CN108920265A - 一种基于服务器集群的任务执行方法及服务器 - Google Patents

Abstract

本发明适用于计算机技术领域，提供了一种基于服务器集群的任务执行方法及服务器，该方法包括：获取自身所属的集群对应的第一预设任务以及其他集群对应的第二预设任务；预测执行第一预设任务时所对应的资源使用率；若所述资源使用率小于第一预设阈值，则执行第二预设任务；在同时执行第一预设任务以及第二预设任务时，若当前的资源使用率大于或等于第二预设阈值时，则停止执行第二预设任务；第一预设阈值小于第二预设阈值。本发明实施例在保证第一预设任务顺利执行的情况下，充分利用自身富余的资源帮其他集群分担任务，以缓解其他集群数据处理压力，提高整体的数据处理效率。

Description

一种基于服务器集群的任务执行方法及服务器

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种基于服务器集群的任务执行方法及服务器。

背景技术

随着经济的发展和人们生活水平的不断提高，银行的业务越来越多，服务器集群的数据处理量也越来越大，对服务器集群的负载能力提出了新的要求。

目前，业内大部分服务器只运行固定的任务，而每个任务在不同时段的并发量可能不同，服务器在不同时段的处理压力不同可能导致服务器资源浪费。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于服务器集群的任务执行方法及服务器，以解决现有技术中，服务器只运行固定的任务，而每个任务在不同时段的并发量可能不同，服务器在不同时段的处理压力不同，可能导致服务器资源浪费。

本发明实施例的第一方面提供了一种基于服务器集群的任务执行方法，包括：

获取自身所属的集群对应的第一预设任务和其他集群对应的第二预设任务；

预测执行所述第一预设任务时所对应的资源使用率；

若所述资源使用率小于第一预设阈值，则执行所述第二预设任务；

在同时执行所述第一预设任务以及所述第二预设任务时，若当前的资源使用率大于或等于第二预设阈值时，停止执行所述第二预设任务；其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值。

本发明实施例的第二方面提供了一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

获取自身所属的集群对应的第一预设任务和其他集群对应的第二预设任务；

预测执行所述第一预设任务时所对应的资源使用率；

若所述资源使用率小于第一预设阈值，则执行所述第二预设任务；

在同时执行所述第一预设任务以及所述第二预设任务时，若当前的资源使用率大于或等于第二预设阈值时，则停止执行所述第二预设任务；其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值。

本发明实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取自身所属的集群对应的第一预设任务和其他集群对应的第二预设任务；

预测执行所述第一预设任务时所对应的资源使用率；

若所述资源使用率小于第一预设阈值，则执行所述第二预设任务；

在同时执行所述第一预设任务以及所述第二预设任务时，若当前的资源使用率大于或等于第二预设阈值时，则停止执行所述第二预设任务；其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值。

实施本发明实施例提供的一种基于服务器集群的任务执行方法及服务器具有以下有益效果：

本发明实施例，节点服务器在检测到执行当前所在集群对应的第一预设任务所占用的资源使用率小于第一预设阈值时，执行其他集群的第二预设任务，这样能够实现在没有执行第一预设任务时，执行第二预设任务，由于为执行第一预设任务预留了系统资源，即使在执行第二预设任务时突然启动第一预设任务，也不会影响第一预设任务的处理速度；或者在执行第一预设任务时，利用富余的系统资源执行第二预设任务，在不影响处理第一预设任务的情况下，一方面能充分利用本节点的系统资源，另一方面又能缓解其他集群数据处理压力，提高整体的数据处理效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例提供的一种基于服务器集群的任务执行方法的实现流程图；

图2是本发明另一实施例提供的一种基于服务器集群的任务执行方法的实现流程图；

图3是本发明一实施例提供的一种服务器的结构框图；

图4是本发明另一实施例提供的一种服务器的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

请参见图1，图1是本发明实施例提供的一种基于服务器集群的任务执行方法的实现流程图。本实施例中基于服务器集群的任务执行方法的执行主体为集群中的节点服务器，一个集群中包括多个节点服务器，多个集群的节点服务器由管理服务器统一进行任务调度。如图所示的基于服务器集群的任务执行方法可包括：

S101：获取自身所属的集群对应的第一预设任务和其他集群对应的第二预设任务。

管理服务器通常按集群部署预设任务，一个集群在执行自身所属的集群对应的预设任务时，还可以根据实际情况决定是否执行其他集群对应的预设任务。一个集群对应的预设任务是指该集群中的节点服务器必须执行的任务，即本集群对应的预设任务的优先级最高。当管理服务器将其他集群对应的预设任务部署到本集群的节点服务器上时，其他集群对应的预设任务的优先级均低于本集群对应的预设任务。

