(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211068759.4 (22)申请日 2022.09.02 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115129458 A (43)申请公布日 2022.09.30 (73)专利权人 腾讯科技 （深圳） 有限公司 地址 518057 广东省深圳市南 山区高新区 科技中一路腾讯大厦3 5层 (72)发明人 彭志光　 (74)专利代理 机构 北京三高永信知识产权代理 有限责任公司 1 1138 专利代理师 祝亚男 (51)Int.Cl. G06F 9/48(2006.01) G06F 9/50(2006.01) (56)对比文件 CN 112199194 A,2021.01.08CN 113806075 A,2021.12.17 CN 114579271 A,202 2.06.03 CN 111488210 A,2020.08.04 US 2022035650 A1,202 2.02.03 腾讯大数据.Caelus—全场景在离线混部解 决方案. 《ht tps://cloud.tencent.com/ developer/article/1759 977》 .2020, CSDN云原生.腾讯陈东 东： Caelus全场景在 离线混部的思考与实 践. 《https:// blog.csdn.net/m0 _46700908/article/ details/1264845 38》 .2022, Walton.深入理解Kubernetes CPU Mangager. 《https://cloud.tencent.com/ developer/article/14021 19》 .2019, 佑祎.阿里云容器服 务差异化SLO 混部技术 实践. 《https://mp.weixi n.qq.com/s/fkX_ lStva96HEbmPbR6iZw》 .202 2, 审查员 王迪明 (54)发明名称 基于容器的进程调度方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本申请公开了一种基于容器的进程调度方 法、 装置、 设备及存储介质， 属于云计算技术领 域。 该方法包括： 对于任意一个容器， 周期性获取 该容器的主场CP U的运行状态数据； 该主场CP U是 指与该容器建立绑定关系的CPU； 该容器绑定的 CPU个数小于目标数目， 目标数目是指满足该容 器的业务运行需求所需的CPU个数； 响应于该主 场CPU的运行状态数据满足负载均衡条件， 在该 主场CPU和客场CPU之间进行业务进 程迁移； 客场 CPU是指与该容器未建立绑 定关系的CPU； 响应于 该容器内的第一业务进程被迁移， 确定第一业务 进程在迁入的CPU上的运行优先级； 根据确定的 运行优先级运行第一业务进程。 本申请能够兼顾 业务性能和资源利用率。 权利要求书5页 说明书20页 附图8页 CN 115129458 B 2022.11.25 CN 115129458 B 1.一种基于容器的进程调度方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 对于任意一个容器， 周期性获取所述容器的主场中央处理单元CPU的运行状态数据； 其 中， 主场CPU 是指设备上与所述容器 建立绑定关系的CPU； 所述容器绑定的CPU个数小于目标 数目， 所述目标数目是指满足所述容器的业务运行需求所需的CPU个数， 其中， 所述容器的 业务包括离线业 务和在线业 务； 响应于所述主场CPU 的运行状态数据满足负载均衡条件， 在所述主场CPU和客场CPU之 间进行业务进程迁移； 其中， 所述客场CPU是指所述设备上与所述容器未建立绑定关系的 CPU； 响应于所述容器内的第一业务进程被迁移， 确定所述第一业务进程在迁入的CPU上的 运行优先级， 其中， 所述容器内任一业务进程在主场CPU上的运行优先级高于在客场CPU上 的运行优先级； 根据所述第一业务进程的运行优 先级， 在所述迁入的CPU 上运行所述第一业 务进程。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述运行状态数据包括所述主场CPU的运 行队列中进程的调度时延； 所述周期性获取 所述容器的主场中央处 理单元CPU的运行状态数据， 包括： 周期性获取所述主场CPU的主场进程列表中主场进程的调度时延； 其中， 所述主场进程 是指所述 容器内的业 务进程； 周期性获取所述主场CPU的客场进程列表中客场进程的调度时延； 其中， 所述客场进程 是指与所述主场CPU未建立绑定关系的容器内的业 务进程。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述第一业务进程在迁入的CPU 上的运行优先级， 包括： 响应于所述迁入的CPU为所述主场CPU， 将所述第一业务进程在所述迁入的CPU上的运 行优先级设置为第一 运行优先级； 响应于所述迁入的CPU为与所述容器未建立绑定关系的客场CPU， 将所述第一业务进程 在所述迁入的CPU上的运行优先级设置为第二 运行优先级； 其中， 所述第一 运行优先级高于所述第二 运行优先级。