应用DNS实现WEB集群服务的负载均衡

本文讲述应用DNS的Round Robin功能,实现WEB集群服务的负载均衡的原理,并通过在Linux操作系统下的具体配置过程,验证其实现方法的正确性,最后总结了该方法的特点及适用场合.     

网络负载均衡的企业应用

为了解决中心服务器由于大量并发访问，导致通信量超出了服务器能承受的范围，本文提出采用网络负载均衡策略的服务器群集来提高计算机系统的处理能力，以满足当前电子商务快速增长的业务需求。     

负载均衡综述

随着网络技术的飞速发展，各大网站的访问量大量增加，致使一些网站的服务能力跟不上，从而影响了网站自身业务的发展。负载均衡的出现在一定程度上解决了这个问题。本文概述了负载均衡的发展过程，同时在比较三种负载均衡技术的基础上，对负载均衡的发展进行了展望。     

循环复用DNS实现多服务器的负载均衡

分析了目前常用的负载均衡技术,并以四台服务器的负载均衡为例,介绍了利用循环复用DNS实现负载均衡的方法。     

基于DNS的负载均衡算法研究

随着网站访问量的增加,一些网站往往有多个地理上分布的提供相同服务内容的服务器群组,因此需要进行负载均衡处理。文章概括分析了现有的几种负载均衡算法,并提出了两种基于DNS的负载均衡新方法。该方法通过域名解析,根据每个服务器的可用性、客户与服务器之间的距离,以及地理范围匹配值,按照从优到劣的顺序返回网站的多个服务器的IP地址。     

负载均衡综述

随着网络技术的飞速发展,各大网站的访问量大量增加,致使一些网站的服务能力跟不上,从而影响了网站自身业务的发展。负载均衡的出现在一定程度上解决了这个问题。本文概述了负载均衡的发展过程,同时在比较三种负载均衡技术的基础上,对负载均衡的发展进行了展望。     

异构分布式环境下DNS动态负载均衡模型研究

DNS负载均衡是服务器群集负载均衡策略的典型应用方案之一。分析了目前DNS负载均衡的现状和异构分布式系统的特征,提出一种自适应生存期的动态调度负载均衡模型,并且描述了该模型的实现策略。     

负载均衡解决方案

服务器负载均衡(Server Load Balance)一般用于提高服务器的整体处理能力，它的最终目的是加快服务器的响应速度，从而全面的提高用户的体验度。从结构上可分为本地负载均衡(Local Server Load Balance)和地域负载均衡(Global Server Load Balance，全局负载均衡)。     

校园双出口DNS负载均衡的应用研究

为了提高访问速度和避免过多的国际流量费用,很多高校都实现了CERNET和CHINANET双链路接入,但是外部网络对于校内服务器的访问速度并没有提高。本文介绍了DNS负载均衡服务器的建立方法,实现了根据用户线路自动选择访问线路,从而很大程度的提高了服务器的访问速度。     

路由器TCP负载均衡地址转换的实现

当内部网配置多台WEB服务器时,为解决外部访问流量的均衡问题,就需要对路由器进行配置,虚拟一个主机IP地址,映射到内部的多个真实的Web服务器上,访问内网服务器的请求采用对目标服务器的轮询访问,实现服务器流量的TCP负载均衡。     

一种基于透明计算的动态负载平衡算法

服务器集群在透明计算新模式中的引入,需要多种资源(CPU、内存和I/O等)有效共享。针对传统负载平衡算法考虑资源因素单一、难以满足需求的现状,该文提出一种基于透明计算的负载平衡算法(LBTC),它充分考虑系统多种资源,并采用负载向量表征和协调。通过不同平均内存需求情况下、不同系统中、不同算法执行复杂任务时的平均减速比较,表明LBTC能以适当增加计算复杂度为代价有效实现资源共享,提高系统性能。     

基于聚类的动态负载均衡在数据采集上的应用

为了构建一个基于微博的社会网络,需要提供大量的微博数据源,那么如何才能实时高效的获取微博信息是构建微博社会网络面临的重大挑战。本文提出了一种基于聚类的动态负载均衡数据采集方法,将聚类算法与动态负载均衡结合是一次新的尝试,测试表明,能够满足对微博数据采集的需求。     

一种分布式工作流中基于负载平衡的调度算法

工作流管理系（Workflow Management System）帮助企业实现分布式异质环境中的人工和自动任务的全面流程化。本文提出一种新的分布式WFMS负载平衡调度算法,解决单节点引擎负载过重的问题。改进后的负载平衡技术比轮询调度算法更能保证多引擎间负载基本均衡。当多引擎间任务调度出现不平衡,导致某些节点负载过重或是某个节点出现故障时,多引擎能够根据相应模型策略和实际的信息来动态调整各节点的负载,这样也可以在一定程度上解决有大量分布式事务处理时的性能问题。另外,负载指数调度算法实现简单,尽可能地减少了引擎负担。     