为了便于描述，本实施例中，假设有服务器集群S1和S2，预设任务T1和T2，S1对应的预设任务为T1，S2对应的预设任务为T2，也就是说，在S1中的节点服务器优先执行T1，S2中的节点服务器优先执行T2。

在实际应用中，管理服务器可以把预设任务T1和T2都部署到S1和S2，在S1中，T1的优先级高于T2的优先级，S1中的节点服务器优先执行预设任务T1；在S2上，T2的优先级高于T1的优先级低，S2中的节点服务器优先执行预设任务T2。一般情况，S1只跑T1，S2上只跑T2。

假设本实施例中的节点服务器属于服务器集群S1，那么自身所属的集群对应的第一预设任务为T1，其他集群(服务器集群S2)对应的第二预设任务对应的第二预设任务为T2。其中，T1可以为银行的对外业务如存取款业务、保险业务等，其他服务器集群T2可以为银行的对内业务如银行对账业务等。其他服务器集群是指除服务器集群S1之外的服务器集群。

可以理解的是，第一预设任务以及第二预设任务可以是一项任务，也可以是一类任务，此处不做限制。

S102：预测执行所述第一预设任务时所对应的资源使用率。

节点服务器可以在当前未执行第一预设任务时，预测在执行第一预设任务时所消耗的资源信息，从而得到在执行第一预设任务时的资源利用率。资源利用率包括内存使用率和/或中央处理器(Central Processing Unit，CPU)使用率。执行第一预设任务时所对应的资源使用率表征执行第一预设任务需要占用的系统资源的多少。

节点服务器也可以在执行第一预设任务时，实时获取或按预设时间间隔获取执行第一预设任务时所对应的资源使用率，从而预测在执行第一预设任务的一段时间内所对应的资源使用率。其中，节点服务器可以预先设置按预设时间间隔启动的定时任务，在当前时刻到达预设时间间隔的起始时刻时，启动定时任务获取执行第一预设任务时所对应的资源使用率。定时任务是指在按预设的定时时间启动并执行的任务。该定时任务用于获取执行第一预设任务时所对应的资源使用率。

进一步地，在一实施方式中，为了准确预测执行第一预设任务时所对应的资源使用率，合理分配或合理利用系统资源，S102可以具体包括：获取每个预设时段所述第一预设任务对应的历史资源使用率以及历史业务数据量；根据所述第一预设任务对应的当前业务数据量、每个所述预设时段的历史资源使用率以及每个所述预设时段的历史业务数据量，预测执行所述第一预设任务对应的资源使用率。

节点服务器可以从数据库中获取自身在预设统计周期内执行第一预设任务时的历史资源使用率，并从中提取在每个预设时段执行第一预设任务所对应的历史资源使用率以及历史业务数据量，之后，确定当前时刻所属的预设时段、根据当前时刻所属的预设时段、第一预设任务对应的当前业务数据量、每个预设时段执行第一预设任务所对应的历史资源使用率以及历史业务数据量，预测执行第一预设任务对应的资源使用率。其中，预设统计周期可以为一周、也可以为15天或1个月，具体可根据实际需要进行设置，每个统计周期内每天包含多个不同的预设时段。

进一步地，节点服务器可以获取历史资源使用率与历史业务数据量的曲线图，该曲线图上包括该节点服务器在每个预设时间段执行第一预设任务时的资源使用率，节点服务器可以基于该曲线图、当前时刻以及第一预设任务对应的当前业务数据量，预测执行第一预设任务对应的资源使用率。具体地，可以根据第一预设任务对应的当前业务数据量与当前时刻所属的预设时段所对应的历史业务数据量之间的比值、当前时刻所属的预设时段所对应的历史资源使用率，来预测执行第一预设任务对应的资源使用率。

节点服务器在获取到执行第一预设任务时所对应的资源使用率时，将执行第一预设任务时所对应的资源使用率与第一预设阈值进行比较。

第一预设阈值可以是80％，但并不限于此，具体可根据实际情况进行设置，例如根据节点服务器在执行第一预设任务消耗的资源进行设置，此处不做限制。当资源利用率包括内存使用率以及CPU使用率时，第一预设阈值包括第一内存使用率阈值以及第一CPU使用率阈值。

当比较结果为第一预设任务时所对应的资源使用率小于第一预设阈值时，判定节点服务器在执行第一预设任务时，还有富余的系统资源执行除第一预设任务之外的任务，可以分担其他集群的第二预设任务，执行S103；当比较结果为第一预设任务时所对应的资源使用率大于或等于第一预设阈值时，不做任何处理，等待执行第一预设任务。

