服 务，具体步骤如下： 步骤S31、待所述主节点的服务亲和度矩阵的计算值大于预设的第四阈值时，获取每一 从节点分别对应的等待服务，且进一步根据所述获取到的每一从节点分别对应的等待服 务，得到每一从节点的服务亲和度矩阵并计算； 具体为，主节点CPU负载能力处于繁忙状态时，主节点服务之间为紧耦合，此时，为了提 供业务处理能力和响应时间，需要根据每一从节点的服务亲和度矩阵的计算值来进一步判 别各从节点服务之间的耦合度对服务进行调整。
[0029] 步骤S32、当任一从节点的服务亲和度矩阵的计算值大于所述预设的第四阈值时， 则将所述计算值大于所述预设的第四阈值的从节点作为第一耦合节点，则将所述主节点与 所述第一耦合节点之间的共享数据打散，实现所述主节点与所述第一耦合节点之间等待服 务进彳丁解親； 具体为，当任一从节点的计算值大于预设的第四阈值时，此时主节点服务之间以及该 从节点服务之间同时为紧耦合，说明该紧耦合从节点与主节点同时处理多个业务系统，需 要将主节点与该紧耦合从节点之间的共享数据进行打散，便于多个业务系统的解耦。
[0030] 步骤S33、当任一从节点的服务亲和度矩阵的计算值小于所述预设的第二阈值时， 则将所述计算值小于所述预设的第二阈值的从节点作为第二耦合节点，并获取所述第二耦 合节点当前CHJ负载能力； 待所述获取到的第二耦合节点当前CPU负载能力小于所述预设的第三阈值时，则将所 述获取到的第二耦合节点等待服务依据一定比例迀移至所述耦合节点上； 待所述获取到的第二耦合节点当前CPU负载能力大于所述预设的第一阈值时，则将所 述获取到的第二耦合节点等待服务依据一定比例迀移至所述主节点上。
[0031] 具体为，主节点服务之间为紧耦合，而此时存在某一从节点服务之间为松耦合，则 需根据该松耦合从节点的CPU处理能力对其上的服务进行重新分配或调整。当该松耦合从 节点的CPU负载能力小于预设的第三阈值时（即该松耦合从节点的CPU空闲），则将该松耦合 从节点的等待服务依据一定比例迀移至其上处理，以便加快数据处理速度；而当该松耦合 从节点的CPU负载能力大于预设的第一阈值时（即该松耦合从节点的CPU繁忙），则将该松耦 合从节点的等待服务依据一定比例迀移至主节点上，说明该松耦合从节点与主节点处理同 一业务系统，只需将该业务系统从多个从节点上进行收缩，以确保该业务系统的响应时间， 并满足该业务系统需求。
[0032]相对于上述主节点CPU负载能力处于繁忙状态时的处理能力，当主节点CPU负载能 力处于空闲状态时，只需将等待服务提取进行处理即可，因此所述方法进一步包括： 当所述获取到的主节点当前CPU负载能力小于预设的第三阈值时，则所述获取到的主 节点等待服务依据一定比例迀移至所述主节点上。
[0033]如图2所示，为本发明实施例中，提供的一种用于数据库集群业务分割优化的系 统，其在至少两个用于数据库集群业务运行的服务器上实现，所述系统包括： 负载及等待服务获取单元210,用于指定一服务器为主节点以及指定除所述主节点之 外的服务器为从节点，并获取所述主节点当前CPU负载能力及其数据库集群业务运行中所 含等待服务； 服务扩展单元220,用于当所述获取到的主节点当前CPU负载能力大于预设的第一阈值 时，则根据所述获取到的主节点等待服务，确定主节点的服务亲和度矩阵并计算，且待所述 主节点的服务亲和度矩阵的计算值小于预设的第二阈值时，将所述获取到的主节点等待服 务动态扩展至所述从节点上;其中，所述服务亲和度矩阵为由当前节点各服务之间的亲和 度形成，且所述亲和度为当前节点各服务对不同实例之间同一对象的加锁次数。
[0034]其中，所述系统还包括： 服务迀移单元230,用于当所述获取到的主节点当前CPU负载能力小于预设的第一阈值 时，则所述获取到的主节点等待服务依据一定比例迀移至所述主节点上。
[0035] 实施本发明实施例，具有如下有益效果： 在本发明实施例中，由于根据各节点服务器的CPU负载能力及其所含等待服务，自定义 各节点服务器的服务亲和度矩阵，对任何存在资源争用的等待服务，能够快速及时的给出 服务调整建议，从而达到优化业务分割，减少系统内部资源争用，提高业务运行速度，提升 用户体验的目的。
[0036] 值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个系统单元只是按照功能逻辑进 行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的 具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
[0037]本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以 通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中， 所述的存储介质，如R0M/RAM、磁盘、光盘等。
[0038]以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范 围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
【主权项】
