云计算DRX技术在高校选课中的应用

◆张 杰

(攀枝花学院网计中心 四川 617000)

云计算DRX技术在高校选课中的应用

◆张 杰

(攀枝花学院网计中心 四川 617000)

部署H3C云计算 CAS系统，通过应用DRX技术实现负载的弹性分担和资源的自动扩展，解决高校选课系统应用中突发流量问题，有效解决发生在Web层的瓶颈问题，采用LoadRunner进行压力实验，验证云计算DRX技术适用性和有效性。

云计算 CAS系统；DRX技术；压力实验；负载均衡

0 引言

在高校，每到学生选课时，网路拥堵，选课系统繁忙，导致系统崩溃或者无法访问，学生对选课系统不满，对教学服务满意度较差。尽管学校通过管理手段，将学生进行分学院、分时段，访问不同网络地址等方法进行解决，但选课系统繁忙、崩溃等问题却没有解决。

1 问题分析

目前，一般情况高校在校师生人数大于15000人，选课一般集中在学期末进行。时间集中，选课人数多。学生为了选择心仪的课程，一般集中等待选课系统开放。在选课开放的一瞬间大量学生涌入，选课业务成为典型的突发流量的业务，该业务流量的特点是瞬时的访问并发量大，随着时间的累积，选课结束的学生退出，不再选课，业务压力越来越小课的压力一般来自于选课开放的前15至30分钟。

通过软件逻辑架构可以看出，瓶颈一般会发生在 Web层和数据库层。通过调研，用LoadRunner压力测试软件的测试得出：瓶颈主要发生在Web层。当大量学生访问时，Web服务器的CPU、内存利用率大概在30%，数据库压力也不大。得出系统性能瓶颈主要是在Web端，分析原因如下：

（1）Web服务器部署在32位Windows Server 2003系统上，由于内存管理机制的限制，32位系统只能管理4G内存，无法进行内存资源的扩充。

（2）选课系统基于IIS6.0开发，32位系统缺省为IIS单进程分配的应用可管理内存空间最大为2G，IIS可管理的内存空间不足限制了选课系统可同时服务的学生数量，IIS非实时的内存回收机制进一步加剧了内存不足的限制。

（3）当前选课系统的WEB服务器部署在双CPU，16G内存的物理服务器上，该服务器服役时间过长，硬件配置过低，硬件逐渐老化且缺乏用于替换、扩充的备件，无法实现WEB服务器的快速有效的克隆、扩展和冗余保障。

基于以上分析，同时存在着软件和硬件方面瓶颈，很难通过单纯的增加硬件资源来解决问题，需要通过云计算及相关技术，实现负载的弹性分担和资源的自动扩展。

2 基于DRX技术的选课系统优化应用

2.1 基础环境

将选课系统部署到 CAS平台上，测试所需的包括软硬件设备，清单如下（见表1）。

表1 软硬件环境

P5730 存储 2*10GE 储L1000-A 负载均衡设备 1台 12*GE光电复用口IBM服务器 1台 管理服务H3C CAS云计算平台 1套 含16个CPU license授权

2.2 部署H3C CAS

在3台服务器上安装H3C CAS云计算软件。其中2台R390作为业务服务器，用于承载实际业务，IBM服务器作为管理服务器。

2.2.1 业务迁移

将选课软件系统的WEB前端软件迁移到CAS软件部署的虚拟机上，虚拟机采用windows2003操作系统， Web选课虚拟机沿用与之前物理服务器部署相同，即虚拟机 4核CPU、4G内存。

部署完成后，如图1所示：

图1 选课Web端部署至CAS平台

2.2.2 网络配置

根据原软件系统网络部署情况，对网络进行如下改造工作，网络结构如图2，网络结构图。

图2 组网图

如组网图所示，服务器使用了2个网卡，一个规划为90网段，与LB链接，一个规划为172网段与数据库、存储互通。

对于校园网用户，通过核心路由 NAT转换直接访问，互联网用户直接访问，访问过程：用户发起请求后，经过地址转换访问到交换机，交换机通过Vlan转至LB，LB将业务分担至实服务群。虚拟机通过172网段做静态路由的方式访问数据库，并将数据原路返回。

分开两个网卡上行， 一个网口专门负责 WEB前端推送业务，一个网口专门负责数据库业务。

2.3 DRX部署

DRX触发指标有三种，分别是 CPU、内存、连接数。设置好触发条件，实现触发。

为业务指定可扩展的物理资源。为了不让虚拟机无限扩展，限制虚拟机数量为20个。指定复制业务时所克隆的模板。为业务配置资源调度策略。设置关键是将连接数进行配置，扩展阈值为100，回收阈值为10。一次生成虚拟机数量为2台。

2.4 负载均衡部署

DRX方案需要H3C 负载均衡设备进行配合。主要配置过程如下：

（1）配置实服务。将规划好的IP先在LB上配置成为实服务。需要将规划好的虚拟机IP提前在LB上进行配置，并开启健康监测。（2）建立实服务组。（3）虚服务建立。持续性方式设置为“源地址方式”，持续性生命值设置为“180秒”。为了保证每台虚拟机不会被大量访问冲击瘫痪，对每个实服务的连接数限制为300。

3 访问压力测试

为了稳妥起见，对DRX环境进行了压力测试。针对部署完毕的测试环境，通过LoadRunner 业界主流的压力测试软件，对DRX性能进行测试。

模拟每秒上线10人是指，每秒有10个人完成选课。这和实际的流量模型是由区别的（详见图3 应用负载情况），在我们测试中，最大模拟到每秒完成选课65人，也就是说6500人，在100秒完成选课，这个环境是比真实环境压力还要大的，属于比较极端的测试方法。

4 结论

4.1 应用效果

业务正式上线，选课系统监测到同时在线人数达3000人左右。在选课中，DRX监测到并发用户的上升、成功触发，扩展出6台虚拟机，成功承载了选课的巨大压力。选课过程中，选课系统一直能正常访问。在选课高峰过后，DRX成功回收了富余的虚拟机，将资源释放。通过应用，完全能够满足高校选课需求，效果好。

图3 应用负载情况

4.2 应用优点

H3C DRX通过动态的资源管理，自适应满足业务负载需求。同时，也能实现多业务共用共享资源池，达到“多业务动态资源扩展”的功效。

4.3 节约经费和能源

原本需要30台服务器，现在只需要15台服务器，节约服务器购置经费，节省能源。这是DRX的价值，资源随需而动。

[1]刘伟科等.虚拟服务器集群技术在高校选课系统中的应用研究[J].福建电脑，2011.

[2]王利，周莹莲，刘甫.服务器负载均衡技术研究[J].计算机与数字工程，2010.

[3]谢海燕，杨巍.云计算技术的发展和应用分析[J].电子商务，2015.