CN102055663B - 一种在覆盖网络中实现负载均衡的QoS路由分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及网络通信技术领域，尤其涉及一种覆盖网络中实现负载均衡的QoS路由分配方法，该方法引入表征路径瓶颈程度的资源公平指数，建立新的负载均衡效用函数，并采用自适应的***负荷状态加权方法修正QoS约束项权重，可搜索最优负载均衡服务路径。本发明相对传统覆盖网络负载均衡路由方法降低了网络负载分布的波动程度RLCD(Residual Link Capacity Deviation)、RNCD(Residual Node Capacity Deviation)，能够在整体上提高QoS服务成功率(QoSSevice Success Rate，QSSR)。

Description

一种在覆盖网络中实现负载均衡的QoS路由分配方法

技术领域

本发明涉及网络通信技术领域，尤其涉及一种在覆盖网络中实现负载均衡的QoS路由分配方法。

背景技术

覆盖网络技术是指通过在基础网络的关键位置上设立智能的节点，以单播路由方式连接起来构成的虚拟应用层网络，这种网络位于用户终端与物理网络之间，可以用于实现特定的应用。相对于底层基础网络而言，覆盖网络层能够监测底层网络上的路由走向、传输延时、流量分布、拥塞状况、异常故障以及病毒感染流行等状态信息。覆盖网络层一方面依靠覆盖节点(Overlay Node)相互交换这些信息，另一方面基于这些信息实施智能的控制和管理手段，如路由探测选择、消灭病毒、流量控制以及内容检索、分类和管理等等。

覆盖网络QoS(Quality of Service)路由是覆盖网络技术的一个重要研究分支，是在应用层实施QoS控制，提高网络服务质量的主要方法之一，它的优势是在不改变基础网络结构的情况下，通过选择合适的应用层服务路径对网络流数据的传输范围和分布式资源的调度模式进行自适应的管理，该技术在分布式***、网络协作、流量管理等领域有着重要的应用。

然而随着人类社会网络信息化的逐步增强，分布式业务的数量、种类和规模都在不断增大，而现有网络环境的异构性，吞吐量的波动以及不合理的资源分配导致分布式***产生负载不均衡现象，不能满足日益增长的分布式业务的服务质量需求。如何在网络资源受限、业务竞争激烈的情况下，通过覆盖网络路由实施公平的资源调度，保持网络***的负载均衡是覆盖网络QoS的最主要的挑战之一。

目前经典的覆盖网络负载均衡QoS路由方法主要有QUEST[1]，PBSP[2]，RBLCP[3]等，这些方法的基本原理均是推导表征覆盖网络传输、计算资源的消耗代价和的启发式效用函数，基于最短路径算法搜索最优负载均衡服务路径，有利于选出整体资源消耗较低的路径。然而该类方法仍存在一定的非公平性，这主要是因为它们没有考虑局部负载较重链路和节点的资源瓶颈问题。覆盖网络服务路径是由多段覆盖链路和覆盖节点组成，然而这些链路和节点的能力也存在不均衡的情况，虽然叠加的总体消耗代价低，但是单端链路或节点的资源消耗率仍然可能较高，因此其出现拥塞的概率也会相对较高，一旦出现异常不但会影响到运行期内的服务会话，而且可能导致局部网络瘫痪，反而降低***吞吐量。

[1]Xiaohui Gu，Nahrstedt K，Chang，R N，Ward C.QoS-assured servicecomposition in managed service overlay networks.In：Proceedings of 23rdInternational Conference on Distributed Computing Systems.IEEE，May 2003.

[2]Li Z，Mohapatra P.QRON：QoS Aware Routing in Overlay Networks.IEEEJournal on SelectedAreas in Communications.IEEE，Feb 2004，22(1)：29--40

[3]Ying Bi-di，Chen Hui-fang，Zhu Sun-bin，Qiu Pei-liang.RBLCP：improvedQoS-aware routing algorithm for overlay networks.Journal of Zhejiang University(Engineering Science)，April 2007，41(4)：29--40

发明内容

本发明的目的是提供一种覆盖网络中实现负载均衡的QoS路由分配方法，能够提高分布式网络***吞吐量和负载均衡程度。

为达到上述目的，本发明采用如下的技术方案：

设在已建立的某覆盖网络***中，存在业务T请求接入，业务T的资源需求为(B_t，C_t)，其中B_t为传输资源的QoS需求，定义为所需要的传输带宽总量，C_t为计算资源的QoS需求，定义为所需要的计算能力总量；需要在现有的覆盖网络中建立一条端到端服务路径，使其能满足业务T的QoS需求，则具体路由分配步骤如下，

步骤1，根据业务T的资源需求(B_t，C_t)，将覆盖网络***中不能满足业务T的资源需求(B_t，C_t)的节点和链路剪除，由此确定有效的覆盖网络空间拓扑G＝(V，E)及其中输入源节点K、输出目标节点M，V表示覆盖网络空间拓扑G中所有点的集合，E表示覆盖网络空间拓扑G中所有边的集合；

