地面卫星通信系统自适应负载均衡方法研究.pdf
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1、第 17 期2023 年 9 月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.17September,2023作者简介:邱春荣(1991),女,江苏徐州人,工程师,硕士;研究方向:卫星通信。地面卫星通信系统自适应负载均衡方法研究邱春荣,严英姿(南京熊猫汉达科技有限公司,江苏 南京 210000)摘要:针对卫星通信系统高并发处理需求,文章提出一种多处理器自适应负载均衡方法,该方法对传统 Hash 算法进行了改进,综合考虑了各处理器处理能力的差异,解决了普通 Hash 算法存在的 Hash不均问题,在处理器数量发生变化时整个系统映射关系的调整较小。算法在系统容错性、可扩
2、展性和负载均衡性方面均有较大的改进,克服了现有负载均衡方法的局限性。关键词:卫星通信;负载均衡;一致性哈希中图分类号:TN92 文献标志码:A0 引言 卫星通信因其业务覆盖广、系统可靠、传输性高、系统不受地面环境状态影响等优势,在各行各业被越来越广泛地应用。随着卫星通信用户量越来越多,地面卫星通信系统高并发处理需求也随之提高,传统的单进程信息处理器很难满足业务通信过程中用户高并发请求下信息处理的实时性要求,需要进行多进程信息处理器负载均衡1。目前,进行多进程信息处理器负载均衡的主流方法主要有静态负载均衡和动态负载均衡方法。静态负载均衡主要有轮转算法、加权轮转算法和散列法等;动态负载均衡算法主要
3、有最少连接法、最快响应法等。其中,轮转算法适合所有节点的处理能力均相同的情况,请求到来时按照顺序分别发给各个处理器进行处理,若节点处理能力不同,则可能出现不同处理能力的节点之间负载分担不均问题;加权轮转算法是普通轮转算法的改进,考虑了各个处理器节点处理能力的差异,根据处理能力的差异确定权值,改善了负载分担的均衡性,但处理器故障的容错性和数量的扩展性较差;散列法的均衡性取决于哈希均匀性,存在哈希不均的问题且当处理器数量增加或因故障减少时,哈希值和处理器之间的映射关系需要重新调整;动态均衡算法主要是动态检测处理器当前的请求数和信息处理响应时间,根据各个处理器当前的请求数和响应时间动态调整请求信令的
4、分配,会增大系统的处理开销。针对现有分配方式存在的一些问题,本文提出一种卫星通信系统自适应负载均衡方法。该方法将各处理器进程使用相同的哈希算法计算哈希值,并将值映射到0 (232-1)组成的闭合哈希圆环上,进行用户请求分配时,系统根据用户请求信息特征值计算对应的哈希值,并根据哈希值在闭合哈希圆环上顺时针寻找最近的满足处理能力的处理器进行处理,如遇到最近的处理器不满足条件则继续遍历下一个,各处理器共享状态存储模块的数据,实现系统无状态处理。该方法综合考虑了各处理器处理能力的差异以及处理器数量发生变化时整个系统映射关系的最小化调整问题,在系统容错性、可扩展性和负载均衡性方面均有较大的改进,克服了现
5、有负载均衡方法的局限性。1 卫星通信系统架构 地面卫星通信系统包括地球站和通信业务控制中心等部分,如图 1 所示。本文所述的自适应负载均衡算法主要针对图示通信业务中心模块中的核心处理器部分,当地球站用户量较多时,同一时间可能会有大量的入网/呼叫请求需要核心处理器处理,此时如果不进行负载均衡则可能导致处理器过载或用户请求处理时延变长,影响用户体验。为解决上述问题,需要增加核心处理器数量,并选择合适的算法进行多处理器负载均衡,将大量的用户请求信息分发给多个处理器同时进行处理,达到提升处理速度,优化用户体验的目的。图 1 地面卫星通信系统整体架构91第 17 期2023 年 9 月无线互联科技电子通
