基于服务类型的负载平衡中间件模型

数字图书馆会出现用户请求响应时间较长、服务器资源消耗较大以及集群环境中各服务器性能不同导致的网络负载不平衡问题。为解决上述问题,提出基于服务类型的负载平衡中间件模型。该模型考虑不同的服务请求对服务器负载状况的影响,结合各服务器的性能进行动态负载调度。性能测试结果表明,该中间件负载平衡效果良好,可用性与可靠性较高。     

ALAD动态负载均衡算法研究

针对现有服务器集群的负载平衡算法不足,提出一种应用层自适应动态负载平衡算法。利用应用层特点,在负载均衡服务器端收集应用服务器负载信息,提出一种综合的权重计算方法,动态区分不同状态的服务器。通过自适应选择算法,合理分配请求至应用服务器。实验结果表明,在不同的负载情况下,该算法能有效地平衡负载,充分利用服务器资源。     

基于退火算法的动态负载均衡研究

分析现有服务器集群的动态负载平衡算法的特点和劣势,结合模拟退火算法和动态加权轮询算法的优势,提出一种动态负载平衡模型和解决方法。该模型使用模拟退火算法,自适应并且精确地确定性能权重向量,利用动态加权轮询算法,实时计算应用服务器负载,动态分配请求。通过该方法可以获得更合理的性能权重向量,有效地分配服务器负载,充分地利用服务器计算能力。实验结果表明,在负载逐渐提高的情况下,该算法保持了良好的平均响应时间和吞吐量,并且优于对比算法。     

集群系统中自适应负载反馈平衡策略的研究

当前在集群系统中，负载平衡策略虽然很多，但是为了减少反馈开销，一般策略为采用在前端估计后端负载，所以不能很好地完成负载平衡的任务。针对这一问题，提出了一种自适应负载反馈平衡策略，各个服务器根据自身负载的变化来决定负载反馈的时机，前端根据负载信息和请求率计算出各个服务器的负载权值，最后根据负载权值来调度服务器处理请求，以实现负载平衡。由于采用了自适应的反馈策略，在获得各个服务器负载信息的同时减少了负载反馈的开销，实现了系统的负载均衡。测试结果表明该策略表现出了一定的优势。     

基于Mobile Agent技术的负载平衡模型研究

为更好地实现分布式系统中的负载平衡，结合自主设计的分布式数据库服务器系统DDSS（distributed database server system），抽象出分布式冗余系统的3层管理框架，从对负载索引的客观描述与定义着眼，引入服务请求消化率、阈值负载贴近度等概念及主动负载平衡的思想，提出并实现了基于移动代理技术的负载平衡模型MMA，并对其性能进行了分析．通过分析表明，基于移动代理技术的负载平衡模型MMA具有代价小、智能性好、效率高及具有对负载索引的刻画客观准确等优点．     

基于模因优化和循环调度的多目标负载均衡技术

针对现有多目标调度方法所需时间较长以及处理突发情况时性能降低的问题,提出一种基于模因优化和循环调度的多目标负载均衡技术。使用突发检测器检测发送到云服务器的用户请求,确定负载状态。基于测器结果,应用不同的负载平衡算法来高效地调度用户任务。利用选定的负载平衡算法将用户请求任务调度到资源最佳的虚拟机上,保证在最低的时间消耗内达到负载均衡的状态。实验结果表明,与其他算法相比,该方法在多个性能指标上具有明显优势,可以提高调度效率的同时,最大限度地降低云中的能源使用。     

二叉树动态负载平衡方法

文中提出了一种二叉树动态负载平衡方法，该方法使用二叉树动态负载平衡系统模型，解决了集中式负载平衡系统中主结点在分配任务、响应请求以及负载移动时的潜在瓶颈问题；提出了负载小于给定值时请求负载平衡以提高处理器的利用率。分析表明，该方法在可以有效地提高并行计算的性能，特别是对于任务密集的情况。     

基于异构服务器的动态负载均衡算法

文中提出了一种新颖的异构服务器负载均衡方法,在传统的均衡系统吞吐量的基础上,考虑到各服务器的处理能力,通过加入服务器处理能力权重和概率选择向量,对每一个到来的请求计算其概率向量进行任务分配。这种方法从理论上分析应能解决系统调度方面资源的耗费最小的问题,对不同性能的服务器最大可能的保持负载平衡,并且使客户请求在最短时间内得到回复。而实验也表明,该方法是有效的。     

基于LVS＋KEEPALIVED的高可用负载均衡研究与应用

本文针对网络服务商普遍面临的的高并发访问量导致响应速度迟缓的问题进行分析,研究了基于LVS（Linux虚拟服务器）和KEEPALIVED（交换机制软件）的高可用负载均衡的原理,实现了一个可伸缩的、高可用的并具有容错容灾能力的负载均衡系统,该系统采用VS/DR的模式搭建,系统基于IP层和基于内容请求分发的负载平衡调度解决算法,将这些算法在Linux内核中进行实现,并对系统的高可用和负载均衡进行实验,实验证明,该负载均衡系统能对客户的请求进行分流,能有效减轻单个服务器的负载压力.     

