服务器集群负载均衡技术研究及算法比较

简要介绍了负载均衡技术的分类及其发展,重点介绍了服务器集群负载均衡技术及应用.并对评价负载均衡优劣的重要标准之一--负载均衡算法的种类做了详细介绍及优缺点比较.对近年来一些新的负载均衡算法做了介绍.最后,对服务器集群负载均衡技术的发展前景做出了展望和预测.     

使用linux实现服务器负载均衡

本文主要分析了使用linux实现服务器负载均衡的现状,目前来看,在我国实现服务器负载均衡的方法有DNS服务器、集群(Cluster)Server、网络地址转换等.由于互联网技术的快速发展以及自动化办公的普及,越来越多的企业使用网络办公,使得公司对外的互联网Web网站访问越来越多,为了实现负载均衡,通常都是使用多台服务器来完成.本文重点分析、几种linux实现服务器负载均衡的方法.     

服务器集群负载均衡的建模与仿真研究

研究服务器集群负载优化调试问题,各服务器负载能力差异较大,要求尽可能使每一个服务器的负载均衡,传统方法没有考虑负载动态变化特点,导致服务器集群负载极不均衡,系统性能差。为提高集群系统的整体性能,提出一种基于遗传算法的服务器集群负载均衡算法。首先根据负载均衡目标建立数学模型,然后采用遗传算法模型进行求解。仿真结果表明,遗传算法提高了服务器集群系统吞吐量,使系统负载更加均衡,使整个集群系统的资源得到充分利用。     

服务器集群负载均衡策略的研究

针对服务器集群负载均衡的问题,兼顾任务调度跨度和负载均衡度,提出一种遗传模拟退火算法。实验结果表明,该算法降低了任务调度跨度,提高了集群系统的资源利用率和负载均衡度。     

一种Web服务器集群负载均衡调度算法

分析Web服务器集群技术,研究负载均衡算法,提出基于临界加速递减的一致性哈希负载均衡算法CHMDC(Consistent hash load balancing algorithm based on the Multiplicative Decrease in Critical area)。一方面,该算法采用了加权一致性哈希算法,引入了虚拟化的设计思路,采用虚拟节点进行真实服务器节点分配;另一方面,该算法提出了基于请求反馈时间计算机服务器节点负载率的方法,引入了临界因子的概念,采用了临界因子加速递减来防止服务器过载。通过实验测试证明,该算法应用于Web服务器集群的负载均衡效果突出。     

有效的WebGIS地图服务器场负载均衡算法

针对现有网络地理信息系统（WebGIS）负载均衡技术的缺陷,分析利用集群技术解决WebGIS负载均衡的必要性和可行性,提出基于地图服务器场的WebGIS分布式负载均衡模型,研究地图服务器场分布式动态均衡调度算法,建立试验床,通过一系列的试验结果验证了该算法良好的全局网络负载性。     

基于Linux虚拟服务器的负载均衡算法

分析Linux虚拟服务器负载均衡调度过程,提出一种基于Linux虚拟服务器的负载均衡算法。该算法结合系统资源类型和服务器权重系数,依据服务器加权负载标准差,进行集群真实服务器负载状况分析,动态调整服务器权重系数,对改进的最小连接数调度算法进行负载均衡调度。测试结果验证了该算法的有效性。     

在线多任务异构云服务器负载均衡算法研究

针对由于云服务器之间软件环境存在异构性及数据分布不均匀等特点而导致云服务器集群在处理大量任务时往往出现节点负载不均衡的情况,提出了解决在线多任务异构云服务器集群负载均衡的方法与相关算法。首先统计集群提供的各类服务的平均资源消耗,结合任务在服务器上已运行时长和资源占用情况,预测评估某一时刻服务器上任务剩余负载总量;然后按周期获取节点实际任务负载情况,及时修正任务负载情况;最后综合考虑节点各项性能,计算在待分配任务提交时刻各节点的预测负载评估值,并将任务分配给预测负载最轻的节点。实验结果表明,该算法具有可行性且在多任务异构云服务器集群负载均衡方面具有一定优势。     

服务器负载均衡技术研究

负载均衡是建立在网络结构之上的一种调度策略,能有效的扩展服务器带宽和增加吞吐量,增强网络数据处理能力。根据实际层次不同,对负载均衡技术进行了分类,从应用范围、运行原理等角度分析并比较了常用的负载均衡技术和算法,展望了负载均衡的发展。     

服务器负载均衡架构之应用层负载均衡——服务器集群的高扩展性和高可用性

本文的第一部分介绍了传输层服务器负载均衡的解决方案,例如基于TCP/IP的负载均衡器等等,并分析了这些方案的优缺点。TCP/IP层的负载均衡将TCP连接分散到服务器集群中众多真实的服务器上。通常情况下,特别是对于静态的网站     

