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。     

基于消息传递机制的动态负载平衡算法研究

针对同构集群系统中的动态负载平衡问题,提出了一套面向负载信息交流的消息机制,基于该消息机制设计了一种分布式控制、发送者驱动的动态负载平衡算法。实验证明该算法在处理大规模计算密集型任务时,具有一定的有效性和实用性。     

面向对象的多处理机动态负载平衡系统研究

提供了一种能够解决多处理机的动态负载平衡（Dynamic Load Balancing)系统的分析和设计方法－面向对象的分析和设计方法，描述了面向对象方法在多处理机动态负载平衡系统中的分析方法，设计方法以及应用。     

面向同构型多处理机系统的动态负载平衡算法

为了解决同构型多处理机系统中的负载不平衡问题,提出一种分布式控制、发送者驱动的动态平衡算法,该算法利用CPU队列长度衡量处理机负载状态、利用进程执行时间选取适合被迁移的负载、利用较完备的消息机制传播处理机负载状态和负载平衡要求,适用于计算密集型任务.实验结果验证了该算法的有效性.     

面向对象的多处理机动态负载平衡系统研究

提供了一种能够解决多处理机的动态负载平衡(Dynamic Load Balancing)系统的分析和设计方法--面向对象的分析和设计方法,描述了面向对象方法在多处理机动态负载平衡系统中的分析方法、设计方法以及应用.     

支持动态负载平衡的分层消息队列模型

中间件技术为解决异构分布式环境下的负载平衡问题提供了有力的工具,但传统的消息中间件负载平衡的实现较为复杂,其动态参数繁多且容易带来额外开销。提出了一种分层消息队列模型,该模型中利用队列组管理器对分布式队列进行组管理,并提供了丰富的任务分配策略。在该模型的基础上提出动态负载平衡实现方案:通过基于队列的阈值阈长模型实时监控成员队列的负载情况,采用集中式调度进行负载信息搜集和负载平衡决策,结合负载迁移和队列组管理进行过载处理。     

一种基于中间件的自适应动态负载平衡方法

负载平衡是提高分布式系统性能不可缺少的技术,同时也是系统高可用性、可扩展性、容错性的必然要求。该文在分析和研究负载平衡模型的基础上,提出了一种基于消息队列的负载平衡模型,并在此模型下改进了基于阈值的动态负载平衡算法,给出了一种自适应的动态负载平衡算法。最后,在J2EE平台下,进行了实验和性能比较。     

多处理机系统的自适应动态负载平衡算法研究

通过对多处理机系统中自适应动态负载平衡算法的分析研究,针对现有算法未考虑任务之间通信量及节点机可能出现故障等问题,对现有算法进行了改进,并给出了算法的主体思想。     

基于MPI的动态负载平衡算法的研究

MPI是目前集群系统中最重要的并行编程工具,它采用消息传递的方式实现并行程序间通信.在MPI并行程序设计中实现负载平衡有着重要的意义,可以减少运行时间,提高MPI并行程序的性能.为了解决同构集群中动态负载均衡问题,提出了一种在MPI并行程序中实现的方法,可有效地根据节点的负载情况在节点间迁移任务.     

基于反馈机制的动态负载平衡算法研究*

动态负载平衡是提高多处理器系统资源利用率和并行计算性能的重要途径。为了解决变化负载系统中子任务可并行计算的双重循环(PTM-NL)问题,提出一种基于反馈机制的动态负载平衡算法。该算法以处理器作业速度为负载指标,在循环计算中根据反馈的负载指标分配计算任务,动态适应负载变化。实验结果表明,该算法在变化负载的系统中能有效提高PTM-NL问题并行效率。     

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。     

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。     

分布式文件系统的动态负载均衡算法

为了解决分布式文件系统的负载均衡问题,研究了多种负载均衡算法,分析各种算法的优缺点.综合了静态权重轮询算法和动态负载均衡算法两类算法的优点,提出一种自适应的综合动态负载均衡算法,它实现简单、降低了获取反馈信息的开销且不失实时性.经过试验比较,该算法能有效地降低平均响应时间和提高吞吐量,负载的分配更为均衡.     

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。     

一种动态负载均衡机制的研究与实现

高性能集群工作方式越来越受到人们的关注。通常集群是一组通过网络连接的多个异构的计算机系统。在集群工作模式下,一个非常重要的问题就是要确保负载量的均衡。由于目前的负载均衡系统大多只支持同构集群环境,且均衡粒度为作业级,过于粗糙,所以不能很好的适用于并行程序中并行任务的均衡。本文提出了一种并行程序的开发框架,使用移动Agent技术解决任务的动态迁移性,为程序员提供了一个简单的开发接口,大大地简化了他们的工作。系统采用java和Aglet平台开发而成。实验表明,该系统灵活有效。     

校园网格中VOD系统动态负载均衡算法研究

校园网格中的视频点播系统表现形式的直观性,自主性一直受到校园内师生的广泛关注,但视频服务器节点响应能力低下,视频点播中的缓冲和延迟而导致点播不能适应实时、连续稳定的视频流。通过分析视频点播系统面临的诸多问题,根据校园网格的特点和影响负载均衡的因素,对基于校园网格的负载均衡技术进行了分析,提出一种动态负载均衡算法,实现校园网络中视频资源的共享、均衡校园视频资源的负载。测试表明该算法可行、有效。     

基于动态反馈的负载均衡算法

负载均衡服务器集群中,负载均衡算法是一个关键的部分,它是集群系统中任务分配的核心环节。任务分配的主要因素包括服务节点的处理能力与服务节点实际负载两个部分。本文所讨论的负载均衡算法综合了这两方面的影响,引入了节点负载增量对服务节点实际负载进行预测,以求更精确地表示服务节点的负载情况;同时通过动态反馈机制实时修正,保证了系统在长时间运行时,负载不会发生倾斜。     

一种基于实时负载的动态负载平衡策略

在分布式系统中采用动态负载平衡算法分配系统中的工作负载,能够提高系统的性能。在简述目前常用的几种动态负栽平衡策略的基础上,提出了一种基于实时负载的动态负载平衡策略,并给出了其调度算法。