代码实现高性能分布式异构资源调度管理系统

Python 代码实现高性能分布式异构资源调度管理系统

我们将使用Python和一些常用的库如Flask（用于API），Celery（用于任务队列），Redis（用于消息队列和缓存），以及Docker（用于模拟异构资源）。

Resource Discovery and Registration（资源发现与注册）

首先，实现资源的注册和发现。我们将使用Flask来创建一个简单的API服务器。

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

resources = {}

@app.route('/register', methods=['POST'])
def register():
    data = request.get_json()
    resource_id = data['resource_id']
    resources[resource_id] = data
    return jsonify({"message": "Resource registered successfully"}), 200

@app.route('/resources', methods=['GET'])
def get_resources():
    return jsonify(resources), 200

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

Resource Monitoring and Health Check（资源监控与健康检查）

使用一个定时任务来定期检查每个资源的状态。

import threading
import time
import requests

def health_check():
    while True:
        for resource_id, resource in resources.items():
            try:
                response = requests.get(resource['health_check_url'])
                if response.status_code != 200:
                    print(f"Resource {resource_id} is down")
            except requests.ConnectionError:
                print(f"Resource {resource_id} is down")
        time.sleep(10)

health_check_thread = threading.Thread(target=health_check)
health_check_thread.start()

Task Scheduling（任务调度）

使用Celery来实现任务调度。

from celery import Celery

celery_app = Celery('task_scheduler', broker='redis://localhost:6379/0')

@celery_app.task
def execute_task(task_data):
    resource_id = task_data['resource_id']
    resource = resources.get(resource_id)
    if not resource:
        return {"error": "Resource not found"}
    
    # Simulate task execution
    time.sleep(2)
    return {"message": f"Task executed on resource {resource_id}"}

Load Balancing（负载均衡）

实现一个简单的轮询负载均衡器。

class LoadBalancer:
    def __init__(self):
        self.index = 0
    
    def get_next_resource(self):
        if not resources:
            return None
        resource_ids = list(resources.keys())
        resource = resources[resource_ids[self.index]]
        self.index = (self.index + 1) % len(resources)
        return resource

load_balancer = LoadBalancer()

Communication and Coordination（通信与协调）

使用Redis作为消息队列实现节点间的通信。

import redis

redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

def send_message(channel, message):
    redis_client.publish(channel, message)

def listen_to_channel(channel):
    pubsub = redis_client.pubsub()
    pubsub.subscribe(channel)
    for message in pubsub.listen():
        print(message)

User Interface（用户界面）

创建一个简单的Web界面来展示资源状态和任务执行情况。

from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html', resources=resources)

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8000)

综合整合

确保所有模块协同工作：

启动Flask API：运行资源发现和注册服务。 启动Celery Worker：在后台运行任务调度。 启动健康检查线程：持续监控资源状态。 启动Flask Web界面：提供用户界面。

# 启动API服务
python resource_registration.py

# 启动Celery Worker
celery -A task_scheduler worker --loglevel=info

# 启动Web界面
python user_interface.py

这个系统虽然是一个简化版，但包含了实现分布式异构资源调度管理系统的关键模块。可以根据具体需求进一步扩展和优化，例如增加安全认证、丰富任务调度算法、集成更多的监控工具等。

C++ 代码实现高性能分布式异构资源调度管理系统

我们将使用Python和一些常用的库如Flask（用于API），Celery（用于任务队列），Redis（用于消息队列和缓存），以及Docker（用于模拟异构资源）。

Resource Discovery and Registration（资源发现与注册）

首先，实现资源的注册和发现。我们将使用Flask来创建一个简单的API服务器。

// ResourceRegistrationServer.cpp
#include <boost/asio.hpp>
#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <string>
#include <nlohmann/json.hpp>

using boost::asio::ip::tcp;
using json = nlohmann::json;

std::unordered_map<std::string, json> resources;

void handle_request(tcp::socket& socket) {
    boost::asio::streambuf buffer;
    boost::asio::read_until(socket, buffer, "\r\n\r\n");

    std::istream request_stream(&buffer);
    std::string request_line;
    std::getline(request_stream, request_line);

    if (request_line.find("POST /register") == 0) {
        std::ostringstream response;
        std::ostringstream request_body;
        request_body << &buffer;
        auto data = json::parse(request_body.str());
        std::string resource_id = data["resource_id"];
        resources[resource_id] = data;

        response << "HTTP/1.1 200 OK\r\n"
                 << "Content-Type: application/json\r\n"
                 << "Content-Length: " << data.dump().length() << "\r\n"
                 << "\r\n"
                 << data.dump();

        boost::asio::write(socket, boost::asio::buffer(response.str()));
    }
}

void server(boost::asio::io_context& io_context, unsigned short port) {
    tcp::acceptor acceptor(io_context, tcp::endpoint(tcp::v4(), port));
    while (true) {
        tcp::socket socket(io_context);
        acceptor.accept(socket);
        handle_request(socket);
    }
}

int main() {
    try {
        boost::asio::io_context io_context;
        server(io_context, 8080);
    } catch (std::exception& e) {
        std::cerr << "Exception: " << e.what() << "\n";
    }
    return 0;
}

