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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种资源受限环境下基于微服务架构的容器资源优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121000620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511526895.7，技术领域涉及：H04L41/16；该发明授权一种资源受限环境下基于微服务架构的容器资源优化方法是由张鹏;李伟刚;武君胜;郑佳星;何皓设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种资源受限环境下基于微服务架构的容器资源优化方法在说明书摘要公布了：本发明具体涉及一种资源受限环境下基于微服务架构的容器资源优化方法，通过对微服务链接之间的依赖关系进行分析，获取微服务到微服务的关系、微服务到链接和链接到链接的关系。通过使用DSM分析技术，可以识别链接之间的依赖强度。因此，可以根据它们的依赖强度来计算它们的相对优先级。通过MDD方法计算微服务链接之间的依赖强度来识别基于微服务的应用程序中的最高优先级链。通过设计一种基于遗传算法的容器资源优化模型，解决资源受限情况下容器资源分配问题。优化了传统遗传算法的求解的速度与质量，保证了资源受限条件下整个集群性能的稳定问题，提升了云计算资源的利用率。

本发明授权一种资源受限环境下基于微服务架构的容器资源优化方法在权利要求书中公布了：1.一种资源受限环境下基于微服务架构的容器资源优化方法，其特征在于，所述方法包括： 对当前的微服务系统进行链路分析，确定关联微服务之间链接的关系；其中，链接关系用于描述微服务从属链接之间的依赖关系的类型，包括直接依赖关系、间接依赖关系；其中，一个微服务从属两个链接，则两个链接为直接依赖关系；若多个微服务从属两个链接，并且微服务之间是存在依赖关系的，则这两个链接为间接依赖关系； 基于微服务系统的系统架构、关联微服务之间的链接关系，确定微服务系统对应的邻接矩阵P和系统关系矩阵A；其中，邻接矩阵用于描述微服务系统内各微服务之间的依赖关系；系统关系矩阵A用于描述关联微服务之间的依赖关系类型；关联矩阵A对应具有n个微服务和m个链接的已被识别的系统，m行表示链接的数量，n列表示服务；每个矩阵单元aij的值是1或0；矩阵单元值为1表示链接i向服务j提供信息;矩阵单元值为0表示链接i与服务j没有关联； 利用邻接矩阵P和系统关系矩阵A计算微服务系统对应的显式矩阵E、隐式矩阵I，包括：根据系统关系矩阵A与对应的转置矩阵计算显式矩阵E，根据系统关系矩阵A与对应的转置矩阵，结合邻接矩阵P计算隐式矩阵I；其中，显式矩阵E用于表示微服务系统中各链接之间的显式依赖关系，并描述直接依赖关系的链接的依赖强度；隐式矩阵I用于表示微服务系统中各链接的隐式依赖关系，并描述间接依赖关系的链接的依赖强度； 根据显式矩阵E、隐式矩阵I计算链接的总依赖强度，并基于总依赖强度为对应的两个链接配置链路优先级；其中，总依赖强度与链接优先级成正比； 根据各链路的链路优先级的优先级参数，为该链路关联的微服务配置对应相同优先级参数的微服务优先级，包括：为链接直接关联的上游微服务和下游微服务，配置相同数值的优先级信息；或者，若一个微服务存在多个直接关联的链路，且各链路的链路优先级不同时，则可以选取优先级最高的链路为该微服务配置相同参数的微服务优先级； 响应于资源受限条件下的资源分配指示信息，基于链路优先级对目标微服务实例进行权重配置；并基于重新配置的权重信息对目标微服务实例进行Pod部署，包括： 响应于资源受限条件下的多个Pod部署指示信息，调用PriorityClasses调度器创建PriorityClasses资源清单，基于链路优先级对目标微服务实例进行优先级权重配置，并基于重新配置的优先级权重对目标微服务实例进行Pod部署；其中，Pod中的各容器实例属于同一个微服务；Pod的迁移需要考虑：资源受限的条件下，多个Pod需要部署，优先对哪一个Pod进行部署；多个Pod部署指示信息可以是针对重要等级较高的业务的部署任务信息； 或者，考虑大规模Pod迁移不被允许的问题，响应于资源受限条件下的Pod迁移指示信息，获取对应的迁移资源消耗数据，以及节点可用资源数据；其中，可用资源数据包括节点的当前剩余资源；结合迁移资源消耗数据、节点可用资源数据利用基于遗传算法的容器资源优化模型确定资源配置策略；基于链路优先级对目标微服务实例根据资源配置策略将目标微服务实例部署至对应的节点；其中，结合迁移资源消耗数据、节点可用资源数据利用基于遗传算法的容器资源优化模型确定资源配置策略，包括：结合迁移资源消耗数据、节点可用资源数据利用基于遗传算法的容器资源优化模型确定资源配置策略，包括：定义资源配置策略对应的NP完全问题，并对容器和节点进行建模；对容器和节点的放置问题进行编码，配置初始放置位置方案集合；确定评估函数，并确定遗传算法的迭代策略；基于迭代策略对初始放置位置方案集合进行迭代运算至迭代终止，确定节点的放置方案，以用于根据已确定的链路的优先级将对应的微服务按照确定的放置方案进行部署。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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