1.一种基于并行计算的节点压力寻优方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100，选取服务器群集内的多个服务器，将这多个服务器记为多个节点；

S200，监控所述多个节点的负载情况，输出负载数据；

S300，根据负载数据计算多个节点的并行量值；

S400，通过多个节点的并行量值，筛选出优节点；

其中，S200，监控所述多个节点的负载情况，输出负载数据的方法具体为：从任意一个时刻开始，以每秒为间隔连续地对多个节点的CPU负载进行实时监测，共监测N秒，分别得到M个节点的N个负载数据；以snode(j)表示M个节点内的第j个节点，j为序号，以数组snL(j)存储snode(j)的N个负载数据，M个节点snode(1),snode(2),…,snode(M)对应着M个数组snL(1),snL(2),…,snL(M)，将这M个数组组成一个数组序列snL，保存并输出数组序列snL；

S300，根据负载数据计算多个节点的并行量值的方法具体为：依次计算数组序列snL中第j个数组snL(j)的偏度S从j=1到j=M，计算snode(j)的并行量值PQ(j)，从而得到PQ(1),PQ(2),…,PQ(M)，以数组PQ[]存储这M个并行量值；

计算snode(j)的并行量值PQ(j)的方法为：

S301，初始化PQ(j)的值为0，以s(i,j)表示数组snL(j)内的第i个值，i为序号，初始化变量k，从k=1开始，转至S302；

S302，将s(k,j)和s(k+1,j)的差值的绝对值再乘以偏度S如果bv(k,j)大于MEA

S303，如果变量k的值小于N-1，则将变量k的值增加1，并转至S302；如果变量k的值大于或等于N-1，则转至S304；

S304，保存PQ(j)的值；

S400，通过多个节点的并行量值，筛选出优节点的方法具体为：S401，分别创建空白数组pL[]和mL[]，以PQ(k0)表示数组PQ[]中的最小值，k0为序号，k0∈[1,M]，将k0的值加入数组pL[]中，将PQ(k0)的值加入数组mL[]中；

设置一个变量p1，变量p1的初值设置为PQ(k0)，转至S402；

S402，在数组PQ[]的M个数值中，筛选出变量p1的后继值并记为p2，将p2的值加入数组mL[]中，记p2是数组PQ[]中的第k1个值，以mLA表示当前数组mL[]内所有元素的均值，转至S403；

其中，变量p1的后继值指最接近于变量p且大于变量p的那个值；

S403，判断当前数组mL[]是否满足偏量条件；

如果否，则将p1的值更新为p2的值，同时将k1的值加入到数组pL[]中，并转至S402；

如果是，则保存数组pL[]，记数组pL[]共含有N

判断当前数组mL[]是否满足偏量条件的方法具体为：记数组mL[]内总共含有Nm个值，记数组mL[]小于mLA的值有U

2.根据权利要求1所述的一种基于并行计算的节点压力寻优方法，其特征在于，S100，选取服务器群集内的多个服务器，所述服务器群集上部署有并行计算架构。

3.根据权利要求1所述的一种基于并行计算的节点压力寻优方法，其特征在于，S100，选取服务器群集内的多个服务器，并将这多个服务器记为多个节点的方法为：在服务器群集内的所有服务器中，按照服务器的实时负载值，从高到低地选取出M个服务器，将这M个服务器记为M个节点；其中M的取值为INT(M1/M2)，M1为服务器群集内所有服务器的数量，M2的取值区间为[2,3]，INT()表示对括号内的数进行向下取整。