一種移動應(yīng)用檢測負(fù)載均衡算法中計(jì)算負(fù)載值的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于信息安全領(lǐng)域，設(shè)及移動應(yīng)用檢測負(fù)載均衡的優(yōu)化方法，具體是一種 移動應(yīng)用檢測負(fù)載均衡算法中計(jì)算負(fù)載值的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 由于移動應(yīng)用檢測任務(wù)具有特殊性，難W將其切分為更細(xì)粒度的子文件，更不可 能對單個(gè)移動應(yīng)用檢測任務(wù)進(jìn)行簡單粗暴的平均大小切分，導(dǎo)致單個(gè)移動應(yīng)用檢測任務(wù)內(nèi) 的移動應(yīng)用大小差別迴異，影響移動應(yīng)用檢測任務(wù)的執(zhí)行效率。另外，影響移動應(yīng)用檢測任 務(wù)的執(zhí)行效率的另一個(gè)因素是單個(gè)移動應(yīng)用檢測任務(wù)內(nèi)的控制流復(fù)雜度。
[0003] 控制流復(fù)雜度是指由移動應(yīng)用檢測任務(wù)內(nèi)部的執(zhí)行流程和執(zhí)行復(fù)雜度，由控制流 圖中的邊數(shù)和節(jié)點(diǎn)數(shù)體現(xiàn)；
[0004] 控制流圖（CFG,Con化〇1 flow graph,即控制流程圖），是一個(gè)過程或程序的抽象 表現(xiàn)。移動應(yīng)用檢測任務(wù)的控制流圖，即移動應(yīng)用中語句、語句塊和過程的執(zhí)行流抽象?？?制流圖是一個(gè)有向圖，包含N個(gè)節(jié)點(diǎn)node和M條邊edge。
[0005] 現(xiàn)有技術(shù)中采用McCabe復(fù)雜度度量標(biāo)準(zhǔn)，將軟件的流程圖轉(zhuǎn)化為有向圖，控制流 圖是Mc化be復(fù)雜度計(jì)算的基礎(chǔ)，McCabe復(fù)雜度度量作為移動應(yīng)用檢測任務(wù)的環(huán)路復(fù)雜性度 量標(biāo)準(zhǔn)，一般用圈復(fù)雜度V(G)描述。實(shí)驗(yàn)證明，圈復(fù)雜度越大的移動應(yīng)用，靜態(tài)檢測時(shí)間越 長。
[0006] 圈復(fù)雜度的計(jì)算方法如下：
[0007] V(G)=e-n+2
[000引其中e為移動應(yīng)用檢測任務(wù)中控制流圖中邊數(shù)，n為移動應(yīng)用檢測任務(wù)中控制流圖 中的節(jié)點(diǎn)數(shù)。
[0009]負(fù)載均衡化oad Balancing)算法目的是為了提局任務(wù)執(zhí)行效率，提局系統(tǒng)吞吐 量，利用分布式結(jié)構(gòu)提高系統(tǒng)執(zhí)行性能。通過平衡各檢測節(jié)點(diǎn)的負(fù)載情況，加強(qiáng)了各檢測節(jié) 點(diǎn)的數(shù)據(jù)處理能力、提高了可用性。各檢測節(jié)點(diǎn)的負(fù)載包括:各檢測節(jié)點(diǎn)上所有移動應(yīng)用檢 測任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)吞吐量、CPU負(fù)載率、內(nèi)存使用率等；
[0010] 在傳統(tǒng)負(fù)載均衡算法中，一般使用CPU使用率、內(nèi)存占用率、硬盤使用情況、網(wǎng)絡(luò)吞 吐量等作為服務(wù)器負(fù)載的衡量標(biāo)準(zhǔn)。
[0011] 但是，在海量移動應(yīng)用檢測任務(wù)的應(yīng)用場景下，由于移動應(yīng)用文件小，在檢測過程 中，服務(wù)器硬盤的使用情況不會有很大的變化，硬盤使用量對移動應(yīng)用的檢測影響較小;而 由于移動應(yīng)用的存儲和檢測都在局域網(wǎng)環(huán)境下完成，局域網(wǎng)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)情況良好，小文件對網(wǎng) 絡(luò)帶寬要求不高，因此網(wǎng)絡(luò)吞吐量對移動應(yīng)用的檢測效率也無明顯影響。