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述运行状态数据包括所述主场CPU的负 载和所述主场CPU的运行队列中进程的调度时延； 所述响应于所述主场CPU的运行状态数据满足负载均衡条件， 在所述主场CPU和客场 CPU之间进行业 务进程迁移， 包括： 在当前调度周期内， 响应于所述主场CPU的负载高于第一负载阈值， 在与所述容器未建 立绑定关系的客场CPU中确定负载最低的第一CPU； 将运行在所述主场CPU上的所述第一业 务进程迁入所述第一CPU； 或， 在当前调度周期内， 响应于所述主场CPU的运行队列中进程的调度时延大于第一时间 阈值， 在与所述容器未建立绑定关系的客场CPU中确定进程的调度时延最小的第二CPU； 将 运行在所述主场CPU上的所述第一 业务进程迁入所述第二CPU。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述运行状态数据包括所述主场CPU的负 载； 所述响应于所述主场CPU的运行状态数据满足负载均衡条件， 在所述主场CPU和客场权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115129458 B 2CPU之间进行业 务进程迁移， 包括： 在当前调度周期内， 在迁出的CPU为所述主场CPU且所述迁入 的CPU为与所述容器未建 立绑定关系的客场CPU的情况下， 响应于所述主场CPU的负载低于第二负载阈值， 从所述迁 入的CPU将所述第一 业务进程迁回所述主场CPU。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述运行状态数据包括所述主场CPU的负 载； 所述方法还 包括： 在当前调度周期内， 响应于所述主场CPU的负载位于目标阈值区间， 在与所述容器未建 立绑定关系的客场CPU中确定负载最低的第一CPU； 在所述设备 上的全量CPU中确定负载最高的第三CPU； 将运行在所述第三CPU上的第二 业务进程迁入所述第一CPU； 确定所述第二 业务进程在所述第一CPU上的运行优先级； 根据所述第二 业务进程的运行优先级， 在所述第一CPU上运行 所述第二 业务进程。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述将运行在所述第三CPU上的第二业务 进程迁入所述第一CPU， 包括： 在目标时长后， 将位于所述第三CPU的运行队列中的所述第二业务进程加入到所述第 一CPU的运行队列中； 其中， 所述目标时长是根据负载均衡周期设置的。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述运行状态数据包括所述主场CPU的负 载和所述主场CPU的运行队列中进程的调度时延； 在迁出的CPU为所述主场CPU且所述迁入的CPU为与所述容器未建立绑定关系的客场 CPU的情况 下， 所述方法还 包括： 在下一个调度周期内， 响应于迁入的CPU的负载高于第三负载阈值， 在所述设备上的全 量CPU中确定负载最高的第三CPU； 将运行在所述第三CPU上的第三业务进程迁入所述主场 CPU； 确定所述第三业务进程在所述主场CPU上的运行优先级； 根据所述第三业务进程的运 行优先级， 在所述主场CPU上运行 所述第三 业务进程； 或， 在下一个调度周期内， 响应于迁入的CPU的运行队列中进程的调度时延大于第二时间 阈值， 在所述设备上的全量CPU中确定进程的调度时延最大的第四CPU； 将运行在所述第四 CPU上的第四业务进程迁入所述主场CPU； 确 定所述第四业务进程在所述主场CPU上的运行 优先级； 根据所述第四业 务进程的运行优先级， 在所述主场CPU上运行 所述第四业 务进程。 9.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述运行状态数据包括所述主场CPU的运 行队列中进程的调度时延； 在迁出的CPU为所述主场CPU且所述迁入的CPU为与所述容器未建立绑定关系的客场 CPU的情况 下， 所述方法还 包括： 在下一个调度周期内， 响应于所述迁入的CPU的运行队列中进程的调度时延大于第三 时间阈值， 从所述迁入的CPU将所述第一 业务进程迁回所述主场CPU。 10.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 在所述迁入的CPU为与所述容器未建立绑 定关系的客场CPU的情况 下， 所述方法还 包括： 响应于当前未运行所述迁入的CPU的主场进程， 且当前在所述迁入的CPU上运行的客场 进程中所述第一业务进程所属业务的时延敏感度最高， 将所述第一业务进程的运行优先级权　利　要　求　书 2/5 页 3