CN104391918A - 基于对等部署的分布式数据库查询优先级管理的实现方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供基于对等部署的分布式数据库查询优先级管理的实现方法,包含:对于分布式数据库的每个查询执行节点,按照相同的集群既定的优先级定义将其资源按照一定的比例进行划分;在各个执行节点上建立一致的基于集群优先级的任务队列,每个任务队列可管理一定数目的查询任务,集群为查询任务提供全局唯一的任务ID,查询任务按照任务ID在任务队列中排序;各个执行节点对于任务队列,采用相同的调度模式,高优先级出列的任务会多于低优先级。本发明具有的优点和积极效果是:对不同优先级别对各个执行节点统一按比例划分资源,以确保高优先级查询可获得更多执行资源;只需各个执行节点按照同样的策略部署即可而无需统一的资源管理中心。

Description

基于对等部署的分布式数据库查询优先级管理的实现方法
技术领域
本发明属于分布式数据库查询管理技术领域,尤其是涉及一种基于对等部署的分布式数据库查询优先级管理的实现方法及装置。
背景技术
随着信息化技术的快速发展,大型数据库***需要处理和存储的数据量越来越大,计算越来越复杂,对于性能的挑战也越来越大,性能,可靠性,可扩展性的需求就会越来越强烈,这个时候一个集中式的数据库显然已经满足不了需求了。为了适应应用业务的发展需要,分布式数据库***将数据分布在计算机网络的不同节点上,而这些数据在逻辑上属于同一个***,该***可称为分布式数据库集群。在分布式数据库集群中与传统的数据库一样也需要根据不同用户或用户组设置不同的优先级,高优先级的用户可拥有更多的资源,以确保其可获得更好的服务,而一些任务对于执行效率无要求,则可使用低优先级用户执行,可防止其过多占用资源。
对于分布式数据库集群,由于其资源分布在不同节点,而且某一个查询也会可能被分解为许多步骤,且被指派到不同节点执行,那么对于传统的优先级实现方法则往往需要统一的资源管理与任务调度中心,如图1所示,这种情况可解决优先级的实现,但是其实现相对复杂,且往往会消耗一些***资源,例如其要收集所有节点资源状态以对于不同优先级做划分等,调度中心则需要调度整个集群所有的查询任务,在执行效率上会存在较高的实现难度。
综上所述,现有分布式数据库集群很难在保证高效率的前提下实现优先级管理。
发明内容
针对上述问题,本发明的目的是提供一种基于对等部署的分布式数据库查询优先级管理的实现方法及装置,在分布式数据库集群中实现高效率的查询优先级管理,以适合于分布式数据库建立不同优先级别用户的需求。
本发明采用的设计思想是:按照对等部署模式,在各个执行节点采用同样的按集群优先级划分资源的原则以及任务调度策略,且通过集群全局唯一的任务ID以确保查询任务执行的顺序。
为解决上述技术问题,本发明一方面提供一种基于对等部署的分布式数据库查询优先级管理的实现方法,包含:
对于分布式数据库的每个查询执行节点,按照相同的集群既定的优先级定义将其资源按照一定的比例进行划分,优先级高的资源比例大;
在各个执行节点上建立一致的基于集群优先级的任务队列,每个任务队列可管理一定数目的查询任务,集群为查询任务提供全局唯一的任务ID,查询任务按照任务ID在任务队列中排序;
各个执行节点对于任务队列,采用相同的调度模式,优先级从高到低从任务队列中或取不同数目的任务去执行,高优先级出列的任务会多于低优先级。
优选的,对于分布式数据库的每个查询执行节点,将其资源按照一定的比例进行划分为多个资源管理组,每个资源管理组对应一个优先级,不同优先级的查询会挂接到对应的资源管理组上。
优选的,所述任务ID会按照无回溯模式创建,保证先到的查询可获得较小的任务ID。
优选的,各个优先级的调度任务队列长度作为参数允许集群配置,从高到低访问任务队列,获取设定的任务,如任务队列中数目小于调度任务队列长度,则全部取出。
优选的,所述调度任务队列长度为所有优先级一次出列任务的总和的长度。
优选的,所述资源管理组实现需控***资源的选取及其使用参数的设定。
本发明的另一方面提供一种基于对等部署的分布式数据库查询优先级管理的实现装置,包含:
资源管控单元,用于对于分布式数据库的每个查询执行节点,按照相同的集群既定的优先级定义将其资源按照一定的比例进行划分,优先级高的资源比例大;
任务管理单元,用于在各个执行节点上建立一致的基于集群优先级的任务队列,每个任务队列可管理一定数目的查询任务,集群为查询任务提供全局唯一的任务ID,查询任务按照任务ID在任务队列中排序;
任务调度单元,实现各个执行节点对于任务队列,采用相同的调度模式,优先级从高到低从任务队列中或取不同数目的任务去执行,高优先级出列的任务会多于低优先级。
