[发明专利]动力装备远程中心分布式存储与分布式计算方法在审
| 申请号: | 201910288298.3 | 申请日: | 2019-04-11 |
| 公开(公告)号: | CN110096358A | 公开(公告)日: | 2019-08-06 |
| 发明(设计)人: | 周登极;吴伟;张麟;邵铁民;张会生;徐春野;郭永华;马世喜 | 申请(专利权)人: | 上海交通大学 |
| 主分类号: | G06F9/50 | 分类号: | G06F9/50;G06F9/54 |
| 代理公司: | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人: | 郑立 |
| 地址: | 200240 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 主服务器 子服务器 分布式存储 分布式计算 数据一致性 失败 动力装备 实时同步 远程中心 客户端 同步的 日志 转发 定时器 数据处理技术 数据写入数据 分布式系统 机组 定时监测 读取请求 计算能力 计算资源 任务发送 任务分配 写入请求 自动重发 重连 记录 分配 发布 保证 | ||
1.一种动力装备远程中心分布式存储与分布式计算方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤1、通过数据主服务器转发客户端数据读取请求,读取存储在数据子服务器上的机组数据,并自动进行失败重试;
步骤2、通过数据主服务器转发客户端数据写入请求,将机组数据写入数据子服务器,以半同步的方式完成实时同步,以失败记录日志的方式保证数据一致性;
步骤3、通过定时器发布计算任务至计算主服务器,由计算主服务器将计算任务分配至计算子服务器,并在分配任务失败后自动重发任务。
2.如权利要求1所述的动力装备远程中心分布式存储与分布式计算方法,其特征在于,所述步骤1包括以下步骤:
步骤1.1、客户端将数据读取请求发送给数据主服务器;
步骤1.2、数据主服务器根据配置信息,定位机组数据所在可用数据子服务器地址;
步骤1.3、转发客户端的需求到该数据子服务器地址,如果成功返回数据,则将该数据转发给客户端,如果没有成功返回数据,则会迭代调用自身,重发请求;
步骤1.4、重复步骤1.3,直到遍历完所有可用数据子服务器,若仍然无法获得数据,则返回“无可用服务器或无数据”信息。
3.如权利要求1所述的动力装备远程中心分布式存储与分布式计算方法,其特征在于,所述步骤2包括以下步骤:
步骤2.1、客户端发送一个数据写入请求至数据主服务器;
步骤2.2、数据主服务器定位至该机组数据所在所有数据子服务器地址;
步骤2.3、向每一台数据子服务器上均发送写入请求,如果有一台执行写入请求成功,并正确返回结果,则返回结果给客户端写入请求成功的信息,如果部分或者全部数据子服务器执行写入请求失败,则将失败信息记录到失败记录日志中,等待后续定时任务进行处理,并将拥有失败记录日志的数据子服务器地址标记为不可用状态。
4.如权利要求1所述的动力装备远程中心分布式存储与分布式计算方法,其特征在于,所述步骤3包括以下步骤:
步骤3.1、第一定时器每隔第一时间段发布计算任务,调用计算主服务器的计算接口,使其自动进行任务的分配;
步骤3.2、如果计算任务分配失败,则每隔第二时间段自动重试,若重试次数达到最大重试次数仍不成功,则跳过此次计算任务。
5.如权利要求3所述的动力装备远程中心分布式存储与分布式计算方法,其特征在于,所述步骤2还包括以下步骤:
设置第二定时器,定时监测数据子服务器状态,一旦数据子服务器恢复正常,则把失败记录日志中记录的未执行的指令,按照时间顺序逐一执行,然后将该数据子服务器标记为可用状态。
6.如权利要求3所述的动力装备远程中心分布式存储与分布式计算方法,其特征在于,所述失败信息至少包括下述一种:指令信息、请求时间、数据子服务器地址。
7.如权利要求4所述的动力装备远程中心分布式存储与分布式计算方法,其特征在于,所述步骤3.1还包括以下步骤:
步骤3.1.1、计算主服务器根据所有计算子服务器的CPU和内存资源使用情况,生成可用计算子服务器列表和权重,并设可用计算子服务器总数为N,以及n=1;
步骤3.1.2、判断n是否小于或等于N,若是,向序号为n的计算子服务器分配计算任务,并等待序号为n的计算子服务器确认是否执行运算,若否,则返回分配失败的结果至第一定时器,并跳到步骤3.2;
步骤3.1.3、如果计算序号为n的计算子服务器确认执行运算,返回分配成功的结果至第一定时器,结束计算任务,否则,将n递增1并重复执行步骤3.1.2至步骤3.1.3。
8.如权利要求4所述的动力装备远程中心分布式存储与分布式计算方法,其特征在于,所述第一时间段为1至10分钟。
9.如权利要求4所述的动力装备远程中心分布式存储与分布式计算方法,其特征在于,所述第二时间段为1至10秒。
10.如权利要求4所述的动力装备远程中心分布式存储与分布式计算方法,其特征在于,所述最大重试次数为2至100次。
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