[发明专利]一种大数据集群数据流调控方法

权利要求书

1.一种大数据集群数据流调控方法，其特征在于，该方法包括：

S01、大数据集群的每个节点进行数据流统计、数据流阈值设置及数据流调控触发；

S02、分布式监控程序周期性的收集集群各节点，并请求数据流统计数据；

S03、分布式通知发布程序，进行信息接受和发布；

S04、分布式监控程序收集到各节点数据流数据后，计算下个周期各节点数据流阈值；

S05、监控程序发布下个周期各节点数据流阈值至分布式通知发布程序；

S06、分布式通知发布程序将最新的数据流阈值消息发送至集群各节点；

S07、集群各节点感知到本节点数据流阈值，重新设置本节点数据流阈值；

S08、集群各节点处理请求，统计和判断数据流是否超过阈值。

2.根据权利要求1所述的大数据集群数据流调控方法，其特征在于，所述S02包括：

S021、将各节点的阈值设置为全局的阈值上限，并发布给分布式通知发布程序；

S022、采集各节点实际请求量信息，并对相同周期内的各节点数据进行汇总累加，为全局实际请求量；

S023、判断当前全局实际请求量是否超过全局阈值，如果否，跳转至S021；如果是，跳转至S024；

S024、将各节点的阈值进行调整，并发布给分布式通知发布程序；

S025、采集各节点实际请求量信息，并对相同周期内的各节点数据进行汇总累加，为全局实际请求量；

S026、判断当前全局实际请求量是否超过全局阈值，如果是，跳转至S024；如果否，跳转至S027。

S027、判断是否有单节点发生流控操作，如果是，跳转至S028；如果否，跳转至S021；

S028、将发生流控的节点的阈值进行调整，并发布给分布式通知发布程序，跳转至S025。

3.根据权利要求2所述的大数据集群数据流调控方法，其特征在于，所述024与028中调整后的阈值均为单节点实际请求量×全局阈值/全局实际请求量。

4.根据权利要求1所述的大数据集群数据流调控方法，其特征在于，所述S03包括：

S031、接受分布式监控程序发布的流控信息；

S032、将流控信息推送给各集群节点。

5.根据权利要求1所述的大数据集群数据流调控方法，其特征在于，所述集群各节点的功能：接受请求，并判断请求的用户。

6.根据权利要求1所述的大数据集群数据流调控方法，其特征在于，所述集群各节点的功能：对各用户的请求能够周期性的进行计数。

7.根据权利要求1所述的大数据集群数据流调控方法，其特征在于，所述集群各节点的功能：判断当前用户的请求计数是否超过阈值，如果超过，拒绝请求；如果不超过，正常执行请求。

8.根据权利要求1所述的大数据集群数据流调控方法，其特征在于，所述S08中数据流超过阈值则进行数据流调控操作。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-8所述方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1-8所述方法的计算机程序。