云桌面集群性能负载均衡优化的应用研究

2021-02-05张兴华

山西电子技术 2021年1期

张兴华

(山西职业技术学院,山西太原 030006)

1 云桌面技术概述

云桌面是基于虚拟机技术(Virtual Machine)构建的独立于硬件设备的网络化虚拟计算机系统，系统中包含了操作系统、硬盘、光驱、网卡、USB接口等真实计算机所具有的全部软硬件。用户可以在虚拟主机中自行安装软件与更新系统设置，同时虚拟主机可以使用独立的IP地址加入网络中充当服务器或客户机的角色。虚拟机技术的最重要特征是真实计算机与其中运行虚拟主机在逻辑上是相互隔离的两台独立计算机。云桌面系统在此基础上，将创建好的虚拟主机数据文件集中存储在数据中心服务器上，面向数量众多的客户机动态批量发送数据并实时生成用户桌面。同时，为及时处理与响应大量客户机的数据访问请求，数据中心服务器一般由数据服务器集群担任。

2 云桌面技术在应用过程中所遇到的问题

当前云桌面系统在部署运行中存在的典型问题为学生机桌面的操作延时超过临界值导致的运行卡顿、黑屏等情况，其主要原因是：由于学校规定了统一的上课时间，分布在各个机房中的上千台计算机会在同一时刻一起向数据中心服务器发起数据访问请求，在短时间内形成并发负载峰值，对服务器的处理能力形成巨大压力。如果服务器不能在极短时间内迅速完成运算处理，会导致出现任务延时的情况。当延时超过影响系统正常运行的临界值时，会直接造成学生机中大量出现虚拟机无序启动、桌面初始化缓慢、画面卡顿、操作响应迟缓或黑屏等故障。而此时对数据中心服务器进行重置操作又会使数据服务器暂停，从而导致所有机房的云桌面的集体停止运行，教学过程被迫中断。

为提升服务器的并发处理能力、降低系统延时，保障云桌面在学生机上的正常运行，主流的解决方案是将云桌面系统的数据中心服务器采用集群的方式进行横向扩展，将繁重的任务分配至多台服务器上进行分布式处理。而在服务器集群架构中，负载均衡机制对集群系统的延时控制起到了关键作用。

3 负载均衡技术在云桌面集群中的应用

服务器集群由多台服务器设备通过网络组成的多节点分布式处理系统，可以将复杂运算或海量数据存储任务分配至系统中的各个服务器上进行同步处理，大幅提升处理效率。同时，集群面向用户提供统一的访问接口，即在业务逻辑上以单一服务器的形式出现[1]。服务器集群技术除了能够对复杂任务进行分布式处理之外，最显著的优势是通过负载均衡技术实时调整各节点上的分配任务数，在节点处理能力与实时任务量之间实现动态平衡。负载均衡技术是在对集群中每一个节点的处理能力进行量化的基础上，根据所处理任务的特点，将负载合理地分派至各节点服务器上，实现节点处理能力与任务量的均衡匹配，最终实现集群中各个节点任务完成时间与效率的一致性、提升集群的整体响应速度[2]。

结合上述问题，本研究在对云桌面系统的整体结构、运行机制进行分析的基础上分别对系统所采用的Hadoop服务器集群管理框架中的HDFS模块与MapReduce模块提出了负载均衡优化方案。HDFS集群系统有一套自带的负载均衡机制，该机制通过平衡集群节点的资源分配来解决负载不均问题，充分地考虑了系统的空间使用率，但却忽略了集群主机的分配和资源占用情况，这会造成主机存储空间的利用不充分、文件管理不合理等问题。因此基于HDFS负载均衡机制的功能优化将考虑从文件管理的维度出发，引入MapReduce模块，结合其分布式文件管理功能来构建多维指标的动态负载均衡策略。该策略主要基于MapReduce框架运行，通过对文件数据的采样结果分析，使文件存储与Reduce端的负载信息进行动态映射，通过对映射关系的调整实现集群主机的负载均衡，充分利用好每一个主机的存储空间。基于MapReduce的任务分配框架设计如图1所示。