笔者最近在做的是虚拟化相关的一个demo，牵涉到虚拟化环境下的服务器负载均衡。我们用到一个简单的case，就是在负载出现“不平衡”的时候，进行 live migration。由于只是demo需要，我们的负载暂时只考虑到cpu的利用率。而实际准备中，由于没有客户端的压力，很难做到CPU利用率的精确控制。这里写了个简单的脚本程序，通过自适应的调节，来达到将服务器CPU利用率控制在一定的范围内，从而为确保在某台服务器CPU过高的时候，会自动将虚拟机live migration到其他CPU利用率低的机器上的测试做了准备。
python实现的脚本如下，这个脚本需要5个数字参数的输入，分别为：
***CPU利用率，***CPU利用率，初始线程数量，每次调节的线程数量，每个线程睡眠的时间（毫秒）
当然，很大程度上，由于硬件环境的不同，这些参数带有很强的经验性。
- #!/usr/bin/python
- import threading
- import time
- import os
- import string
- import sys
- class ControlThread(threading.Thread):
- def __init__(self):
- threading.Thread.__init__(self)
- self.runflag = True #线程运行标示，用于将来减少线程时能够正常结束
- def run(self):
- while self.runflag:
- os.popen('usleep ' sys.argv[5])
- #time.sleep(string.atof(sys.argv[5]))
- #这里使用的是linux下shell里面的usleep，而不是python自带的sleep函数。
- #相比之下，usleep还是相当强大的，而python的sleep单位为秒，虽然可以输入浮点数，
但还是相对弱了些- def stop(self):
- self.runflag = False
- #让其正常终止循环
- threadList=[]
- print 'Start Thread Number:' sys.argv[3] '\tSleep Time(ms):' sys.argv[5]
- #初始化一定数量的线程，否则从零开始，可能需要很长的时间才能达到指定范围
- for i in range(0,string.atoi(sys.argv[3])):
- thread = ControlThread()
- threadList.append(thread)
- thread.start()
- #这里使用sar来抓取cpu利用率，这里指的是总的cpu利用率。然后通过比较，进行自适应调整
- while True:
- output = 100 - string.atof(os.popen('sar 1 1 | grep ^Average | awk \'
{print $8}\'').read())- print 'CPU Usage:' str(output) '\tCurrent Thread Number:' str(len(threadList))
- if output < string.atoi(sys.argv[1]):#增加线程
- for i in range(0,string.atoi(sys.argv[4])):
- thread = ControlThread()
- thread.start()
- threadList.append(thread)
- print " "
- if output > string.atoi(sys.argv[2]):#减少线程
- for i in range(0,string.atoi(sys.argv[4])):
- thread = threadList.pop()
- thread.stop()
- print "-----"
总的来说，这个脚本比较简单，而且在不同的机器上，需要操作人员的经验来初始化才能达到***效果。但这毕竟是我***个python程序，而且也达到了预期的目的。以上只是能运行的核心代码，至于usage，错误处理，退出程序等，就没有给出来了：）
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