一种基于资源协同感知的Storm流计算动态调度方法

本发明公开了一种基于资源协同感知的Storm流计算动态调度方法，针对Storm默认调度算法在节点异常、资源波动及重调度场景下性能下降的问题，提出以下技术方案：首先，通过实时监控模块动态感知节点繁忙、宕机及数据流波动事件，触发重调度流程；其次，基于历史任务实例资源需求、节点性能指标及通信开销，构建资源协同优化模型，以最小化节点间通信成本为目标，结合CPU/内存动态阈值约束生成任务实例分配方案；进一步，采用贪心算法对高关联性任务实例进行排序，优先分配至历史性能最优节点，并确保节点资源利用率不超过动态阈值；同时，通过时间窗口平滑处理实时修正节点负载均衡参数，更新剩余资源状态；最终输出优化后的拓扑划分结果，显著降低重调度后的系统延迟，提升吞吐量。本发明通过资源协同建模、历史数据驱动的动态调度及负载均衡优化，实现异构集群的快速恢复与稳定运行。