[0012] 在海量移動應(yīng)用檢測任務(wù)的應(yīng)用場景下，使用ActiveMQ將移動應(yīng)用檢測任務(wù)存儲 在隊(duì)列服務(wù)器上，通過ActiveMQ提供的API獲取移動應(yīng)用檢測任務(wù)的隊(duì)列大小，并配置隊(duì)列 最大長度，而檢測任務(wù)隊(duì)列的大小是衡量一個(gè)檢測任務(wù)需要等待的時(shí)間和預(yù)計(jì)返回時(shí)間的 最直接因素。
[0013] 綜上，針對海量移動應(yīng)用檢測任務(wù)，傳統(tǒng)負(fù)載均衡算法中，只考慮了影響負(fù)載均衡 的W下幾類因素：1 )、檢測節(jié)點(diǎn)的CPU負(fù)載，包括CPU核數(shù)、CPU頻率、CPU使用百分比；2 )、檢測 節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存負(fù)載，包括空閑內(nèi)存百分比；3)、檢測節(jié)點(diǎn)的任務(wù)隊(duì)列負(fù)載，包括任務(wù)隊(duì)列長度 和任務(wù)隊(duì)列最大長度。
[0014] 如若不考慮控制流復(fù)雜度，將會使整個(gè)檢測效率下降50% W上。在有多節(jié)點(diǎn)W及 海量應(yīng)用需要檢測的情況下，檢測時(shí)間將會延遲超過1分鐘，無法滿足現(xiàn)階段海量移動應(yīng)用 檢測的需求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0015] 本發(fā)明針對海量移動應(yīng)用檢測任務(wù)的處理請求，為了提高多線程并行處理效率， 結(jié)合現(xiàn)有的負(fù)載均衡計(jì)算方法，引入控制流復(fù)雜度作為檢測節(jié)點(diǎn)的負(fù)載信息，提出了一種 移動應(yīng)用檢測負(fù)載均衡算法中計(jì)算負(fù)載值的方法，能短時(shí)檢測大量移動應(yīng)用。
[0016] 具體步驟如下：
[0017] 步驟一、針對每個(gè)檢測節(jié)點(diǎn)，分別計(jì)算該檢測節(jié)點(diǎn)上每個(gè)移動應(yīng)用檢測任務(wù)的控 制流復(fù)雜度Complexity;
[0018] 采用Mc化be復(fù)雜度度量標(biāo)準(zhǔn)，獲取每個(gè)移動應(yīng)用檢測任務(wù)的控制流圖，從而獲取 該控制流圖的邊數(shù)和節(jié)點(diǎn)數(shù)，計(jì)算控制流復(fù)雜度Comp 1 exi ty;
[0019] Complexityj = ej-rij+2
[0020] Complexityj為第j個(gè)移動應(yīng)用檢測任務(wù)的控制流復(fù)雜度；j為待檢測的移動應(yīng)用 檢測任務(wù)的序號，j為整數(shù);ej為第j個(gè)移動應(yīng)用檢測任務(wù)的控制流圖的邊數(shù)，nj為第j個(gè)移動 應(yīng)用檢測任務(wù)的控制流圖的節(jié)點(diǎn)數(shù)。
[0021] 步驟二、計(jì)算每個(gè)檢測節(jié)點(diǎn)上的所有移動應(yīng)用檢測任務(wù)的CPU加權(quán)負(fù)載，內(nèi)存加權(quán) 負(fù)載，隊(duì)列加權(quán)負(fù)載和控制流復(fù)雜度加權(quán)負(fù)載值之和LoadGrade:
[0022] LoadGrade i = Cw+Mw+Qw+Co 麗
[00剖其中，LoadGrade功檢測節(jié)點(diǎn)i的加權(quán)負(fù)載值之和；功檢測節(jié)點(diǎn)的序號，i為整數(shù)； Cw為檢測節(jié)點(diǎn)i的CPU加權(quán)負(fù)載值：Cw = Wcpu*CPUGradei;Wcpu是CPU加權(quán)負(fù)載值的權(quán)重； CPUGrade功檢測節(jié)點(diǎn)i的CPU負(fù)載值：
[0025] CPUCoresi為檢測節(jié)點(diǎn)i的CPU核數(shù)，單位為個(gè);CPUG化i為檢測節(jié)點(diǎn)i的CPU主頻，單 位為GHz; CPUUsedPerci為檢測節(jié)點(diǎn)i的CPU使用百分比，單位為％。
