一种基于集群的动态负载均衡算法研究

随着互联网的飞速发展,用户访问量正日益增大,巨大的用户访问量对服务器的性能提出了严峻的考验.在这样的背景下服务器集群出现了,它将很多台服务器集中起来一起进行服务,从而减轻单台服务器的压力.然而在集群中,如何根据服务器性能合理分配任务、避免负载资源浪费是一个关键问题.针对上述问题,文中提出了一种新的负载均衡算法,该算法可...     

一种改进的动态反馈负载均衡算法

在集群系统中,负载均衡算法是影响系统性能的关键因素之一.为了进一步提高集群系统的性能,有必要对负载均衡算法进行优化.通过对最小连接算法和DFB(Dynamic Feed-Back)算法的详细分析,提出了一种改进的动态反馈负载均衡算法.该算法通过收集每台服务器的实时性能参数,动态地计算出各服务节点的分配概率,并由此决定用户请求分配给哪一个服务节点.通过对上述三种算法性能的测试,得出了该算法能够有效提高集群系统性能的结论.     

一种基于QoS的多任务实时集群系统负载均衡算法

负载均衡算法是多任务实时集群系统的一个关键技术。在分析了常见的轮转式均衡调度算法和任务最少优先法的优缺点基础上,针对实时集群系统处理多类任务的特点,引入了加权负载率的概念来更准确地描述各分布式集群节点的负载状况。提出了通过任务QoS映射为负载权值的思想,并给出了一种改进的任务最少优先算法——加权负载率最小法,描述了以加权负载率表为核心的多任务均衡调度算法。最后,通过仿真验证了该算法明显优于前两种算法。     

基于软交换的异构集群媒体服务器中一种LRV负载均衡算法

针对基于软交换的集群媒体服务器的系统特征,本文提出了一种LRV(Limited Resource Vector)负载均衡算法,该算法考虑了系统中资源的协调使用并有效防止了系统性能的剧烈变化.通过在集群媒体服务器负载均衡系统Petri网模型上的大量仿真模拟,对LRV负载均衡算法与其他传统负载均衡算法在异构环境下的均衡能力、系统吞吐量、系统响应时间和性能平稳性几个方面做了比较和分析.结果表明,LRV算法具有优越的性能,对集群媒体服务器的异构环境有良好的适应能力.     

基于改进布谷鸟算法的自适应负载均衡算法

针对负载均衡算法在高负载请求下服务器集群效率不高,负载不均衡及低负载请求下影响服务器效率的问题,文中基于Nginx负载均衡服务器,提出一种基于改进布谷鸟算法的自适应负载均衡算法。该算法通过熵权法确定CPU、内存、磁盘IO性能和网络带宽等各项负载指标的权系数,衡量各项负载指标对负载评价影响的重要程度,并基于Nginx加权轮询算法和服务器实时负载情况,设计了高并发负载情况下的动态负载均衡算法。引入转化阈值计算,通过引入基于种群熵的改进布谷鸟算法计算Nginx静态加权轮询算法,转变为动态负载均衡算法的转化阈值。通过实验测试,相较于WRR算法、least-con算法和动态权重算法,该算法在响应时间和实际并发数等方面具有表现更好,在数值上相比于动态权重算法有18%左右的提升,验证了本文算法具有更好的负载均衡效果。     

Cache虚拟服务器集群中IP负载均衡技术研究

网络Cache系统可以大大地减少网络流量、降低响应延时以及服务器的负载，通过虚拟服务器构造Cache服务器集群对外提供缓存服务，具有很好的可用性和可扩展性，其中最关键的技术是如何实现各个服务器之间的负载均衡。本文讲述了IP负载均衡技术及如何基于LVS构造高效率Cache服务器集群，最后对虚拟服务器的应用前景进行了展望。     

分布式散列表中的负载均衡算法研究

该文研究了当前各类主流的负载均衡算法,从应用范围、运行原理以及实际性能的角度出发,分析了它们各自的优缺点。同时对负载均衡算法的未来发展趋势进行了展望,为进一步的研究提供借鉴。     

基于动态反馈机制的服务器负载均衡算法研究

针对当前已有负载均衡算法无法准确反映服务器负载的大小和手动设置服务器权值比较固定等方面所存在的不足,提出了一种基于动态反馈机制的服务器负载均衡算法。本算法综合考虑服务器各种性能因素,并根据当前负载动态调整权值,再依据算法调整服务器负载,使得服务器实现负载均衡。通过使用OPNET仿真软件证明该算法相对于传统算法能够减少服务器延迟,提高平均响应速率,并且有效地平衡了集群中服务器的负载。     

基于GIS云计算平台的负载均衡技术研究

GIS属于信息系统的一种,它的特殊之处在于它能够收集和处理地理参照数据,是一种具有信息系统空间专业形式的数据管理系统.云计算是一种商业计算模型,它可以实现任务的集群分布,实现用户业务系统的自适应性,有效节约成本和实现系统的可拓展性.GIS系统和云计算的融合可以为企业用户业务系统提供一种稳定、高效、灵活多变、价格低廉的支撑架构,并且结合有效的负载均衡技术共同建立高性能的网络服务,带给用户最人性化的服务,充分满足用户的各种需求.本文将对此做详细的研究,以便给相关读者带来一定的启发作用.     