其中，当资源利用率包括内存使用率以及CPU使用率时，如果执行第一预设任务时所对应的内存使用率小于第一内存使用率阈值，且执行第一预设任务时所对应的CPU使用率小于第一CPU使用率阈值，那么比较结果为第一预设任务时所对应的资源使用率小于第一预设阈值，执行S103；如果执行第一预设任务时所对应的内存使用率大于或等于第一内存使用率阈值，或者，执行第一预设任务时所对应的CPU使用率大于或等于第一CPU使用率阈值，那么比较结果为第一预设任务时所对应的资源使用率大于或等于第一预设阈值。

S103：若所述资源使用率小于第一预设阈值，则执行所述第二预设任务。

此时，节点服务器当前可能正在执行第一预设任务，也可能未执行第一预设任务。

当资源利用率包括内存使用率或CPU使用率时，如果节点服务器判定在执行第一预设任务时所对应的资源使用率小于第一资源使用率，或，在执行第一预设任务时所对应的CPU使用率大于或等于第一CPU使用率阈值时，执行第二预设任务，此时节点服务器还有富余的系统资源执行除第一预设任务之外的任务。

当资源利用率包括内存使用率以及CPU使用率时，在执行第一预设任务时所对应的内存使用率小于第一内存使用率阈值，且执行第一预设任务时所对应的CPU使用率小于第一CPU使用率阈值时，执行第二预设任务。

可以理解的是，当第二预设任务为至少两项时，节点服务器获取第二预设任务的优先级，并根据第二预设任务的优先级从高到低的顺序从中确定并执行优先级最高的第二预设任务。第二预设任务的优先级可根据任务的紧急情况以及重要程度进行动态调整。

可以理解的是，在执行优先级最高的第二预设任务时，可以获取当前的资源利用率，在当前的资源利用率大于或等于第一预设阈值时，不执行除优先级最高的第二预设任务之外的其他第二预设任务；在当前的资源利用率小于第一预设阈值时，再执行优先级排第二的第二预设任务，按照此方法依次类推，在当前的资源利用率小于第一预设阈值时，按优先级从高到低的顺序依次增加第二预设任务。

S104：在同时执行所述第一预设任务以及所述第二预设任务时，若当前的资源使用率大于或等于第二预设阈值时，停止执行所述第二预设任务；其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值。

节点服务器在同时执行第一预设任务以及第二预设任务时，获取当前的资源使用率，如果当前的资源使用率大于或等于第二预设阈值，停止执行第二预设任务。第二预设阈值大于第一预设阈值，例如，第一预设阈值为80％，第二预设阈值为90％，但并不限于此，具体可根据实际情况进行设置，此处不做限制。

可以理解的是，当节点服务器在同时执行第一预设任务以及第二预设任务时，如果当前的资源使用率小于第二预设阈值，那么，继续执行第一预设任务以及第二预设任务。

可以理解的是，当节点服务器在同时执行第一预设任务以及第二预设任务，第二预设任务为至少两项，且当前的资源利用率大于或等于第二预设阈值时，优先停止执行优先级最低的第二预设任务，如果停止优先级最低的第二预设任务的资源利用率仍大于或等于第二预设阈值时，再停止执行优先级排在倒数第二的第二预设任务，依次类推，直到同时执行第一预设任务以及第二预设任务时，当前的资源使用率小于第二预设阈值；或者直到所有的第二预设任务均被终止为止。

可选地，当第二预设任务为至少两项，第一预设任务的执行时段在第二预设任务的执行时段之前，且获取到执行第一预设任务需要的执行时长时，在S103之后，还可以包括：若所述资源使用率小于预设阈值，且执行第一预设任务需要的执行时长所对应的结束时刻，则根据第二预设任务的优先级继续启动第二项第二预设任务，当执行至少两项第二预设任务时的资源使用率大于或等于第二预设阈值，根据第二预设任务的优先级从低到高的顺序逐步终止第二预设任务。

可以理解的是，为了进一步地充分利用系统资源，缓解其他服务器集群的数据处理压力，在S104之前，还可以包括：获取未执行第一预设任务时所对应的资源使用率：若当前未执行所述第一预设任务，且未执行所述第一预设任务时所对应的资源使用率小于第三预设阈值，则执行所述第二预设任务。所述第三预设阈值小于所述第一预设阈值。

