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负载均衡测量函数

  • 机器学习函数
  • 发布于 2025-04-22
  • 0 次阅读
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在执行操作实现负载均衡前,需要准确衡量分布式系统负载均衡状况。本文介绍负载均衡测量函数的基本语法和示例。

背景信息

  • 负载均衡测量函数示例的日志包含六个字段索引(集群ID、服务器ID、时间、CPU负载、内存负载和网络带宽负载)。更多信息,请参见创建索引。

    image

  • 日志样例如下:

    {"cluster_id":"C001","cpu_load":"0.1","network_load":"0.6","ram_load":"0.7","server_id":"S001","time_period":"2024-01-01 00:00:00"}
    {"cluster_id":"C001","cpu_load":"0.2","network_load":"0.5","ram_load":"0.8","server_id":"S002","time_period":"2024-01-01 00:01:00"}
    {"cluster_id":"C001","cpu_load":"0.1","network_load":"0.6","ram_load":"0.7","server_id":"S001","time_period":"2024-01-01 00:02:00"}
    {"cluster_id":"C001","cpu_load":"0.2","network_load":"0.5","ram_load":"0.8","server_id":"S002","time_period":"2024-01-01 00:03:00"}
    {"cluster_id":"C001","cpu_load":"0.1","network_load":"0.6","ram_load":"0.7","server_id":"S001","time_period":"2024-01-01 00:04:00"}
    {"cluster_id":"C001","cpu_load":"0.2","network_load":"0.5","ram_load":"0.8","server_id":"S002","time_period":"2024-01-01 00:05:00"}
    {"cluster_id":"C001","cpu_load":"0.1","network_load":"0.6","ram_load":"0.7","server_id":"S001","time_period":"2024-01-01 00:06:00"}
    {"cluster_id":"C001","cpu_load":"0.2","network_load":"0.5","ram_load":"0.8","server_id":"S002","time_period":"2024-01-01 00:07:00"}
    {"cluster_id":"C001","cpu_load":"0.1","network_load":"0.6","ram_load":"0.7","server_id":"S001","time_period":"2024-01-01 00:08:00"}
    {"cluster_id":"C001","cpu_load":"0.2","network_load":"0.5","ram_load":"0.8","server_id":"S002","time_period":"2024-01-01 00:09:00"}

负载均衡度函数列表

函数名称

语法

说明

返回值类型

how_balanced函数

how_balanced(array(array(double)) load_matrix)

结合array_agg函数,测量分布式系统负载均衡度。返回值表示负载均衡的程度,范围在(0,1]之间。数值越接近1,表示负载越均衡,其中1表示完全平衡状态。

double

how_balanced函数

结合array_agg函数,测量分布式系统负载均衡度。

double how_balanced(array(array(double)) load_matrix)

参数

说明

load_matrix

一个负载矩阵,每一行代表了单个服务器的负载时间序列向量。

使用示例

  • 查询和分析语句

    * | with server_time_series as
    (
        select cluster_id,
            server_id,
            array_agg(to_unixtime(date_parse(time_period, '%Y-%m-%d %H:%i:%s'))) as time_periods,
            array_agg(cpu_load + ram_load + network_load) as metric_values
        from log
        where time_period >= '2024-01-01 00:00:00'
          and time_period < '2024-01-02 00:00:00'
        group by cluster_id, server_id
    ),
    
    imputed_server_series as
    (
        select cluster_id,
            server_id,
            ts_fill_missing(
                time_periods,
                metric_values,
                to_unixtime(date_parse('2024-01-01 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%i:%s')),
                to_unixtime(date_parse('2024-01-02 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%i:%s')),
                '1 minute', 'value=0') as imputed_time_series
        from server_time_series
    )
    
    select cluster_id,
        how_balanced(array_agg(imputed_time_series[2])) as balance
    from imputed_server_series
    group by cluster_id
  • 返回结果

    balance表示负载均衡的程度,范围在(0,1]之间。数值越接近1,表示负载越均衡,其中1表示完全平衡状态。

    cluster_id

    balance

    G1

    0.5

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