步骤2，在覆盖网络空间拓扑G中搜索输入源节点K至覆盖网络空间拓扑G中所有可达节点的最优负载均衡服务路径，所述最优负载均衡服务路径即输入源节点K到该节点所有有效路径中负载均衡权值最小的路径；搜索目标是建立以输入源节点K为源的全局路由表ROTUE[]，所述全局路由表ROTUE[]记载被搜索目标节点、输入源节点K到该搜索目标节点的最优负载均衡服务路径，及该最优负载均衡服务路径的负载均衡权值；搜索过程如下，

步骤2.1，设当前搜索节点为输入源节点K，初始化待搜索节点集合D_Search＝{V-K}，初始化全局路由表ROUTE[]中输入源节点K到所有被搜索目标节点的最优负载均衡服务路径均为NULL，最优负载均衡服务路径的负载均衡权值为∞；

步骤2.2，分别以当前搜索节点的每个邻居节点为被搜索目标节点，构建由输入源节点通过当前搜索节点到被搜索目标节点间的服务路径，并进行服务路径的负载均衡权值计算；所述负载均衡权值计算方法为，设在某次搜索过程中当前的被搜索目标节点为S，输入源节点K通过当前搜索节点到被搜索目标节点S间的服务路径记为P，计算服务路径P的传输资源代价权值ΔB(P)和计算资源代价权值ΔC(P)、服务路径P的传输资源公平指数f_B(P)和计算资源公平指数f_c(P)、覆盖网络空间拓扑G的全局计算资源公平指数G_c和全局传输资源公平指数G_b，综合计算结果得到服务路径P的负载均衡权值w(P)；

每以一个被搜索目标节点计算出服务路径P的负载均衡权值w(P)后，比较全局路由表ROUTE[]中所存该被搜索目标节点所对应最优负载均衡服务路径的负载均衡权值，如果服务路径P的负载均衡权值w(P)小于之前存在全局路由表ROUTE[]中的最优负载均衡服务路径的负载均衡权值，则将服务路径P及其负载均衡权值w(P)更新到全局路由表ROUTE[]，将服务路径P作为新的输入源节点K到该搜索目标节点的最优负载均衡服务路径，将服务路径P的负载均衡权值w(P)作为新的最优负载均衡服务路径的负载均衡权值；

步骤2.3，根据当前的全局路由表ROUTE[]，取具有最小负载均衡权值的相应节点S′为新的当前搜索节点，S′∈D_Search；并且使D_Search＝{D_Search-S′}，返回步骤2.2继续开始搜索，直到所有的输入源节点K可以到达节点全部搜索完，即D_Search＝{NULL}或是输入源节点K到D_Search中所有节点间的服务路径的负载均衡权值均为∞时，进入步骤3；

步骤3，基于当前的全局路由表ROUTE[]取K->M的最优负载均衡服务路径为解路径，若K->M的最优负载均衡服务路径不存在则搜索失败。

而且，所述传输资源代价权值ΔB(P)和计算资源代价权值ΔC(P)采用如下公式计算获得：

$\mathrm{\ΔB}\left(P\right)=B_t\·\underset{i=0}{\overset{t_p-1}{\mathrm{\Σ}}}(\underset{j=0}{\overset{i}{\mathrm{\Π}}}{\mathrm{\λ}}_j/{\mathrm{BR}}_{i,i+1}),\mathrm{\ΔC}\left(P\right)=\underset{i=0}{\overset{t_p}{\mathrm{\Σ}}}\frac{C_t}{{\mathrm{CR}}_i}$

其中，B_t是业务T的传输资源的QoS需求，C_t是业务T的计算资源的QoS需求，BR_i，i+1为服务路径P上每跳链路l_i，i+1的可用带宽资源存量，链路l_i，i+1表示服务路径P上节点n_i到节点n_i+1构成的链路，其中i＝0，1，......t_p，t_p为服务路径P的跳数；λ_i为服务路径P上节点n_i对流量的影响系数，

表示服务路径P节点n₀，......n_i分别对流量的影响系数λ₀，......λ_i之乘积；CR_i为服务路径P上节点n_i的可用计算资源存量。

而且，所述传输资源公平指数f_B(P)和计算资源公平指数f_c(P)采用如下公式计算获得：

$f_B\left(P\right)={\left(\underset{i=0}{\overset{t_p-1}{\mathrm{\Σ}}}B\left(l_{i,i+1}\right)\right)}^2/t_p\·\underset{i=0}{\overset{t_p-1}{\mathrm{\Σ}}}B{\left(l_{i,i+1}\right)}^2,l_{i,i+1}\∈P,i=\mathrm{0,1,2}......t_p-1$

$f_c\left(P\right)={\left(\underset{i=0}{\overset{t_p}{\mathrm{\Σ}}}C\left(n_i\right)\right)}^2/(t_p+1)\·\underset{i=0}{\overset{t_p}{\mathrm{\Σ}}}C{\left(n_i\right)}^2,n_i\∈P,i=\mathrm{0,1,2}......,t_p$

其中，B(l_i，i+1)为服务路径P上链路l_i，i+1接入请求后的传输资源饱和度函数，链路l_i，i+1表示服务路径P上节点n_i到节点n_i+1构成的链路，其中i＝0，1，......t_p-1，t_p为服务路径P的跳数；C(n_i)为服务路径P上每跳节点n_i的计算资源饱和度函数。