Resource Monitoring and Health Check（资源监控与健康检查）

使用一个定时任务来定期检查每个资源的状态。

// HealthCheck.cpp
#include <iostream>
#include <thread>
#include <unordered_map>
#include <nlohmann/json.hpp>
#include <boost/asio.hpp>

using json = nlohmann::json;
using boost::asio::ip::tcp;

extern std::unordered_map<std::string, json> resources;

void health_check() {
    while (true) {
        for (auto& [resource_id, resource] : resources) {
            try {
                boost::asio::io_context io_context;
                tcp::resolver resolver(io_context);
                auto endpoints = resolver.resolve(resource["host"], "http");
                tcp::socket socket(io_context);
                boost::asio::connect(socket, endpoints);

                std::string request = "GET " + resource["health_check_url"].get<std::string>() + " HTTP/1.1\r\nHost: " + resource["host"].get<std::string>() + "\r\n\r\n";
                boost::asio::write(socket, boost::asio::buffer(request));

                boost::asio::streambuf response;
                boost::asio::read_until(socket, response, "\r\n");
                std::istream response_stream(&response);
                std::string http_version;
                response_stream >> http_version;
                unsigned int status_code;
                response_stream >> status_code;
                std::string status_message;
                std::getline(response_stream, status_message);

                if (status_code != 200) {
                    std::cerr << "Resource " << resource_id << " is down\n";
                }
            } catch (std::exception& e) {
                std::cerr << "Resource " << resource_id << " is down\n";
            }
        }
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(10));
    }
}

int main() {
    std::thread health_check_thread(health_check);
    health_check_thread.join();
    return 0;
}

Task Scheduling（任务调度）

使用Celery来实现任务调度。

// TaskScheduler.cpp
#include <queue>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <iostream>
#include <nlohmann/json.hpp>

using json = nlohmann::json;

std::queue<json> task_queue;
std::mutex queue_mutex;
std::condition_variable cv;

void task_worker() {
    while (true) {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);
        cv.wait(lock, [] { return !task_queue.empty(); });

        auto task = task_queue.front();
        task_queue.pop();
        lock.unlock();

        std::cout << "Executing task on resource " << task["resource_id"] << std::endl;
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2)); // Simulate task execution
    }
}

void schedule_task(const json& task) {
    std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex);
    task_queue.push(task);
    lock.unlock();
    cv.notify_one();
}

int main() {
    std::thread worker_thread(task_worker);

    // Example of scheduling a task
    json task;
    task["resource_id"] = "resource1";
    schedule_task(task);

    worker_thread.join();
    return 0;
}

Load Balancing（负载均衡）

实现一个简单的轮询负载均衡器。

// LoadBalancer.cpp
#include <unordered_map>
#include <vector>
#include <string>

extern std::unordered_map<std::string, json> resources;

class LoadBalancer {
public:
    LoadBalancer() : index(0) {}

    json get_next_resource() {
        if (resources.empty()) {
            throw std::runtime_error("No resources available");
        }
        std::vector<std::string> resource_ids;
        for (const auto& [key, value] : resources) {
            resource_ids.push_back(key);
        }
        auto resource = resources[resource_ids[index]];
        index = (index + 1) % resources.size();
        return resource;
    }

private:
    size_t index;
};

int main() {
    LoadBalancer lb;
    try {
        auto resource = lb.get_next_resource();
        std::cout << "Selected resource: " << resource["resource_id"] << std::endl;
    } catch (const std::exception& e) {
        std::cerr << "Exception: " << e.what() << std::endl;
    }
    return 0;
}

Communication and Coordination（通信与协调）

使用Redis作为消息队列实现节点间的通信。

// RedisCommunication.cpp
#include <hiredis/hiredis.h>
#include <iostream>

void send_message(const std::string& channel, const std::string& message) {
    redisContext* context = redisConnect("127.0.0.1", 6379);
    if (context == nullptr || context->err) {
        if (context) {
            std::cerr << "Error: " << context->errstr << std::endl;
            redisFree(context);
        } else {
            std::cerr << "Can't allocate redis context" << std::endl;
        }
        return;
    }

    redisCommand(context, "PUBLISH %s %s", channel.c_str(), message.c_str());
    redisFree(context);
}

void listen_to_channel(const std::string& channel) {
    redisContext* context = redisConnect("127.0.0.1", 6379);
    if (context == nullptr || context->err) {
        if (context) {
            std::cerr << "Error: " << context->errstr << std::endl;
            redisFree(context);
        } else {
            std::cerr << "Can't allocate redis context" << std::endl;
        }
        return;
    }

    redisReply* reply = (redisReply*)redisCommand(context, "SUBSCRIBE %s", channel.c_str());
    freeReplyObject(reply);

    while (redisGetReply(context, (void**)&reply) == REDIS_OK) {
        std::cout << "Received message: " << reply->element[2]->str << std::endl;
        freeReplyObject(reply);
    }

    redisFree(context);
}

int main() {
    std::thread listener_thread(listen_to_channel, "task_channel");

    // Example of sending a message
    send_message("task_channel", "Hello, Redis!");

    listener_thread.join();
    return 0;
}

User Interface（用户界面）

创建一个简单的Web界面来展示资源状态和任务执行情况。

// UserInterfaceServer.cpp
#include <boost/asio.hpp>
#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <string>
#include <nlohmann/json.hpp>

using boost::asio::ip::tcp;
using json = nlohmann::json;

extern std::unordered_map<std::string, json> resources;

void handle_request(tcp::socket& socket) {
    boost::asio::streambuf buffer;
    boost::asio::read_until(socket

综合整合

确保所有模块协同工作：

启动Flask API：运行资源发现和注册服务。 启动Celery Worker：在后台运行任务调度。 启动健康检查线程：持续监控资源状态。 启动Flask Web界面：提供用户界面。

# 启动API服务
python resource_registration.py

# 启动Celery Worker
celery -A task_scheduler worker --loglevel=info

# 启动Web界面
python user_interface.py

这个系统虽然是一个简化版，但包含了实现分布式异构资源调度管理系统的关键模块。可以根据具体需求进一步扩展和优化，例如增加安全认证、丰富任务调度算法、集成更多的监控工具等。