请求速率对集群Web服务器调度的影响

讨论了集群Web服务器的几种常见请求调度策略，针对目前大多数的请求调度策略都是只考虑服务器的内在指标，而忽略了请求速率等输入指标对负载调度的影响，即使考虑了请求速率，也很少考虑请求速率变化突发性对Web服务器的影响。通过分析请求速率对Web服务器的性能影响，可以利用输入指标结合服务器指标来调度请求输入，从而有效地解决服务器间的负载不平衡。     

Web集群服务器的分离式调度策略

主要用排队论方法讨论了Web集群整体性能与请求调度策略之间的关系，所获得的结论是：在Web集群非过载情况下，一部分后端服务器仅处理静态请求而另一部分后端服务器仅处理动态请求的分离式调度策略要好于所有后端服务器既处理静态请求又处理动态请求的混合式调度策略。用SPECweb99测试工具所做的实际测试更进一步证明：当负载参数为120个连接时，采用分离式调度策略的Web集群服务器可完成63个连接，而采用混合式调度策略的Web集群服务器仅能完成36个连接，性能提高了22.5%。     

一种基于OSI应用层的Web群集负载平衡调序策略研究

本文总结了目前基于L7的Web群集负载平衡调度研究，分析了影响性能的主要因素，在估计Web负载时考虑了请求强度以及Web服务器自身的性能，提出了处理能力异构服务器群集的最小负载调度算法。在算法中还同时考虑了服务器在进入临界状态时性能急剧下降的因素，避免群集进入临界状态．新算法能较为准确地跟踪群集系统的负载，更好地
均衡分配负载。     

一种应用敏感的Web服务请求调度策略

在当前企业级Web服务应用中,性能问题一直是人们关注的重点．然而作为支撑Web服务应用的主流平台,Web应用服务器对请求的调度仍然是传统的先来先服务策略(FCFS)．这种策略无法区分请求的重要性,降低了关键请求的性能．以往的研究较少从应用的性能需求出发考虑服务器的请求调度机制,影响了服务器性能保障的效果．对此,提出了应用敏感的Web服务请求调度策略(AWSRS),使用应用获益来评估服务器为应用提供的性能保障效果．服务器将请求按照应用的需求进行分类,并按照应用获益最大化的目标为不同类型的请求分配资源．实验表明AWSRS策略能够有效提高关键请求的性能．     

一种共享存储视频服务器集群的请求调度策略

在VOD服务器集群中,对用户服务请求的合理调度是提高集群整体性能的关键技术之一.本文针对共享存储结构下的服务器机群,在请求调度算法LoadCache-rep基础上进行改进,提出一种基于视频节目点播集中度的调度策略,该策略通过将相近的点播请求调度至相同服务器上以充分利用服务器的缓存机制,同时兼顾均衡各服务器间的负载.并根据实时负载变化对请求进行迁移以消除VCR操作对负载分布的影响.仿真试验表明,该策略能有效提高视频服务器集群的运行性能.     

基于缓存层级结构的多核Web服务器动态请求调度算法

针对Web服务器中传统的动态请求调度算法,如先到先服务算法等,不能充分利用多核处理器的并行性的问题,根据多核Web服务器缓存结构的特点提出了基于缓存层级结构的多核Web服务器动态请求调度算法。该算法从处理器核心间的负载均衡和多核处理器的缓存层级结构特点两个方面对动态请求进行调度。基于此算法进行了仿真实验,实验结果表明该算法可保持多核处理器核心间的负载均衡,并能有效缓解多核Web服务器的“乒乓”效应。     

基于均衡状态阈值的混合Web QoS控制方法

在对服务器集群Web QoS控制基础上,综合考虑请求内容和各服务器性能以及当前整个集群负载平衡状况,设计了一种基于L4/L7双层分配的混合负载平衡调度策略,算法引入了一个反馈环节动态地改变Web服务器的权值,通过负载平衡程度的阈值进行判断,选择不同的调度策略,从而提高了Web集群系统的性能。     

基于Web内容的集群服务器请求分配系统的研究与实现

随着基于Internet上的Web应用服务迅速发展，提供高性能、高可靠性和高扩展性的各种Web服务已成为用户的迫切需求。通过对现有的请求分配策略的分析，提出一种综合考虑后端服务器的缓存局域性的基于Web请求内容的集群服务器负载分发策略的设计与实现。     

基于Web的内容的集群服务器请求分配系统的研究与实现

随着基于Internet上的Web应用服务迅速发展，提供高性能、高可靠性和高扩展性的各种Web服务已成为用户的迫切需求，通过对现有的请求分配策略的分析，提出一种综合考虑后端服务器的缓存局域性的基于Web请求内容的集群服务器负载分发策略的设计与实现。     