而且，所述传输资源饱和度函数B(l_i，i+1)采用如下公式计算获得：

$B\left(l_{i,i+1}\right)=\frac{{\mathrm{BR}}_{i,i+1}^{\mathrm{total}}-({\mathrm{BR}}_{i,i+1}-B_i)}{{\mathrm{BR}}_{i,i+1}^{\mathrm{total}}}$

其中，BR_i，i+1为服务路径P上链路l_i，i+1的可用带宽资源存量，BR_i，i+1 ^total为服务路径P上链路l_i，i+1的可用带宽资源总量，B_t是业务T的传输资源的QoS需求。

而且，所述计算资源饱和度函数C(n_i)采用如下公式计算获得：

$C\left(n_i\right)=\frac{{\mathrm{CR}}_i^{\mathrm{toal}}-({\mathrm{CR}}_i-C_t)}{{\mathrm{CR}}_i^{\mathrm{total}}}$

CR_i为节点n_i的可用计算资源存量，CR_i ^total为节点n_i的可用计算资源总量，C_t是业务T的计算资源的QoS需求。

而且，所述网络全局计算资源公平指数G_c、全局传输资源公平指数G_b采用如下公式计算获得：

$G_c={\left(\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}C\left(n_k\right)\right)}^2/n\·\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}C{\left(n_k\right)}^2,C\left(n_k\right)=({\mathrm{CR}}_k^{\mathrm{total}}-{\mathrm{CR}}_k)/{\mathrm{CR}}_k^{\mathrm{total}},n_k\∈G$

$G_b={\left(\underset{p=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}B\left(l_p\right)\right)}^2/m\·\underset{p=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}B{\left(l_p\right)}^2,B\left(l_p\right)=({\mathrm{BR}}_p^{\mathrm{total}}-{\mathrm{BP}}_p)/{\mathrm{BR}}_p^{\mathrm{total}},l_p\∈G$

CR_k为覆盖网络空间拓扑G中任一节点n_k的可用计算资源存量，CR_k ^total为覆盖网络空间拓扑G中任一节点n_k的可用计算资源总量，k＝1，2，......n，n为覆盖网络空间拓扑G中节点的总数；

BR_p为覆盖网络空间拓扑G中任一链路l_p的可用带宽资源存量，BR_p ^total为覆盖网络空间拓扑G中任一链路l_p的可用带宽资源总量，p＝1，2，......m，m为覆盖网络空间拓扑G中链路的总数。

而且，所述负载均衡权值w(P)采用如下公式计算获得：

$w\left(P\right)=\frac{G_c}{G_c+G_b}\×\frac{\mathrm{\ΔB}\left(P\right)}{f_B\left(P\right)}+\frac{G_b}{G_c+G_b}\×\frac{\mathrm{\ΔC}\left(P\right)}{f_C\left(P\right)}.$

本发明在路由模型中引入了路径服务资源利用率的公平指数，依据资源消耗代价模型推导负载均衡启发式函数，有利于选出阻塞概率较小的服务路径，且总体代价仍能保持相对较低水平。并且，本发明基于全局***资源的瓶颈程度计算路由约束项的权重因子，有利于瓶颈资源自适应的优化分布。采用NS2仿真工具评价其效果，可知相对传统方法RBLCP、PBSP及QUEST，本发明技术方案在高负荷情况下能平均提高1％-5％服务成功率(QSSR)，平均降低2％-8％负载波动(RNCD，RLCD)。本发明将有助于分布式***开发高性能的资源服务调度策略，适用于解决大规模分布式应用中的负载均衡问题。

附图说明

图1是覆盖网络路由分配原理示意图。

图2是本发明实施例的流程图。

图3是搜索路径过程示意图，其中图3a为第一次搜索示意图，图3b为第二次搜索示意图，图3c为第三次搜索示意图，图3d为第四次搜索示意图，图3e为第五次搜索示意图。

具体实施方式

IP路由是通过路由器进行数据封包的转发和定位，实现主机间通信的路由方式，而覆盖网络路由是一种应用层路由，是由主机来实现封包的转发和定位，如图1所示，覆盖网络中的节点对应着IP网络中的主机，而覆盖网络中两个节点间的通路，则实际上是IP网络中这两个主机间的一条单播IP路由构成的物理链路，那么覆盖网络就是覆盖在IP网络上的一层虚拟的应用层网络。如果覆盖网络节点间要发生通信行为，首先依据覆盖网络拓扑获取节点间的一条路径，该路径可能会经过若干个覆盖节点，然后包从源节点出发通过这些节点间的传递才能到达目的节点。从图1中可以看到，实际上封包在传递的过程中会经过重复的IP链路，这就是路径重叠现象，而覆盖网络中的路径则由一条条单播IP路径连接而成。

