基于深度强化学习的微服务链动态负载均衡算法

作     者：章苏尧 Zhang Suyao

作者机构：复旦大学软件学院上海200438 

出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)

年 卷 期：2025年第42卷第4期

页      面：303-310,339页

学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2018YFB1703500) 

主　　题：微服务 微服务链 负载均衡 深度强化学习 服务网格 

摘      要：越来越多的云服务选择从单体架构转向微服务架构。在微服务架构下,请求会经过多个微服务,从而形成一条微服务链。多条微服务链之间存在资源竞争关系,单一微服务的阻塞可能影响任意相关微服务链并导致超时,从而违反用户请求的服务级别目标(Service Level Objectives,SLO)。提出一种融合服务网格与深度强化学习的微服务链动态负载均衡算法,可以在面对动态变化的负载时,尽最大可能不违反用户预期。实验结果表明,基于服务网格的微服务链拆分模块相较于已有方法取得了10倍以上的性能提升,而负载均衡算法比基准方法至少减少了46%的SLO违规。