一种基于网络地址转换的负载均衡算法

本文探讨集群服务器使用的负载均衡技术及负载分配的策略,并将网络地址转换应用于VOD集群,将负载分给多个服务器分担,以解决VOD集群服务器面临的大量并发访问造成的CPU或I/O的高负载问题。为了达到最佳的负载均衡效果,负载均衡器需要根据各个服务器的当前CPU和I/O状态来分配负载,这就需要动态监视服务器的负载,并应用优化的负载分配策略,达到平均分配负载的目的。     

服务器集群负载均衡的建模与仿真研究

研究服务器集群负载优化调试问题,各服务器负载能力差异较大,要求尽可能使每一个服务器的负载均衡,传统方法没有考虑负载动态变化特点,导致服务器集群负载极不均衡,系统性能差。为提高集群系统的整体性能,提出一种基于遗传算法的服务器集群负载均衡算法。首先根据负载均衡目标建立数学模型,然后采用遗传算法模型进行求解。仿真结果表明,遗传算法提高了服务器集群系统吞吐量,使系统负载更加均衡,使整个集群系统的资源得到充分利用。     

基于协同机制的Web服务器集群负载均衡技术

网站为了满足因特网的大量访问以及更好的QoS保障,目前通用的方案是多台Web服务器构成一个集群,共同分担用户对站点的请求负荷,这就需要解决负荷在各服务器之间的平衡（即负载均衡）问题。简要分析当前常用的Web服务器集群负载均衡方案,提出了以在线‘量为负载参考点,同时兼顾不同性能Web服务器的负载能力,建立一种集群服务器之间的协同工作机制,以实现Web服务器的负载均衡。     

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。     

分布式均衡算法在防火墙集群中的实现

集中式的负载均衡算法虽然能提高防火墙集群系统的工作效率,但是负载平衡服务器本身承担了信息收集和权值计算等任务,会成为网络流量新的瓶颈。分布式负载均衡算法,将各结点信息的收集和权值的计算等项任务交由结点机自己完成,结点机主动将计算出的指标值定期发送给负载均衡服务器。负载均衡服务器只运行负载均衡算法来均衡网络访问,减少了中心负载均衡服务器的工作量,更有效地提高了防火墙集群系统的工作效率。     

基于Linux的负载均衡技术

网络业务量的激增和应用的特殊化都使得负载均衡成为迫切需求,Linux虚拟服务器按传输层连接对集群节点进行业务分配的方式,能便捷而高效地实现负载均衡。文中对Linux虚拟服务器集群的结构与原理进行了讨论,重点阐述了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,虚拟服务器集群技术可较大幅度地提高系统的综合性能。     

基于粗糙集的负载均衡算法研究

在负载均衡服务器集群中,负载均衡算法是一个关键部分。针对目前服务器集群使用的负载均衡算法所存在的缺陷:服务器可能出现较大倾斜,本文提出了一种基于粗糙集理论的动静结合的负载均衡算法。该算法避免了服务器间负载的不均衡,能有效地防止服务器倾斜的发生,提高了集群系统的整体性能。     

一种基于动态反馈的负载均衡算法研究

集群的负载均衡策略是提高集群整体性能的关键。文章提出了一种基于资源使用率和输入参数的负载均衡算法，有效地解决了集群内各服务器间的负载均衡问题。     

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。     

一种基于VOD集群服务器负载均衡算法

高校精品课程建设工程的深入研究和发展,促使服务器需要提供用户大量的并发访问需求,导致越来越多的瓶颈出现在服务器端。目前较常见的解决方案是构建基于高校精品课程的VOD集群服务器和采用负载均衡技术。本文根据VOD集群服务器特点,结合遗传算法的优点,对基于高校精品课程的VOD集群服务器的负载均衡技术进行了分析和探讨,并提出一种遗传均衡算法。     

Linux下集群虚拟服务器的研究与设计

研究了集群虚拟服务器的工作原理,详细描述了地址转换(NAT)、IP隧道(IP Tunneling)和直接路由(Direct Routing)三种IP层的负载均衡办法及满足不同应用需要的四种分担算法(RR、WRR、 LC和WLC)等核心过程,并在Linux操作系统平台上构建了集群虚拟服务器.实践结果表明,集群技术对网络系统性能的提高是明显的.     