第一预设阈值可以是80％，第三预设阈值可以是40％，但并不限于此。第三预设阈值可根据启动第一预设任务所需要占用的系统资源进行设置，以保证第一预设任务能够成功启动，在成功启动后，如果当前的资源使用率大于或等于第三预设阈值时，停止执行第二预设任务，以防止因执行第二预设任务而耽误执行第一预设任务的情况发生。

本发明实施例，节点服务器在检测到执行当前所在集群对应的第一预设任务所占用的资源使用率小于第一预设阈值时，执行其他集群的第二预设任务，这样能够实现在没有执行第一预设任务时，执行第二预设任务，由于为执行第一预设任务预留了系统资源，即使在执行第二预设任务时突然启动第一预设任务，也不会影响第一预设任务的处理速度；或者在执行第一预设任务时，利用富余的系统资源执行第二预设任务，在不影响处理第一预设任务的情况下，一方面能充分利用本节点服务器的系统资源，另一方面又能缓解其他集群数据处理压力，提高整体的数据处理效率。

请参见图2，图2是本发明另一实施例提供的一种基于服务器集群的任务执行方法的实现流程图。本实施例中基于服务器集群的任务执行方法的执行主体为集群中的节点服务器，一个集群中包括多个节点服务器，多个集群的节点服务器由管理服务器统一进行任务调度。如图所示的基于服务器集群的任务执行方法可包括：

S201：获取自身所属的集群对应的第一预设任务和其他集群对应的第二预设任务。

本实施例中S201与上一实施例中的S101相同，具体请参阅上一实施例中S101的相关描述，此处不再赘述。

S202：获取所述第一预设任务对应的业务数据。

由于节点服务器处理的数据量不同时，其资源使用率也不尽相同，考虑到启动任务和停止任务都需要一定的时间，为了避免资源使用率过大且无法及时终止正在执行的第二预设任务而导致系统卡死甚至系统崩溃的情况出现，服务器根据第一预设任务对应的业务数据预测执行第一预设任务对应的资源使用率。

具体地，服务器获取第一预设任务对应的业务数据。第一预设任务对应的业务数据是执行第一任务时需要处理的数据，或执行第一预设任务时各业务处理流程需要用到的数据。

节点服务器内预先存储了每种业务类型的业务处理流程，以及每个业务处理流程的每个处理步骤需要处理的数据。

可选地，基于服务器集群的任务执行方法还可以包括：获取所述第一预设任务对应的业务排号信息，所述业务排号信息包括客户申请办理的业务信息。

客户申请办理的业务信息包括但不限于业务标识。业务标识可以是业务名称，也可以是业务编号，此处不做限制。

S203：根据所述业务数据所属的业务类型，预测执行所述第一预设任务对应的资源使用率。节点服务器在获取到第一预设任务对应的业务数据时，可以基于每种业务类型包括的业务数据、第一预设任务对应的业务数据的名称或属性信息确定第一预设任务对应的业务数据所属的业务类型；并从数据库中获取历史统计数据，历史统计数据中包含了处理每种业务类型的数据时占用的系统资源(内存使用率以及CPU使用率)，从而根据历史统计数据预测执行第一预设任务时所对应的资源使用率。

或者，节点服务器在确定第一预设任务的业务数据所属的业务类型时，可以根据历史统计数据确定该业务类型的高峰期对应的资源使用率，并将其作为执行第一预设任务对应的资源使用率。

或者，节点服务器可以统计第一预设任务对应的业务数据的数据总量，在确定业务数据所属的业务类型时，从历史记录中获取处理该业务类型的同等数据量的业务数据需要消耗的资源，从而确定执行第一预设任务时所对应的资源使用率。

进一步地，为了准确预估执行第一预设任务对应的资源使用率，充分利用系统资源，避免资源浪费，有效缓解其他服务器集群的数据处理压力，提高第二预设任务的整体处理效率。当获取到第一预设任务对应的业务排号信息时，S203可以包括S2031～S2032。具体如下：

S2031：根据所述业务排号信息确定客户申请办理的业务所属的业务类型以及每种所述业务类型的申请数量。

节点服务器可以根据业务排号信息中包含的客户申请办理的业务信息，以及每种业务类型包含的业务的标识，确定客户申请办理的业务所属的业务类型；根据每种业务类型的业务排号信息中包含的最新的排队序号，统计每种业务类型的申请数量。业务排号信息可以是指客户在营业网点办理业务时的排号信息。

