逻辑集群与数据缓存在网络数据库中的应用

在网络计算环境下，当大量客户同时存取数据库资源，数据库服务器常成为性能瓶颈。将集群技术应用于数据库系统结构，通过将具有相似数据存取模式的客户形成一个逻辑集群，由一中间层服务器负责集群范围内的目录服务和缓存管理，形成客户用／服务器／服务器三层结构。为获得更好的性能，客户机，特别是中间层服务器规定有合适的缓存功能。该结构可有效降低服务器负载，提高数据库事务响应性能，有效扩大系统支持的客户规模，具有一定的应用价值。     

Linux服务器集群中的负载均衡技术研究

服务器集群技术是解决目前网络计算瓶颈的一种有效方案,负载均衡技术是其中的关键.对Linux虚拟服务器集群的结构与原理进行讨论,重点阐述了基于网络地址转换(NAT)的负载均衡技术以及满足不同应用需要的4种负载均衡算法,并在Linux操作系统环境下构建了虚拟服务器集群,测试了负载响应、服务性能、调度器备份.结果表明,基于IP层的负载均衡技术是有效的,集群技术较大幅度地提高了系统的综合性能.     

基于芯片温度感知负载调度的数据中心能耗优化

数据中心的高能耗日益成为限制其快速发展的瓶颈问题,通过服务器集群的负载调度可以有效改善数据中心热环境并实现节能降耗。传统的入口温度感知负载调度只考虑了芯片温度过高对服务器工作可靠性的影响,而没有意识到芯片温度过低导致的冷却能耗浪费。基于热循环系数矩阵和服务器传热模型提出的芯片温度感知负载调度策略通过合理优化负载分配避免了服务器的过冷和过热,并降低了数据中心的冷却系统功耗。将芯片温度感知负载调度策略应用到典型的数据中心模型,仿真结果表明:芯片温度感知负载调度策略可以有效实现数据中心节能。     

负载均衡技术解决网络瓶颈

本讨论了负载均衡技术用于消除网络瓶颈的三种主要解决方案，即传输链路聚合、采用更高层网络交换技术和设置服务器集群策略。     

一种基于语义的负载均衡调度算法

针对目前越来越严重的网络访问瓶颈，运用现有的集群技术，提出一种基于语义的负载分担算法，并给出了其Java实现，用于实现集群系统的动态负载均衡．     

Nginx负载均衡器集群架构的实践应用

针对单台WEB服务器性能有限、可靠性不高,极易造成单点故障等问题,提出一种基于keepalived+Nginx+DNS轮询的负载均衡器集群解决方案。文章详细介绍了方案的设计思路、拓扑结构以及关键技术和具体部署方法。通过实验证明,方案具有较强的可操作性和实用性,可以提升WEB服务器的可靠性,改善用户的体验感。     

XMPP协议的数据分发网络的负载均衡算法

通过对负载均衡算法的研究,改进了加权最小连接数算法,使其适用于并发流量较小但会话连接数量较大的可扩展通讯和表示协议服务器集群系统的数据分发网络。可动态地获取服务器的占用资源,实时计算当前负载能力及负载比率,并通过限定阈值将服务器负载状况分为3个阶段,通过两种不同算法相结合来调度服务器,并且能在服务器空闲或超载时,适时关闭服务器或调度新的服务器,提高服务器集群的负载性能。     

视频监控系统中负载均衡算法的设计

近年来随着网络视频监控规模的不断扩大,为了提升系统的整体性能与服务质量,防止单点瓶颈的发生,需要将集群与负载均衡技术应用到视频监控系统.在借鉴常用负载均衡算法的基础上,充分考虑视频监控系统的功能与特点,将普遍使用的周期性动态反馈负载均衡算法进行了改进,引入了任务分类策略、加权最少任务策略、节点协同工作策略和节点主动通知策略等改进方案,并将改进后的算法与原算法进行对比测试.测试结果表明:改进后的动态反馈算法能够更加合理地分配负载,从而更加有效地利用集群服务器的资源,提高系统性能.     