以下结合附图和实施例详细说明本发明技术方案。

设在已建立的某覆盖网络***中，存在业务T请求接入，业务T的资源需求为(B_t，C_t)，其中B_t为传输资源的QoS需求，定义为所需要的传输带宽总量，C_t为计算资源的QoS需求，定义为所需要的计算能力总量。需要在已建立的覆盖网络***所提供现有覆盖网络中建立一条端到端服务路径，使其能满足业务T的QoS需求，则实施例采用计算机软件技术自动实现具体路由分配流程。参见附图2所提供流程如下：

开始流程后，首先确定Input(输入)为业务T＝(B_t，C_t)，目标是求覆盖网络***内的一条可达路径。

步骤1，根据业务T的资源需求(B_t，C_t)，计算***中所有节点的剩余计算能力，剪除无法满足C_t的节点，计算***中所有链路的剩余带宽资源，剪除无法满足B_t的链路，从而将覆盖网络***中不能满足业务T的资源需求(B_t，C_t)的节点和链路剪除。对所有节点和链路分别计算结束后，获得有效的覆盖网络空间拓扑G＝(V，E)及其中输入源节点K、输出目标节点M，V表示覆盖网络空间拓扑G中所有点的集合，E表示覆盖网络空间拓扑G中所有边的集合。

步骤2，在覆盖网络空间拓扑G中搜索输入源节点K至当前网络空间G中所有可达节点的最短服务路径，即最优负载均衡路径(该路径的负载均衡权值是K到该节点所有有效路径中最小的)。目标是建立以输入源节点K为源的全局路由表ROTUE[]，所述全局路由表ROTUE[]记载被搜索目标节点、输入源节点K到该搜索目标节点的最优负载均衡服务路径，及该最优负载均衡服务路径的负载均衡权值。实施例的全局路由表ROTUE[]形式如下表：

目标节点

K到该节点的最优负载均衡服务路径

负载均衡权值

Node 1
			Node 2
Node 3
			......
M

其中，Node 1，Node 2，Node 3......表示为G中除K外的所有节点，在搜索过程中都会成为被搜索目标节点，而输出目标节点M是其中最后一个。

搜索过程包括以下步骤：

步骤2.1，设当前搜索节点为输入源节点K，初始化待搜索节点集合D_Search＝{V-K}，即该集合包括除K以外的覆盖网络空间拓扑G中所有点。初始化全局路由表ROUTE[]中输入源节点K到所有被搜索目标节点的最优负载均衡服务路径均为NULL，最优负载均衡服务路径的负载均衡权值为∞。实施例的全局路由表ROTUE[]初始化后如下表：

目标节点	K到该节点的最优负载均衡服务路径	负载均衡权值
			Node 1	NULL	∞
Node 2	NULL	∞
			Node 3	NULL	∞
......
			M	NULL	∞

其中，NULL表示为空，尚未搜索到最优负载均衡服务路径；∞表示为无穷大，便于被搜索路径时得到的更小权值更新。

步骤2.2，分别以当前搜索节点的每个邻居节点为被搜索目标节点，构建由输入源节点通过当前搜索节点到被搜索目标节点间的服务路径，并进行服务路径的负载均衡权值计算。

所述负载均衡权值计算方法为，设在某次搜索过程中当前的被搜索目标节点为S，输入源节点K通过当前搜索节点到被搜索目标节点S间的服务路径记为P，计算服务路径P的传输资源代价权值ΔB(P)和计算资源代价权值ΔC(P)、服务路径P的传输资源公平指数f_B(P)和计算资源公平指数f_c(P)、覆盖网络空间拓扑G的全局计算资源公平指数G_c和全局传输资源公平指数G_b，综合计算结果得到服务路径P的负载均衡权值w(P)；实施例提供计算服务路径P的负载均衡权值w(P)步骤如下：

步骤2.2.1，按公式(1)(2)计算当前搜索到的服务路径P的传输资源代价权值ΔB(P)和计算资源代价权值ΔC(P)：

$\mathrm{\ΔB}\left(P\right)=B_t\·\underset{i=0}{\overset{t_p-1}{\mathrm{\Σ}}}(\underset{j=0}{\overset{i}{\mathrm{\Π}}}{\mathrm{\λ}}_j/{\mathrm{BR}}_{i,i+1})---\left(1\right)$

$\mathrm{\ΔC}\left(P\right)=\underset{i=0}{\overset{t_p}{\mathrm{\Σ}}}\frac{C_t}{{\mathrm{CR}}_i}---\left(2\right)$

其中，B_t是业务T的传输资源的QoS需求，C_t是业务T的计算资源的QoS需求。t_p为服务路径P的跳数，即服务路径P中共包括t_p+1个节点，相邻节点构成的链路共t_p条。服务路径P上每跳节点采用n_i(i取0，1，......t_p)标识，链路l_i，i+1标识节点n_i到节点n_i+1构成的链路。BR_i，i+1为服务路径P上每跳链路l_i，i+1的可用带宽资源存量。λ_i为服务路径P上节点n_i对流量的影响系数，

中的下标j由0取到i，表示服务路径P节点n₀，......n_i分别对流量的影响系数λ₀，......λ_i之乘积。CR_i为服务路径P上节点n_i的可用计算资源存量。