基于TCP连接与服务器负载的二级负载平衡策略设计

对传统的负载平衡技术进行简单介绍，提出一种基于TCP连接和服务器负载的二级动态负载平衡策略，提高了集群系统的性能。     

一个基于TCP迁移机制的第七层负载均衡系统

第七层负载均衡系统中常使用TCP代理机制实现,在这种系统中前端易成为整个系统的瓶颈。通过对其性能进行对比分析表明,使用TCP迁移机制能大大地减轻前端分配器的负荷,有效地解决了瓶颈问题,提高了系统的吞吐量。     

分布式Web服务器中负载均衡的实现

实现和测试了一种可扩展的分布式Web服务器原型。原型由多台接收和处理TCP连接的服务器通过负载均衡集群而成，主机IP地址利用Round Robin DNS发布，任意主机都可以接收客户端的请求。一旦当客户试图建立连接，主机要决定接收连接提供服务还是重定向连接到其它主机。每台主机保持集群定期组播的系统负载信息，并利用低负荷的IP封装IP技术重构数据包来重定向请求。性能测试表明这种技术比RR—DNS具有更好的性能，而且利用系统负载状态的重定向连接比无状态的重定向效果更好。     

一种周期性MapReduce作业的负载均衡策略

MapReduce任务负载均衡主要是通过分区函数来实现的,Hadoop默认的分区函数并不能很好地保证reducer的负载均衡。针对周期性的业务处理提出了一种基于权重计算的负载均衡策略,周期性任务的数据分布与历史数据相比具有相似性。本策略根据历史数据运行的信息运算出数据权重信息(文中用权重表示每条记录的处理复杂 度),再通过Map阶段抽样分析当前这批数据的分布特征来预测待处理数据带权重的整体近似分布情况,从而指导Reduce分区,以保证其负载均衡。通过简单的例子仿真了整个策略的运作过程,并且对比了与TeraSor、思路的不同点。最后通过分析用户访问视频的日志证明了文中提到的策略比默认的策略性能提高了接近1倍。     

On the Stability of Dynamic Diffusion Load Balancing

We consider the problem of dynamic load balancing in arbitrary (connected) networks on n nodes. Our load generation model is such that during each round, n tasks are generated on arbitrary nodes, and then (possibly after some balancing) one task is deleted from every non-empty node. Notice that this model fully saturates the resources of the network in the sense that we generate just as many new tasks per round as the network is able to delete. We show that even in this situation the system is stable, in that the total load remains bounded (as a function of n alone) over time. Our proof only requires that the underlying “communication” graph be connected. (It of course also works if we generate less than n new tasks per round, but the major contribution of this paper is the fully saturated case.) We further show that the upper bound we obtain is asymptotically tight (up to a moderate multiplicative constant) by demonstrating a corresponding lower bound on the system load for the particular example of a linear array (or path). We also show some simple negative results (i.e., instability) for work-stealing based diffusion-type algorithms in this setting. A preliminary version of this paper entitled “Dynamic diffusion load balancing” was published in Proc. 32nd International Colloquium on Automata, Languages and Programming (ICALP’05), Lecture Notes in Computer Science 3580, Springer-Verlag, pp. 1386–1398. P. Berenbrink is supported by NSERC Discovery Grant 250284-2002. R. Martin is supported by EPSRC grant “Discontinuous Behaviour in the Complexity of Randomized Algorithms.”     

数据本地性感知的MapReduce负载均衡策略

现有针对MapReduce的负载均衡调度的研究均未考虑中间数据的分布特点及网络传输的开销,导致额外的网络传输代价与系统效率的下降。为解决上述问题,提出了一种数据本地性感知的负载均衡策略。充分利用YARN中资源管理的新特性,在Map阶段对内存数据溢写的同时进行统计以获取数据分布,根据数据分布情况及各节点的计算能力进行任务调度,减少网络传输开销的同时尽量保证各节点的负载平衡。此外,通过引入细粒度分区与分区的自适应分裂策略,进一步提高在数据倾斜时调度策略的性能。对比实验结果表明,提出的负载均衡调度策略能有效提升性能,同时较好地降低网络总开销。     

基于DNS的异地服务器负载平衡

随着网络的发展,大型网站的访问量剧增,单台服务器已不能满足需要,负载平衡是解决这一问题的有效方式。分析现有的负载平衡方法,提出一种基于DNS的异地服务器负载平衡新方法。该方法通过控制域名解析,将负载分配到各地服务器,其优点在于既可分散各服务器的负载,增强系统的稳定性,又可利用服务器分放各地的网络环境优势,缩短用户和服务之间通信时间,提高服务质量,从而克服现有负载平衡方法的不足。