基于请求类型的数字图书馆负载平衡模型

对于具有海量信息的数字图书馆,文章针对不同请求服务时间变化大的特性,提出基于请求类型的负载平衡模型,该模型根据各种不同请求对服务器负载状况的影响并结合各服务器的性能进行动态负载调度。避免占用服务器资源较多的请求同时分配到同一台服务器上。仿真结果表明该模型具有良好的负载平衡效果。有效地缩短了用户请求的响应时间。     

Web应用服务器自适应负载平衡服务

Web应用服务器是为事务性Web应用提供一系列运行时服务的分布式系统.基于中间件的自适应负载平衡服务是为Web应用服务器提供高可信赖性和高伸缩性的一种有效方法,但目前还存在许多不足,如缺乏服务端透明性、负载策略不可替换等,不能满足Web应用服务器特有的需求.分析了Web应用服务器负载平衡服务的关键需要,设计了一种自适应负载平衡服务,阐述了在J2EE应用服务器WebFrame2.0上实现该服务的若干关键技术及其解决办法,包括可热插拔、负载策略可替换、负载反馈与自适应控制、状态迁移以及容错技术等,最后是相关工作介绍及其比较.该负载平衡服务已在Web应用服务器WebFrame2.0中得以实现.     

基于移动Agent的双层负载均衡策略

提出了一种适用于Web集群的负载均衡策略,策略采用两次转发结合动态门限调整的双层均衡机制,将移动Agent应用于各子策略中,提高了系统调度决策的实时性,从分组和服务器节点,两个层次上实现了负载均衡,提高了服务器的cache命中率。同时,该策略还大幅度减少了均衡过程中的节点间交互,较好解决了额外通信的问题。     

流媒体服务的集群负载平衡方法分析

该文在分析了流媒体服务器的带宽因素和负载平衡原理的基础上,讨论了针对流媒体服务的按层次划分的服务器集群动态负载平衡技术,为流媒体服务集群的部署提供参考。     

流媒体服务的集群负载平衡方法分析

该文在分析了流媒体服务器的带宽因素和负载平衡原理的基础上,讨论了针对流媒体服务的按层次划分的服务器集群动态负载平衡技术,为流媒体服务集群的部署提供参考。     

Adaptive Server Load Balancing in SDN Using PID Neural Network Controller

Web service applications are increasing tremendously in support of high-level businesses. There must be a need of better server load balancing mechanism for improving the performance of web services in business. Though many load balancing methods exist, there is still a need for sophisticated load balancing mechanism for not letting the clients to get frustrated. In this work, the server with minimum response time and the server having less traffic volume were selected for the aimed server to process the forthcoming requests. The Servers are probed with adaptive control of time with two thresholds L and U to indicate the status of server load in terms of response time difference as low, medium and high load by the load balancing application. Fetching the real time responses of entire servers in the server farm is a key component of this intelligent Load balancing system. Many Load Balancing schemes are based on the graded thresholds, because the exact information about the network flux is difficult to obtain. Using two thresholds L and U, it is possible to indicate the load on particular server as low, medium or high depending on the Maximum response time difference of the servers present in the server farm which is below L, between L and U or above U respectively. However, the existing works of load balancing in the server farm incorporate fixed time to measure real time response time, which in general are not optimal for all traffic conditions. Therefore, an algorithm based on Proportional Integration and Derivative neural network controller was designed with two thresholds for tuning the timing to probe the server for near optimal performance. The emulation results has shown a significant gain in the performance by tuning the threshold time. In addition to that, tuning algorithm is implemented in conjunction with Load Balancing scheme which does not tune the fixed time slots.     

基于Nginx负载均衡的动态改进算法

随着过去几十年互联网服务的指数增长,各大网站的访问量急剧上升。海量的用户请求使得热门网站的网络请求率可能在几秒钟内大规模增加。一旦服务器承受不住这样的高并发请求,由此带来的网络拥塞和延迟会极大地影响用户体验。负载均衡是高可用网络基础架构的关键组件,通过在后端引入一个负载均衡器,将工作负载分布到多个服务器来缓解海量并发请求对服务器造成的巨大压力,提高后端服务器和数据库的性能以及可靠性。而Nginx作为一款高性能的HTTP和反向代理服务器,正越来越多地应用到实践中。文中将分析Nginx服务器负载均衡的体系架构,研究默认的加权轮询算法,并提出一种改进后的动态负载均衡算法,实时收集负载信息,重新计算并分配权值。通过实验测试,对比不同算法下的负载均衡性能,改进后的算法能有效提高服务器集群的性能。     

Internet服务器负载均衡的研究与实现

首先分析了Internet服务器负载均衡技术与负载均衡的策略,然后提出了基于智能DNS与CACHHE技术相结合的CDN(Content Distribute Network)网络实现不同地区Internet服务器负载均衡的方法,建立了CDN实验床网络并给出了Internet服务器负载均衡和网络性能测试的结果,测试结果表明提出的方法是可行的、有效的,大大提高了用户的访问效率.