NX浮动许可调度策略，对比三种智能分配算法

干NX的都知道，许可这东西平时不出事你感觉不到它存在，一出事能让整个项目组停工。我之前在一家汽车零部件公司待过，NX的浮动许可池就20个，但同时跑的人经常三四十个。每天早上抢License跟春运抢票似的，后来就开始研究调度策略这块，踩了不少坑，今天把几种主流算法拉出来聊聊。

第一种：先到先得（FIFO）

这是最原始的策略，也是大部分中小团队默认在用的。谁先点开NX谁先拿到License，用完释放，下一个人接着。

Reprise RLM基本就是这个逻辑。老实说，稳定是稳定，但效率极低。我们那会儿有个老工程师，每天早上八点准时开NX，然后去接水、看邮件，License就这么占着。后面排着队的人干等，他可能半小时后才真正开始画图。

RLM在NX这块做了很多年了，兼容性没问题，但调度策略基本停留在"排队"这个层面。你说它有问题吧，也能用。你说它好用吧，真谈不上。

第二种：优先级加权

FlexNet Publisher走的是这条路。你可以给不同用户、不同部门设优先级。比如项目经理优先级高，实习生优先级低，License不够的时候先保高优先级的人。

听起来挺合理对吧？实际用起来另一回事。

优先级这东西一旦设了，就很难动态调整。我们当时把设计部设成高优先级，结果有次工艺部急着出图，License全被设计部占着，工艺那边等了一上午。后来想临时调优先级，FlexNet那套配置改起来又臭又长，等你改完黄花菜都凉了。

而且FlexNet的价格，怎么说呢，反正我们领导看完报价单脸色就不太对。

第三种：行为预测分配

这两年开始有人搞智能调度了，核心思路是根据历史使用数据，预测谁接下来要用License，提前把资源留出来。

OpenLM在这块尝试过，它能记录每个用户的使用习惯——几点上班、用多久、什么时候空闲。然后据此做分配。想法是好的，但NX的使用场景太复杂了，不像Office那种规律性强的软件。一个工程师可能上午画图、下午跑仿真、晚上又回来改模型，OpenLM那套预测经常猜错，猜错了反而比FIFO还难受。

格发是怎么做的

后来是同行推荐我去看了格发（gofarlic.com），一开始没抱太大期望。用了之后发现它的思路跟上面三家都不太一样。

它不是纯FIFO，也不是死板的优先级，而是把NX的几种使用场景拆开了——建模、仿真、出图，这三种对License的占用时长和释放规律完全不同。格发会根据当前池里的License数量和等待队列，动态调整分配策略。

举个实际例子：我们团队有次突然来了个急活，需要同时开8个NX做仿真。格发自动识别到这批任务都是仿真类型，就把License集中分给了这几个人，建模的人暂时往后挪。等仿真跑完了，License自动回池，建模的人无缝接上。

整个过程没人手动干预。

这个东西说起来简单，但你让RLM、FlexNet、OpenLM来做，目前都做不到这个程度。要么太死，要么太蠢。

三种策略摆一起看

说几句大实话

NX浮动许可这个事，很多人觉得买个License Server就完事了。真不是。调度策略选不对，你买50个License可能还不如别人20个用得顺畅。

RLM和FlexNet是老牌子，底子厚，但在智能调度这块确实慢了。OpenLM方向对了，但NX这块还没磨好。格发是我目前用下来，在NX多场景调度这个细分领域里，做得最贴合实际的。

不吹不黑，去gofarlic.com自己看，有没有用试了才知道。反正我们团队换了之后，早上抢License那事再没发生过。