一种测控通信平台的动态负载平衡服务研究

为了提高基于UDP协议的测控通信平台的稳定性、实时性和数据处理能力,建立了动态负载平衡模型,提出了加权负载因子负载平衡算法.该算法利用CPU的使用率、当前的活动会话数、内存的使用率和剩余任务数来衡量服务器的负载,计算任务队列的剩余任务耗费值,并以此确定服务器的负载状态;进一步说明了负载平衡频率和负载平衡粒度控制策略,通过剩余任务耗费值的阈值、阈长和主辅关系的解除时机两个方面控制负载平衡频率,通过任务迁移量来控制负载平衡粒度.最后通过实验证明了该算法的有效性.     

一种基于负载反馈的分布式数字集群动态负载均衡算法

针对传统负载均衡算法不能满足公网数字集群系统高并发用户请求和快速呼叫建立等需求,提出一种基于负载反馈的分布式数字集群动态负载均衡算法,实现公网数字集群系统负载均衡,提高用户容量。首先建立参与MCPTT服务器的静态负载和动态负载监控机制和指标;然后利用加权轮询算法为用户分配参与MCPTT服务器,并通过用户请求的处理获得复合负载参数;根据负载指标的反馈更新参与MCPTT服务器权值以动态调整服务器负载。仿真结果表明,该算法的负载均衡效果优于传统算法和其他动态反馈算法,负载均衡度更小、用户请求响应延迟更低。     

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。     

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。     

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。     

基于区分Web QoS的负载均衡集群模型

随着电子商务的应用逐步深入,用户访问量的激增且服务请求多样．如何实现对所有请求的快速响应是当前解决的问题．针对此问题,本文提出采用基于区分WebQoS的负载均衡技术．建立了基于区分WebQoS的负载均衡的集群模型．根据请求类型和用户权限划分服务等级,高服务的请求具有高优先调度权,在集群当中通过动态反馈技术均衡调度到某个节点,从而达到区分WebQoS服务的目的,同时也保证集群服务器的负载均衡．该模型在网络环境及硬件环境相同的条件下,与常用的负载均衡技术进行了比较,实验结果证明本文提出的方法效果显著．     

LBBSRT: An efficient SDN load balancing scheme based on server response time

The response time is the most important factor determining user experiences in the service provision model involving server clusters. However, traditional server cluster load balancing scheme are limited by the hardware conditions, and cannot completely exploit the server response times for load balancing. In order to effectively resolve the traditional load balancing schemes, we propose a load balancing scheme based on server response times by using the advantage of SDN flexibility, named LBBSRT. Using the real-time response time of each server measured by the controller for load balancing, we process user requests by obtaining an evenly balanced server loads. Simulation experiments show that our scheme exhibits a better load balancing effect and process requests with a minimum average server response times. In addition, our scheme is easy to implement, and exhibits good scalability and low cost characteristics.     

基于AHP的Web集群系统负载均衡算法

利用集群技术构建的服务器组在资源利用率上存在较大差异。为此,提出基于层次分析法(AHP)的集群系统负载均衡算法,建立判断矩阵,得到各项评估指标的单项和综合权重。调度器定时接收真实服务器上的4类参数：网络性能,服务器硬件,服务器软件和网络服务类型。根据调度器收到的每一个连接请求,采用动态反馈算法选择负载最小的服务器响应连接请求。实验结果表明,该算法能减少服务器平均响应时间,有效提高集群系统的响应率。     

实时通信集群负载均衡策略研究与应用

实时通信主要传输实时音视频,具有低延时和高带宽消耗的特点.在用户量较大的场景下,单服务器方案无法满足整体需求,此时需搭建分布式集群对外提供服务,而如何将这些访问合理的分配到不同服务器上,均衡集群内服务器的负载就显得尤为重要.本文首先分析单服务器场景下的实时通信流程,然后研究和分析常见的负载均衡算法,同时为满足同群组客户端需转发到相同服务器的一致性要求,提出一种基于一致性哈希算法和遗传算法的自适应负载均衡算法,并对该算法进行应用和实验验证.     

一种基于网络地址转换的负载均衡算法

本文探讨集群服务器使用的负载均衡技术及负载分配的策略,并将网络地址转换应用于VOD集群,将负载分给多个服务器分担,以解决VOD集群服务器面临的大量并发访问造成的CPU或I/O的高负载问题。为了达到最佳的负载均衡效果,负载均衡器需要根据各个服务器的当前CPU和I/O状态来分配负载,这就需要动态监视服务器的负载,并应用优化的负载分配策略,达到平均分配负载的目的。     

基于异构分布式存储系统的动态反馈负载均衡技术

Samba分布式存储系统通过根服务器向用户提供全局名字空间,当用户提出访问请求时,根服务器只按照静态的方式返回逻辑名对应的物理目标位置.当存在多个物理目标时,大多数用户的访问请求都将被定位在一台服务器上.多目标只保证了服务可用性,而没有对系统的负载均衡作出贡献.针对这一问题,提出了一种基于服务器性能指标的动态反馈负载均衡策略,并给出了基于Samba分布式存储系统的实现方案,旨在提高整个系统的存储能力、网络吞吐率、服务平均响应时间等指标.实验表明,优化后系统的I/O性能得到了很大提升.