[发明专利]一种提高大数据集群多节点应用高可用性的方法及系统

权利要求书

1.一种提高大数据集群多节点应用高可用性的方法，其特征在于，该方法是基于Pacemaker和Corosync结合python监控服务用以对集群进行有效管理以及实时检测系统应用状态，结合心跳包检测，有效的提高应用的稳定性并自发进行故障转移以保证集群应用的高可用特性；具体步骤如下：

S1、部署多个负载均衡设备：集群外层通过部署多个负载均衡设备供外界访问，负载均衡设备之间通过心跳包检测判断对方的状态；

S2、部署多节点应用：确保每个节点上的应用都能正常启动，之后停止应用，并关闭应用开机自启动功能，确保之后集群应用完全交给集群资源管理器调度；其中，部署多节点应用是将应用以资源的方式添加到监控集群中，以便于集群资源管理器调度；在添加资源的同时，配置资源的启停超时时长、监控间隔、资源默认状态的信息，以保证Pacemaker能够正确的调度应用；

S3、部署PacemakerCorosync模块和Python监控服务模块：将PacemakerCorosync模块以及Python监控服务模块部署在各个节点中；其中，部署PacemakerCorosync模块和Python监控服务模块是通过Ansible脚本结合Jenkins实现自动化部署，Ansible脚本自动识别系统环境差异化部署；Python监控服务模块部署在各个节点中主要实现如下功能：

①、通过socket通信探测各节点的心跳包，迁移应用、隔离有问题的节点并发出告警；

②、检测应用的进程确认可用性，及时清除应用的错误状态；

③、检测到节点重启会触发PacemakerCorosync自动将节点状态置为“Offline”的情况，及时清理应用状态并重启服务，修正异常状态。

2.一种提高大数据集群多节点应用高可用性的系统，其特征在于，该系统包括若干负载设备均衡设备和若干节点，节点上部署PacemakerCorosync模块和Python监控服务模块；负载均衡设备之间通过心跳包检测判断对方的状态，节点之间通过心跳包检测对方的状态；

其中，节点通过Ansible脚本结合Jenkins自动化部署PacemakerCorosync模块和Python监控服务模块，Ansible脚本自动识别系统环境差异化部署；

Python监控服务主要实现如下功能：

①、通过socket通信探测各节点的心跳包，迁移应用、隔离有问题的节点并发出告警；

②、检测应用的进程确认可用性，及时清除应用的错误状态；

③、检测到节点重启会触发PacemakerCorosync自动将节点状态置为“Offline”的情况，及时清理应用状态并重启服务，修正异常状态；

该系统的工作过程如下：

（1）、初始化负载均衡设备和节点，下一步执行步骤（2）；

（2）、心跳检测，进程检查，下一步执行步骤（3）；

（3）、判断节点状态是否异常：

①、若是，则下一步执行步骤（4）；

②、若否，则下一步跳转至步骤（7）；

（4）、迁移应用，下一步执行步骤（5）；

（5）、清理应用状态，下一步执行步骤（6）；

（6）、发送告警信息，下一步跳转至步骤（2）；

（7）、判断应用状态是否异常：

①、若是，则下一步执行步骤（8）；

②、若否，则下一步跳转至步骤（11）；

（8）、清理应用状态，下一步执行步骤（9）；

（9）、更新配置PacemakerCorosync，下一步执行步骤（10）；其中，更新配置PacemakerCorosync包括配置资源的启停超时时长、监控间隔以及资源默认状态的信息；

（10）、重启服务，下一步执行步骤（11）；

（11）、结束。