本發(fā)明涉及PAAS運維監(jiān)控技術領域，具體涉及一種實現(xiàn)運行環(huán)境動態(tài)伸縮的方法，針對使用Paas平臺cloud foundry進行應用運行環(huán)境使用及應用部署，實現(xiàn)運行環(huán)境的高可用，提高資源利用率。
背景技術：
Cloud Foundry是VMware推出的業(yè)界第一個開源PaaS云平臺，它支持多種框架、語言、運行時環(huán)境、云平臺及應用服務，使開發(fā)人員能夠在幾秒鐘內進行應用程序的部署和擴展，無需擔心任何基礎架構的問題.
由于它是開源的云計算Paas平臺，靈活性高，橫向擴展能力強，對外API比較豐富，因此在企業(yè)內作為應用運行環(huán)境支撐普遍受到歡迎，但是由于它是在運行實例彈性上面沒有明確完善的解決思路，反而在Pivotal公司在自己商業(yè)化產品PCF中提供了彈性的策略，但由于商業(yè)化產品價格比較高，對于中小型企業(yè)無法承受，因此急需要一種性價比比較高的解決方案，來實現(xiàn)應用運行環(huán)境實例的彈性擴縮容，來保證應用的高可用，服務器資源的高利用。
技術實現(xiàn)要素：
本發(fā)明要解決的技術問題是：本發(fā)明針對以上問題，提供一種實現(xiàn)運行環(huán)境動態(tài)伸縮的方法，來實現(xiàn)應用運行環(huán)境實例的彈性擴縮容，提高了資源利用率，對用戶透明并保證運行環(huán)境的正常使用。
本發(fā)明所采用的技術方案為：
一種實現(xiàn)運行環(huán)境動態(tài)伸縮的方法，所述方法通過java定時器調用cloud foundry的API獲取所有應用運行環(huán)境的CPU使用信息，并根據CPU的使用率與閥值比較，采用標簽化形式存入堆內存或內存數據庫；利用java定時器獲取堆內存或內存數據庫的信息，根據規(guī)則來監(jiān)測應用環(huán)境是否達到伸縮標準，并以之增加或減少實例個數，從而實現(xiàn)擴容/減容，總體實例數控制在最小-最大個數之間。
所述方法實現(xiàn)過程如下：
采用java堆內存，采用支持高并發(fā)、高吞吐量、線程安全的ConcurrentHashMap類型作為全局Map<應用Context名，12位狀態(tài)碼>寫入內存， 12位狀態(tài)碼初始為“000000000000”即12位全0；設置定時器A和定時器B：
定時器A，使用Maxflag和Minflag分別作為在內存中寫入H(超額)和L(低額)的觸發(fā)標識，
每10秒鐘，Maxflag檢測是否某應用下所有實例CPU使用率都達到80%以上，滿足條件進行數據打標簽，用“H”寫入狀態(tài)碼最后一位進行占位；
Minflag檢測是否某應用下所有實例CPU使用率都達到20%以上且實例數超過2個，滿足條件進行數據打標簽，用“L”寫入狀態(tài)碼最后一位進行占位；不超額也不低額則用“0”進行占位；
定時器B，不間斷循環(huán)讀取內存ConcurrentHashMap中的成員，如果讀到Map中某個key的value狀態(tài)碼為12位全“H”，則說明一分鐘該應用都處于超額狀態(tài)，這時定時器B則調用cloud foundry接口增加一個實例，實現(xiàn)擴容；同理如果讀到Map中某個key的value狀態(tài)碼為12位全“L”，則說明一分鐘該應用都處于低額狀態(tài)，這時定時器B則調用cloud foundry接口減少一個實例，實現(xiàn)減容。
所述方法ConcurrentHashMap類型作為全局Map寫入內存時，停止運行的應用及時釋放內存，防止內存占用不斷增大。
本發(fā)明的有益效果為：
本發(fā)明實現(xiàn)了應用運行環(huán)境實例的彈性擴縮容，能夠對于使用開源Paas產品cloud foundry的客戶，快速高效提供了一種實例彈性解決方案，提高了資源利用率，也可做為開源產品的一個有益補充。
附圖說明
圖1為本發(fā)明方法示意圖。
具體實施方式
下面結合附圖，根據具體實施方式對本發(fā)明進一步說明：
實施例1：
一種實現(xiàn)運行環(huán)境動態(tài)伸縮的方法，所述方法通過java定時器調用cloud foundry的API獲取所有應用運行環(huán)境的CPU使用信息，并根據CPU的使用率與閥值比較，采用標簽化形式存入堆內存或內存數據庫；利用java定時器獲取堆內存或內存數據庫的信息，根據規(guī)則來監(jiān)測應用環(huán)境是否達到伸縮標準，并以之增加或減少實例個數，從而實現(xiàn)擴容/減容，總體實例數控制在最小-最大個數之間。
實施例2
如圖1所示，在實施例1的基礎上，本實施例所述方法實現(xiàn)過程如下：
采用java堆內存，采用支持高并發(fā)、高吞吐量、線程安全的ConcurrentHashMap類型作為全局Map<應用Context名，12位狀態(tài)碼>寫入內存， 12位狀態(tài)碼初始為“000000000000”即12位全0；設置定時器A和定時器B：
定時器A，使用Maxflag和Minflag分別作為在內存中寫入H(超額)和L(低額)的觸發(fā)標識，
每10秒鐘，Maxflag檢測是否某應用下所有實例CPU使用率都達到80%以上，滿足條件進行數據打標簽，用“H”寫入狀態(tài)碼最后一位進行占位；
Minflag檢測是否某應用下所有實例CPU使用率都達到20%以上且實例數超過2個，滿足條件進行數據打標簽，用“L”寫入狀態(tài)碼最后一位進行占位；不超額也不低額則用“0”進行占位；
定時器B，不間斷循環(huán)讀取內存ConcurrentHashMap中的成員，如果讀到Map中某個key的value狀態(tài)碼為12位全“H”，則說明一分鐘該應用都處于超額狀態(tài)，這時定時器B則調用cloud foundry接口增加一個實例，實現(xiàn)擴容；同理如果讀到Map中某個key的value狀態(tài)碼為12位全“L”，則說明一分鐘該應用都處于低額狀態(tài)，這時定時器B則調用cloud foundry接口減少一個實例，實現(xiàn)減容。
實施例3
在實施例2的基礎上，本實施例所述方法ConcurrentHashMap類型作為全局Map寫入內存時，停止運行的應用及時釋放內存，防止內存占用不斷增大。
實施方式僅用于說明本發(fā)明，而并非對本發(fā)明的限制，有關技術領域的普通技術人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍的情況下，還可以做出各種變化和變型，因此所有等同的技術方案也屬于本發(fā)明的范疇，本發(fā)明的專利保護范圍應由權利要求限定。