[发明专利]微服务器的节点调度方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种微服务器的节点调度方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取客户端发送的请求信息；确定所述请求信息的当前请求类型信息；获取当前服务节点中各个节点的当前性能指标信息；根据所述当前请求类型信息以及所述当前性能指标信息通过预设响应时间预测模型进行响应时间预测，得到预测响应时间；从所述当前服务节点中选取所述预测响应时间为最短的服务节点作为目标服务节点，通过所述目标服务节点响应所述请求信息，从而通过时间预测模型对各服务节点请求响应时间进行预测，根据预测结果，选择预测时间最少的节点处理请求，进而降低系统整体请求响应时间、提高请求分摊均衡度以及资源利于率。

技术领域

本发明涉及微服务系统技术领域，尤其涉及一种微服务器的节点调度方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

微服务系统中节点数量较多且性能配置参差不齐，高并发情况下系统负载压力增大，系统资源利用率难以保证，导致请求响应时间过高，需要高效的负载均衡算法来解决。目前应用广泛、性能较佳的负载均衡策略如最小响应时间策略，其原理是向节点发出探测数据包，根据反馈情况调度请求。但高并发情况下这些策略会导致系统较大的网络开销。

发明内容

本发明的主要目的在于提出一种微服务器的节点调度方法、装置、设备及存储介质，旨在提高系统的运行效率。

为实现上述目的，本发明提供一种微服务器的节点调度方法，所述微服务器的节点调度方法包括以下步骤：

获取客户端发送的请求信息；

确定所述请求信息的当前请求类型信息；

获取当前服务节点中各个节点的当前性能指标信息；

根据所述当前请求类型信息以及所述当前性能指标信息通过预设响应时间预测模型进行响应时间预测，得到预测响应时间；

从所述当前服务节点中选取所述预测响应时间为最短的服务节点作为目标服务节点，通过所述目标服务节点响应所述请求信息。

优选地，所述确定所述请求信息的当前请求类型信息，包括：

提取所述请求信息中的请求参数信息；

判断所述请求参数信息所在的地址信息，根据所述地址信息确定所述请求信息的当前请求类型信息。

优选地，所述根据所述当前请求类型信息以及所述当前性能指标信息通过预设响应时间预测模型进行响应时间预测，得到预测响应时间之前，所述方法还包括：

获取历史请求类型信息以及历史性能指标信息；

将所述历史请求类型信息以及历史性能指标信息生成历史特征向量；

根据所述历史特征向量通过预设基础模型中进行训练，得到预设响应时间预测模型。

优选地，所述预设基础模型为线性回归模型；

所述根据所述历史特征向量通过预设基础模型中进行训练，得到预设响应时间预测模型，包括：

根据所述历史特征向量通过所述线性回归模型采用以下公式进行训练，得到第一响应时间预测模型：

T_RP＝ω^T R+e；

其中，T_RP表示预测响应时间，ω＝(ω₀，ω₁，ω₂，ω₃，ω₄，ω₅，ω₆)代表自变量系数，R表示历史特征向量，e表示误差项。

优选地，所述预设基础模型为岭回归模型；