[002引 Mw為檢測節(jié)點(diǎn)i的內(nèi)存加權(quán)負(fù)載值:Mw = Wmemory*Mem0IrGradei ;Wmemory是內(nèi)存加權(quán) 負(fù)載值的權(quán)重，MemoryGrade功檢測節(jié)點(diǎn)i的內(nèi)存負(fù)載值：
[002引FreeMemoryi為檢測節(jié)點(diǎn)i的當(dāng)前空閑內(nèi)存，單位為％。
[0029] Qw為檢測節(jié)點(diǎn)i的隊(duì)列加權(quán)負(fù)載值:Qw=Wqueue*QueueGradei;Wqueue是隊(duì)列加權(quán)負(fù)載 值的權(quán)重，如eueGradei為檢測節(jié)點(diǎn)i的任務(wù)隊(duì)列負(fù)載值：
[0031 ]如eueCapacityi為檢測節(jié)點(diǎn)i的任務(wù)隊(duì)列容量即檢測節(jié)點(diǎn)i的任務(wù)隊(duì)列最大長度， 單位為個(gè);如eueNumi為檢測節(jié)點(diǎn)i的任務(wù)隊(duì)列當(dāng)前任務(wù)數(shù)量即隊(duì)列大小，單位為個(gè)。
[0032] Comw為檢測節(jié)點(diǎn)i的控制流復(fù)雜度加權(quán)負(fù)載值：
[0033] Comw=Wc〇mpiexii；y*Comp 1 ex i tyGradei
[0034] WGumpiexi巧為移動應(yīng)用檢測節(jié)點(diǎn)的控制流復(fù)雜度的權(quán)重，ComplexityGradei為移動 應(yīng)用檢測節(jié)點(diǎn)i的控制流復(fù)雜度負(fù)載值：
[0036] Complexitymaxi為時(shí)隙T內(nèi)檢測節(jié)點(diǎn)i的任務(wù)隊(duì)列中等待檢測任務(wù)的Complexity之 和的最大值；Comp 1 e X i t y average i為時(shí)隙T內(nèi)檢測節(jié)點(diǎn)i的任務(wù)隊(duì)列中等待檢測任務(wù)的 Complexity平均值：I
[0037] X TComplexityj表示在時(shí)隙T內(nèi)檢測節(jié)點(diǎn)i的等待在任務(wù)隊(duì)列上所有檢測任務(wù)的 Complexity之和，n表示時(shí)隙T內(nèi)的n個(gè)移動應(yīng)用。
[003 引檢測節(jié)點(diǎn)i的各類加權(quán)值滿足:Wcpu+Wmem。ry+Wqueue+WC。mplexity=100
[0039] Wcpu ,Wmemory ,Wqueue ,WComplexity^ [0 , 100]
[0040] 步驟S、將每個(gè)檢測節(jié)點(diǎn)的加權(quán)負(fù)載值之和LoadGrade的信息包裹在節(jié)點(diǎn)屯、跳中；
[0041] 步驟四、節(jié)點(diǎn)屯、跳每隔時(shí)隙T發(fā)送一次給負(fù)載調(diào)度器，負(fù)載調(diào)度器計(jì)算各個(gè)檢測節(jié) 點(diǎn)，將下一個(gè)移動應(yīng)用檢測任務(wù)分配給LoadGrade最小的檢測節(jié)點(diǎn)。
[0042] 本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：
[0043] 1)、一種移動應(yīng)用檢測負(fù)載均衡算法中計(jì)算負(fù)載值的方法，極大提高了海量移動 應(yīng)用檢測任務(wù)的執(zhí)行效率，能滿足現(xiàn)今海量應(yīng)用快速檢測的需求。
[0044] 2)、一種移動應(yīng)用檢測負(fù)載均衡算法中計(jì)算負(fù)載值的方法，用更加合理有效的方 式向節(jié)點(diǎn)分配任務(wù)，保證了節(jié)點(diǎn)的充分運(yùn)作的同時(shí)又防止其負(fù)荷超載，有利于維護(hù)節(jié)點(diǎn)壽 命。
【附圖說明】
[0045] 圖1是本發(fā)明移動應(yīng)用控制流復(fù)雜度與靜態(tài)檢測時(shí)間的關(guān)系圖；