S2032：根据每种所述业务类型的申请数量以及每种所述业务类型的业务数据量，预测执行所述第一预设任务对应的资源使用率。

节点服务器根据第一预设任务的每种业务类型各自对应的业务数据，统计每种业务类型的业务数据量，业务数据量是指业务数据所占的比特数。

节点服务器根据每种所述业务类型的申请数量、每种业务类型的业务数据量以及能够处理的最大并发量，确定每种业务类型对应的需要处理的并发业务数据量。

当某种业务类型的申请数量小于最大并发量时，该种业务类型对应的并发业务数据量为每种业务类型的申请数量与每种业务类型的业务数据量之积。

当业务类型的申请数量大于或等于最大并发量时，每种业务类型对应的并发业务数据量为最大并发量与每种业务类型的业务数据量之积。

节点服务器可以根据每种业务类型对应的需要处理的并发业务数据量，测算每种业务类型的并发业务数据量的资源使用率，并根据第一预设任务对应的业务类型、以及每种业务类型的并发业务数据量的资源使用率，估算在执行第一预设任务对应的资源使用率。执行第一预设任务对应的资源使用率可以是需要并发处理的所有业务类型的并发业务数据量的资源使用率的总和。

进一步地，业务排号信息包括客户的年龄信息，S2032具体包括以下步骤：

1)根据每种所述业务类型的客户的年龄信息、每个年龄段的客户的历史业务办理记录，确定每种所述业务类型的每个客户对应的业务办理时长。

节点服务器从数据库中获取每个年龄段的客户的历史业务办理记录，并根据业务排号信息中包含的客户申请办理的业务信息，确定每个年龄段的客户在办理每种业务类型的业务所需要的时长，得到每种所述业务类型的每个客户对应的业务办理时长。

2)根据每种所述业务类型的申请数量以及每种所述业务类型的每个客户对应的业务办理时长，预测处理每种所述业务类型的业务数据所需要的处理时长。

节点服务器根据每种业务类型的申请数量、每种业务类型的每个客户对应的业务办理时长以及每种业务类型支持的最大并发量，确定处理每种业务类型的业务数据所需要的处理时长。

当某种业务类型的申请数量小于最大并发量时，处理该种业务类型的业务数据所需要的处理时长为一个客户申请的该业务类型的业务时所要的最长的处理时长。

当业务类型的申请数量大于或等于最大并发量时，处理该种业务类型的业务数据所需要的处理时长由最大并发量、申请数量以及一个客户申请的该业务类型的业务时所要的最长的处理时长共同确定。

3)根据每种所述业务类型的业务数据所需要的处理时长以及每种所述业务类型的业务数据量，预测执行所述第一预设任务对应的资源使用率。

每种业务类型的业务数据量可以是办理一次该业务类型的业务需要处理的业务数据的总量。

节点服务器根据每种业务类型的申请数量、每种业务类型的业务数据量以及每种业务类型支持的最大并发量，确定每种业务类型对应的需要处理的并发业务数据量。其中，当某种业务类型的申请数量小于最大并发量时，该种业务类型对应的并发业务数据量为每种业务类型的申请数量与每种业务类型的业务数据量之积。当业务类型的申请数量大于或等于最大并发量时，每种业务类型对应的并发业务数据量为最大并发量与每种业务类型的业务数据量之积。

节点服务器可以根据处理每种业务类型的业务数据所需要的处理时长、每种业务类型对应的需要处理的并发业务数据量，确定执行第一预设任务需要的执行时长。

具体地，节点服务器可以根据第一预设任务的每种业务类型各自对应的需要处理的并发业务数据量，测算每种业务类型的并发业务数据量的资源使用率，从而根据每种业务类型的并发业务数据量的资源使用率、执行第一预设任务需要的执行时长，估算在该执行时长内执行第一预设任务对应的资源使用率。执行第一预设任务对应的资源使用率可以是需要并发处理的所有业务类型的并发业务数据量的资源使用率的总和。

示例性地，在一应用场景中，当第一预设任务为银行的对外业务如存取款业务时，节点服务器可以获取当前的业务排号情况。

其中，业务排号信息可以是指客户在营业网点办理业务时的排号信息，排号信息可以包括排队号、客户的个人信息以及客户想要办理的业务的类型。个人信息可以包括年龄，还可以包括客户的姓名、身份证号等，业务类型可以为存款业务、取款业务、开卡业务等。

之后，节点服务器根据业务排号信息确定客户申请办理的业务所属的业务类型以及每种业务类型的申请数量，根据每种业务类型的申请数量、申请办理每种业务的客户的年龄信息、每个年龄段的客户的历史申请记录，预测处理每种业务类型的业务数据所需要的处理时长，以及处理每种业务类型的业务数据需要消耗的资源信息，并将最长的处理时长识别为执行第一预设任务需要的时长，将需要并行处理的所有业务类型各自需要消耗的资源的总和识别为执行第一预设任务的资源使用率，或者在获取到每种业务类型的资源使用率时，根据最大的资源利用率预测执行第一预设任务的资源使用率。

