异构集群系统中一种基于资源的负载平衡算法的设计与模拟

本文指出了一种基于资源使用率和向量负载指数的,采用进程迁移机制的负载平衡算法,并通过踪迹驱动的方法进行了大量的模拟和分析。     

异构集群系统中基于进程迁移机制的负载平衡算法的研究

<正> 本文针对资源异构集群系统中的资源共享和有效利用问题,构建了一个异构集群系统资源共享与负载平衡框架HRSLBF。在该框架中,所有调度都是从全局资源共享、协调使用的角度进行的。因此,它能从根本上实现系统的平衡使用,提高系统的性能。 在HRSLBF框架中,我们提出了一种基于多种资源的负载平衡算法LBMR。该算法的主要思想有三点:第一,基于合理选择和定义的资源负载向量,综合考虑进程迁移以对源节点和目标节点资源利用率的影响,通过向量     

一种基于多种资源的负载平衡算法的设计与模拟

系统资源的有效利用是集群系统的关键问题,负载平衡是实现资源有效利用的重要手段。本文中,我们提出了一种基于资源使用率和向量负载指数的、采用进程迁移机制的负载平衡算法,并通过踪迹驱动的方法进行了大量的模拟和分析。     

一种实时集群计算机系统动态负载平衡算法的研究

负载平衡是集群计算机并行计算的核心问题。该文在研究了多种非实时并行系统负载平衡算法后,根据实时集群系统的特点,提出了一种基于动态任务分配表的负载平衡算法,并对算法的设计思想和实现作了阐述。     

一种支持分布式进程迁移的动态负载平衡征募算法的研究

负载平衡是分布式系统必须考虑的问题,本文介绍的征募算法独立于网络拓扑结构,其思想可以应用到分布式系统中,征募算法的设计思想向传统负载平衡算法提出了挑战,它不但克服了投标算法的缺点,而且在减小通讯开销和提高处理机利用率两方面作了很多努力,使其成为一种高效的分布式进程迁移和动态负载平衡策略。我们在分布式ＵＮＩＸ系统上实现并验证了征募算法的高效性。     

分布式系统中一种负载平衡的动态反馈调整自适应算法

重点研究了分布式系统中的进程迁移和定位、负荷分担中的负载平衡等问题；提出并讨论了基于动态阈值和阈长的进程定位模型和系统负载平衡的动态反馈调整自适应算法，还通过具体的实验分析论证了算法的性能．实验结果说明该算法能在一定的范围内很好地解决进程定位和负载平衡问题，具有较大的实用价值．     

实时集群中一种基于任务分配表的动态负载平衡算法

动态负载平衡问题是影响实时集群性能的重要因素。文章在分析实时集群负载平衡特点的基础上,提出了一种基于任务分配表的动态负载平衡算法,并对算法的设计思想和具体实现进行了详细阐述。算法在某指控实时集群系统中的应用证明了它的可行性。     

一种分布式动态负载平衡算法

在多处理机系统中,负载平衡是提高并行处理效率的一条重要途径。基于分布存贮的TRANSCUBE多处理机环境,本文提出一种分布式动态负载平衡算法。算法采用接收者开始的异步调度策略,通过“握手”协议在空载和重载处理机间建立联系,并自动实现任务(或进程)从重载处理机到空载处理机的迁移,该算法适于并行解具有动态特性的应用问题,而且在问题规模较大和处理机负载变化较慢时,性能较好。     

基于集群的负载平衡调度算法研究与实现

在集群系统的负载调度研究中,针对请求的服务时间变化大的特点,该文提出了一个动态反馈负载平衡算法,它结合内核中的加权连接调度算法,根据动态反馈回来的负载信息来调整服务器的权值,从而有效地解决服务器问的负载不平衡问题,提高了系统的吞吐率。     

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。     

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。     

一种基于动态负载均衡的路由算法

传统IGP仅基于最短路径算法来为数据流选择传输通路，对数据流的需求以及网络资源的动态变化未加以考虑，因此不具备均衡网络负载的能力。文中通过分析IGP的局限性，提出基于动态负载均衡的DLB-OSPF路由算法。该算法依据数据流的带宽需求和网络资源的使用状况来进行路由选择，并通过有效手段将数据流更合理地分配到能满足传输需求的链路上。经过示例分析表明，该算法不仅能减少网络拥塞，并且提高了网络资源利用率。     

基于剩余计算能力的动态负载均衡系统

基于剩余计算能力的动态负载均衡系统是一种基于新型负载向量的动态负载均衡系统。该系统使用一种新的负载评价指标：剩余计算能力,它兼顾节点的资源使用情况及节点本身的性能特征两个方面,更好地体现了集群系统的处理能力和系统正在处理的负载情况,比常用的其它负载向量更加灵活、准确。系统还将任务调度和进程迁移结合起来,以达到更有效的系统负载均衡,同时,也减小系统负载均衡带来的额外开销。     

异构集群的一种基于遗传的负载均衡改进算法

计算机集群系统是通过网络将一组PC或工作站连接起来,架构成的高可靠、可扩展的集群服务器,能够统一调度、协调运行,实现高效并行处理。负载均衡是集群系统良好性能的保障。用节点的总体资源、CPU的就绪队列长度和节点的任务数来构造遗传算法的目标函数,既考虑了集群异构的特点,又能很好的体现负载程度,通过使用网络压力测试工具对该算法进行性能测试,表明了其具有比较好的优越性。     

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。     

基于快速分配机制的动态负载平衡算法

针对同构型多处理机系统中的动态负载平衡问题,制定了若干规则,对搜索轻载节点的过程进行约束,提出一种能快速分配多余负载的、分布式控制、发送者驱动的动态负载平衡算法,实验证明该算法在处理计算密集型任务时,具有较好的有效性。