一种基于改进遗传算法的动静态负载均衡算法

针对目前负载均衡算法在低负载情况下影响系统效率及在高负载情况下分配效率不佳等问题,基于Nginx服务器,文中提出了一种在改进遗传算法基础上动静态结合的负载均衡算法。该算法选择使用CPU性能、内存性能、磁盘I/O和网络带宽等服务器性能参数作为服务器节点性能评价指标及低负载下的静态加权轮询算法权值,并基于该指标根据节点性能使用率所占集群平均负载使用率的变化,设计了在高负载情况下的动态负载均衡算法。通过引入操作转换阈值及动态三角函数操作概率的改进遗传算法,实现了静态算法优势区转变为动态算法优势区的阈值计算。通过设计对比实验,证明了文中算法在实验环境下相比于加权轮询算法、概率择优算法和dnfs＿conn算法更具有较好的负载均衡效果,相比于dnfs＿conn算法在平均响应时间和实际并发连接数等数值上具有15%左右的提升。     

基于Linux的服务器集群系统的研究与设计

设计一个基于Linux的服务器具有提供负载平衡功能的集群系统。该系统能够控制完成内部网中某台实际服务器执行外部网转发来的多种请求的任务,并且不断监视集群中各台实际服务器的负载状况。     

基于NAT-PT簇的集中式动态负载均衡的研究

为了实现NAT-PT簇的负载均衡分布,提出了以DNS—ALG为负载调度器的集中式动态负载均衡模式,给出了本模式的结构形式,设计并实现了一种综合考虑每个NAT—PT性能和当前负载情况的动态负载均衡算法。实验结果表明,用集中式动态负载均衡策略有效的解决了单一NAT-PT负载过重的问题,实现了负载均衡的目的。     

基于LVS的动态反馈负载均衡的分析与研究

在Linux内核中实现负载均衡调度算法都是静态的,没有动态调节机制。这里在介绍LVS集群原理和已有方法的基础上,提出一种实时获取真实服务器的性能数据、计算和评估真实服务器负载,并动态地调节服务器权值的方法。经测试,使用该方法能够达到良好的负载均衡效果,进而能有效地提高集群的性能。     

3GPP系统中的负载均衡研究

本文主要从应用场景、负载信息的执行流程、负载信息的收集、小区间的负载信息交互等方面对3GPP系统中的负载均衡进行了研究。     

CPU和GPU混合集群的负载均衡策略

为了充分利用GPU集群(Cluster)中各节点的资源,提高GPU集群(Cluster)整体的计算效率.本文以3G网络中海量视频质量分析为研究背景,提出了一种面向CPU和GPU集群的负载均衡策略,构建了一个GPU异构集群系统.实验表明,该负载均衡策略能很好地利用GPU和CPU计算资源、提高集群计算效率.     

Web集群的区分服务与负载均衡策略研究

该文从区分服务和负载均衡两方面研究Web集群系统,设计并实现了一种支持区分服务的负载均衡集群模型,通过系统辨识和资源最优控制,对后端资源统一调度,动态调整每台后端节点不同优先级业务类的资源配额;同时设计了基于业务类的最大空闲节点优先的负载均衡策略以保证各个后端节点同一业务类资源被公平消耗,从而控制端到端延迟,实现比例延迟保证。经实验验证,无论采用轮询调度、最少连接数调度还是最大空闲节点优先的均衡策略,资源最优控制器均能取得良好的区分效果,扩展实验还表明,相对于轮询调度和最少连接数调度,采用最大空闲节点优先的均衡策略,能够使该集群系统在实现比例延迟保证的同时获得最大的性能优化,整体吞吐量提高了25%,平均延迟降低了33%。     

一种高效的基于可复制资源的分布式负载均衡策略

为了克服传统负载均衡策略的缺陷,本文提出了一种高效的基于可复制资源的分布式负载均衡策略.在传统负载均衡策略基础上,本文提出了将节点的资源负载分为内部、外部和转发负载,并且分别进行处理的策略;同时给出了该策略的模型.此外,本文提出了负载的方向性概念,并将它应用于负载均衡策略中.最后,分析及仿真结果证明,该策略能够有效的均衡负载,减小内部通信量,同时能够有效的抑制系统负载抖动.     

基于改进遗传算法的服务器端负载均衡算法

在负载均衡技术中，负载调度方法是核心，它的好坏直接影响均衡系统的性能。提出一种基于改进遗传算法的服务器端负载均衡算法。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。