步骤2.2.2，按公式(3)(4)计算当前搜索到的服务路径P的传输资源公平指数f_B(P)和计算资源公平指数f_c(P)：

$f_B\left(P\right)={\left(\underset{i=0}{\overset{t_p-1}{\mathrm{\Σ}}}B\left(l_{i,i+1}\right)\right)}^2/t_p\·\underset{i=0}{\overset{t_p-1}{\mathrm{\Σ}}}B{\left(l_{i,i+1}\right)}^2,l_{i,i+1}\∈P,i=\mathrm{0,1,2}......t_p-1---\left(3\right)$

$f_c\left(P\right)={\left(\underset{i=0}{\overset{t_p}{\mathrm{\Σ}}}C\left(n_i\right)\right)}^2/(t_p+1)\·\underset{i=0}{\overset{t_p}{\mathrm{\Σ}}}C{\left(n_i\right)}^2,n_i\∈P,i=\mathrm{0,1,2}......,t_p---\left(4\right)$

其中，B(l_i，i+1)为服务路径P上链路l_i，i+1接入请求后的传输资源饱和度函数，C(n_i)为服务路径P上节点n_i的计算资源饱和度函数，t_p为服务路径P的跳数。(3)(4)式中所述传输资源饱和度函数B(l_i，i+1)和计算资源饱和度函数C(n_i)采用如下公式(5)(6)计算获得：

$B\left(l_{i,i+1}\right)=\frac{{\mathrm{BR}}_{i,i+1}^{\mathrm{total}}-({\mathrm{BR}}_{i,i+1}-B_t)}{{\mathrm{BR}}_{i,i+1}^{\mathrm{total}}}---\left(5\right)$

其中，BR_i，i+1为服务路径P上链路l_i，i+1的可用带宽资源存量，BR_i，i+1 ^total为服务路径P上链路l_i，i+1的可用带宽资源总量，t_p为服务路径P的跳数。

$C\left(n_i\right)=\frac{{\mathrm{CR}}_i^{\mathrm{total}}-({\mathrm{CR}}_i-C_t)}{{\mathrm{CR}}_i^{\mathrm{total}}}---\left(6\right)$

CR_i为节点n_i的可用计算资源存量，CR_i ^total为节点n_i的可用计算资源总量。

步骤2.2.3，计算全局资源饱和度公平系数，包括按公式(7)(8)计算网络的全局计算资源公平指数G_c、全局传输资源公平指数G_b，

$G_c={\left(\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}C\left(n_k\right)\right)}^2/n\·\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}C{\left(n_k\right)}^2,C\left(n_k\right)=({\mathrm{CR}}_k^{\mathrm{total}}-{\mathrm{CR}}_k)/{\mathrm{CR}}_k^{\mathrm{total}},n_k\∈G---\left(7\right)$

$G_b={\left(\underset{p=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}B\left(l_p\right)\right)}^2/m\·\underset{p=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}B{\left(l_p\right)}^2,B\left(l_p\right)=({\mathrm{BR}}_p^{\mathrm{total}}-{\mathrm{BP}}_p)/{\mathrm{BR}}_p^{\mathrm{total}},l_p\∈G---\left(8\right)$

CR_k为覆盖网络空间拓扑G中任一节点n_k的可用计算资源存量，CR_k ^total为覆盖网络空间拓扑G中任一节点n_k的可用计算资源总量，k＝1，2，......n，n为覆盖网络空间拓扑G中节点的总数；

BR_p为覆盖网络空间拓扑G中任一链路l_p的可用带宽资源存量，BR_p ^total为覆盖网络空间拓扑G中任一链路l_p的可用带宽资源总量，p＝1，2，......m，m为覆盖网络空间拓扑G中链路的总数。

步骤2.2.3，通过全局计算资源公平指数G_c、全局传输资源公平指数G_b加权，确定负载均衡权值w(P)。本发明引入表征路径瓶颈程度的资源利用率公平指数，依据代价模型建立新的负载均衡效用函数，以此约束路由选择过程，并采用自适应的***负荷状态加权方法修正QoS约束项权重，从而降低了选出瓶颈链路的概率。

实施例综合公式(1)(2)(3)(4)按公式(7)(8)计算结果得到搜索到的服务路径P的负载均衡权值w(P)，

$w\left(P\right)=\frac{G_c}{G_c+G_b}\×\frac{\mathrm{\ΔB}\left(P\right)}{f_B\left(P\right)}+\frac{G_b}{G_c+G_b}\×\frac{\mathrm{\ΔC}\left(P\right)}{f_C\left(P\right)}.$

这种方式将链路代价函数转换为路径代价函数，更有利于从路径整体情况判断负载波动状况。同时引入公平指数用于计算路径的负载波动度，该指数值域范围为(0，1]，指数值越高表明路径的均衡程度越好，因此可以采用该指数判断路径的服务资源受到接入请求的影响后是否会出现局部负载较高的情况。α加权系数是通过全局资源公平指数的计算得到，因此可以用于衡量全局***内计算和传输资源的瓶颈程度，提高瓶颈程度高的资源的优化效果。

