一种分布式集群中小任务高并发处理的调度方法与流程

本发明涉及任务调度，尤其涉及一种分布式集群中小任务高并发处理的调度方法。

背景技术：

1、在当今的计算环境中，大规模数据处理和高性能计算的需求不断增长。为了满足这些需求，分布式集群成为一种常见的架构选择。分布式集群由多个计算节点组成，每个节点可以独立运行和处理任务。在分布式集群中，小任务的高并发处理是一项重要的任务调度任务。这种调度方法的目标是通过有效地分配和调度小任务，实现高并发处理，提高任务的处理效率和系统的性能。

2、但在高并发情况下，实际的负载均衡分布不够均匀，从而容易出现部分节点负载过高，而其他节点负载较低的情况，导致资源利用不均衡，影响任务调度的效果。为此提出一种分布式集群中小任务高并发处理的调度方法来解决上述问题。

技术实现思路

1、为了弥补以上不足，本发明提供了一种分布式集群中小任务高并发处理的调度方法，旨在改善了现有技术中在高并发情况下，实际的负载均衡分布不够均匀，导致资源利用不均衡，影响任务调度的效果的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种分布式集群中小任务高并发处理的调度方法，包括以下步骤：

3、s1、任务接收：系统接收来自各个节点的任务请求，并将任务放入任务队列中等待处理；

4、s2、任务分析：对任务队列中的任务进行分析，根据任务的性质、大小和复杂度等因素，将任务划分为小任务；

5、s3、负载均衡：根据集群中各节点的负载情况，采用负载均衡算法，将小任务分配给负载较轻的节点进行处理；

6、s4、任务调度：将分配好的小任务发送给相应的节点，并监控节点的处理情况，确保任务能够及时处理完成；

7、s5、任务处理：节点接收到小任务后，根据自身的处理能力和资源情况，对任务进行处理；

8、s6、结果反馈：节点完成小任务后，将处理结果反馈给系统，系统对结果进行验证和整合；

9、s7、结果存储：将验证通过的结果进行存储，以便后续查询和使用；

10、s8、异常处理：在系统运行过程中，如果出现异常情况，系统将进行相应的异常处理，确保系统的稳定性和可靠性；

11、s9、优化调整：根据系统的运行情况和任务处理的效果，对调度方法进行优化和调整，提高系统的处理能力和效率。

12、作为上述技术方案的进一步描述：

13、所述s1、任务接收具体包括以下步骤：

14、s101、系统监听各个节点的任务请求：系统通过设定监听器，不断监听来自集群中各个节点的任务请求，确保能够实时接收并处理任务；

15、s102、验证任务请求的合法性：系统接收到任务请求后，首先对请求进行合法性验证，包括请求的来源、任务的格式和内容，确保接收到的任务符合系统的处理要求；

16、s103、将任务请求加入任务队列：通过验证的合法任务请求被加入系统的任务队列中，等待后续的处理，任务队列采用先进先出(fifo)的原则，确保任务按顺序进行处理；

