EJB集群系统负载均衡策略的研究与实现

分析了常用EJB集群系统的设计方法与负载均衡算法,设计了一种软件Proxy系统,并针对常用算法的不足提出了一种基于BP神经网络的负载均衡算法。该算法具有较强学习能力、容错性强和自适应能力强的特点。仿真实验证明,基于该算法的集群系统具有较好的适应能力和伸缩性。     

一种自适应遗传算法的EJB集群负载均衡策略①

负载均衡技术是EJB集群系统任务调度的中心环节,但传统的负载均衡算法是一种静态分配负载均衡算法,因此不能很好的实现服务器端负载均衡。通过动态的获取服务器端系统的实时性参数,采用自适应的遗传算法来计算服务器的负载,从而保证系统长时间运行不会发生倾斜。实验结果表明,该方法降低了服务器端事务请求的响应时间,提高了系统的吞吐率, 从而改善了系统性能。     

一种自适应动态负载均衡算法

负载均衡问题是一个经典的组合优化难题,该文建立了一个集群中的负载均衡问题模型,并提出了一种旨在最小化负载均衡开销的动态自适应算法。由于集群中存在网络延时,所以负载重分配的开销很大一部分取决于CPU间发送、接受的消息的最大数量。该负载均衡算法以最小化负载重分配时CPU间消息发送、接受的数量为目标,根据过载、轻载CPU数量的变化动态调用D算法和R算法,以降低负载均衡开销。     

防火墙集群动态自适应负载均衡算法设计与实现

对防火墙集群负载均衡算法进行了分析探讨,根据网络流量模型以及影响岁载均衡的因素,提出了一种防火墙集群的动态自适应负载均衡算法,并在实际应用中取得了极佳的性能。     

集群系统中的动态反馈负载均衡策略

针对Web服务器集群系统中负载动态变化的特点,为了高效地实现任务均衡分配,提出一种新的负载均衡算法。该算法结合动态反馈原理,周期地根据服务器节点真实负载的状态变化情况,改变其相应节点的权值,避免服务器间的负载失衡。实验表明,该方法能有效降低系统平均服务延迟时间和提高吞吐量,提升集群系统的整体性能。     

代理集群的负载均衡系统的设计与实现

为了提高代理集群系统的整体性能,提高代理集群的效率,基于分布式计算领域已经较为成熟的负载均衡算法的研究成果,以及目前流行的服务器流量均衡策略,设计了一种针对代理集群这一应用背景的负载均衡策略系统,完成了系统结构和负载均衡策略的实现,并进行了性能测试.     

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。     

LVS集群系统负载均衡策略的研究

负载均衡技术可以在当前的网络应用结构上有效地提高服务器处理能力，使系统在现有的结构下能够满足更多的用户同时访问所提供的服务。本文详细分析了Linux虚拟服务器（LVS）集群的负载均衡算法及其不足之处，提出了具有动态反馈的改进算法，并构建了一个LVS／NAT系统对改进的算法进行了验证。     

一种自适应的网络代理集群负载均衡策略

现有动态负载均衡策略难以有效应用于任务资源需求特征动态多变、资源需求信息难以准确获取的网络代理集群中,为解决该问题,提出一种适用于网络代理集群的自适应负载均衡策略。该策略的负载模型可以随任务资源需求特征的变化自适应地调整,能够更准确地表征系统的负载状态和节点间的负载差异。实验结果表明,使用该自适应负载均衡策略的网络代理集群的平均响应时间比其他负载均衡策略低15%~20%。     

基于TL_Sheduling的异构集群负载均衡算法的研究与应用

异构环境下"集群系统"负载均衡技术的关键是实现进程的跨平台迁移,对于进程的跨平台迁移所带来的困难和开销是巨大的.在传统进程迁移算法基础上,充分考虑节点对提交作业的适应性,提出一种新的TL-Scheduling负载均衡算法,能够控制作业提交到适合它执行的节点上,该算法可以有效提高系统负载均衡和作业执行效率.在其基础上,研究设计了基于XML业务流程模板的卫星作业调度系统,使得作业调度系统更加实用化.     

