集群系统负载均衡性能测试研究

分析影响集群系统性能的关键因素,提出在Linux下架设负载均衡系统,获取集群系统关键性能参数,加权计算真实服务器的负载。根据服务器负载由负载均衡器动态分配连接请求,使集群达到负载均衡。使用不同的客户端进行测试,分析比较不同测试软件的测试结果,为改进集群系统的负载均衡性能提供支持。     

基于粗糙集的负载均衡算法研究

在负载均衡服务器集群中,负载均衡算法是一个关键部分。针对目前服务器集群使用的负载均衡算法所存在的缺陷:服务器可能出现较大倾斜,本文提出了一种基于粗糙集理论的动静结合的负载均衡算法。该算法避免了服务器间负载的不均衡,能有效地防止服务器倾斜的发生,提高了集群系统的整体性能。     

基于遗传算法的Web服务器集群负载均衡研究

近年来,Web服务器集群技术以其扩展性好、处理能力强等优点受到了国内外研究机构的广泛关注,其中的负载均衡算法更是研究的热点。本文对web服务器集群负载均衡进行了研究。为有效地实现任务的均衡分配,提出一种了根据web服务器系统中各个服务器的负载情况进行动态任务分配的遗传算法。实验表明该方法能有效地实现web服务器集群的负载均衡服务。     

集群服务器自调度方法的研究与实现

传统的Web集群服务器,均以集中控制的负载均衡为特征,带来的主要问题是负载评估比较粗略,高负载情况下后端服务器容易出现"活锁"现象,前端负载均衡器也容易成为整个系统的瓶颈.针对传统集群负载均衡技术的缺点,提出一种自调度负载均衡技术,把负载均衡的工作转移到后端的服务器,能够有效提高整个集群系统的性能.     

集群服务器负载均衡技术研究

负载均衡服务器集群中,负载均衡是一个关键部分,它是集群系统中任务分配的核心环节。本文提出了一种基于动态反馈的负载均衡方法,其避免了服务器间的负载不平衡,能较好地避免服务器的倾斜,提高系统的资源使用效率以及系统的吞吐率,有效地解决负载迁移的抖动问题,提高了平衡系统的性能。     

基于遗传算法的Web服务器集群负载均衡研究

近年来，Web服务器集群技术以其扩展性好、处理能力强等优点受到了国内外研究机构的广泛关注和应用，其中的负载均衡算法更是研究的热点；对Web服务器集群负载均衡进行了研究，为有效地实现任务的均衡分配，提出一种了根据Web服务器系统中各个服务器的负载情况进行动态任务分配的遗传算法，实验表明该方法能有效地实现Web服务器集群的负载均衡服务。     

一种自适应遗传算法的EJB集群负载均衡策略①

负载均衡技术是EJB集群系统任务调度的中心环节,但传统的负载均衡算法是一种静态分配负载均衡算法,因此不能很好的实现服务器端负载均衡。通过动态的获取服务器端系统的实时性参数,采用自适应的遗传算法来计算服务器的负载,从而保证系统长时间运行不会发生倾斜。实验结果表明,该方法降低了服务器端事务请求的响应时间,提高了系统的吞吐率, 从而改善了系统性能。     

代理集群的负载均衡系统的设计与实现

为了提高代理集群系统的整体性能,提高代理集群的效率,基于分布式计算领域已经较为成熟的负载均衡算法的研究成果,以及目前流行的服务器流量均衡策略,设计了一种针对代理集群这一应用背景的负载均衡策略系统,完成了系统结构和负载均衡策略的实现,并进行了性能测试.     

基于Linux的负载均衡技术

网络业务量的激增和应用的特殊化都使得负载均衡成为迫切需求,Linux虚拟服务器按传输层连接对集群节点进行业务分配的方式,能便捷而高效地实现负载均衡。文中对Linux虚拟服务器集群的结构与原理进行了讨论,重点阐述了满足不同应用需要的4种负载均衡算法,并在Linux操作系统环境下,构建了虚拟服务器集群,测试了负载响应、服务性能、调度器备份。结果表明,虚拟服务器集群技术可较大幅度地提高系统的综合性能。     

LVS负载均衡调度算法的改进及实现

采用服务器集群架构提供服务成为互联网服务业中普遍采用的策略,目前使用得比较广泛的网络负载均衡集群是Linux虚拟服务器集群。优秀的负载均衡算法可以将用户请求合理地分配到集群中的真实服务器中．提高集群中服务器的利用率和集群系统的吞吐量。针对LVS默认算法WLC算法的不足之处,对WLC算法进行改进．设计并实现一种基于反馈式的负载均衡算法。实验证明,改进算法能够增大集群的吞吐量,提升集群的整体性能。     

对象存储系统中自适应的元数据负载均衡机制

面向对象的存储系统在研究、工程以及服务领域均得到了广泛的应用.在面向对象的存储系统中,元数据的负载均衡对于提高整个系统的I/O性能具有重要的作用.现有的元数据负载均衡策略不能动态地平衡元数据的访问负载,而且自适应性以及容错特性有待提高.提出了一种自适应的分布式元数据负载均衡机制(adaptabledistributed load balancing of metadata,简称ADMLB),包含基本的负载均衡算法和分布式的增量负载均衡算法.采用基本的负载均衡算法按照服务器的性能公平地分布负载,使用分布式的负载均衡算法定时地调整负载的分布.ADMLB采取分布式的方法均衡地在元数据服务器之间分布负载,根据负载的变化自适应地进行调整,具有很好的容错特性,而且用户可以高效地定位元数据服务器.     

