[发明专利]一种分布式系统CPU异常检测方法、装置和存储介质

说明书

本说明书实施例公开了一种分布式系统CPU异常检测方法、装置和存储介质，适用于网络检测领域，获取分布式系统中每个节点在第一时间段内的多个TPS值，根据所述多个TPS值及预设的CPU使用率预测模型，预测所述分布式系统中每个节点在第二时间段内的CPU使用率预测值，基于所述第二时间段内的多个CPU使用率预测值和多个CPU使用率实际值，确定所述分布式系统中CPU使用率异常的节点。通过本说明书实施例可以提高CPU异常检测的准确性和灵活性。

技术领域

本申请涉及网络检测领域，特别涉及一种分布式系统CPU异常检测方法、装置和存储介质。

背景技术

分布式系统由多个节点组成，每个节点承担着不同的角色。分布式系统中的交易由各个节点处的计算机负责处理，每个节点处理交易的数量由它们的交易节点压力TPS所决定。分布式系统中每个节点在处理交易的过程中，必然会产生CPU使用率。在某些情况下，会出现CPU消耗异常的情况。也就是说，当处于相同压力场景下，节点CPU使用率与以往正常值相比，会出现过高或过低的情况。

目前传统的CPU性能监控方式，基本都是通过为分布式系统中所有节点设定一个同一的预设阈值，当分布式系统中节点的CPU消耗超过预设阈值时，系统给出报警提示。然而，在实际的分布式系统中，每个节点的资源配置是不同的，所承担的交易量也是不同的，上述对所有节点进行“一刀切”的方式，不能根据实际情况对分布式系统各个节点进行个性化配置。此外，这种对所有节点进行“一刀切”的方式，不能发现阈值范围内的异常，从而不能提前发现CPU消耗异常的可能性。同时，当分布式系统架构或节点资源调整后，这种方式不能满足根据性能指标的变化相应修改监控阈值的需求。在现有的CPU性能监控方式，也存在一些能够对分布式系统每个节点进行个性化CPU性能监控方式，但这些个性化方式所带来的配置成本过高，难以进行运用。

由上可见，传统的CPU性能监控方式并不能根据分布式系统中的实际情况，对分布式系统中的每个节点进行个性化检测，及时发现每个节点处CPU消耗异常的情况。因此，需要提出一种分布式系统CPU异常检测方法、装置和存储介质，以解决分布式系统CPU性能检测准确性低、灵活性低等问题。

发明内容

本申请实施方式的目的是提供一种分布式系统CPU异常检测方法、装置和存储介质，以提高分布式系统CPU性能检测的准确性和灵活性。

为实现上述目的，本申请实施例提供了一种分布式系统CPU异常检测方法，所述方法可以包括：

获取分布式系统中每个节点在第一时间段内的多个TPS值；

根据所述多个TPS值及预设的CPU使用率预测模型，预测所述分布式系统中每个节点在第二时间段内的CPU使用率预测值；所述CPU使用率预测模型预先根据第一历史时间段内的TPS值和CPU使用率获得，所述第一时间段为所述第二时间段的前一个时间段；

基于所述第二时间段内的多个CPU使用率预测值和多个CPU使用率实际值，确定所述分布式系统中CPU使用率异常的节点。

进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述CPU使用率预测模型预先根据第一历史时间段内的TPS值和CPU使用率获得，可以包括：

在一个预测周期内，根据分布式系统中每个节点在第一历史时间段内的TPS值和CPU使用率，确定所述TPS值和所述CPU使用率之间的相关关系、截距和斜率；

根据所述相关关系、截距和斜率，建立CPU使用率预测模型；其中，当所述预测周期发生变化时，所述CPU使用率预测模型也随之发生变化。

进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述在一个预测周期内，根据分布式系统中每个节点在第一历史时间段内TPS值和CPU使用率，确定所述TPS值和所述CPU使用率之间的相关关系、截距和斜率，可以包括：

获取分布式系统中每个节点在第一历史时间段内的TPS值和CPU使用率；