[发明专利]一种云计算环境下负载均衡实现方法

摘要

本发明公开了一种云计算环境下负载均衡实现方法。通过划分前端逻辑层、后端数据处理层和数据持久层三个层的层次，在各层面的处理中，均为大规模访问和海量数据做了相应的优化，具体方法为：根据资源和任务的效益值匹配程度，建立一种既在节点硬件性能上加权，又在任务上加权的任务-资源映射方案，即使在节点性能不同、每个任务量不同的情况下，也能使每个节点处理任务时间尽量接近，在满足效益需求的任务-资源对条件下选择最小负载的资源进行调度，不但满足了任务的信任效益值需求，还有效地降低了任务等待时间，提高了负载均衡度，减少了任务执行的总时间，提供了一种针对大量高并发，高吞吐量，频繁查询更新数据的处理的优化方案。

主权项

1. 一种云计算环境下负载均衡实现方法，包括负载均衡调度，其特征在于所述的负载均衡调度包括如下步骤：（1）依据n个任务和m个资源，建立任务集合T={t₁, t₂,…, t_n}和资源集合 M={m₁,m₂, …., m_m}；输入任务与资源的信任信息，所述的任务集合T按不同的可靠性信任关系，分为三个互不相交的子集；将任务t_i和资源m_j组成任务-资源对，建立任务-资源对集合表 T_R(i, j)；（2）判断资源m_j是否能满足任务t_i的信任需求，若能满足，计算 t_i在 m_j上的信任效益值 TrustUtil (i, j)，执行步骤（3）；如果所有资源都无法满足任务t_i的信任需求，则将 t_i从任务-资源对集合表 T_R(i, j)中移出； （3）依据步骤（2）得到的所有TrustUtil (i, j)，计算任务 t_i在满足信任需求的资源m_j上的平均信任效益值 EquTrustUtil(i, j)，统计信任效益值TrustUtil (i, j)大于平均效益值EquTrustUtil(i, j)的任务-资源对的个数a_i，按任务 t_i的信任效益值TrustUtil (i, j)从大到小的顺序排列，将任务 t_i对应的资源 m_j组成的任务-资源对保存到任务-资源对集合表T_R(i,  j)中；（4）算出所有任务t_i对应得到的个数a_i的平均数b ；若 a_i≥b，执行步骤（5），若 a_i <b，执行步骤（6）；（5）将任务t_i预调度到任务-资源对集合表T_R(i, j)中的前b个资源 m_j上，并计算预调度之后的任务执行时间跨度值，调度任务t_i到最短任务执行时间跨度所对应的资源上；（6）将任务t_i预调度到任务-资源对集合表T_R(i, j)中的前a_i个资源 m_j上，并计算预调度之后的任务执行时间跨度值，调度任务t_i到最短任务执行时间跨度所对应的资源上。