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。     

智慧路灯远程监控平台的设计与实现

为实现城市路灯的实时监控,及时了解照明设备是否正常运转,达到系统智能、节能等目的,设计并实现了基于服务器集群的路灯远程监控管理软件。与传统的监控方式相比,易于扩展并且能够处理高并发访问请求,有效避免访问量过大而导致过载问题。通过Nginx分别将HTTP请求和TCP通信连接分发给集群中的服务器,提高了服务器在高负载情况下的工作效率。使用Redis作为关系型数据库的缓存数据库,将Session容器中的全局变量保存在Redis中,实现Session的同步和共享,保证了数据的一致性。测试结果表明系统通信稳定、界面友好,使用Nginx负载均衡大大提升了系统的性能,同时便于未来的系统扩展。     

Storm集群下基于性能感知的负载均衡策略

Storm计算框架具有为多源异构大数据提供高效、快速、实时处理的能力.然而因Storm默认的调度策略使用了简单的轮询方法,无法根据集群动态的负载状态调整其任务的分配.针对该问题,提出了基于性能感知的负载均衡策略,根据节点的处理效率计算其性能感知值,并通过贪心调度保证节点的任务量与节点处理能力相匹配,以达到负载均衡的目的.通过与默认调度算法实验比较,结果表明该算法能够有效降低Storm处理时延,提高吞吐量和实现集群负载均衡.     

一种基于负载反馈的分布式数字集群动态负载均衡算法

针对传统负载均衡算法不能满足公网数字集群系统高并发用户请求和快速呼叫建立等需求,提出一种基于负载反馈的分布式数字集群动态负载均衡算法,实现公网数字集群系统负载均衡,提高用户容量。首先建立参与MCPTT服务器的静态负载和动态负载监控机制和指标;然后利用加权轮询算法为用户分配参与MCPTT服务器,并通过用户请求的处理获得复合负载参数;根据负载指标的反馈更新参与MCPTT服务器权值以动态调整服务器负载。仿真结果表明,该算法的负载均衡效果优于传统算法和其他动态反馈算法,负载均衡度更小、用户请求响应延迟更低。     

基于随机高级Petri网模型的服务器均衡集群

在均衡集群中请求的分配和选择服务是影响服务器集群性能的关键。本文基于随机高级Petri网(SHLPN)模型提出了动态反馈请求负载分配算法和加权队列选择的综合均衡调度方案。根据集群中各服务器实体的实时负载状况动态分配请求并结合请求权值实施服务,提高了系统的负载均衡能力。     

基于轮转周期的动态反馈负载均衡算法

网络管理系统中管理端逐步采用分布式集群构架,通过负载均衡算法调度客户端请求,并将客户端请求分配给多个事务节点进行并行处理。为进一步提高集群系统服务的性能,文中在研究以往负载均衡算法的基础上,提出了一种基于轮转周期的动态反馈负载均衡算法。该算法设计了一种基于剩余资源动态权值的节点剩余负载能力计算方法的动态反馈机制;并在动态反馈负载均衡算法的一个采样周期内引入轮转周期对客户端请求均衡分配。通过实验比较分析,该算法能获得更好的负载均衡效果。     

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.     

集群服务器在混合请求下的负载均衡优化算法

针对Web集群服务器在处理分配混合页面访问任务时开环负载均衡算法导致局部服务器负载偏高而降低系统效率的问题,建立了一类基于动态调节的闭环负载分配策略。根据服务器处理Web访问页面类型的特点,建立静态页面与动态页面混合处理的负载量模型,形成处理不同服务请求与负载均衡的内在动态映射关系,以此优化静态页面缓存与调用方式,并基于服务器负载率动态预测和均衡指标,采用负载率偏差最小的任务权重最优分配模型,确定服务器集群的最优任务权重,实现了服务器集群处理混合页面访问的负载均衡分配策略和算法。仿真结果验证了负载均衡算法的正确性和有效性,可以达到更好的负载均衡效果。     

基于预测机制的分级负载均衡算法

为解决服务器集群负载分配不均的问题,根据用户访问的请求类型,综合考虑用户历史请求引起的负载增量和服务器节点性能,提出了基于预测机制的分级负载均衡算法。负载均衡节点根据用户访问的请求类型建立一次指数平滑预测模型,对相应请求类型引起的负载进行预测,并将预测负载划分为低负载、正常负载、重负载等三个负载等级,根据负载等级对用户请求进行调度,从而实现负载均衡。使用OPNET仿真软件进行测试,结果表明该算法能有效提高负载均衡效率,有较好的负载均衡效果。     

基于实时性能动态反馈的负载均衡算法

通过分析与研究当前Web服务器集群的负载均衡技术和调度算法,提出了一种新的基于实时性能动态反馈的负载均衡算法设计,算法引入了请求量化方法、实时性能指标和准入控制机制,实验结果表明本算法具有较好的低响应延迟和高吞吐率性能。     

存储中的副本分级存储调度策略

当集群中的部分节点是廉价主机时,采用HDFS的随机存储策略可能使访问频率高的数据存储在廉价节点上,受到廉价节点的性能影响,访问时间过长,降低了集群效率。为改善以上问题,提出一种改进的副本分级存储调度策略。为减少副本调度的次数,先根据节点的CPU、内存、网络、存储负载以及网络距离来评价节点的性能,再从中选取高性能节点进行存储。副本调度以节点中副本的访问频率为依据,结合硬件配置,把访问频率高的副本尽可能存储在高性能、高配置的节点中,以加快集群响应速度。实验结果表明,改进后的策略可以在异构集群中提高副本的访问效率,优化负载均衡。     

