基于JXTA的均衡负载模式

介绍了JXTA的查询机制，分析了导致JXTA负载不均的几种因素，针对该问题设计了一种均衡负载模式。该模式通过分析节点负载情况，调配节点间资源来均衡P2P系统中节点的负载，从而保证了各个节点相对于它们各自的性能负载均衡。最后给出了该模式的一种实现和应用。     

EJB集群系统动态自适应负载均衡服务的设计与实现*

分析了几种常用的动态负载均衡算法的不足,并针对目前大多数主流J2EE应用服务器的负载均衡并不具有动态自适应性的问题,利用开源JBoss服务器为开发平台,结合多种设计模式设计了一种动态自适应负载均衡服务模型,具体实现细节围绕负载定义、负载收集以及均衡算法。提出了基于更新时间项的交替负载收集方式,并在此基础上实现了一种基于前K子集相对负载均衡度的动态自适应算法。测试结果表明该算法能较好地均衡系统的负载。     

一种有效负载均衡的分布式WebGIS体系结构模型

本文分析了分布式WebGIS现有的几种计算模型的特点,从负载均衡的角度提出了一种新颖的基于Agent的混合式计算模型,有效地解决了空间信息处理任务在客户端和服务器之间的负载均衡问题,对空间信息处理功能进行合理的分布,具有良好的可扩展性及保持全局网络负载的良好性能。     

基于蚁群算法的MPLS网络负载均衡研究

在分析了常用的几种QoS保障算法基础上,给出了负载均衡模型,提出应用蚁群算法求解MPLS网络负载均衡问题。该算法融入信息素、转移概率、启发式引导函数和相似度,有效提高了搜索效率。仿真结果证明算法是有效的,显著改善了传统MPLS网络负载均衡路由算法易于导致的网络流量分布不均衡的状况。     

函数式语言并行处理中的动态调度问题的探讨

在本文中我们主要讨论了函数式语言在多处理机系统中并行处理时的动态调度问题。首先,我们分折了两种不同的调度模型:负载均衡和负载分享的优、缺点,以及相应的几种算法。最后我们基于负载分享模型提出了我们的算法,通过模拟测试表明我们的算法具有较好的性能,有良好的实用价值。     

面向高负载和高并发的网站维护技术的比较研究

随着计算机网络应用的普及,本文提出了在高负载和高并发的特殊情况下如何使网站提供正常服务的问题,比较研究了几种具有低成本、可扩展和切实可行的技术,对高负载和高并发的网站的丝护具有一定的指导意义。     

变频器在典型负载上的应用

本文介绍了变频器在恒转矩负载、二次方减转矩负载、波动功率负载、恒功率负载等几种典型负载上的应用,其中具体介绍了应用变频器的目的,节电率的估算及控制方式。     

变频器在典型负载上的应斥

本文介绍了变频器在恒转矩负载、二次方减转矩负载、波动功率负载、恒功率负载等几种典型负载上的应用,其中具体介绍了应用变频器的目的,节电率的估算及控制方式。     

负载均衡系统设计方案

网络流量与日俱增,而对流量的需求会积聚在服务器端,如何提高服务器处理能力是一个现实的问题,采用负载均衡调度器来构造高效集群系统是一种有效的办法.通过网络发展需求和负载均衡技术分析比较,给出几种负载均衡调度器的设计方案和由此负载均衡调度器构成的集群体系结构,最后给出负载均衡调度器具体应用.     

内容发布订阅系统中的动态负载均衡*

复杂广域网络应用带来了内容发布订阅系统动态负载失衡问题。提出了一种动态负载均衡框架解决该问题。采用周期性交换和计算负载的方法实现了负载探测,采用代理复制和区域重构的方法解决了负载迁移问题,设计了负载协商状态机用于协商代理之间的负载迁移,采用转移加入和动态自适应两种方法进行负载均衡决策。实验结果表明,该负载均衡框架能够有效解决内容发布订阅系统的动态负载失衡问题,将负载均衡效率提高了50%。     

基于数据库集群的动态负载均衡研究与实现

针对数据库集群负载问题,提出了一种动态负载均衡方法,并进一步设计、实现了包括CPU使用率、磁盘存储量、磁盘响应效率、网络延时、内存使用率等在内的多指标的节点负载测量和实时监控。该算法根据各节点的负载反馈信息进行任务分配,实现了负载均衡。性能分析和实验表明,该算法具有较高的负载均衡度和较低的系统开销。     