17、s104、实时更新任务队列状态：系统实时更新任务队列的状态，包括队列长度、任务类型、优先级，以便进行后续的任务分析和负载均衡。

18、作为上述技术方案的进一步描述：

19、所述s2、任务分析具体包括以下步骤：

20、s201、任务类型识别：对任务队列中的任务进行类型识别，判断任务是数据处理、计算任务、还是其他类型的任务，不同类型的任务需要不同的处理方式和资源分配；

21、s202、任务复杂度评估：对任务的复杂度进行评估，包括任务的计算量、数据处理量、所需资源，以便进行合理的任务划分和分配；

22、s203、任务大小测量：对任务的大小进行测量，包括任务所需的数据量、执行时间，为后续的负载均衡和任务调度提供依据；

23、s204、任务依赖关系分析：分析任务之间的依赖关系，确定哪些任务可以并行处理，哪些任务需要按照特定顺序执行，以提高处理效率和准确性；

24、s205、任务划分：根据任务类型、复杂度、大小和依赖关系的因素，将大任务划分为多个小任务，以便在集群中进行分布式处理。

25、作为上述技术方案的进一步描述：

26、所述s3、负载均衡具体包括以下步骤：

27、s301、节点状态获取：实时获取集群中各个节点的状态信息，包括节点的负载情况、资源利用率、处理速度；

28、s302、负载均衡算法选择：根据集群的实际情况和任务需求，选择合适的负载均衡算法；

29、s303、小任务分配：根据负载均衡算法和节点的状态信息，将小任务分配给负载较轻、资源利用率较低的节点进行处理，以实现负载均衡和高效利用集群资源；

30、s304、节点状态更新：实时更新节点的状态信息，以便在后续的任务调度中进行合理的负载均衡。

31、作为上述技术方案的进一步描述：

32、所述s4、任务调度具体包括以下步骤：

33、s401、调度器初始化：在任务调度开始之前，调度器进行初始化操作，包括设置调度策略、配置调度参数、建立与集群节点的通信连接；

34、s402、任务分配计划制定：根据负载均衡算法和节点状态信息，制定小任务的分配计划，确定每个节点需要处理的小任务列表；

35、s403、任务发送：将制定好的小任务分配计划发送给相应的节点，节点接收到任务后，开始进行处理；

36、s404、节点监控：系统实时监控节点的处理情况，包括任务执行状态、节点负载变化，确保任务能够及时处理完成；

37、s405、调度调整：根据节点的处理情况和系统的运行状态，对调度策略进行调整，优化任务分配和处理流程，提高系统的处理能力和效率。

38、作为上述技术方案的进一步描述：

39、所述s5、任务处理具体包括以下步骤：

40、s501、节点接收任务：节点接收到来自调度器分配的小任务后，开始进行处理；

41、s502、任务处理环境准备：节点根据任务的需求，准备加载所需的库、数据、配置以及处理环境；

42、s503、任务执行：在准备好的环境下，节点开始执行数据的处理、计算、存储操作的小任务；

43、s504、处理过程监控：节点在任务执行过程中，实时监控处理情况，包括处理速度、资源消耗、异常情况，确保任务能够稳定、高效地完成；

44、s505、处理结果生成：任务执行完成后，节点生成处理后的数据、状态信息的结果；

45、s506、结果反馈准备：节点将生成的处理结果进行封装和格式化，以便后续反馈给系统；

46、s507、结果反馈发送：节点将准备好的处理结果发送给调度器，调度器接收到结果后，进行后续的处理和验证。

47、作为上述技术方案的进一步描述：

48、所述s6、结果反馈具体包括以下步骤：

49、s601、处理结果收集：节点在完成小任务后，将处理结果收集起来，并进行格式化处理，以便后续的验证和整合；

50、s602、结果验证：系统对节点返回的处理结果进行验证，确保结果的正确性和完整性；

51、s603、结果整合：将验证通过的结果进行整合，形成完整的处理结果，为后续的结果存储和查询提供便利；

52、s604、结果反馈：将整合后的处理结果反馈给系统，系统根据需要进行后续的处理和存储。

53、作为上述技术方案的进一步描述：

54、所述s7、结果存储具体包括以下步骤：

55、s701、选择合适的存储方式：根据处理结果的性质、大小和重要性的因素，选择合适的存储方式；

56、s702、数据格式化：将处理结果格式化为适合存储的格式，以便后续的查询和使用；

57、s703、结果存储：将格式化后的处理结果存储到相应的存储介质中，确保数据的安全性和可靠性；

58、s704、索引建立：根据查询需求，对存储的结果建立相应的索引，提高查询效率和准确性。

59、作为上述技术方案的进一步描述：

60、所述s8、异常处理具体包括以下步骤：

61、s801、异常检测：系统通过监控集群的运行状态和任务处理情况，检测是否存在异常情况；

62、s802、异常判断：系统对检测到的异常进行判断，确定异常的类型和原因，以便进行后续的处理；

63、s803、异常处理：根据异常的类型和原因，系统采取相应的处理措施，重新分配任务、启动备用节点、记录错误日志，以确保系统的稳定性和可靠性；

64、s804、异常反馈：系统对处理完成的异常进行反馈，包括异常的处理结果和后续建议，以便系统管理员进行后续的优化和改进。

65、作为上述技术方案的进一步描述：

66、所述s9、优化调整具体包括以下步骤：

67、s901、性能监控：系统实时监控，任务处理速度、节点负载情况、资源利用率的性能指标，以便进行后续的优化调整；

68、s902、数据分析：对监控到的性能数据进行分析，找出系统的瓶颈和优化点，为后续的优化调整提供依据；

69、s903、优化策略制定：根据数据分析的结果，制定相应的优化策略，调整负载均衡算法、优化任务划分方式、增加节点资源；

70、s904、优化实施：将制定的优化策略付诸实施，对系统进行相应的调整和优化，提高系统的处理能力和效率；

71、s905、优化效果评估：对优化后的系统进行效果评估，通过对比优化前后的性能指标，判断优化效果是否达到预期目标，以便进行后续的持续优化和改进。

72、本发明具有如下有益效果：

73、1、本发明中，通过实时监测节点的负载状态，包括资源利用率、处理速度指标，并根据实际情况采取动态负载均衡算法进行调整。如果发现某些节点负载较重，系统可以重新分配任务或采用其他负载均衡策略，将任务分配给负载较轻的节点，以实现资源的均衡利用。

74、2、本发明中，通过预测任务的负载情况，并进行任务规划。通过分析历史数据、任务类型和模型预测等方式，系统可以提前了解任务的负载情况，并进行合理的任务规划和资源调度，以平衡节点的负载并提高资源利用效率。

75、3、本发明中，通过采用异步任务处理的方式，将一部分耗时较长的任务放入后台队列中进行处理。这样可以避免任务过多集中在同一时间点进行处理，均衡系统的负载情况，提高整体的处理效率。

76、4、本发明中，通过为任务设置不同的优先级，根据任务的重要性和紧急程度进行优先调度。这样可以确保高优先级的任务能够及时得到处理，降低对整体系统的影响，提升系统的反应速度和任务的执行效率。