6、信No.17September,20232 改进负载均衡算法和系统2.1 传统哈希算法 对于多进程处理器之间的负载均衡多采用哈希算法进行。传统哈希算法通常是建立哈希值映射表,将哈希值和处理器之间进行循环映射,根据待处理信令特征信息计算哈希值,并根据计算的哈希值查表确定处理器,从而选择对应的处理器进行处理。此种算法在处理器数量新增或者减少时都需要对哈希值映射关系进行重新调整,降低了系统的稳定性和处理效率。一致性哈希算法针对上述传统哈希算法存在的问题进行了改进2,将所有哈希值抽象成一个圆环,比如哈希值范围为 0 (232-1),则抽象的哈希环 0和(232-1)首尾相接构成一个圆环,计算各处理器节
7、点的哈希值并映射在哈希环的对应位置上,计算用户请求数据的哈希值,根据哈希值顺时针寻找距离最近的处理器节点作为数据处理节点。此种算法在处理器数量新增或减少时,哈希值映射不需要重新调整,但未考虑不同的处理器节点可能存在的处理能力差异,也未考虑当用户量不够大时可能存在的负载分担偏移问题。2.2 改进负载分担算法 针对上述传统算法存在的问题,本文对负载分担算法进行改进,根据各处理器节点的 CPU 利用率、内存利用率、当前处理数量、当前流量、响应时间等综合考虑各节点的处理能力3,并计算各处理器节点的最大处理上限,同时对用户量不够大时可能存在的负载分担不均问题进行改善,提升系统整体的性能。改进负载分担算法
8、如图 2 所示,整体示意图为抽象成的哈希环,ServerA 到 ServerD 表示当前系统内的4 个处理器节点,处理器节点之间 A1、B1 等小的节点表示各处理器服务节点的虚拟节点,通过虚拟节点可定位对应的实际服务节点,可解决负载倾斜的问题;此外,算法实施过程中同时兼顾各节点的处理能力,并根据节点处理能力确定各节点的最大处理并发量和选择权重。图 2 改进负载分担算法其中,哈希环上处理器实体节点和虚拟节点的确定方法采用如下斐波那契散列法计算确定4。哈希函数为:H(k)=m (k Amod1)其中,m=1 000,A=(5-1)/2。处理器实体节点和虚拟节点的算法如下。实体节点:H(k)=m (
9、k Amod1)。虚拟节点 1:H(k1)=m (H(k)Amod1)。虚拟节点 2:H(k2)=m (H(k1)Amod1)。依次类推,根据各个节点的处理能力确定需要添加的虚拟节点个数。算法的执行流程如图 3 所示,改进负载分担算法的工作流程如下。图 3 改进负载分担算法流程(1)利用用户请求数据中的特征数据计算哈希值。(2)根据哈希值确定在哈希环上的位置。(3)顺时针查找圆环上的节点,根据找到的实体节点或虚拟节点对应的服务节点确定处理节点。(4)若节点对应的服务节点当前处理能力已经到达上限,则继续查找下一节点。(5)若用户量过大导致所有的节点均已达到最大处理上限,则根据节点的选择权重选择性
10、能最优的节点尽可能保障用户。02第 17 期2023 年 9 月无线互联科技电子通信No.17September,20232.3 带负载均衡卫星通信系统 根据上述算法的描述,带负载均衡的卫星通信系统结构如图 4 所示。来自地球站的请求信息经过负载均衡处理模块处理后散转到各个处理器节点进行处理,处理后相关的状态数据存储在同一个数据库中,各节点共享数据,当处理器节点发生变更导致同一个地球站的请求后续会被不同的处理器处理时,可维持地球站的状态数据一致性,提高系统容错性和稳定性5。图 4 卫星通信系统负载均衡系统结构3 卫星通信负载均衡工作流程3.1 正常工作流程 卫星通信负载均衡正常工作流程是指所有
11、处理器节点状态均正常的情况下的工作流程,如图 5 所示。图中示意了节点状态正常和有节点负载达到上限状态下的节点选择情况,节点状态正常的情况以节点 A 为例,负载达上限的情况以节点 B 为例,具体如下:节点状态正常情况下的流程以图中请求 Q1 为例。Q1 为地球站请求信令计算出的哈希值在圆环上的位置,以 Q1 为起点顺时针查找节点,顺时针第一个节点为虚拟节点 A1,虚拟节点 A1 对应服务处理节点A,因此请求 Q1 分配给服务处理节点 A 进行处理。节点负载达到上限的情况以图中请求 Q2 为例。以 Q2 为起点顺时针查找节点,顺时针第一个节点为虚拟节点 B1,虚拟节点 B1 对应服务处理节点 B
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