基于强挂起弱预测机制的负载均衡模型研究

大数据时代的快速发展和大数据战略的明确提出,使得Web服务器集群将面临更加复杂和严峻的负载挑战。传统的负载均衡算法存在着明显的局限性。提出了一种基于强挂起弱预测机制的负载均衡模型,该模型利用强挂起机制和基于层次分析的三次指数平滑预测算法进行负载均衡动态调度。实验结果表明该模型在系统瞬时性能异常、高并发和重负载交互情况下的负载均衡效果优于传统负载均衡算法。     

基于预测机制的自适应负载均衡算法

工作负载特征对Web服务器集群中负载均衡调度算法的性能有重要影响。针对负载特征在调度算法所起作用的分析和讨论,提出基于预测机制的自适应负载均衡算法（RR_MMMCS-A-P）。通过监测工作负载,预测后续请求到达率和请求大小,快速调整相应参数,实现集群中各服务器之间的负载均衡。实验表明,无论是对计算密集型任务还是数据密集型任务,RR_MMMCS-A-P同基于CPU和CPU-MEM的调度算法相比在缩短平均响应时间方面具有较好的性能。     

眼科医疗影像文件存取下的HDFS负载均衡

在HDFS系统中,集群负载分配不均衡成为影响分布式文件存取速度的瓶颈。针对医院信息系统的负载现状,提出多属性双阈值决策的动态负载均衡算法,对分布式集群中使用HDFS默认的单属性评价、单阈值的负载均衡策略存在的缺陷加以改进。通过负载性能测试,对比证明运用多属性双阈值的负载均衡算法相比较HDFS默认的负载均衡更有利于将大量的影像负载数据相对均衡地分配到服务器集群中的各个节点上,大幅度地缩短了增加数据规模时数据服务器节点的平均响应时间,有利于提高HDFS集群整体的工作效率。     

一种MongoDB应用优化策略

为了解决不断增长的文件存储需求,和高流量高并发的访问量,增强系统的响应性能,提出一种Web应用优化策略,通过MongoDB GridFS对网站文件存储容量、可用性和可靠性进行扩展,并且通过Nginx和Keepalived,对后台访问进行负载均衡和双机热备,优化并发性能.实验表明,当并发访问数上升至80以上时,平均访问响应时间缩短9%.文件通过Nginx Gridfs进行高并发上传时非常稳定,在较大文件下载时比直接通过本地文件系统EXT4下载速度更高.     

基于随机模型的云平台资源调度策略设计

针对云计算资源管理的实际需求,提出一种基于随机模型的云平台调度策略,设计合理高效的资源调度算法,解决传统代数模型请求丢失率高以及其他随机模型负载均衡指标性能较差的问题,从而在服务性能和执行效率的基础上保证服务器的资源负载,使云平台处于相对稳定的状态。在实验环境中的验证结果表明,该调度策略能够优化虚拟资源的使用效率和服务响应时间,同时能够达到较好的负载均衡并降低运营成本。     

基于HLS流媒体集群动态反馈负载均衡算法

面对移动视频用户大量的并发视频请求,为了解决流媒体集群节点负载反馈不及时、节点选择不精确、节点负载过重而导致用户满意度下降的问题,提出一种改进的动态反馈负载均衡算法。综合考虑静态和动态负载因子衡量各节点服务性能和当前负载,使用层析分析法计算负载权值向量;同时计算负载权值和引入容余负载,并对容余负载进行修正,使其更加精确地描述集群负载情况,改善了传统动态反馈负载均衡算法中请求数突增造成的负载倾斜。实验结果表明,算法实现了多节点负载动态平衡,提高了节点的利用效率。     

面向软件即服务的负载均衡策略建模与分析

为提高软件即服务（SaaS）应用中资源的访问效率,提出支持SaaS服务重要特征的负载均衡策略。首先,结合SaaS服务的多租户和高度可伸缩两大特性,提出一种基于租户请求分流、在局部和全局两个层次伸缩的负载均衡策略;其次,对所提出负载均衡策略用Petri网进行建模并仿真;最后,将提出的负载均衡策略与轮询（RR）、随机和改进的最小连接（ILCS）负载均衡算法在总体响应时间和总吞吐量两方面进行比较。实验结果表明：在请求速率达到500请求/秒后,所提策略的总体响应时间和总吞吐量趋于稳定并优于另外三种算法。     

基于OpenStack的Swift负载均衡算法

为了解决由于OpenStack的负载分发不均衡而引发的存储性能下降、资源利用率降低、I/O响应时长增加等问题,提出对加权最小连接调度算法进行改进. 通过对对象存储的负载均衡调度算法研究,利用存储节点的CPU、内存、硬盘、I/O资源利用率信息,并结合节点任务请求连接数,计算存储节点负载能力、性能和权值. 负载均衡器根据每个存储节点的权值大小判断任务分发方向. 经实验证明改进的负载均衡调度算法能够解决存储读写性能下降的问题,提升数据吞吐率、存储读写性能和系统稳定性.