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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种面向大规模微服务应用的动态感知重调度的方法及应用，该方法包括以下步骤：获取微服务请求的调用信息；通过动态拓扑感知算法对所述调用信息进行解析，并获取当前微服务的调用拓扑结构；根据所述调用拓扑结构判断当前微服务是否存在性能问题；若是，将当前微服务加入重调度任务队列进行重调度。该方法能够基于链路分析获取微服务应用的拓扑结构与实时运行状况，进而获取微服务应用执行请求响应的关键路径，自适应机制通过对关键路径的监测和分析，及时定位性能受到影响的微服务，并结合重调度算法对受影响微服务执行重调度，实现了微服务的自动调和，使微服务应用的性能始终趋于最佳状态。
主权项：1.一种面向大规模微服务应用的动态感知重调度的方法，其特征在于，所述方法包括：获取所有微服务请求的调用信息；通过动态拓扑感知算法对所述调用信息进行解析，并获取当前微服务的调用拓扑结构，具体包括：将所述调用信息按照请求ID划分为不同的请求组；遍历所述请求组中的调用信息，建立请求与微服务之间的映射表；根据所述映射表建立微服务依赖关系的邻接矩阵；以及将具有相同依赖关系的邻接矩阵进行合并，以获取当前微服务的拓扑结构；根据所述拓扑结构判断当前微服务是否存在性能问题；若是，将当前微服务加入重调度任务队列进行重调度；根据所述调用拓扑结构判断当前微服务是否存在性能问题，包括：判断所述拓扑结构中根源节点微服务的下游服务是否为空；若是，输出关键路径；若否，将所述下游服务加入关键路径列表中，并按照所述下游服务的串行调用逆序执行关键路径感知算法；根据所述调用拓扑结构判断当前微服务是否存在性能问题，还包括：根据所述关键路径的P99所有请求中百分比排名99的时延数据响应时延和平均响应时延计算所述微服务的性能评价函数；判断所述性能评价函数是否大于预设阈值；若是，将所述微服务加入微服务重调度任务队列；根据所述调用拓扑结构判断当前微服务是否存在性能问题，还包括：在所述关键路径的平均响应时延增加超过两倍时，将所述微服务和对应的下游服务加入微服务重调度任务队列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 面向大规模微服务应用的动态感知重调度的方法及应用
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