[发明专利]一种分布式负载均衡的任务调度方法及装置

说明书

本发明公开了一种分布式负载均衡的任务调度方法及装置，包括：调度中心从节点的各性能指标中确定出与待执行任务的任务类型匹配的关键性能指标，基于各节点的节点监视器采集的关键性能指标的性能数据，确定各节点在关键性能指标下的资源利用率，确定与资源利用率匹配的权重计算规则，以此增加了选择节点的灵活性、准确性和可靠性，基于各节点的节点监视器采集的各性能指标的性能数据，确定各节点在各性能指标下的加权权重，针对任一节点，基于权重计算规则及节点在各性能指标下的加权权重，确定节点的调度权重，根据各节点的述调度权重，确定执行待执行任务的节点，以此增加选择节点的准确性和全面性。

技术领域

本发明涉及金融科技(Fintech)领域，尤其涉及一种分布式负载均衡的任务调度方法及装置。

背景技术

随着计算机技术的发展，越来越多的技术(例如：区块链、云计算或大数据)应用在金融领域，传统金融业正在逐步向金融科技转变，大数据技术也不例外，但由于金融、支付行业的安全性、实时性要求，也对大数据技术中任务调度方法提出了更高的要求。

目前，分布式任务调度方法包括以下三种方法：

1、Quartz Job scheduler：由Java编写的开源任务调度框，用于实现任务和触发器的多对多的关系，能把多个任务与不同的触发器进行关联。

2、Elastic-job：弹性分布式任务调度系统，基于数据库的分布式功能，采用Zookeeper实现注册中心，用于注册，控制和协调分布式任务执行。

3、Saturn：基于Zookeeper的集群架构实现的任务调度。用于作业管理、统计报表展现，系统配置等功能。

但是，对于第一种方法(Quartz Job scheduler)实现的分布式任务调度，各节点之间的负载存在不均衡的问题。对于第二种方法(Elastic-job)和第三种方法(Saturn)实现的分布式任务调度，二者是基于集群架构，集群架构需要在多个调度服务器继续参与，分布式系统复杂，无法实现轻量级的任务调度。

最重要的是，现有技术中无法在进行实现各节点负载均衡的基础上，针对任务类型来灵活的选择执行任务的节点，选择节点灵活性差，准确性低。

因此，现需要一种任务调度方法，来实现各节点负载均衡的基础上，增加选择节点的灵活性和准确性。

发明内容

本发明实施例提供一种分布式负载均衡的任务调度方法及装置，用于实现各节点负载均衡，且增加选择节点的灵活性和准确性。

第一方面，本发明实施例提供一种分布式负载均衡的任务调度方法，包括：

调度中心从节点的各性能指标中确定出与待执行任务的任务类型匹配的关键性能指标；

所述调度中心基于各节点的节点监视器采集的所述关键性能指标的性能数据，确定所述各节点在所述关键性能指标下的资源利用率；

所述调度中心确定与所述资源利用率匹配的权重计算规则；其中，所述权重计算规则中所述关键性能指标的指标权重与所述资源利用率正相关；所述权重计算规则中非关键性能指标的指标权重与所述资源利用率负相关；

所述调度中心基于各节点的节点监视器采集的各性能指标的性能数据，确定各节点在各性能指标下的加权权重；

所述调度中心针对任一节点，基于所述权重计算规则及所述节点在各性能指标下的加权权重，确定所述节点的调度权重；

所述调度中心根据各节点的述调度权重，确定执行所述待执行任务的节点。