优选的,任务管理单元还实现所述任务ID按照无回溯模式创建,保证先到的查询可获得较小的任务ID。
优选的,任务调度单元将各个优先级的调度任务队列长度作为参数允许集群配置,从高到低访问任务队列,获取设定的任务。
优选的,所述资源管控单元实现需控***资源的选取及其使用参数的设定。
本发明具有的优点和积极效果是:
对不同优先级别按比例划分资源,以确保高优先级查询可获得更多执行资源;只需各个执行节点按照同样的策略部署即可而无需统一的资源管理中心,实现结构相对简易;
只需各个执行节点按照同样的任务调度策略部署即可而无需统一的任务调度中心,实现结构相对简易;
本发明实现方法和装置与现有集中式管理的实现方法比较在保证效果的前提下实现相对简单,有效提高了集群对资源的使用控制与查询效率并对查询任务的执行顺序做了有效的管理。
附图说明
图1为现有技术分布式数据库优先级资源与任务调度情况示意图;
图2为本发明一实施例基于对等部署的分布式数据库查询优先级管理的实现方法的流程图;
图3为本发明一实施例中分布式数据库执行节点优先级资源划分情况示意图;
图4为本发明一实施例中分布式数据库中优先级任务队列进列示意图;
图5为本发明一实施例中分布式数据库中优先级任务队列出列示意图;
图6为本发明一实施例查询调派节点下发查询流程图;
图7为本发明一实施例执行节点优先级任务队列出列流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施例做详细说明。
图2为本发明一实施例基于对等部署的分布式数据库查询优先级管理的实现方法的流程图,本发明基于对等部署的分布式数据库查询优先级管理的实现方法,如图2所示,包含如下步骤:
步骤1、对于分布式数据库的每个查询执行节点,按照相同的集群既定的优先级定义将其资源按照一定的比例进行划分,优先级高的资源比例大;
在步骤1中,对于分布式数据库的每个查询执行节点,将其资源按照一定的比例进行划分为多个资源管理组,每个资源管理组对应一个优先级,不同优先级的查询会挂接到对应的资源管理组上;
本发明实施例所述资源管理组实现需控***资源的选取及其使用参数的设定;控制参数例如CPU使用权重可由类似LINUX CGROUP等技术帮助实现;
图3为本发明一实施例中分布式数据库执行节点优先级资源划分情况示意图,本发明一实施例以图3中的执行节点资源为例,本实施例中划分的资源种类有CPU与DISKIO,实现时不限于此,也可以单独只控制CPU,本实施例中一共有8个CPU以及一个DISK,集群指定的优先级共分为0-3级,那么其优先级资源组划分可参考图2,每个节点均会按照该比例划分资源。
其中,节点资源管理组的命名与划分,命名会按照集群实例名与租户以及优先级别组合命名,以细致区别不同用户。
步骤2、在各个执行节点上建立一致的基于集群优先级的任务队列,每个任务队列可管理一定数目的查询任务,集群为查询任务提供全局唯一的任务ID,查询任务按照任务ID在任务队列中排序;其任务ID可通过一个集群的ID发生器获得;其中本发明实施例所述任务ID会按照无回溯模式创建,保证先到的查询可获得较小的任务ID;
每个优先级任务会被放进其对应的任务队列,且按照其任务ID排序,等待被调度执行;查询任务根据该ID在任务队列中排序,以确保先发起的任务先执行且各个执行节点对于来自同一查询的任务在其队列中位置大体一致,尽可能同步完成;
图4为本发明一实施例中分布式数据库中优先级队列任务进列示意图;本实施例指定的优先级共分为0-3级,图中以优先级为1以及查询任务ID为3的USER1用户的某一查询为例,表述了该查询的任务到每个执行节点都会放进优先级1队列的对应序位。
步骤3、各个执行节点对于任务队列,采用相同的调度模式,优先级从高到低从任务队列中或取不同数目的任务去执行,高优先级出列的任务会多于低优先级;
图5为本发明一实施例中分布式数据库中优先级队列任务出列示意图,实施过程中,在各个执行节点上有一个执行调派队列用来装载就绪的执行任务,每个优先级在一次轮询取任务的过程中出列的任务数目不同,高优先级队列可出任务数目较低优先级会多,以保证高优先级任务可更快执行完成。
本发明实施例各个优先级的调度任务队列长度作为参数允许集群配置,从高到低访问任务队列,获取设定的任务,如任务队列中数目小于调度任务队列长度,则全部取出;本实施例中所述调度任务队列长度为所有优先级一次出列任务的总和的长度。
图6为本发明查询调派节点下发查询流程图,本发明方法实现过程中,如图6所示,查询调派节点下发查询包括如下步骤:
步骤501,为根据查询语句分解任务并制定执行计划,即该查询分多少步骤执行以及到那些执行节点执行;