步骤2.2.4，每以一个被搜索目标节点计算出服务路径P的负载均衡权值w(P)后，比较之前该被搜索目标节点计算所得的负载均衡权值。即取出全局路由表ROUTE[]中，对应于该被搜索目标节点那一列已存储的最优负载均衡服务路径及其负载均衡权值进行比较。如果当前搜索路径P的权值w(P)小于之前存在路由表中的最优负载均衡服务路径的权值，则将服务路径P及其权值更新到全局路由表ROUTE[]。即将服务路径P作为新的输入源节点K到该搜索目标节点的最优负载均衡服务路径，将服务路径P的负载均衡权值w(P)作为新的最优负载均衡服务路径的负载均衡权值。

具体实施时，步骤2.2可以采用循环流程实现路径迭代搜索过程，对当前搜索节点的所有邻居节点逐个处理。每以当前搜索节点的邻居节点之一为被搜索目标节点，进行处理之后，再取当前搜索节点的另一个邻居节点为被搜索目标节点执行处理。所谓处理即上文所述构建由输入源节点通过当前搜索节点到该被搜索目标节点间的服务路径，进行服务路径的负载均衡权值计算且比较更新全局路由表ROUTE[]。直到判断出当前搜索节点的所有邻居节点已经被处理完后，进入步骤2.3。

步骤2.3，根据当前的全局路由表ROUTE[]，取具有最小负载均衡权值(即离输入源节点K的权值距离最短)的相应节点S′(S′∈D_Search，即取未搜索节点)为新的当前搜索节点。并且使D_Search＝{D_Search-S′}，即从该集合中去除S′。若存在未搜索到的节点，返回步骤2.2继续开始迭代搜索，直到所有的K可以到达节点全部搜索完，即D_Search＝{NULL}或是K到D_Search中所有节点的服务路径的负载均衡权值均为无穷大(表示无法到达时)进入步骤3。

步骤3，基于当前的全局路由表ROUTE[]取K->M的最优负载均衡服务路径为最终的解路径，若K->M的最优负载均衡服务路径不存在则搜索失败。

此步骤为流程END(结束)，最后OUTPUT(输出)有两种：(1)根据全局路由表ROUTE[]得到由输入源节点K到输出目标节点M的最优负载均衡服务路径。实施例中，依据是步骤2所得全局路由表ROUTE[]最后一行，若“K到该节点的最优负载均衡服务路径”项存在搜出的有效路径，且相应于该路径的“负载均衡权值”项的值不为∞，则输出“K到该节点的最优负载均衡服务路径”项为最终的解路径。该解路径即所需的一条能满足业务T的QoS需求的端到端服务路径。(2)无法得到K-M最优路径，搜索失败。实施例中，依据是步骤2所得全局路由表ROUTE[]最后一行，若“K到该节点的最优负载均衡服务路径”项为NULL或者相应于该路径的“负载均衡权值”项的值为∞，则无法得到K-M最优载均衡服务路径，搜索失败。

本发明在步骤2采用的搜索方法，可以同时搜索输入源节点K到覆盖网络空间拓扑G中所有其他节点的最优单播服务路径。随着网络路径不断扩散的搜索过程，直到所有的节点都搜索到才结束。每一次搜索，都会计算一遍权值和最短路径，然后更新路由表。为便于理解，本发明举例说明如下，参见附图3：说明中的最优负载均衡服务路径简称为最优路径，负载均衡权值简称路径权值，路径权值采用w(p)表示，服务路径p采用箭头顺序连接节点的形式表示。例如用0->1表示节点0到节点1的服务路径，该服务路径的路径权值采用w(0->1)表示。

(1)第一次搜索，见图3a：

当前搜索节点＝0

被搜索目标节点＝1，3，4

D_Search＝1，2，3，4

搜索目标：找到0到所有其他节点的最优路径

当前全局路由表ROTUE[]内容如下表：

	0到该节点最优路径	路径权值
			节点1	0->1	w(0->1)
节点2	NULL	∞
			节点3	0->3	w(0->3)
节点4	0->4	w(0->4)

假设0到D-Search中所有节点的路径权值中，w(0->1)最小，则以节点1为下一个搜索节点，D_Search中将节点1移除。

(2)第二次搜索，见图3b：

当前搜索节点＝1

被搜索目标节点＝2

D_Search＝2，3，4

当前全局路由表ROTUE[]内容如下表：

	0到该节点最优路径	路径权值
			节点1	0->1	w(0->1)
节点2	0->1->2	w(0->1->2)
			节点3	0->3	w(0->3)
节点4	0->4	w(0->4)

设0到D-Search中所有节点的权值中w(0->3)最小，则以节点3为下一个搜索节点，D_Search中将节点3移除。

(3)第三次搜索，见图3c：

当前搜索节点＝3

被搜索目标节点＝2，4

D_Search＝2，4

1)假设w(0->3->2)＜w(0->1->2)，则节点0到节点2的最优路径替换为0->3->2

2)假设w(0->4)＜w(0->3->4)，则节点0到节点4最优路径0->4不需替换

当前全局路由表ROTUE[]内容如下表：

	0到该节点最优路径	路径权值
			节点1	0->1	w(0->1)
节点2	0->3->2	w(0->3->2)
			节点3	0->3	w(0->3)
节点4	0->4	w(0->4)