进一步地，不同的业务类型可以包括不同的步骤，节点服务器可以根据大数据统计各业务类型的处理时长以及各业务类型的各个步骤的处理阶段所占用的系统资源，其中，统计结果可以以办理整个业务的资源使用率变化曲线的形式体现。

例如，客户想要办理的业务类型为开卡业务，开卡业务可以包括以下操作步骤：

(1)工作人员查询客户在本行的开卡历史；(2)工作人员推荐开卡类型并由客户填写表格；(3)录入开卡信息；(4)用户选择服务满意度；等等。

统计结果为：步骤(1)一般持续几秒钟，内存占用率为x％，步骤(2)一般持续几分钟，内存占用率一般为0。

当然，业务类型的具体步骤也可以根据实际需要进行增加、删减、合并或细分，本实施例给出的仅仅是示例性的方案。

其中，各业务类型的处理时长的方法如下：节点服务器可以基于客户的年龄信息、不同年龄段的客户的历史申请记录以及业务类型来更加准确地预测客户办理每种业务所需的时长，从而得到各业务类型的处理时长。

客户的年龄信息和客户历史申请记录可以从数据库中获取。数据库中可以关联存储有客户的年龄信息、业务类型与客户办理业务的时间、资源使用率的对应关系。例如，对于年龄在20-25岁的客户，办理取款业务的时间可能为10分钟，但是对于年龄在65-60岁的客户，办理取款业务的时间可能需要20分钟。

历史申请记录表示以前客户来办理该业务类型时的记录信息，具体可以包括以前客户办理该业务类型时每个步骤的使用时间等等，假设客户曾经来办理过十次取款业务，根据这十次所用的平均时间，可以预测客户本次办理取款业务的时间。节点服务器在获取到执行第一预设任务时所对应的资源使用率时，将执行第一预设任务时所对应的资源使用率与第一预设阈值进行比较。

第一预设阈值可以是80％，但并不限于此，具体可根据实际情况进行设置，例如根据节点服务器在执行第一预设任务消耗的资源进行设置，此处不做限制。当资源利用率包括内存使用率以及CPU使用率时，第一预设阈值包括第一内存使用率阈值以及第一CPU使用率阈值。

当比较结果为第一预设任务时所对应的资源使用率小于第一预设阈值时，判定节点服务器在执行第一预设任务时，还有富余的系统资源执行除第一预设任务之外的任务，可以分担其他集群的第二预设任务，执行S103；当比较结果为第一预设任务时所对应的资源使用率大于或等于第一预设阈值时，不做任何处理，等待执行第一预设任务。

其中，当资源利用率包括内存使用率以及CPU使用率时，如果执行第一预设任务时所对应的内存使用率小于第一内存使用率阈值，且执行第一预设任务时所对应的CPU使用率小于第一CPU使用率阈值，那么比较结果为第一预设任务时所对应的资源使用率小于第一预设阈值，执行S103；如果执行第一预设任务时所对应的内存使用率大于或等于第一内存使用率阈值，或者，执行第一预设任务时所对应的CPU使用率大于或等于第一CPU使用率阈值，那么比较结果为第一预设任务时所对应的资源使用率大于或等于第一预设阈值。

S204：若执行所述第一预设任务对应的资源使用率小于第一预设阈值，则执行所述第二预设任务。

本实施例中S204与上一实施例中的S103相同，具体请参阅上一实施例中S103的相关描述，此处不再赘述。

S205：在同时执行所述第一预设任务以及所述第二预设任务时，若当前的资源使用率大于或等于第二预设阈值时，停止执行所述第二预设任务；其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值。

本实施例中S205与上一实施例中的S104相同，具体请参阅上一实施例中S104的相关描述，此处不再赘述。

可选地，在S201之后，还可以包括S206～S206。S207与S202、为并列步骤，S201～S205对应的方案与S201、S206～S207对应的方案为并列方案，节点服务器择一执行。S206～S207具体如下：

S206：获取所述第一预设任务的执行时段以及获取所述第二预设任务的执行时段；其中，所述第一预设任务的执行时段与所述第二预设任务的执行时段不同。

第一预设任务的执行时段以及第二预设任务的执行时段是预先设定的，并预先存储在节点服务器中。第一预设任务与第二预设任务为分时任务，第一预设任务的执行时段与第二预设任务的执行时段没有重叠。第一预设任务的执行时段的结束时刻可以与第二预设任务的执行时段的开始时刻相同，或者第一预设任务的执行时段的开始时刻可以与第二预设任务的执行时段的结束时刻相同。