LRV负载均衡算法的研究与实现

在研究基于软交换的集群媒体服务器的系统特征的基础上,提出了1种LRV(limited resource vector)负载均衡算法并提供了算法的软件实现方法,该算法考虑了异构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算法具有更优越的性能,LRV算法的软件实现方法对其他异构集群系统也具有重要参考价值.     

一种依据慈善算法的偶图κ-完全匹配

在扩展一种基于内容的负载共享算法的过程中，总结了将初始化负载分布到集群成员服务器的模型和方法，探讨了依据慈善算法进行偶图一对多匹配即κ-完全匹配的问题。给出了一些应用慈善算法进行偶图匹配的重要实验结果，并对慈善算法存在的问题和在超图等研究领域的潜在应用进行了讨论。     

基于VMware的高可用性集群在电力信息系统中的应用

在VMware服务器中安装多个虚拟机,分别作为不同服务器的备用机,并且利用心跳信号持续检测物理服务器的工作状态.当物理服务器出现故障时,高可用性集群自动切换服务,使故障服务器的业务迅速平衡地迁移到虚拟机上,也可以把负载过大的服务器上的应用动态地分配到其他负载较小的服务器上,以确保电力信息系统服务的不间断运行.     

基于动态反馈的负载均衡方法研究

随着基于互联网的应用服务快速发展,网络上提供应用服务支撑的服务器(集群)所面临的并发性访问激增,运用负载均衡是应对处理大量并发访问及提高服务请求接入性能的重要策略之一。负载均衡通过对服务器集群中的逻辑/物理单机进行规划实现负载任务分配调度,实现对大量并发访问的并行化处理,从而提高应用服务的请求接入和服务处理性能。提出了一种基于动态反馈的负载均衡方法,其通过周期性的获取集群中单机节点的工况信息,然后分析单机节点的实时负载和响应情况,并将其与保持负载均衡性能的决策参考阈值相比对,通过负载任务再分配达成动态负载调整并保持集群工作性能均衡的目的,进而提升集群系统的服务吞吐能力,降低服务请求的响应延迟,能够为开展海量数据高并发处理提供技术基础和保障。实验结果表明,该算法使系统的整体性能得到了改善。     

改进的分布式系统负载平衡策略

针对服务器计算能力及带宽等方面的异构性导致的系统负载不均衡问题,提出了一种改进的分布式系统负载平衡策略.将模糊综合评判理论运用到服务器性能评价中,选出性能最佳的服务器,使负载均衡,提高了分布式资源的利用率.实验结果表明,运用此策略可以准确地选出最佳服务器.     

基于Linux的高可用集群系统的设计及实现

利用服务器集群技术设计了基于Linux操作系统的高可用集群处理系统,描述了系统模型,介绍了系统设计思想,给出了系统实现。对不同的功能部件分离的设计和实现,有效地减少了系统复杂性,降低了错误检测的难度并充分考虑了应用服务器的多样性、复杂性。测试结果表明,系统能够有效保证服务器的可靠运行和企业核心计算的安全。     

改进的文化粒子群算法的电子商务服务器集群负载均衡

随着电子商务的发展,电子商务企业服务器集群负载均衡问题越来越严重,为了解决粒子群算法在求解电子商务服务器集群负载均衡问题上存在的不足,提出一种改进的文化粒子群算法的服务器集群负载均衡策略.首先利用粒子群算法的主群体空间和文化算法的知识空间形成"双演化双促进"机制,提高算法全局搜索能力和运行效率;然后引入遗传算法进化机制对知识空间演化操作进行改进,最后将该算法应用于电子商务服务器集群负载均衡问题求解.经过仿真验证,改进文化粒子群算法,提高服务器集群系统资源利用率,负载更加均衡.     

建立基于服务器群集的负载均衡架构

通过对负载均衡方法的分析,给出了负载均衡解决方案,构建了基于服务器群集的动态负载均衡体系结构.     

基于集群的Web服务器负载均衡算法研究

集群技术为Web服务带来了新的解决方案。针对传统负载均衡算法的一些不足,提出了一种临界区加速递减权值的动态请求负载均衡算法,通过负载权值的等效变换来简化算法,最大限度满足系统最大吞吐率,减少系统响应时间。测试表明,算法达到了较好的负载均衡效果,明显优于传统算法。