设0到D-Search中所有节点的权值中w(0->3->2)最小，则以节点2为下一个搜索节点，D_Search中将2移除。

(4)第四次搜索，见图3d：

当前搜索节点＝2

被搜索目标节点＝4

D_Search＝4

1)假设w(0->4)＜w(0->3->2->4)，则节点0到节点4最优路径0->4不需替换当前全局路由表ROTUE[]内容如下表：

	0到该节点最优路径	路径权值
			节点1	0->1	w(0->1)
节点2	0->3->2	w(0->3->2)
			节点3	0->3	w(0->3)
节点4	0->4	w(0->4)

设0到D-Search中所有节点的权值中w(0->4)最小，则以节点4为下一个搜索节点，D_Search中将节点4移除。

(5)第五次搜索，见图3e：

当前搜索节点＝4

被搜索目标节点＝NULL

D_Search＝NULL

搜索目标：找到0到所有其他节点的最优路径

当前全局路由表ROTUE[]内容如下表：

	0到该节点最优路径	路径权值
			节点1	0->1	w(0->1)
节点2	0->3->2	w(0->3->2)
			节点3	0->3	w(0->3)
节点4	0->4	w(0->4)

D-Search＝NULL，搜索结束。

Claims (1)

1.一种在覆盖网络中实现负载均衡的QoS路由分配方法，其特征在于：

设在已建立的某覆盖网络***中，存在业务T请求接入，业务T的资源需求为(B_t，C_t)，其中B_t为传输资源的QoS需求，定义为所需要的传输带宽总量，C_t为计算资源的QoS需求，定义为所需要的计算能力总量；需要在现有的覆盖网络中建立一条端到端服务路径，使其能满足业务T的QoS需求，则具体路由分配步骤如下，

步骤1，根据业务T的资源需求(B_t，C_t)，将覆盖网络***中不能满足业务T的资源需求(B_t，C_t)的节点和链路剪除，由此确定有效的覆盖网络空间拓扑G＝(V，E)及其中输入源节点K、输出目标节点M，V表示覆盖网络空间拓扑G中所有点的集合，E表示覆盖网络空间拓扑G中所有边的集合；

步骤2，在覆盖网络空间拓扑G中搜索输入源节点K至覆盖网络空间拓扑G中所有可达节点的最优负载均衡服务路径，所述最优负载均衡服务路径即输入源节点K到该节点所有有效路径中负载均衡权值最小的路径；搜索目标是建立以输入源节点K为源的全局路由表，所述全局路由表记载被搜索目标节点、输入源节点K到该被搜索目标节点的最优负载均衡服务路径，及该最优负载均衡服务路径的负载均衡权值；搜索过程如下，

步骤2.1，设当前搜索节点为输入源节点K，初始化待搜索节点集合D_Search＝{V-K}，初始化全局路由表中输入源节点K到所有被搜索目标节点的最优负载均衡服务路径均为NULL，最优负载均衡服务路径的负载均衡权值为∞；

步骤2.2，分别以当前搜索节点的每个邻居节点为被搜索目标节点，构建由输入源节点通过当前搜索节点到被搜索目标节点间的服务路径，并进行服务路径的负载均衡权值计算；所述负载均衡权值计算方法为，设在某次搜索过程中当前的被搜索目标节点为S，输入源节点K通过当前搜索节点到被搜索目标节点S间的服务路径记为P，计算服务路径P的传输资源代价权值ΔB(P)和计算资源代价权值ΔC(P)、服务路径P的传输资源公平指数f_B(P)和计算资源公平指数f_c(P)、覆盖网络空间拓扑G的全局计算资源公平指数G_c和全局传输资源公平指数G_b，综合计算结果得到服务路径P的负载均衡权值w(P)；

每以一个被搜索目标节点计算出服务路径P的负载均衡权值w(P)后，比较全局路由表中所存该被搜索目标节点所对应最优负载均衡服务路径的负载均衡权值，如果服务路径P的负载均衡权值w(P)小于之前存在全局路由表中的最优负载均衡服务路径的负载均衡权值，则将服务路径P及其负载均衡权值w(P)更新到全局路由表，将服务路径P作为新的输入源节点K到该被搜索目标节点的最优负载均衡服务路径，将服务路径P的负载均衡权值w(P)作为新的最优负载均衡服务路径的负载均衡权值；

所述传输资源代价权值ΔB(P)和计算资源代价权值ΔC(P)采用如下公式计算获得：

$\mathrm{\ΔB}\left(P\right)=B_t\·\underset{i=0}{\overset{t_p-1}{\mathrm{\Σ}}}(\underset{j=0}{\overset{i}{\mathrm{\Π}}}{\mathrm{\λ}}_j/{\mathrm{BR}}_{i,i+1}),$ $\mathrm{\ΔC}\left(P\right)=\underset{i=0}{\overset{t_p}{\mathrm{\Σ}}}\frac{C_t}{{\mathrm{CR}}_i}$

