一種虛擬化云中容錯任務(wù)調(diào)度方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及云計算領(lǐng)域，特別地，設(shè)及一種虛擬化云中容錯任務(wù)調(diào)度方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 由于計算機(jī)系統(tǒng)出錯的不可預(yù)測性，在設(shè)計調(diào)度算法時加入對容錯性的支持至關(guān) 重要。容錯調(diào)度算法大體上可W分為兩類，即靜態(tài)容錯調(diào)度和動態(tài)容錯調(diào)度；靜態(tài)容錯調(diào)度 在任務(wù)提交之前進(jìn)行調(diào)度決策，通常用來調(diào)度周期性任務(wù)；動態(tài)容錯調(diào)度通常用來調(diào)度非 周期性任務(wù)，其任務(wù)到達(dá)時間不確定。
[0003] 目前，在分布式計算環(huán)境下主要有兩種主要的容錯調(diào)度手段，即重提交和復(fù)制。重 提交是指當(dāng)一個任務(wù)所分配的計算節(jié)點出現(xiàn)故障后，該任務(wù)被重新提交。采用重提交方式 將會導(dǎo)致一些任務(wù)的完成時間推遲，甚至可能會不滿足任務(wù)的截止期。復(fù)制是指通過將一 個任務(wù)復(fù)制成多個版本，之后把每個復(fù)制的版本分配到不同的計算節(jié)點，W保證即便在資 源出現(xiàn)故障的情況下，任務(wù)仍能在截止期前成功完成。任務(wù)被復(fù)制的版本越多，系統(tǒng)的容錯 能力越強(qiáng)，但該將不可避免地造成大量的資源消耗。因此，采用兩個版本的復(fù)制方式，即主 版本與副版本模型（primary-backup model,下文中簡稱為PB模型）成為目前廣為采用的 容錯手段。
[0004] 為了在保障容錯的前提下提高系統(tǒng)可調(diào)度性和資源利用率，有不少學(xué)者在采用PB 模型時研究了如何通過重疊技術(shù)減少系統(tǒng)開銷。目前主要有兩種的重疊模式；副版本-副 版本重疊化ackup-backup overlapping,簡稱BB重疊），即多個不同的副版本可在同一 個計算單元上進(jìn)行重疊；主版本-副版本重疊（primary-backup overlapping,簡稱PB重 疊），即一個主版本可W和其他任務(wù)的副版本在同一個計算單元上重疊。在PB模型中， 副版本可進(jìn)一步分為兩種類型，即被動副版本（passive backup)和主動副版本（active backup)。被動副版本只在其對應(yīng)的主版本不能成功完成時開始執(zhí)行，如果主版本成功完 成，副版本將被撤銷。盡管上述方法可W減少資源占用，但不能保證所有的任務(wù)可在截止期 內(nèi)完成；相反，主動副版本允許一個任務(wù)的主版本和副版本在執(zhí)行時間上有重疊，義用主動 副版本執(zhí)行方式可W減小任務(wù)錯失截止期的概率，但同時資源利用率也會隨之降低?，F(xiàn)有 技術(shù)中已經(jīng)存在對實時任務(wù)進(jìn)行重疊處理的技術(shù)方案，但該些技術(shù)方案并未考慮系統(tǒng)的虛 擬化，因此僅適用于傳統(tǒng)的分布式系統(tǒng)，并不適合虛擬化云計算環(huán)境。
[0005] 近來，也有一些云中依賴任務(wù)調(diào)度方面的研究。但是該些工作都沒有在調(diào)度時考 慮系統(tǒng)出錯的情況，不能解決云中容錯問題。針對現(xiàn)有技術(shù)中缺乏云計算環(huán)境下容錯任務(wù) 調(diào)度方法的問題，目前尚未有有效的解決方案。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 針對現(xiàn)有技術(shù)中缺乏云計算環(huán)境下容錯任務(wù)調(diào)度方法的問題，本發(fā)明的目的在于 提出一種虛擬化云中容錯任務(wù)調(diào)度方法，能夠在云計算環(huán)境下采用PB模型進(jìn)行容錯任務(wù) 的調(diào)度，提高資源利用率與容錯任務(wù)的可調(diào)度性。
[0007] 基于上述目的，本發(fā)明提供的技術(shù)方案如下：
[000引根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種虛擬化云中容錯任務(wù)調(diào)度方法，包括：
[0009] 獲取已到達(dá)的依賴任務(wù)組信息與虛擬化云的物理主機(jī)信息；
[0010] 使用PB模型為依賴任務(wù)組中的每個任務(wù)建立主版本與副版本；