基于目标约束的分层动态负载均衡算法*

针对网格环境下的负载不均问题,提出了一种分层动态负载均衡机制,该机制采用随机服务模型描述网格任务流特性及其资源上的动态负载状态,将站点内负载平衡问题归结为目标约束规划问题。理论分析了分层负载均衡机制的有效性证明并设计了优化方案的求解算法,仿真实验结果显示,该分层负载均衡算法在平均响应时间、系统吞吐量方面优于以往的RBA算法和DBA算法。     

Optimal Load Balancing in a Multiple Processor System with Many Job Classes

A loosely coupled multiprocessor system contains multiple processors which have their own local memories. To balance the load among multiple processors is of fundamental importance in enhancing the performance of such a multiple processor system. Probabilistic load balancing in a heterogeneous multiple processor system with many job classes is considered in this study. The load balancing scheme is formulated as a nonlinear programming problem with linear constraints. An optimal probabilistic load balancing algorithm is proposed to solve this nonlinear programming problem. The proposed load balancing method is proven globally optimum in the sense that it results in a minimum overall average job response time on a probabilistic basis.     

A dynamic load balancing scheme with incentive mechanism in heterogeneous structured P2P networks

Dynamic load imbalance is a basic and inherent problem in structured P2P networks. Most existing research suffers from the problems of inefficiency in globally managing the nodes’ load information and consumption of network bandwidth. This paper describes the mechanisms for collecting and globally managing the dynamic load of each node, and based on which to present a load balancing strategy which transfers the load from overloaded to under loaded nodes so as to improve load balancing efficiency. In order to encourage the rational and selfish nodes to actively participate in the load balancing process, we also propose an incentive mechanism in dynamic load balancing, by which the differentiated services could be provided for the nodes according to their load balancing abilities. The simulation results indicate that our approach could tackle the load imbalance problem in structured P2P networks effectively and efficiently in terms of the load distribution and the transferred load volume.     

基于大流调度的软件定义数据中心网络负载均衡算法

传统负载均衡算法对数据中心网络中的大流进行调度时,会造成部分链路负载过重、网络整体负载不均衡等问题。将负载均衡问题转化为多商品流问题进行求解,结合软件定义网络集中控制的思想和数据中心网络的流量特征,提出一种基于大流调度的软件定义数据中心网络负载均衡算法。根据阈值将数据流划分为大流和小流,结合路径上大流分布度和可用负载度对大流进行重路由,以减小大流对网络负载均衡的影响。仿真实验表明,在流量大小分布不均衡的数据中心网络中,该算法与传统的等价多路径算法和基于全局最先匹配的动态流量调度算法相比,在平均对分带宽上获得了更大的提升,能够更好地实现数据中心网络的负载均衡。     

Noncooperative load balancing in distributed systems

In this paper, we present a game theoretic framework for obtaining a user-optimal load balancing scheme in heterogeneous distributed systems. We formulate the static load balancing problem in heterogeneous distributed systems as a noncooperative game among users. For the proposed noncooperative load balancing game, we present the structure of the Nash equilibrium. Based on this structure we derive a new distributed load balancing algorithm. Finally, the performance of our noncooperative load balancing scheme is compared with that of other existing schemes. The main advantages of our load balancing scheme are the distributed structure, low complexity and optimality of allocation for each user.     

分布式计算机系统中的负荷平衡算法

本文阐述了分布式计算机系统的负荷平衡问题。在能够达到负荷完全平衡和负荷只能近似地达到平衡的两种情况下，本文提出了时间复杂性为Ｏ（ｎ）的负荷平衡算法。最后还讨论了具有不同处理机速度的负荷平衡问题以及求解平衡的算法。     

基于多路规划遗传算法的负载均衡方法

在负载均衡问题中,负载调度方法足核心,它的好坏直接影响均衡系统的性能.提出一种基于多路规划遗传算法的服务器端负载均衡算法.该方法借鉴生物界自然选择和自然遗传机制,模拟自然进化过程搜索最优解,为负载均衡问题提供了新的计算模型.同时,多路规划(多次交叉或变异)后取最优策略的应用,使得多路规划遗传算法的优化性能大为提高.该方法降低了服务器端请求的响应时间,提高了服务器端CPU的利用率,从而改善了系统性能.数据实例表明,该方法是可行的、正确的和有效的.     

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。