1. 一种用于数据库集群业务分割优化的方法，其特征在于，其在至少两个用于数据库 集群业务运行的服务器上实现，所述方法包括： a、 指定一服务器为主节点以及指定除所述主节点之外的服务器为从节点，并获取所述 主节点当前CHJ负载能力及其数据库集群业务运行中所含等待服务； b、 当所述获取到的主节点当前CPU负载能力大于预设的第一阈值时，则根据所述获取 到的主节点等待服务，确定主节点的服务亲和度矩阵并计算，且待所述主节点的服务亲和 度矩阵的计算值小于预设的第二阈值时，将所述获取到的主节点等待服务动态扩展至所述 从节点上;其中，所述服务亲和度矩阵为由当前节点各服务之间的亲和度形成，且所述亲和 度为当前节点各服务对不同实例之间同一对象的加锁次数。2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括： 当所述获取到的主节点当前CPU负载能力小于预设的第三阈值时，则所述获取到的主 节点等待服务依据一定比例迀移至所述主节点上。3. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤b还包括： 待所述主节点的服务亲和度矩阵的计算值大于预设的第四阈值时，获取每一从节点分 别对应的等待服务，且进一步根据所述获取到的每一从节点分别对应的等待服务，得到每 一从节点的服务亲和度矩阵并计算； 当任一从节点的服务亲和度矩阵的计算值大于所述预设的第四阈值时，则将所述计算 值大于所述预设的第四阈值的从节点作为第一耦合节点，则将所述主节点与所述第一耦合 节点之间的共享数据打散，实现所述主节点与所述第一耦合节点之间等待服务进行解耦。4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括： 当任一从节点的服务亲和度矩阵的计算值小于所述预设的第二阈值时，则将所述计算 值小于所述预设的第二阈值的从节点作为第二耦合节点，并获取所述第二耦合节点当前 CHJ负载能力； 待所述获取到的第二耦合节点当前CPU负载能力小于所述预设的第三阈值时，则将所 述获取到的第二耦合节点等待服务依据一定比例迀移至所述耦合节点上； 待所述获取到的第二耦合节点当前CPU负载能力大于所述预设的第一阈值时，则将所 述获取到的第二耦合节点等待服务依据一定比例迀移至所述主节点上。5. 如权利要求1、3-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述服务亲和度矩阵为三角矩 阵。6. 如权利要求1、3-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述CHJ负载能力及等待服务 均可通过数据库底层视图采集获得。7. 如权利要求1、3-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述预设的第一阈值为85%;所 述预设的第三阈值为50%。8. 如权利要求1、3-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述预设的第二阈值为数据库 系统亲和性指标平均值的20%;所述预设的第四阈值为所述数据库系统亲和性指标平均值 的 30%。9. 一种用于数据库集群业务分割优化的系统，其特征在于，其在至少两个用于数据库 集群业务运行的服务器上实现，所述系统包括： 负载及等待服务获取单元，用于指定一服务器为主节点以及指定除所述主节点之外的 服务器为从节点，并获取所述主节点当前CPU负载能力及其数据库集群业务运行中所含等 待服务； 服务扩展单元，用于当所述获取到的主节点当前CHJ负载能力大于预设的第一阈值时， 则根据所述获取到的主节点等待服务，确定主节点的服务亲和度矩阵并计算，且待所述主 节点的服务亲和度矩阵的计算值小于预设的第二阈值时，将所述获取到的主节点等待服务 动态扩展至所述从节点上;其中，所述服务亲和度矩阵为由当前节点各服务之间的亲和度 形成，且所述亲和度为当前节点各服务对不同实例之间同一对象的加锁次数。10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述系统还包括： 服务迀移单元，用于当所述获取到的主节点当前CHJ负载能力小于预设的第一阈值时， 则所述获取到的主节点等待服务依据一定比例迀移至所述主节点上。
【专利摘要】本发明提供一种用于数据库集群业务分割优化的方法，在至少两个用于数据库集群业务运行的服务器上实现，包括指定一服务器为主节点以及指定除主节点之外的服务器为从节点，并获取主节点当前CPU负载能力及其所含等待服务；当主节点当前CPU负载能力大于预设的第一阈值时，则根据主节点等待服务，确定主节点的服务亲和度矩阵并计算，且待计算值小于预设的第二阈值时，将主节点等待服务动态扩展至从节点上；其中，服务亲和度矩阵为由当前节点各服务之间的亲和度形成，且亲和度为当前节点各服务对不同实例之间同一对象的加锁次数。实施本发明，能够优化业务分割，减少系统内部资源争用，提高业务运行速度，提升用户体验。
【IPC分类】G06F9/50
【公开号】CN105511966
【申请号】CN201510971240
【发明人】张华兵, 何子龙, 陈瑞, 黄建华
【申请人】深圳供电局有限公司
【公开日】2016年4月20日
【申请日】2015年12月22日