地面衛星通信系統自適應負載均衡方法研究

摘要：針對衛星通信系統高并發處理需求，文章提出一種多處理器自適應負載均衡方法，該方法對傳統Hash算法進行了改進，綜合考慮了各處理器處理能力的差異，解決了普通Hash算法存在的Hash不均問題，在處理器數量發生變化時整個系統映射關系的調整較小。算法在系統容錯性、可擴展性和負載均衡性方面均有較大的改進，克服了現有負載均衡方法的局限性。

關鍵詞：衛星通信；負載均衡；一致性哈希

中圖分類號：TN92文獻標志碼：A

0 引言

衛星通信因其業務覆蓋廣、系統可靠、傳輸性高、系統不受地面環境狀態影響等優勢，在各行各業被越來越廣泛地應用。隨著衛星通信用戶量越來越多，地面衛星通信系統高并發處理需求也隨之提高，傳統的單進程信息處理器很難滿足業務通信過程中用戶高并發請求下信息處理的實時性要求，需要進行多進程信息處理器負載均衡［1］。目前，進行多進程信息處理器負載均衡的主流方法主要有靜態負載均衡和動態負載均衡方法。靜態負載均衡主要有輪轉算法、加權輪轉算法和散列法等；動態負載均衡算法主要有最少連接法、最快響應法等。其中，輪轉算法適合所有節點的處理能力均相同的情況，請求到來時按照順序分別發給各個處理器進行處理，若節點處理能力不同，則可能出現不同處理能力的節點之間負載分擔不均問題；加權輪轉算法是普通輪轉算法的改進，考慮了各個處理器節點處理能力的差異，根據處理能力的差異確定權值，改善了負載分擔的均衡性，但處理器故障的容錯性和數量的擴展性較差；散列法的均衡性取決于哈希均勻性，存在哈希不均的問題且當處理器數量增加或因故障減少時，哈希值和處理器之間的映射關系需要重新調整；動態均衡算法主要是動態檢測處理器當前的請求數和信息處理響應時間，根據各個處理器當前的請求數和響應時間動態調整請求信令的分配，會增大系統的處理開銷。

針對現有分配方式存在的一些問題，本文提出一種衛星通信系統自適應負載均衡方法。該方法將各處理器進程使用相同的哈希算法計算哈希值，并將值映射到0～（232-1）組成的閉合哈希圓環上，進行用戶請求分配時，系統根據用戶請求信息特征值計算對應的哈希值，并根據哈希值在閉合哈希圓環上順時針尋找最近的滿足處理能力的處理器進行處理，如遇到最近的處理器不滿足條件則繼續遍歷下一個，各處理器共享狀態存儲模塊的數據，實現系統無狀態處理。該方法綜合考慮了各處理器處理能力的差異以及處理器數量發生變化時整個系統映射關系的最小化調整問題，在系統容錯性、可擴展性和負載均衡性方面均有較大的改進，克服了現有負載均衡方法的局限性。

1 衛星通信系統架構

地面衛星通信系統包括地球站和通信業務控制中心等部分，如圖1所示。本文所述的自適應負載均衡算法主要針對圖示通信業務中心模塊中的核心處理器部分，當地球站用戶量較多時，同一時間可能會有大量的入網/呼叫請求需要核心處理器處理，此時如果不進行負載均衡則可能導致處理器過載或用戶請求處理時延變長，影響用戶體驗。

為解決上述問題，需要增加核心處理器數量，并選擇合適的算法進行多處理器負載均衡，將大量的用戶請求信息分發給多個處理器同時進行處理，達到提升處理速度，優化用戶體驗的目的。

2 改進負載均衡算法和系統

2.1 傳統哈希算法

對于多進程處理器之間的負載均衡多采用哈希算法進行。傳統哈希算法通常是建立哈希值映射表，將哈希值和處理器之間進行循環映射，根據待處理信令特征信息計算哈希值，并根據計算的哈希值查表確定處理器，從而選擇對應的處理器進行處理。此種算法在處理器數量新增或者減少時都需要對哈希值映射關系進行重新調整，降低了系統的穩定性和處理效率。

一致性哈希算法針對上述傳統哈希算法存在的問題進行了改進［2］，將所有哈希值抽象成一個圓環，比如哈希值范圍為0～（232-1），則抽象的哈希環0和（232-1）首尾相接構成一個圓環，計算各處理器節點的哈希值并映射在哈希環的對應位置上，計算用戶請求數據的哈希值，根據哈希值順時針尋找距離最近的處理器節點作為數據處理節點。此種算法在處理器數量新增或減少時，哈希值映射不需要重新調整，但未考慮不同的處理器節點可能存在的處理能力差異，也未考慮當用戶量不夠大時可能存在的負載分擔偏移問題。

2.2 改進負載分擔算法

針對上述傳統算法存在的問題，本文對負載分擔算法進行改進，根據各處理器節點的CPU利用率、內存利用率、當前處理數量、當前流量、響應時間等綜合考慮各節點的處理能力［3］，并計算各處理器節點的最大處理上限，同時對用戶量不夠大時可能存在的負載分擔不均問題進行改善，提升系統整體的性能。

改進負載分擔算法如圖2所示，整體示意圖為抽象成的哈希環，ServerA到ServerD表示當前系統內的4個處理器節點，處理器節點之間A1、B1等小的節點表示各處理器服務節點的虛擬節點，通過虛擬節點可定位對應的實際服務節點，可解決負載傾斜的問題；此外，算法實施過程中同時兼顧各節點的處理能力，并根據節點處理能力確定各節點的最大處理并發量和選擇權重。

