申请/专利权人：通明智云(北京)科技有限公司

申请日：2023-09-15

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN117407237B

主分类号：G06F11/30

分类号：G06F11/30;G06F11/34

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2024.02.02#实质审查的生效;2024.01.16#公开

摘要：本发明公开了一种基于轮询模式的CPU利用率统计方法及装置，该方法包括：定义CPU利用率影响参数，基于业务处理的总时钟周期Td、常规任务的总时钟周期Tr和总时钟周期数Tt，构建CPU利用率计算模型，并根据预设统计周期C，以及轮询查询处理设备零负载状态下和满负载状态下的所述总时钟周期Td和所述总时钟周期Tr，确定所述CPU利用率影响参数的最优值，进而获得符合业务需求的最优的CPU利用率计算模型；使用所述最优的CPU利用率计算模型对CPU利用率进行实时监测，并根据所述监测结果和所述缩扩容阈值的比较结果发送扩容请求，从而提升CPU利用率监测的准确性和CPU资源利用的有效性。

主权项：1.一种基于轮询模式的CPU利用率统计方法，其特征在于，所述方法包括：S101，模型构建：定义CPU利用率影响参数，基于业务处理的总时钟周期Td、常规任务的总时钟周期Tr和总时钟周期数Tt，构建CPU利用率计算模型，并根据业务需求设置缩扩容阈值；S102，模型优化：基于所述CPU利用率计算模型，根据预设统计周期C，以及轮询查询处理设备零负载状态下和满负载状态下的所述总时钟周期Td和所述总时钟周期Tr，确定所述CPU利用率影响参数的最优值，进而获得符合业务需求的最优的CPU利用率计算模型；S103，CPU监测：接收并对轮询查询请求任务进行处理，统计并获得处理轮询查询请求任务过程中处理业务的总时钟周期Td和常规任务的总时钟周期Tr，使用所述最优的CPU利用率计算模型对CPU利用率进行实时监测，得到监测结果；S104，监测分析：对所述监测结果和所述缩扩容阈值进行比较，并根据比较结果发送扩容请求；其中，所述CPU利用率影响参数包括三类参数，分别为CPU利用率最小值影响参数a、CPU利用率最大值影响参数m和CPU利用率计算模型斜率影响参数o；所述预设统计周期C可按需设置，每个预设统计周期C内至少可以执行一轮轮询查询处理任务；所述CPU利用率计算模型为： 所述总时钟周期数Tt＝所述总时钟周期Td+所述总时钟周期Tr；其中，a＝{x∈Z'|0x100}，m＝{x∈Z'|0x16}，o＝{x|0x1}，a为CPU利用率最小值影响参数，m为CPU利用率最大值影响参数，o为CPU利用率计算模型斜率影响参数，Z'为正整数集，x∈Z'表征x为正整数；步骤S102进一步包括：S102-1，在所述轮询查询处理设备零负载的状态下，根据所述预设统计周期C，统计并计算获得的总时钟周期Td的最小值和所述总时钟周期Tr；S102-2，在所述轮询查询处理设备满负载的状态下，统计所述预设统计周期C内所述轮询查询处理设备处理轮询查询业务报文的总时钟周期Td的最大值，并根据所述总时钟周期Td的最大值确定所述总时钟周期Td的取值范围；S102-3，根据所述总时钟周期Tr和所述总时钟周期Td的取值范围，初始化所述CPU利用率计算模型并构建和输出所述CPU利用率计算模型的曲线；S102-4，调整所述CPU利用率最小值影响参数a、所述CPU利用率最大值影响参数m和所述CPU利用率计算模型斜率影响参数o的取值，并根据所述CPU利用率计算模型的曲线的变化确定所述CPU利用率最小值影响参数a、所述CPU利用率最大值影响参数m和所述CPU利用率计算模型斜率影响参数o的最优值，并得到所述最优的CPU利用率计算模型；步骤S102-1进一步包括：S102-11，将所述轮询查询处理设备的负载状态设置为零负载，并在零负载状态下开始执行轮询；S102-12，记录所述预设统计周期C内的第一轮轮询的开始时间戳Ttb1和结束时间戳Tte1，并计算第一轮查询对应的时钟周期数Tt1，Tt1＝Tte1-Ttb1；S102-13，重复步骤S102-12，记录第二轮轮询的开始时间戳Ttb2和结束时间戳Tte2，并计算第二轮轮询对应的时钟周期数Tt2，Tt2＝Tte2-Ttb2，直到所述预设统计周期C内的第C轮轮询，记录第C轮轮询的开始时间戳Ttbx和结束时间戳Ttex，并计算第x轮轮询对应的时钟周期数Ttx，Ttx＝Ttex-Ttbx；S102-14，计算并得到所述轮询查询处理设备零负载状态下的所述总时钟周期Td的最小值和所述总时钟周期Tr；其中，设，所述总时钟周期Td的最小值为Tdmin，则由于所述轮询查询处理设备处于零负载状态，Tt＝Tr，Tdmin＝0；所述总时钟周期Tr＝Tt＝Tr1+Tr2+…+Trx，即C为大于等于1的整数；步骤S102-2进一步包括：S102-11，将所述轮询查询处理设备的负载状态设置为满负载，并在满负载状态下开始执行轮询；S102-12，记录所述预设统计周期C内的第一轮轮询的开始时间戳Ttf1和结束时间戳Ttg1，并计算第一轮查询对应的时钟周期数Tt1，Tt1＝Ttg1-Ttf1；S102-13，重复步骤S102-12，记录第二轮轮询的开始时间戳Ttf2和结束时间戳Ttg2，并计算第二轮轮询对应的时钟周期数Tt2，Tt2＝Ttg2-Ttf2，直到所述预设统计周期C内的第C轮轮询，记录第C轮轮询的开始时间戳Ttfy和结束时间戳Ttgy，并计算第x轮轮询对应的时钟周期数Tty，Tty＝Ttgy-Ttfy；S102-14，计算并得到所述轮询查询处理设备满负载状态下的总时钟周期数Tt和所述总时钟周期Td的最大值；S102-15，根据所述总时钟周期Td的最大值，确定所述总时钟周期Td的取值范围；其中，设，所述总时钟周期Td的最大值为Tdmax，则Tt＝Tr1+Tr2+…+Try，即 C为大于等于1的整数；所述总时钟周期Td的取值范围为[Tdmin，Tdmax]，即[0，Tdmax]；步骤S102-4进一步包括：S102-41，基于a＝{x∈Z'|0x100}，m＝{x∈Z'|0x16}，o＝{x|0x1}，分别取不同的所述CPU利用率最小值影响参数a、所述CPU利用率最大值影响参数m和所述CPU利用率计算模型斜率影响参数o的值，对初始化后的所述CPU利用率计算模型进行训练，并输出对应的CPU利用率计算模型的曲线；S102-42，当所述总时钟周期Td的值变化与所述CPU利用率计算模型的值的变化达到预设变化值时，确定对应的所述CPU利用率最小值影响参数a、所述CPU利用率最大值影响参数m和所述CPU利用率计算模型斜率影响参数o为最优值；S102-43，根据CPU利用率最小值影响参数a的最优值、CPU利用率最大值影响参数m的最优值和所述CPU利用率计算模型斜率影响参数o的最优值，得到所述最优的CPU利用率计算模型。

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