步骤502,获取全局唯一任务ID配给所有任务;
步骤503,下放本步骤对应的查询任务到对应的执行节点;
步骤504,等待任务执行完成;
步骤505,直到查询任务全部完成为止;
其中步骤502–505实现分步骤下发任务到执行节点,并等待其完成。
图7为查询执行节点优先级队列任务出列流程图,如图7所示,步骤601–604为遍历所有优先级队列取出相应数目的任务执行的过程。
本发明基于对等部署的分布式数据库查询优先级管理的实现装置,包含:
资源管控单元,用于对于分布式数据库的每个查询执行节点,按照相同的集群既定的优先级定义将其资源按照一定的比例进行划分,优先级高的资源比例大;
任务管理单元,用于在各个执行节点上建立一致的基于集群优先级的任务队列,每个任务队列可管理一定数目的查询任务,集群为查询任务提供全局唯一的任务ID,查询任务按照任务ID在任务队列中排序;
任务调度单元,实现各个执行节点对于任务队列,采用相同的调度模式,优先级从高到低从任务队列中或取不同数目的任务去执行,高优先级出列的任务会多于低优先级。
本发明所述任务管理单元还实现所述任务ID按照无回溯模式创建,保证先到的查询可获得较小的任务ID。
本发明所述任务调度单元将各个优先级的调度任务队列长度作为参数允许集群配置,从高到低访问任务队列,获取设定的任务。
本发明所述资源管控单元实现需控***资源的选取及其使用参数的设定。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明,但所述内容仅为本发明的较佳实施例,不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等,均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (10)

1.基于对等部署的分布式数据库查询优先级管理的实现方法,其特征在于,包含:
对于分布式数据库的每个查询执行节点,按照相同的集群既定的优先级定义将其资源按照一定的比例进行划分,优先级高的资源比例大;
在各个执行节点上建立一致的基于集群优先级的任务队列,每个任务队列可管理一定数目的查询任务,集群为查询任务提供全局唯一的任务ID,查询任务按照任务ID在任务队列中排序;
各个执行节点对于任务队列,采用相同的调度模式,优先级从高到低从任务队列中或取不同数目的任务去执行,高优先级出列的任务会多于低优先级。
2.根据权利要求1所述的基于对等部署的分布式数据库查询优先级管理的实现方法,其特征在于:对于分布式数据库的每个查询执行节点,将其资源按照一定的比例进行划分为多个资源管理组,每个资源管理组对应一个优先级,不同优先级的查询会挂接到对应的资源管理组上。
3.根据权利要求1所述的基于对等部署的分布式数据库查询优先级管理的实现方法,其特征在于:所述任务ID会按照无回溯模式创建,保证先到的查询可获得较小的任务ID。
4.根据权利要求1所述的基于对等部署的分布式数据库查询优先级管理的实现方法,其特征在于:各个优先级的调度任务队列长度作为参数允许集群配置,从高到低访问任务队列,获取设定的任务,如任务队列中数目小于调度任务队列长度,则全部取出。
5.根据权利要求4所述的基于对等部署的分布式数据库查询优先级管理的实现方法,其特征在于:所述调度任务队列长度为所有优先级一次出列任务的总和的长度。
6.根据权利要求2所述的基于对等部署的分布式数据库查询优先级管理的实现方法,其特征在于:所述资源管理组实现需控***资源的选取及其使用参数的设定。
7.基于对等部署的分布式数据库查询优先级管理的实现装置,其特征在于,包含:
资源管控单元,用于对于分布式数据库的每个查询执行节点,按照相同的集群既定的优先级定义将其资源按照一定的比例进行划分,优先级高的资源比例大;
任务管理单元,用于在各个执行节点上建立一致的基于集群优先级的任务队列,每个任务队列可管理一定数目的查询任务,集群为查询任务提供全局唯一的任务ID,查询任务按照任务ID在任务队列中排序;
任务调度单元,实现各个执行节点对于任务队列,采用相同的调度模式,优先级从高到低从任务队列中或取不同数目的任务去执行,高优先级出列的任务会多于低优先级。
8.根据权利要求7所述的基于对等部署的分布式数据库查询优先级管理的实现装置,其特征在于:任务管理单元还实现所述任务ID按照无回溯模式创建,保证先到的查询可获得较小的任务ID。
9.根据权利要求7所述的基于对等部署的分布式数据库查询优先级管理的实现装置,其特征在于:任务调度单元将各个优先级的调度任务队列长度作为参数允许集群配置,从高到低访问任务队列,获取设定的任务。
