[发明专利]集群脑裂自动修复方法、系统、装置及存储介质

权利要求书

1.一种集群脑裂自动修复方法，其特征在于，包括：

当检测到MySQL Galera集群出现的脑裂问题在预设时间段长度内未恢复时，获取MySQL Galera集群出现脑裂问题阶段对应的容器日志和故障信息；

根据所述容器日志、故障信息，基于预先训练好的LogME评估模型，从预设模型库中选取目标修复模型；

如果所述目标修复模型满足预设要求，则采用目标修复模型对MySQL Galera集群出现的脑裂问题进行修复。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述容器日志和故障信息生成目标数据集；

所述根据所述容器日志、故障信息，基于预先训练好的LogME评估模型，从预设故障修复模型库中选取目标修复方案，包括：

将所述目标数据集带入存储的每个故障恢复模型，得到每个故障恢复模型对应的恢复结果文件；

基于预先训练好的LogME评估模型，对所述恢复结果文件进行评估，选取最佳恢复结果文件对应的目标修复模型。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述如果所述目标修复模型满足预设要求，则采用目标修复模型对MySQL Galera集群出现的脑裂问题进行修复，包括：

针对目标数据集选取预设数量的第一特征点，构成第一特征点集，基于最佳恢复结果对应的故障修复模型，确定第一特定点集对应的第二特征点集；

采用方差计算模型，确定第一特征点集与第二特征点集的方差；

当第一特征点集的方差与第二特征点集的方差满足预设方差阈值时，则采用该目标修复模型对脑裂问题进行修复。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方差计算模型，为：

其中，μ_i为从目标数据集中的第i个特征点，X_i为目标数据集中的第i个特征点对应的目标修复模型得出的特征点，n为从目标数据集中选取的特征点的数量，S²为特征点方差。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：

如果所述目标修复模型不满足预设要求，则上报目标数据集，接收针对该目标数据集的修复方案；

根据接收到的针对目标数据集的修复方案训练出修复方案模型信息，将所述目标数据集及训练出的修复方案模型信息存储至模型库。

6.一种集群脑裂自动修复系统，其特征在于，所述系统，包括：

获取模块，当检测到MySQL Galera集群出现的脑裂问题在预设时间段长度内未恢复时，获取MySQL Galera集群出现脑裂问题阶段对应的容器日志和故障信息；

目标修复方案选取模块，用于根据所述容器日志、故障信息，基于预先训练好的LogME评估模型，从预设模型库中选取目标修复模型；

自定修复模块，如果所述目标修复模型满足预设要求，则采用目标修复模型对MySQLGalera集群出现的脑裂问题进行修复。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括：

目标数据集生成模块，用于根据所述容器日志和故障信息生成目标数据集；

所述目标修复方案选取模块，包括：

恢复结果生成单元，将所述目标数据集带入存储的每个故障恢复模型，得到每个故障恢复模型对应的恢复结果文件；

目标修复模型确定单元，用于基于预先训练好的LogME评估模型，对所述恢复结果文件进行评估，选取最佳恢复结果文件对应的目标修复模型。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，还包括：

上报单元，用于如果所述目标修复模型不满足预设要求，则上报目标数据集，接收针对该目标数据集的修复方案；

修复方案模型训练单元，用于根据接收到的针对目标数据集的修复方案训练出修复方案模型信息，将所述目标数据集及训练出的修复方案模型信息存储至模型库。