本发明公开一种微服务最短执行时间的优化方法，其步骤为：1、利用缓存时间计算方法，计算用户请求服务中微服务请求缓存时间；2、利用单个服务业务逻辑的时间公式，计算每个容器中微服务在每个时间内，处理单个服务业务逻辑的时间；3、利用数据库中数据的事物处理时间公式，计算每一个用户在每个时间内访问数据库中数据的事物处理时间；4、计算用户请求服务中微服务的总预测估值时间；5、判断用户请求服务中微服务的总预测估值时间是否满足应用服务的执行时间条件，若是，则执行步骤(8)，否则，执行步骤(6)；6、映射用户服务中的微服务；7、映射无回路有向图关键路径上不存在的微服务；8、调整用户的预算约束值；9、得到执行微服务最短时间；本发明通过单个微服务性能建模，预测微服务的处理时间，有利于完整的预测系统服务响应时间，降低系统的运行成本，缩短微服务的执行时间，提高用户服务质量。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，更进一步涉及微服务调度技术领域中的一种微服务最短执行时间的优化方法。本发明可用于优化用户请求服务中微服务系统功能的执行时间，也可用于在用户预算约束范围内降低用户部署微服务系统的成本。

背景技术

目前，微服务架构(Microservice)具有良好模块扩展性好，能很好满足互联网应用用户量难预测，资源动态分配的需求。但是从微服务的运行和维护的视角来看，应对典型的互联网突变负载(Flash-crowds)场景，保障应用服务质量(QualityofService)，缩短用户从请求发起到请求响应的时间依旧面临挑战。

马翠在其撰写的硕士学位论文“基于SOA的系统性能建模研究”(南京邮电大学2012年3月，分类号：TP393.09)中公开了一种面向服务的体系架构系统性能的建模方法。该方法首先分析了影响面向服务的体系结构系统性能的静态因素，例如运行平台，网络因素和服务因素，以及影响系统性能的动态因素—用户负载。然后在这些影响因素中选择适合评估服务性能的分析方法。最后对服务进行原子服务和组合服务分类来评估Web服务的性能，以服务的响应时间作为评价系统性能的指标。但是该方法仍然存在的不足之处是，微服务调度发生在云环境中，该方法未对公共云服务中的应用调度模型进行充分考虑，而是只考虑影响服务系统性能的静态因素和动态因素，并未将生产环境下单个服务的部署环境性能以及系统的运行成本等因素考虑进去，无法适合于第三代微服务架构。

中国科学院软件研究所在其申请的专利文献“一种面向微服务架构的容器级弹性资源供给系统及方法”(专利申请号：CN201510974291.9公开号:CN105631196A申请日期：2015.12.22)中公开了一种面向微服务架构的容器级弹性资源供给方法。该方法通过周期性采集每个容器的CPU、内存、磁盘I/O、网络I/O系统资源使用参数以及每秒用户请求数，利用Jackson开环网络中的性能方程及流量方程进行建模，构建微服务架构下“负载-响应时间”的关联关系，再利用卡尔曼滤波器和Ts模糊函数对比响应时间的预测值与观测值，并根据得出的响应时间预测值是否违背了应用的服务质量为依据，对容器进行资源管理，从而保证用户应用的服务质量。该方法存在的不足是，该方法仅从容器层收集数据对系统性能进行建模来评估系统服务的响应时间，从而导致响应时间预测值存在偏差，没有基于特征进行微服务性能预测，用户服务质量难以保障的情况。

发明内容

本发明的目的是针对上述现有技术的不足，提出了一种微服务最短执行时间的优化方法。

实现本发明目的的思路是，将每个微服务封装到容器中，将每个容器中的微服务映射到虚拟机VM中，通过贪婪递归关键路径算法，映射用户服务中的微服务，利用回归模型预测微服务的执行时间，通过调整用户的预算约束值，得到微服务的最短执行时间。

本发明实现上述目的的具体步骤如下：

(1)利用缓存时间计算方法，计算用户请求服务中微服务请求缓存时间；

(2)利用单个服务业务逻辑的时间公式，计算每个容器中微服务在每个时间内，处理单个服务业务逻辑的时间；