通过死锁预测增强云计算中的负载均衡
在云计算环境中,负载均衡和死锁避免是至关重要的问题。本文提出了一种基于死锁预测的算法(DPA),旨在提高云计算的负载均衡能力,避免死锁的发生。
1. 研究方案
本方案聚焦于确保云计算环境中的良好响应性和避免死锁,通过死锁预测算法和概率计算来实现。主要目标是通过维持安全状态来提升用户服务质量,特别针对云计算中的虚拟化,利用物理主机和数据中心的虚拟机(VM)及VM池。之所以关注VM中的潜在死锁,是因为VM负责处理所有用户请求。
2. 研究模型
传统的资源分配算法不适用于每种资源类型有多个实例的系统,但本文提出的死锁避免算法可应用于云计算环境的负载均衡。该算法名为死锁预测算法(DPA),通过识别繁忙和活跃区域,将请求重新分配到更可用的资源,以预测和检测死锁的发生。它利用线性回归预测VM的不安全状态和死锁可能性,并据此分配请求到可用资源,防止死锁。
死锁通常由处理时间过长的任务或请求导致超时和断开连接引起,也可能在云资源冲突时发生,即大量请求同时访问同一资源,形成无限循环,导致系统崩溃。常见的易发生死锁的资源包括内存(RAM)、CPU和存储。
3. 提出的算法
当新请求(“cloudlet”)进入云环境时,会附带如大小、文件数量、返回类型等参数,需要相应的资源来处理。这些资源是虚拟机的资源,且不能超过云系统的总可用资源。系统在分配资源前,需先确定分配后是否处于安全状态。若安全,则分配资源;否则,进程需等待足够资源释放或分配到其他虚拟机资源。
为维持安全状态并防止死锁,提出了基于计算不安全状态概率的预测方法。通过对过去请求的历史数据进行线性回归,构