其中，哈希環上處理器實體節點和虛擬節點的確定方法采用如下斐波那契散列法計算確定［4］。

哈希函數為：

H（k）=［m×（k×Amod1）］

其中，m=1 000，A=（5-1）/2。

處理器實體節點和虛擬節點的算法如下。

實體節點：H（k）=［m×（k×Amod1）］。

虛擬節點1：H（k1）=［m×（H（k）×Amod1）］。

虛擬節點2：H（k2）=［m×（H（k1）×Amod1）］。

依次類推，根據各個節點的處理能力確定需要添加的虛擬節點個數。

算法的執行流程如圖3所示，改進負載分擔算法的工作流程如下。

（1）利用用戶請求數據中的特征數據計算哈希值。

（2）根據哈希值確定在哈希環上的位置。

（3）順時針查找圓環上的節點，根據找到的實體節點或虛擬節點對應的服務節點確定處理節點。

（4）若節點對應的服務節點當前處理能力已經到達上限，則繼續查找下一節點。

（5）若用戶量過大導致所有的節點均已達到最大處理上限，則根據節點的選擇權重選擇性能最優的節點盡可能保障用戶。

2.3 帶負載均衡衛星通信系統

根據上述算法的描述，帶負載均衡的衛星通信系統結構如圖4所示。來自地球站的請求信息經過負載均衡處理模塊處理后散轉到各個處理器節點進行處理，處理后相關的狀態數據存儲在同一個數據庫中，各節點共享數據，當處理器節點發生變更導致同一個地球站的請求后續會被不同的處理器處理時，可維持地球站的狀態數據一致性，提高系統容錯性和穩定性［5］。

3 衛星通信負載均衡工作流程

3.1 正常工作流程

衛星通信負載均衡正常工作流程是指所有處理器節點狀態均正常的情況下的工作流程，如圖5所示。圖中示意了節點狀態正常和有節點負載達到上限狀態下的節點選擇情況，節點狀態正常的情況以節點A為例，負載達上限的情況以節點B為例，具體如下：

節點狀態正常情況下的流程以圖中請求Q1為例。Q1為地球站請求信令計算出的哈希值在圓環上的位置，以Q1為起點順時針查找節點，順時針第一個節點為虛擬節點A1，虛擬節點A1對應服務處理節點A，因此請求Q1分配給服務處理節點A進行處理。

節點負載達到上限的情況以圖中請求Q2為例。以Q2為起點順時針查找節點，順時針第一個節點為虛擬節點B1，虛擬節點B1對應服務處理節點B，但此時節點B負載達到上限，繼續順時針查找下一節點，因此請求Q2分配給服務處理節點C進行處理。

3.2 節點數量變更時工作流程

節點數量變更指因故障等問題減少或因處理需要新增節點的情況，工作流程如圖6所示。節點數量減少和新增情況下對用戶請求的分配情況，節點減少以取消節點A為例，節點增加以新增節點E為例。具體如下：

節點數量減少的情況以請求Q3為例，以Q3為起點順時針查找最近的節點，由于處理器節點A取消，因此與節點A關聯的所有虛擬節點均取消，此時最近的節點為虛擬節點B2，虛擬節點B2對應服務處理節點B，因此請求Q3分配給服務處理節點B進行處理。

節點數量新增的情況以請求Q4為例，新增的節點為節點E，以Q4為起點順時針查找最近的節點，順時針第一個節點為虛擬節點E1，對應服務處理節點E，因此請求Q4分配給服務處理節點E進行處理。

上述可見，本文算法具有較好的容錯性和擴展性，在處理器節點數量減少或新增時，可以自適應地將新增或者減少的節點在哈希環上進行標識，對用戶請求進行分配時，只有發生新增或者減少的節點分配受到影響，處理器節點和請求哈希值之間的映射關系不需要重新分配，提升了系統的容錯性和擴展性。

4 結語

本文提出了一種地面衛星通信系統自適應負載均衡方法，與傳統的衛星通信系統負載均衡方法相比，本方法對負載均衡時使用的Hash算法進行了改進［6］，解決了基于普通Hash算法的負載均衡可能存在的Hash不均導致的分擔不均問題，解決了傳統負載分擔易出現的狀態不一致問題，改進了分擔效果。

參考文獻

［1］王健，孫建伶，王新宇，等.容錯多處理機中一種高效的實時調度算法［J］.軟件學報，2009（10）：2628-2636.

［2］方堃，武小年.改進的一致性哈希算法及應用［J］.大眾科技，2015（4）：5-7.

［3］盧建元.高性能哈希技術及其應用的研究［D］.北京：清華大學，2017.

［4］郭寧，張新.一致性哈希算法在多處理機進程分配的應用［J］.計算機與現代化，2013（9）：71-74.

［5］姚墨涵，謝紅薇.一致性哈希算法在分布式系統中的應用［J］.電腦開發與應用，2012（7）：1-2.

［6］張開琦，劉曉燕，王信，等.基于動態權重的一致性哈希微服務負載均衡優化［J］.計算機工程與科學，2020（8）：1339-1344.

Research on adaptive load balancing method of the terrestrial satellite communication system

QiuChunrong， YanYingzi

（Nanjing Panda Handa Technology Co.， Ltd.， Nanjing 210000， China）

Abstract： A multi processor adaptive load balancing method is proposed to address the high requirements for concurrent processing in satellite communication systems. This method improves traditional Hash algorithms and takes into account the differences in processing capabilities of each processor. It Solved the problem of Hash unevenness in ordinary Hash algorithms. The adjustment of the entire system mapping relationship is relatively small when the number of processors changes.it has greater improvement in System Error-tolerance， scalability， and load balancing， overcoming the limitations of existing load balancing methods.

Key words： satellite communications; load balance; consistent Hash