关于调度算法与Web集群性能的分析

用排队论方法分析负载均衡型调度算法和Locality型调度算法对Web集群服务器性能的影响，所获得的结论有：（1）由于充分应用后端结点的主存资源，所以应用Locality型调度算法时的Web集群服务器的性能要好于应用负载均衡型调度算法时的性能；（2）Locality型调度算法中，完全基于请清内容来分发请求将导致负载失衡现象的产生，而必须允许适量的文件复制，才能使Web集群服务器的性能显著提高。     

Web Server应答负载的生成策略

在分析Web服务器应答负载特性的基础上,提出了一种服务器应答负载文件的生成策略。所生成的服务器应答负载文件能满足客户的请求,适用于Web服务器的测试研究。     

基于响应延时预测的流媒体集群服务器负载调度策略

随着流媒体应用的指数级增长,提高流媒体服务器的性能越发重要。本文提出一种流媒体集群服务器的负载调度策略。综合运用多级模糊系统和人工神经网络技术,对用户请求响应延时进行模糊预测,并考虑节点服务器的流媒体节目前缀缓存和补丁预取技术,提出基于响应延时阈值和请求流媒体节目在节点服务器的缓存情况的负载调度算法,并对该算法进行仿真验证。     

ASAS集群的模糊控制策略

传统的集群服务器依靠前端分发器基于负载均衡来分发客户请求,而ASAS集群采用了基于后端服务器负载分析后的主动调度策略。控制ASAS集群后端服务器的CPU利用客户请求的响应时间,或者连接容量,却很难建立一个精确的数学模型,因此传统的控制器很难控制。这里设计了一个模糊控制算法,控制算法的输入是CPU利用率和客户请求的响应时间,输出是连接数,试验表明这种模糊控制策略取得了很好的性能表现。     

ASAS集群的模糊控制策略

传统的集群服务器依靠前端分发器基于负载均衡来分发客户请求，而ASAS集群采用了基于后端服务器负载分析后的主动调度策略。控制ASAS集群后端服务器的CPU利用客户请求的响应时间，或者连接容量，却很难建立一个精确的数学模型，因此传统的控制器很难控制。这里设计了一个模糊控制算法，控制算法的输入是CPU利用率和客户请求的响应时间，输出是连接数，试验表明这种模糊控制策略取得了很好的性能表现。     

一种资源优化的双最小均衡Web集群区分服务调度算法

在一种新的Web集群体系结构的基础上,提出了一种资源优化的双最小均衡区分服务调度算法：首先在前端调度器按资源均衡度将Web请求分配到各后台服务器．然后将Web请求的优先级与资源均衡度两个特征参数结合起来,综合设计后台服务器的Web请求调度顺序,为了评估该算法的性能,进行了大量的模拟实验．在与其他著名调度策略如分离式调度的对比结果显示：双最小均衡调度算法使Web请求的效率提高了11％,同时很好地实现了区分服务．证实了资源优化调度策略具有一定的普遍意义．     

Web服务器集群系统QoWS研究

请求负载的增加常常导致Web服务器系统性能降低,用户期望的服务质量得不到保证,这是服务级Web系统所面临和必须解决的问题。文章提出了一种Web服务器集群环境下的负载分配策略,通过对用户请求分类、将不同类别的请求进行响应性能隔离、优先为高级别请求提供服务以及请求许可控制等手段,对不同类别的Web请求提供不同质量的服务,保证了服务级用户的服务质量。同时采用最迟分配原则,改善系统的负载均衡能力,缩短系统平均响应时间。最后通过仿真实验,验证了该策略的正确性和有效性。     

一种改善Web Qos区分服务性能的控制策略

为了实现基于Web服务器的区分服务,改善服务器性能,文章采用了基于优先级的请求分配策略和资源监控与调度机制来保证Web服务器的服务质量,在此基础上设计了一种基于PID反馈控制机制实现接纳请求的优先级调度方案,并用Matlab进行了仿真,验证了该方法的正确性。     

HGS:一种新的Web服务器负载生成策略

在Web服务器性能评测研究中 ,服务器负载的特性分析是一个非常重要的研究内容。准确地把握服务器负载的统计规律 ,建立负载模型是服务器性能仿真的基础。该文在详细分析Web服务器负载特性的基础上 ,建立了一个新的服务器负载层次结构模型 ,设计的层次生成策略HGS(HierarchicalGenerationStrategy)符合客户请求的基本特性 ,适用于各种Web服务器性能研究。     

Keta的Web QoS机制与实现

随着Web应用的急剧增长,为了提高Web服务器的处理能力,人们提出和实现了多种Web Server结构。在此基础上,对Web应用提供性能保证和区分服务,实现QoS的控制成为目前Web发展所迫切需要解决的问题。本文针对一种非对称多线程流水线服务器结构--Keta,研究并实现了请求的分级调度控制、高负载的内容自适应降级服务等内容。实验结果表 表明,这些策略机制是有效的。     

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。