10.根据权利要求7所述的基于对等部署的分布式数据库查询优先级管理的实现装置,其特征在于:所述资源管控单元实现需控***资源的选取及其使用参数的设定。
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Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105511950A (zh) * 2015-12-10 2016-04-20 天津海量信息技术有限公司 大数据集的任务队列优先级的调度管理方法
CN105550038A (zh) * 2015-12-12 2016-05-04 天津南大通用数据技术股份有限公司 对等部署的分布式数据库资源管理与负载调节方法
CN107239342A (zh) * 2017-05-31 2017-10-10 郑州云海信息技术有限公司 一种存储集群任务管理方法及装置
CN108092917A (zh) * 2016-11-23 2018-05-29 通用汽车有限责任公司 时序消息串行器
CN108156086A (zh) * 2017-12-19 2018-06-12 北京奇艺世纪科技有限公司 一种策略规则下发方法及装置
WO2018176965A1 (zh) * 2017-03-31 2018-10-04 北京京东金融科技控股有限公司 基于区块链的用于金融数据处理的方法、装置及电子设备
CN109976910A (zh) * 2019-03-20 2019-07-05 跬云(上海)信息科技有限公司 基于预计算olap模型的查询方法及装置
CN110750350A (zh) * 2019-10-29 2020-02-04 广东浪潮大数据研究有限公司 一种大资源调度方法、***、装置及可读存储介质
CN111190932A (zh) * 2019-12-16 2020-05-22 北京淇瑀信息科技有限公司 一种隐私集群查询方法、装置及电子设备
CN111736965A (zh) * 2019-12-11 2020-10-02 西安宇视信息科技有限公司 任务调度方法、装置、调度服务器和机器可读存储介质
CN113364825A (zh) * 2020-03-06 2021-09-07 联通***集成有限公司 分布式资源集成***
CN113495923A (zh) * 2021-02-09 2021-10-12 深圳市云网万店科技有限公司 用于分布式数据库执行器的调度管理方法及***
CN113781063A (zh) * 2020-12-30 2021-12-10 北京京东振世信息技术有限公司 用户资源处理方法和装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2002080026A1 (en) * 2001-03-30 2002-10-10 British Telecommunications Public Limited Company Global database management system integrating heterogeneous data resources
US20110072008A1 (en) * 2009-09-22 2011-03-24 Sybase, Inc. Query Optimization with Awareness of Limited Resource Usage
CN102243598A (zh) * 2010-05-14 2011-11-16 深圳市腾讯计算机***有限公司 分布式数据仓库中的任务调度方法及***
CN102387173A (zh) * 2010-09-01 2012-03-21 ***通信集团公司 一种MapReduce***及其调度任务的方法和装置
CN102567086A (zh) * 2010-12-30 2012-07-11 ***通信集团公司 一种任务调度的方法、设备和***
CN103123652A (zh) * 2013-03-14 2013-05-29 曙光信息产业(北京)有限公司 数据查询方法和集群数据库***
CN103902646A (zh) * 2013-12-27 2014-07-02 北京天融信软件有限公司 一种分布式任务管理***与方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2002080026A1 (en) * 2001-03-30 2002-10-10 British Telecommunications Public Limited Company Global database management system integrating heterogeneous data resources