基于遗传算法的VOD集群负载均衡研究*

VOD集群技术解决了VOD服务器系统容量问题,其核心思想是负载均衡策略和算法。对VOD集群中的负载均衡技术进行了分析和探讨,并提出了一种自适应遗传算法,取得了比较理想的实验结果。     

基于动态权重的一致性哈希微服务负载均衡优化

随着互联网技术的发展,互联网服务器集群的负载能力正在面临着前所未有的挑战,实现合理的负载均衡策略尤为重要。为了使负载均衡达到最佳的效率,可以使用一致性哈希算法来对集群负载均衡系统进行负载分配。针对微服务架构的服务器集群场景,对该集群负载均衡的特性进行分析,提出一种基于虚拟节点的一致性哈希环的设计与分割方法及基于动态权值的分配策略,在一致性哈希算法的基础上,实现服务集群之间的负载转移,解决微服务集群中服务负载增多,导致服务之间负载不均衡的问题,防止其中某些服务因为负载压力过大,导致服务崩溃的问题。经实验表明,与传统的一致性哈希算法相比,改进后的负载均衡策略负载不均衡的概率是原来的31%;并且动态分配策略具有良好的负载均衡性能,有效地解决了微服务分布式架构的负载均衡问题。     

基于预测机制的分级负载均衡算法

为解决服务器集群负载分配不均的问题,根据用户访问的请求类型,综合考虑用户历史请求引起的负载增量和服务器节点性能,提出了基于预测机制的分级负载均衡算法。负载均衡节点根据用户访问的请求类型建立一次指数平滑预测模型,对相应请求类型引起的负载进行预测,并将预测负载划分为低负载、正常负载、重负载等三个负载等级,根据负载等级对用户请求进行调度,从而实现负载均衡。使用OPNET仿真软件进行测试,结果表明该算法能有效提高负载均衡效率,有较好的负载均衡效果。     

一种集群系统的透明动态反馈负载均衡算法

随着服务器集群系统大量应用于各中小企业的信息系统中，传统均衡算法一方面由于局限性达不到企业的要求，另一方面大部分中小型企业也无法承受昂贵的硬件负载均衡器费用，本文提出了一种集群系统的透明动态反馈负载均衡算法（TDLBA）。该算法充分考虑集群系统中多种资源（CPU、内存、I/O和网络带宽等），采用双机热备份负载均衡器，服务器节点周期动态反馈方法，同时引入一个负载冗余以动态调整节点负载分配，从而达到尽量简化负载均衡器的任务分配算法、最大限度满足系统最大吞吐率和提高系统响应时间的目标。测试表明，该算法有效的提高了系统服务性能，且优于静态分配算法和Pick-KX算法。     

Web集群负载均衡算法的分析与研究

负载均衡是实现集群中多台服务器协同工作的重要方法,该文在分析已有方法的基础上,提出了一种动态的负载均衡算法,调度器定时接收每个服务器上报的性能参数,并计算出每一个服务器的负载所占的比例,再根据每一个服务器负载所占比例的多少来分配用户的请求,从而达到负载均衡和提高集群整体性能的目的。     

智能电网系统中费控服务的优化调度研究

智能电网系统中,费控指令通过应用服务器集群被下发到前置服务器集群,再通过前置服务器集群被下发到终端,终端接收到指令后将指令下发到特定的智能电表.在这个过程中,应用服务器集群和前置服务器集群的可用资源不对等,导致负载不均衡,影响费控服务执行的效率和成功率;前置服务器集群中前置机与终端的固定匹配方式,容易导致前置服务器集群负载不均衡,延长了费控指令完成时间,降低了费控服务的执行效率.为此深入研究费控指令的下发过程,分析存在的问题和瓶颈,提出了一种基于负载预测和负载均衡的费控服务优化调度模型.该模型首先提出一种基于时间序列的负载预测方法,实现服务器负载的预测;基于预测负载,提出一种费控指令的均衡下发算法,为不同负载的服务器下发合适规模的费控指令,以提高指令下发的效率和成功率;针对前置服务器集群可能出现的负载不均衡,提出一种基于图聚类的终端均衡布局算法.实验结果表明,本文提出的费控服务优化调度模型,均衡了两个集群和终端之间的负载,有效提高了费控指令下发的效率和成功率.     

基于云自适应遗传算法的LVS 负载均衡改进算法

针对LVS系统存在负载倾斜问题,改进了系统中带权值参数的负载均衡算法．先通过服务器节点反馈的参数计算出服务器节点的负载,再采用云自适应遗传算法根据负载为各服务器节点分配权值,进而实现改进算法．实验证明,改进算法比传统算法提高约10％的性能,可使系统有效地实现动态负载均衡．     

基于热点内容的下载服务Web集群动态负载均衡

文中针对提供下载服务的Web集群，提出了一种新的负载均衡方案，通过对热点内容的动态冗余来提高整个集群的性能，使整个集群达到负载均衡，并由仿真实验和具体的实例验证了文中提出的方案，证明了该方案的实际效果。