Web服务系统的性能分析与测试

总结了衡量Web服务性能的重要评价指标,并以Web Server性能测试工具－－SPECweb99为例阐述了测试原理和测试方法。通过性能分析模型和测试实例系统地分析了负载情况、服务器处理能力（着重于动态请求内容的处理方式）、网络带宽等关键因素对Web服务系统性能的影响。这些结论对于提高和改善Web服务性能具有较强的指导意义。     

基于节点机计算能力的网络计算体系

文章提出一种在网络环境下充分利用节点机计算能力的网络计算体系,该体系由应用任务请求分配器、节点机、分布式应用服务器、数据库服务器等组成。文章定义了该体系各个组成部分的功能,给出了具体的实现框架,设计并实现了高效的请求分配算法LATI。文章给出了这种网络计算体系的应用实例,经过测试和比较,证明此计算结构实现简单,具有良好的实用性、高效性和可扩展性。     

不确定性MPI／PVM程序的完全调试

讨论如何完全地调试不确定性MPI／PVM并行程序．在循环调试过程中,不确定性导致前次遇到的错误在以后的执行中很可能无法再现．基于MPI／PVM的FIFO通信模型,给出一种记录－重放技术的实现．通过可控制的重放,用户可以覆盖所有可能的程序执行路径,从而达到完全调试的目的．和其它方法相比,所提供的方法所需时空开销要小得多．此技术已在两种消息传递体系结构上得到实现：一种是曙光－2000超级服务器（由国家智能计算机研究中心开发）,它由单处理器（PowerPC）结点经MESH网互联而成;另一种是国家高性能计算中心（     

大规模集群中一种自适应可扩展的RPC超时机制

在基于RPC(remote produce call)构建的分布式系统中,超时是一种通用的失效检测手段.在超大规模Lustre存储集群的压力测试中,发现传统的固定超时机制会导致很多不必要的超时而存在缺陷.提出了一种综合考虑了网络条件、服务器负载、扩展性和性能等因素的自适应可扩展的RPC超时机制(Adaptive Scalable RPC Timeout mechanism,简称AST).在其控制下,客户端超时值可以根据网络和服务器的拥塞情况动态地调整设置,而且服务器可以通过额外消息传递通知客户端修改原超时值.经过一系列的模拟和验证,其结果表明,AST是一种更适合的RPC失效检测模型,增强了系统的响应性、可靠性和稳定性,而且对系统的性能没有过大的负面影响.     

基于集群的多源日志综合审计系统

随着网络规模的扩大,日志审计系统中单个日志服务器受到处理能力的限制,已经成为系统的瓶颈。采用具备高可用性和负载均衡的日志服务器集群系统来解决这个问题,提出一个基于集群的日志审计系统。分析了该系统的体系结构、总体结构模型,以及各个组成模块的功能,并给出一个综合负载统计的动态负载均衡策略。最后,用排队论的方法来分析集群系统的性能。     

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。     

基于软件抗衰的分布式负载均衡策略

随着网络的迅速发展,服务器集群技术得到了广泛的应用,对负载均衡策略的研究也变得越来越必要,但当前的分布式负栽均衡策略始终存在性能和开销不能兼顾的问题。本文将软件抗衰思想引入负载均衡策略设计,根据系统内的均衡程度来确定均衡过程的起止时机,在一定程度上解决了这一矛盾。文内给出了相应的实现算法。     

DNS dispatching algorithms with state estimators for scalable Web‐server clusters

Replication of information across a server cluster provides a promising way to support popular Web sites. However, a Web‐server cluster requires some mechanism for the scheduling of requests to the most available server. One common approach is to use the cluster Domain Name System (DNS) as a centralized dispatcher. The main problem is that WWW address caching mechanisms (although reducing network traffic) only let this DNS dispatcher control a very small fraction of the requests reaching the Web‐server cluster. The non‐uniformity of the load from different client domains, and the high variability of real Web workload introduce additional degrees of complexity to the load balancing issue. These characteristics make existing scheduling algorithms for traditional distributed systems not applicable to control the load of Web‐server clusters and motivate the research on entirely new DNS policies that require some system state information. We analyze various DNS dispatching policies under realistic situations where state information needs to be estimated with low computation and communication overhead so as to be applicable to a Web cluster architecture. In a model of realistic scenarios for the Web cluster, a large set of simulation experiments shows that, by incorporating the proposed state estimators into the dispatching policies, the effectiveness of the DNS scheduling algorithms can improve substantially, in particular if compared to the results of DNS algorithms not using adequate state information. This revised version was published online in August 2006 with corrections to the Cover Date.