[0011] 根據(jù)依賴任務(wù)組信息為依賴任務(wù)組中的每個任務(wù)的每個版本均指定一個最早開 始時間與一個最晚完成時間；
[0012] 根據(jù)依賴任務(wù)組信息激活多個物理主機(jī)，并在每個被激活的物理主機(jī)上劃分出多 個虛擬機(jī)，獲取每個被激活的物理主機(jī)上的每個虛擬機(jī)信息；
[0013] 根據(jù)依賴任務(wù)組中的每個任務(wù)的每個版本的最早開始時間與最晚完成時間、W及 每個被激活的物理主機(jī)上的每個虛擬機(jī)信息，將依賴任務(wù)組中的每個任務(wù)的每個版本按照 每個被激活的物理主機(jī)上的任務(wù)分布情況在指定的時間段上加載到每個被激活的物理主 機(jī)上的每個虛擬機(jī)中；
[0014] 在每個被激活的物理主機(jī)上的每個虛擬機(jī)中按照指定的時間安排運行被加載的 依賴任務(wù)組中的每個任務(wù)的每個版本；
[0015] 完成依賴任務(wù)組的全部任務(wù)并返回任務(wù)結(jié)果。
[0016] 其中，依賴任務(wù)組信息包括任務(wù)集合、任務(wù)間關(guān)系集合與任務(wù)截止期，任務(wù)集合記 載了依賴任務(wù)組中每個任務(wù)的大小，任務(wù)間關(guān)系集合記載了依賴任務(wù)組中任意兩個任務(wù)之 間的依賴關(guān)系，任務(wù)截止期為依賴任務(wù)組的最晚完成時間；物理主機(jī)信息包括物理主機(jī)集 合，物理主機(jī)集合記載了每個物理主機(jī)處理能力的大小；虛擬機(jī)信息包括每個被激活的物 理主機(jī)上的虛擬機(jī)集合，虛擬機(jī)集合記載了每個虛擬機(jī)所在的物理主機(jī)W及每個虛擬機(jī)處 理能力的大小。
[0017] 并且，使用PB模型為依賴任務(wù)組中的每個任務(wù)建立主版本與副版本，為在依賴任 務(wù)組中依次指定每個任務(wù)，并為被指定的任務(wù)創(chuàng)建一個主版本與一個副版本，其中，同一個 任務(wù)的主版本與副版本重復(fù)進(jìn)行相同的工作。
[001引并且，多個被激活的物理主機(jī)之間存在傳輸時延；根據(jù)依賴任務(wù)組信息為依賴任 務(wù)組中的每個任務(wù)的每個版本均指定一個最早開始時間與一個最晚完成時間包括：
[0019] 對于任一子任務(wù)的主版本，其最早開始時間為其多個父任務(wù)中每個父任務(wù)的完成 時間加上父任務(wù)所在物理主機(jī)與子任務(wù)所在物理主機(jī)之間的傳輸時延之和中的最大值；
[0020] 對于任一子任務(wù)的副版本，其最早開始時間為其多個父任務(wù)中每個父任務(wù)的完成 時間加上父任務(wù)所在物理主機(jī)與子任務(wù)所在物理主機(jī)之間的傳輸時延之和、W及同一任務(wù) 的主版本任務(wù)長度二者的較大值；
[0021] 對于任一非子任務(wù)的主版本，其最早開始時間為該任務(wù)的主版本所在物理主機(jī)的 所在虛擬機(jī)為執(zhí)行該任務(wù)的主版本而準(zhǔn)備就緒的時間與該任務(wù)所在的依賴任務(wù)組信息到 達(dá)時間中的較大值；
[0022] 對于任一非子任務(wù)的副版本，其最早開始時間為該任務(wù)的副版本所在物理主機(jī)的 所在虛擬機(jī)為執(zhí)行該任務(wù)的副版本而準(zhǔn)備就緒的時間與該任務(wù)所在的依賴任務(wù)組信息到 達(dá)時間中的較大值；
[0023] 對于任一任務(wù)的任意版本，其最晚完成時間為該任務(wù)的截止時間；
[0024] 其中，一子任務(wù)與一父任務(wù)為一依賴任務(wù)對，子任務(wù)依賴于父任務(wù)，子任務(wù)必須獲 得父任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果才能執(zhí)行。
[0025] 同時，將依賴任務(wù)組中的每個任務(wù)的每個版本按照每個被激活的物理主機(jī)上的任 務(wù)分布情況在指定的時間段上加載到每個被激活的物理主機(jī)上的每個虛擬機(jī)中，為先將依 賴任務(wù)組中的每個任務(wù)的主版本在指定的時間段上加載到每個被激活的物理主機(jī)上的每 個虛擬機(jī)中，并使得依賴任務(wù)組中的每個任務(wù)的主版本盡量均勻的分布在所有主機(jī)上；再 將依賴任務(wù)組中的每個任務(wù)的副版本在指定的時間段上加載到每個被激活的物理主機(jī)上 的每個虛擬機(jī)中并使得依賴任務(wù)組中的每個任務(wù)的副版本盡量集中分布到數(shù)臺副版本分 布數(shù)量較多的主機(jī)上。