S207：若所述资源使用率小于预设阈值，且当前时刻不属于所述第一预设任务的执行时段时，则执行所述第二预设任务。

本发明实施例，节点服务器在检测到执行当前所在集群对应的第一预设任务所占用的资源使用率小于第一预设阈值时，执行其他集群的第二预设任务，这样能够实现在没有执行第一预设任务时，执行第二预设任务，由于为执行第一预设任务预留了系统资源，即使在执行第二预设任务时突然启动第一预设任务，也不会影响第一预设任务的处理速度；或者在执行第一预设任务时，利用富余的系统资源执行第二预设任务，在不影响处理第一预设任务的情况下，一方面能充分利用本节点的系统资源，另一方面又能缓解其他集群数据处理压力，提高整体的数据处理效率。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

请参阅图3，图3是本发明一实施例提供的一种服务器的结构框图，服务器。服务器包括的各单元用于执行图1～图2对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图1～图2各自对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。参见图3，服务器3包括：

任务获取单元310，用于获取自身所属的集群对应的第一预设任务和其他集群对应的第二预设任务；

预测单元320，用于预测执行所述第一预设任务时所对应的资源使用率；

任务执行单元330，用于若所述资源使用率小于第一预设阈值，则执行所述第二预设任务；

任务终止单元340，用于在同时执行所述第一预设任务以及所述第二预设任务时，若当前的资源使用率大于或等于第二预设阈值时，停止执行所述第二预设任务；其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值。

进一步地，预测单元320包括：

获取单元，获取所述第一预设任务对应的业务数据；

资源使用率预测单元，用于根据所述业务数据所属的业务类型，预测执行所述第一预设任务对应的资源使用率。

进一步地，获取单元还用于：获取所述第一预设任务对应的业务排号信息，所述业务排号信息包括客户申请办理的业务信息；

资源使用率预测单元具体用于：

根据所述业务排号信息确定客户申请办理的业务所属的业务类型以及每种所述业务类型的申请数量；

根据每种所述业务类型的申请数量以及每种所述业务类型的业务数据量，预测执行所述第一预设任务对应的资源使用率。

进一步地，所述业务排号信息包括客户的年龄信息；资源使用率预测单元，用于：

根据所述业务排号信息确定客户申请办理的业务所属的业务类型以及每种所述业务类型的申请数量；

根据每种所述业务类型的客户的年龄信息、每个年龄段的客户的历史业务办理记录，确定每种所述业务类型的每个客户对应的业务办理时长；

根据每种所述业务类型的申请数量以及每种所述业务类型的每个客户对应的业务办理时长，预测处理每种所述业务类型的业务数据所需要的处理时长；

根据每种所述业务类型的业务数据所需要的处理时长以及每种所述业务类型的业务数据量，预测执行所述第一预设任务对应的资源使用率。

进一步地，预测单元320具体用于：

获取每个预设时段所述第一预设任务对应的历史资源使用率以及历史业务数据量；

根据所述第一预设任务对应的当前业务数据量、每个所述预设时段的历史资源使用率以及每个所述预设时段的历史业务数据量，预测执行所述第一预设任务对应的资源使用率。

图4是本发明另一实施例提供的一种服务器的示意图。如图4所示，该实施例的服务器4包括：处理器40、存储器41以及存储在所述存储器41中并可在所述处理器40上运行的计算机程序42，例如服务器的控制程序。所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各个服务器的基于服务器集群的任务执行方法实施例中的步骤，例如图1所示的S101至S104。或者，所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各装置实施例中各单元的功能，例如图3所示单元310至340功能。

示例性的，所述计算机程序42可以被分割成一个或多个单元，所述一个或者多个单元被存储在所述存储器41中，并由所述处理器40执行，以完成本发明。所述一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序42在所述服务器4中的执行过程。例如，所述计算机程序42可以被分割成任务获取单元、预测单元、任务执行单元以及任务终止单元，各单元具体功能如上所述。

所述服务器可包括，但不仅限于，处理器40、存储器41。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是服务器4的示例，并不构成对服务器4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述服务器还可以包括输入输出服务器、网络接入服务器、总线等。

所称处理器40可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器41可以是所述服务器4的内部存储单元，例如服务器4的硬盘或内存。所述存储器41也可以是所述服务器4的外部存储服务器，例如所述服务器4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器41还可以既包括所述服务器4的内部存储单元也包括外部存储服务器。所述存储器41用于存储所述计算机程序以及所述服务器所需的其他程序和数据。所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于服务器集群的任务执行方法，其特征在于，包括：