其中，B_t是业务T的传输资源的QoS需求，C_t是业务T的计算资源的QoS需求，BR_i，i+1为服务路径P上每跳链路l_i，i+1的可用带宽资源存量，链路l_i，i+1表示服务路径P上节点n_i到节点n_i+1构成的链路，其中i＝0，1，......t_p，t_p为服务路径P的跳数；λ_i为服务路径P上节点n_i对流量的影响系数，表示服务路径P节点n₀，......n_i分别对流量的影响系数λ₀，......λ_i之乘积；CR_i为服务路径P上节点n_i的可用计算资源存量；

所述传输资源公平指数f_B(P)和计算资源公平指数f_c(P)采用如下公式计算获得：

$f_B\left(P\right)={\left(\underset{i=0}{\overset{t_p-1}{\mathrm{\Σ}}}B\left(l_{i,i+1}\right)\right)}^2/t_p\·\underset{i=0}{\overset{t_p-1}{\mathrm{\Σ}}}B{\left(l_{i,i+1}\right)}^2,$ l_i，i1∈P，i＝0，1，2......t_p-1

$f_c\left(P\right)={\left(\underset{i=0}{\overset{t_p}{\mathrm{\Σ}}}C\left(n_i\right)\right)}^2/(t_p+1)\·\underset{i=0}{\overset{t_p}{\mathrm{\Σ}}}C{\left(n_i\right)}^2,$ n_i∈P，i＝0，1，2......，t_p

其中，B(l_i，i+1)为服务路径P上链路l_i，i+1接入请求后的传输资源饱和度函数，链路l_i，i+1表示服务路径P上节点n_i到节点n_i+1构成的链路，其中i＝0，1，......t_p-1，t_p为服务路径P的跳数；C(n_i)为服务路径P上节点n_i的计算资源饱和度函数；

所述传输资源饱和度函数B(l_i，i+1)采用如下公式计算获得：

$B\left(l_{i,i+1}\right)=\frac{{\mathrm{BR}}_{i,i+1}^{\mathrm{total}}-({\mathrm{BR}}_{i,i+1}-B_t)}{{\mathrm{BR}}_{i,i+1}^{\mathrm{total}}}$

其中，BR_i，i+1为服务路径P上链路l_i，i+1的可用带宽资源存量，

为服务路径P上链路l_i，i+1的可用带宽资源总量，B_t是业务T的传输资源的QoS需求；

所述计算资源饱和度函数C(n_i)采用如下公式计算获得：

$C\left(n_i\right)=\frac{{\mathrm{CR}}_i^{\mathrm{total}}-({\mathrm{CR}}_i-C_t)}{{\mathrm{CR}}_i^{\mathrm{total}}}$

CR_i为节点n_i的可用计算资源存量，

为节点n_i的可用计算资源总量，C_t是业务T的计算资源的QoS需求；

所述网络全局计算资源公平指数G_c、全局传输资源公平指数G_b采用如下公式计算获得：

$G_c={\left(\underset{k=2}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}C\left(n_k\right)\right)}^2/n\·\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}C{\left(n_k\right)}^2,$ $C\left(n_k\right)=({\mathrm{CR}}_k^{\mathrm{total}}-{\mathrm{CR}}_k)/{\mathrm{CR}}_k^{\mathrm{total}},$ n_k∈G

$G_b={\left(\underset{p=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}B\left(l_p\right)\right)}^2/m\·\underset{p=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}B{\left(l_p\right)}^2,$ $B\left(l_p\right)=({\mathrm{BR}}_p^{\mathrm{total}}-{\mathrm{BR}}_p)/{\mathrm{BR}}_p^{\mathrm{total}},$ l_p∈G

CR_k为覆盖网络空间拓扑G中任一节点n_k的可用计算资源存量，为覆盖网络空间拓扑G中任一节点n_k的可用计算资源总量，k＝1，2，......n，n为覆盖网络空间拓扑G中节点的总数；

BR_p为覆盖网络空间拓扑G中任一链路l_p的可用带宽资源存量，

为覆盖网络空间拓扑G中任一链路l_p的可用带宽资源总量，p＝1，2，......m，m为覆盖网络空间拓扑G中链路的总数；

所述负载均衡权值w(P)采用如下公式计算获得：

$w\left(P\right)=\frac{G_c}{G_c+G_b}\×\frac{\mathrm{\ΔB}\left(P\right)}{f_B\left(P\right)}+\frac{G_b}{G_c+G_b}\×\frac{\mathrm{\ΔC}\left(P\right)}{f_C\left(P\right)}$

步骤2.3，根据当前的全局路由表，取具有最小负载均衡权值的相应节点S′为新的当前搜索节点，S′∈D_Search；并且使D_Search＝{D_Search-S′}，返回步骤2.2继续开始搜索，直到所有的输入源节点K可以到达节点全部搜索完，即D_Search＝{NULL}或是输入源节点K到D_Search中所有节点间的服务路径的负载均衡权值均为∞时，进入步骤3；

步骤3，基于当前的全局路由表取K-＞M的最优负载均衡服务路径为解路径，若K-＞M的最优负载均衡服务路径不存在则搜索失败。

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