[0026] 并且，將依賴任務(wù)組中的每個任務(wù)的主版本在指定的時間段上加載到每個被激活 的物理主機(jī)上的每個虛擬機(jī)中，并使得依賴任務(wù)組中的每個任務(wù)的主版本盡量均勻的分布 在所有主機(jī)上，包括：
[0027] 選取一個待調(diào)度任務(wù)的主版本；
[002引將激活主機(jī)集合中的所有主機(jī)按已被調(diào)度主版本數(shù)量由小到大排序，分割為多個 主機(jī)組，并指定已被調(diào)度主版本數(shù)量最小的主機(jī)所在的主機(jī)組為候選主機(jī)組；
[0029] 在候選主機(jī)組中選取一個虛擬機(jī)，使得在該虛擬機(jī)上待調(diào)度任務(wù)的主版本能夠在 截止期之前被完成，且待調(diào)度任務(wù)的主版本被完成的時間最早；
[0030] 若未找到前述虛擬機(jī)，則繼續(xù)指定下一個主機(jī)組為候選主機(jī)組并選取符合前述條 件的虛擬機(jī)，直到符合前述條件的虛擬機(jī)被找到或所有候選主機(jī)組都被指定過；
[0031] 若所有候選主機(jī)組都被指定過但仍未能選取符合前述條件的虛擬機(jī)，則調(diào)用資源 擴(kuò)展機(jī)制增加計算資源W完成待調(diào)度任務(wù)的主版本；
[003引若調(diào)用資源擴(kuò)展機(jī)制增加計算資源后仍不能完成待調(diào)度任務(wù)的主版本，則將待調(diào) 度任務(wù)的主版本調(diào)度到待調(diào)度任務(wù)的主版本被完成的時間最早的虛擬機(jī)上，并返回待調(diào)度 任務(wù)的主版本不能在截止期之前完成的提示信息。
[0033] 同時，將依賴任務(wù)組中的每個任務(wù)的副版本在指定的時間段上加載到每個被激活 的物理主機(jī)上的每個虛擬機(jī)中并使得依賴任務(wù)組中的每個任務(wù)的副版本盡量集中分布到 數(shù)臺副版本分布數(shù)量較多的主機(jī)上，包括：
[0034] 選取一個待調(diào)度任務(wù)的副版本；
[0035] 將激活主機(jī)集合中的所有主機(jī)按已被調(diào)度副版本數(shù)量由大到小排序，分割為多個 主機(jī)組，并指定已被調(diào)度副版本數(shù)量最小的主機(jī)所在的主機(jī)組為候選主機(jī)組；
[0036] 在候選主機(jī)組中選取一個虛擬機(jī)，使得在該虛擬機(jī)上待調(diào)度任務(wù)的副版本能夠在 截止期之前被完成，且待調(diào)度任務(wù)的副版本被完成的時間最早；
[0037] 若未找到前述虛擬機(jī)，則繼續(xù)指定下一個主機(jī)組為候選主機(jī)組并選取符合前述條 件的虛擬機(jī)，直到符合前述條件的虛擬機(jī)被找到或所有候選主機(jī)組都被指定過；
[003引若所有候選主機(jī)組都被指定過但仍未能選取符合前述條件的虛擬機(jī)，則調(diào)用資源 擴(kuò)展機(jī)制增加計算資源W完成待調(diào)度任務(wù)的副版本；
[0039] 若調(diào)用資源擴(kuò)展機(jī)制增加計算資源后仍不能完成待調(diào)度任務(wù)的副版本，則將待調(diào) 度任務(wù)的副版本調(diào)度到待調(diào)度任務(wù)的副版本被完成的時間最早的虛擬機(jī)上，并返回待調(diào)度 任務(wù)的副版本不能在截止期之前完成的提示信息。
[0040] 從上面所述可W看出，本發(fā)明提供的技術(shù)方案通過建立虛擬化云中實時容錯模型 代替?zhèn)鹘y(tǒng)的PB模型，建立了一種充分利用空閑資源的容錯任務(wù)調(diào)度方法，提高容錯保障下 的資源利用率與容錯任務(wù)的可調(diào)度性。
【附圖說明】
[0041] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例中所 需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施 例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可W根據(jù)該些附圖獲 得其他的附圖。
[0042] 圖1為根據(jù)本發(fā)明實施例的一種虛擬化云中容錯任務(wù)調(diào)度方法流程圖；
[0043] 圖2為根據(jù)本發(fā)明實施例的一種虛擬化云中容錯任務(wù)調(diào)度方法中，強(qiáng)主版本的消 息或數(shù)據(jù)傳遞關(guān)系圖；
[0044] 圖3為根據(jù)本發(fā)明實施例的一種虛擬化云中容錯任務(wù)調(diào)度方法中，弱主版本的消 息或數(shù)據(jù)傳遞關(guān)系圖；
[0045] 圖4為