获取自身所属的集群对应的第一预设任务和其他集群对应的第二预设任务；

预测执行所述第一预设任务时所对应的资源使用率；

若所述资源使用率小于第一预设阈值，则执行所述第二预设任务；

在同时执行所述第一预设任务以及所述第二预设任务时，若当前的资源使用率大于或等于第二预设阈值时，则停止执行所述第二预设任务；其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值。

2.根据权利要求1所述的基于服务器集群的任务执行方法，其特征在于，所述预测执行所述第一预设任务时所对应的资源使用率包括：

获取所述第一预设任务对应的业务数据；

根据所述业务数据所属的业务类型，预测执行所述第一预设任务对应的资源使用率。

3.根据权利要求2所述的基于服务器集群的任务执行方法，其特征在于，所述获取所述第一预设任务对应的业务数据之后，还包括：

获取所述第一预设任务对应的业务排号信息，所述业务排号信息包括客户申请办理的业务信息；

所述根据所述业务数据所属的业务类型，预测执行所述第一预设任务对应的资源使用率，包括：

根据所述业务排号信息确定客户申请办理的业务所属的业务类型以及每种所述业务类型的申请数量；

根据每种所述业务类型的申请数量以及每种所述业务类型的业务数据量，预测执行所述第一预设任务对应的资源使用率。

4.根据权利要求3所述的基于服务器集群的任务执行方法，其特征在于，所述业务排号信息包括客户的年龄信息；所述根据每种所述业务类型的申请数量以及每种所述业务类型的业务数据量，预测执行所述第一预设任务对应的资源使用率，包括：

根据每种所述业务类型的客户的年龄信息、每个年龄段的客户的历史业务办理记录，确定每种所述业务类型的每个客户对应的业务办理时长；

根据每种所述业务类型的申请数量以及每种所述业务类型的每个客户对应的业务办理时长，预测处理每种所述业务类型的业务数据所需要的处理时长；

根据每种所述业务类型的业务数据所需要的处理时长以及每种所述业务类型的业务数据量，预测执行所述第一预设任务对应的资源使用率。

5.根据权利要求1所述的基于服务器集群的任务执行方法，其特征在于，所述预测执行所述第一预设任务时所对应的资源使用率包括：

获取每个预设时段所述第一预设任务对应的历史资源使用率以及历史业务数据量；

根据所述第一预设任务对应的当前业务数据量、每个所述预设时段的历史资源使用率以及每个所述预设时段的历史业务数据量，预测执行所述第一预设任务对应的资源使用率。

6.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤：

获取自身所属的集群对应的第一预设任务和其他集群对应的第二预设任务；

预测执行所述第一预设任务时所对应的资源使用率；

若所述资源使用率小于第一预设阈值，则执行所述第二预设任务；

在同时执行所述第一预设任务以及所述第二预设任务时，若当前的资源使用率大于或等于第二预设阈值时，则停止执行所述第二预设任务；其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值。

7.根据权利要求6所述的服务器，其特征在于，所述预测执行所述第一预设任务时所对应的资源使用率包括：

获取所述第一预设任务对应的业务数据；

根据所述业务数据所属的业务类型，预测执行所述第一预设任务对应的资源使用率。

8.根据权利要求7所述的服务器，其特征在于，所述获取所述第一预设任务对应的业务数据之后，所述处理器执行所述计算机程序时还实现如下步骤：

获取所述第一预设任务对应的业务排号信息，所述业务排号信息包括客户申请办理的业务信息；

所述根据所述业务数据所属的业务类型，预测执行所述第一预设任务对应的资源使用率，包括：

根据所述业务排号信息确定客户申请办理的业务所属的业务类型以及每种所述业务类型的申请数量；

根据每种所述业务类型的申请数量以及每种所述业务类型的业务数据量，预测执行所述第一预设任务对应的资源使用率。

9.根据权利要求8所述的服务器，其特征在于，所述业务排号信息包括客户的年龄信息；所述根据每种所述业务类型的申请数量以及每种所述业务类型的业务数据量，预测执行所述第一预设任务对应的资源使用率，包括：

根据每种所述业务类型的客户的年龄信息、每个年龄段的客户的历史业务办理记录，确定每种所述业务类型的每个客户对应的业务办理时长；

根据每种所述业务类型的申请数量以及每种所述业务类型的每个客户对应的业务办理时长，预测处理每种所述业务类型的业务数据所需要的处理时长；

根据每种所述业务类型的业务数据所需要的处理时长以及每种所述业务类型的业务数据量，预测执行所述第一预设任务对应的资源使用率。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。