【摘 要】
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随着互联网的急速发展,IT行业日新月异,系统架构的发展也在与时俱进,当用户量以几何指数飞速增长,曾经流行很久的单体架构已经很难应对和处理日益增长的软件复杂性。传统的单体架构也很难支撑如今庞大的数据量,当同时访问人数达到一定数额,服务器就会出现响应缓慢,交互失败等问题,甚至可能会出现服务器宕机等情况。基于这种现状,微服务架构风格应运而生,微服务架构核心是面向服务,重点是模块划分,服务之间正确高效调用
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随着互联网的急速发展,IT行业日新月异,系统架构的发展也在与时俱进,当用户量以几何指数飞速增长,曾经流行很久的单体架构已经很难应对和处理日益增长的软件复杂性。传统的单体架构也很难支撑如今庞大的数据量,当同时访问人数达到一定数额,服务器就会出现响应缓慢,交互失败等问题,甚至可能会出现服务器宕机等情况。基于这种现状,微服务架构风格应运而生,微服务架构核心是面向服务,重点是模块划分,服务之间正确高效调用。微服务架构通常都是集群的形式,在集群系统下,如何选取一个合适的处理机成为一个很重要的课题。针对上述提出的问题,本文的研究工作主要包括以下几个内容:1.研究了负载均衡的优化策略。针对负载的集群系统不同,优化策略也有所偏差,主要包括计算综合负载来调整负载均衡算法的权重和通过预测模型预测负载。第一种策略通过收集服务节点的硬件指标,来衡量出服务节点的负载能力,这种策略有一定的局限性,系统很难保证计算得出的负载具有长时间有效性;第二种策略通过预测模型预测负载,当前主流的预测模型有神经网络模型和时序模型。这种策略可以较好地解决服务滞后问题,但是对预测模型的要求较高。2.针对传统负载均衡算法存在的不足,设计了基于最低并发负载算法的动态权重负载算法。最低并发负载算法面对瞬时的流量冲击时会出现算法降级演变为轮询算法从而导致算法失效的情况。本算法通过计算磁盘利用率的的方差来衡量系统整体负载的稳定度,当磁盘利用率的方差在一个合适的范围,算法根据服务器节点的性能计算得出系统节点的权重,当最低并发算法失效,算法升级为动态权重算法,权重大的节点被选中的概率也会更大。3.设计一个基于融合了上述算法的微服务架构的应急救护知识学习平台。平台基于B/S（Brower/Server浏览器/服务器）模式,主要功能包括学习系统,智能批卷,数据图表化展示,自动生成证书等。前端基于Html+Vue.js框架,开发环境是Node.js+Microsoft Visual Studio Code,后端采用基于Spring Cloud的微服务架构。4.对系统进行测试,包括功能测试和性能测试。在性能测试中分别从请求响应时间,请求失败次数,吞吐率等多个维度去分析算法与系统的契合度。测试结果表明这种算法具有较好的鲁棒性,平衡负载的效果十分显著。
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