[0046] 圖2是本發(fā)明一種移動應(yīng)用檢測負(fù)載均衡算法中計(jì)算負(fù)載值的方法流程圖；
[0047] 圖3是本發(fā)明與輪詢調(diào)度法，傳統(tǒng)的移動應(yīng)用檢測任務(wù)負(fù)載均衡算法的時(shí)間統(tǒng)計(jì) 與比較圖。
【具體實(shí)施方式】
[0048] 下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。
[0049] 如圖1所示，隨著移動應(yīng)用控制流復(fù)雜度的增加，移動應(yīng)用的靜態(tài)檢測時(shí)間也逐漸 增長，移動應(yīng)用檢測效率逐漸降低，因此，可W將移動應(yīng)用的控制流復(fù)雜度作為負(fù)載均衡算 法的一個(gè)參數(shù)，讓每個(gè)檢測節(jié)點(diǎn)的任務(wù)隊(duì)列上所等待任務(wù)的控制流復(fù)雜度之和趨于平衡， 提高批量執(zhí)行移動應(yīng)用檢測時(shí)的檢測性能。
[0050] 本發(fā)明一種移動應(yīng)用檢測負(fù)載均衡算法中計(jì)算負(fù)載值的方法，在海量移動應(yīng)用檢 測任務(wù)的場景中引入動態(tài)反饋負(fù)載均衡算法，考慮服務(wù)器的實(shí)時(shí)負(fù)載和響應(yīng)情況，不斷調(diào) 整節(jié)點(diǎn)間處理任務(wù)數(shù)的比例，來避免任務(wù)節(jié)點(diǎn)在超載時(shí)依然收到大量請求，均衡分布式系 統(tǒng)中任務(wù)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載情況，從而提高整個(gè)系統(tǒng)的吞吐率和任務(wù)執(zhí)行效率。
[0051] 該方法基于由客戶端、中屯、管理節(jié)點(diǎn)模塊和檢測子節(jié)點(diǎn)組成的實(shí)驗(yàn)平臺實(shí)現(xiàn)；
[0052] 檢測節(jié)點(diǎn)的屯、固飽括:當(dāng)前檢測節(jié)點(diǎn)i的CP切日權(quán)負(fù)載值，內(nèi)存加權(quán)負(fù)載值，隊(duì)列加 權(quán)負(fù)載值和控制流復(fù)雜度加權(quán)負(fù)載值；
[0053] 中屯、管理節(jié)點(diǎn)模塊接受移動應(yīng)用檢測任務(wù)和檢測子節(jié)點(diǎn)的屯、跳;通過實(shí)時(shí)接收各 檢測節(jié)點(diǎn)的屯、跳得到當(dāng)前各檢測節(jié)點(diǎn)的負(fù)載情況，并通過負(fù)載調(diào)度器選擇出其中最優(yōu)的檢 測節(jié)點(diǎn)下發(fā)移動應(yīng)用檢測任務(wù)，然后重新計(jì)算各檢測節(jié)點(diǎn)的負(fù)載分?jǐn)?shù)，更新記錄的負(fù)載信 息。
[0054] 中屯、管理節(jié)點(diǎn)模塊分為屯、跳接收引擎、負(fù)載值計(jì)算引擎和檢測子節(jié)點(diǎn)資源隊(duì)列= 部分。屯、跳接受引擎接收到檢測子節(jié)點(diǎn)發(fā)來的屯、跳信息后，將其中的負(fù)載信息取出傳遞給 負(fù)載值計(jì)算引擎;負(fù)載值計(jì)算引擎根據(jù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載信息計(jì)算出節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)負(fù)載值后，根據(jù)負(fù) 載值的大小重排檢測子節(jié)點(diǎn)資源隊(duì)列。負(fù)載調(diào)度器接收到移動應(yīng)用檢測任務(wù)后，可W直接 分配到負(fù)載分?jǐn)?shù)最大，負(fù)載最低節(jié)的檢測子節(jié)點(diǎn)；
[0055] 負(fù)載調(diào)度器作用是監(jiān)視和收集各個(gè)服務(wù)器的負(fù)載信息，根據(jù)多個(gè)負(fù)載信息算出一 個(gè)綜合負(fù)載值。當(dāng)綜合負(fù)載值表示服務(wù)器比較忙時(shí)，該檢測節(jié)點(diǎn)的優(yōu)先級較