支持多路负载平衡的SSL VPN系统的设计与实现

研究了现有的两种虚拟专用网实现技术——IPsec VPN和SSL VPN，并针对这两种实现技术中存在的问题，提出了一种基于Linux平台的SSL VPN系统结构。这种实现方式结合了IPSec VPN和SSL VPN的优点，采用网关到网关的工作模式，支持所有基于IP的应用，并提供多链路负载平衡功能以达到提升系统性能的目的。系统利用OpenSSL库和TUN／TAP设备在Linux系统用户空间实现。     

基于EJB的数据分析助理系统的设计与实现

结合企业应用需求和软硬件环境,采用EJB组件策略设计数据挖掘服务,实现了数据分析助理系统(DAA)。论述了粗粒度访问,挖掘中间数据管理,挖掘的异步通信以及数据浏览等几个系统实现的关键技术。最后给出在系统中采用基于C4．5算法进行挖掘的实例。     

能量感知的GPSR动态路由负载均衡

贪婪周边无状态路由协议（GPSR）在Ad Hoc和传感器网络中有广泛的应用,GPSR的路由是以距离目的坐标最近的原则进行选路的,容易形成热点路由,从而缩短网络的生存时间。基于对邻居传感器节点的能量感知,提出了有动态负载均衡能力的GPSR路由算法。该算法能够根据网络节点的能量情况动态调整路由。仿真结果表明提出的具有动态路由负载均衡能力的GPSR算法能有效延长网络的生存时间。     

基于结构化P2P网络的动态负载均衡算法研究

针对结构化P2P网络中可能出现的查找"热点"问题,结合基于DHT的P2P系统路由机制提出了ADLB(adaptive dy namic load balancing)算法,该算法充分利用原有Chord[4]协议的路由机制和P2P网络中各节点的异质性,通过动态控制节点加入来减轻重载节点的负载.此外还提出了一套动态监测控制节点负载的方法,最后通过性能仿真验证了算法的有效性.     

云环境中基于LVS集群的负载均衡算法

为了解决传统负载均衡技术应用到云计算环境中引发的新问题,提出一种云环境下基于LVS集群分组负载均衡算法。该算法首先根据硬件性能计算各节点的权值,将性能相同(或近似相同)的服务器分为一组,每组节点数量相等(或近似相等),负载均衡器定期地收集各节点CPU、内存、I/O、网络利用率以及响应时间,动态改变节点的权值,使用改进算法选择该组内最佳节点,并计算节点的综合负载和组负载。最后再次使用改进算法由组负载均衡器选择集群最佳节点,并进行任务请求的合理分配,从而解决因并发量过大而引起的时延等问题。实验结果表明,与加权轮询算法(WRR)和加权最少连接算法(WLC)相比,本算法能够在并发量较大的情况下维持较短的响应时间和较高的吞吐率,使集群负载更加均衡。     

基于蚁群算法的网络负载均衡的研究与实现

随着3G网络的日益普及和云网络集群与分布式并行计算的广泛应用,对网络速度和服务质量提出了更高要求。蚁群算法作为一种生物仿生式的启发算法,通过模拟蚁群间信息素的相互协作与动态更新,实时对网络流量负载进行均衡,并对路由选择进行优化。研究结果和仿真实验表明,该算法在解决网络拥塞瓶颈和集群分布式并行计算中,具有较好的研究价值与发展前景。     

动态反馈负载均衡在LVS集群中的设计与实现

在Linux内核中实现的负载均衡调度算法都是静态的,没有动态调节机制。介绍了LVS集群原理,分析了LVS调度算法的不足,提出了一种通过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,并根据结果调节服务器权值的方法。经测试,利用该方法能够有效防止服务器负载倾斜,达到良好高负载均衡的效果。