US20110072008A1 (en) * 2009-09-22 2011-03-24 Sybase, Inc. Query Optimization with Awareness of Limited Resource Usage
CN102243598A (zh) * 2010-05-14 2011-11-16 深圳市腾讯计算机***有限公司 分布式数据仓库中的任务调度方法及***
CN102387173A (zh) * 2010-09-01 2012-03-21 ***通信集团公司 一种MapReduce***及其调度任务的方法和装置
CN102567086A (zh) * 2010-12-30 2012-07-11 ***通信集团公司 一种任务调度的方法、设备和***
CN103123652A (zh) * 2013-03-14 2013-05-29 曙光信息产业(北京)有限公司 数据查询方法和集群数据库***
CN103902646A (zh) * 2013-12-27 2014-07-02 北京天融信软件有限公司 一种分布式任务管理***与方法

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105511950A (zh) * 2015-12-10 2016-04-20 天津海量信息技术有限公司 大数据集的任务队列优先级的调度管理方法
CN105550038A (zh) * 2015-12-12 2016-05-04 天津南大通用数据技术股份有限公司 对等部署的分布式数据库资源管理与负载调节方法
CN108092917B (zh) * 2016-11-23 2021-11-09 通用汽车有限责任公司 时序消息串行器
CN108092917A (zh) * 2016-11-23 2018-05-29 通用汽车有限责任公司 时序消息串行器
WO2018176965A1 (zh) * 2017-03-31 2018-10-04 北京京东金融科技控股有限公司 基于区块链的用于金融数据处理的方法、装置及电子设备
CN107239342A (zh) * 2017-05-31 2017-10-10 郑州云海信息技术有限公司 一种存储集群任务管理方法及装置
CN108156086A (zh) * 2017-12-19 2018-06-12 北京奇艺世纪科技有限公司 一种策略规则下发方法及装置
CN108156086B (zh) * 2017-12-19 2022-04-22 北京奇艺世纪科技有限公司 一种策略规则下发方法及装置
CN109976910A (zh) * 2019-03-20 2019-07-05 跬云(上海)信息科技有限公司 基于预计算olap模型的查询方法及装置
CN110750350A (zh) * 2019-10-29 2020-02-04 广东浪潮大数据研究有限公司 一种大资源调度方法、***、装置及可读存储介质
CN110750350B (zh) * 2019-10-29 2022-08-16 广东浪潮大数据研究有限公司 一种大资源调度方法、***、装置及可读存储介质
CN111736965A (zh) * 2019-12-11 2020-10-02 西安宇视信息科技有限公司 任务调度方法、装置、调度服务器和机器可读存储介质
CN111190932A (zh) * 2019-12-16 2020-05-22 北京淇瑀信息科技有限公司 一种隐私集群查询方法、装置及电子设备
CN111190932B (zh) * 2019-12-16 2023-08-18 北京淇瑀信息科技有限公司 一种隐私集群查询方法、装置及电子设备
CN113364825A (zh) * 2020-03-06 2021-09-07 联通***集成有限公司 分布式资源集成***
CN113364825B (zh) * 2020-03-06 2022-12-06 联通***集成有限公司 分布式资源集成***
CN113781063A (zh) * 2020-12-30 2021-12-10 北京京东振世信息技术有限公司 用户资源处理方法和装置
CN113495923A (zh) * 2021-02-09 2021-10-12 深圳市云网万店科技有限公司 用于分布式数据库执行器的调度管理方法及***

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