一种Web服务器集群负载均衡调度算法

分析Web服务器集群技术,研究负载均衡算法,提出基于临界加速递减的一致性哈希负载均衡算法CHMDC(Consistent hash load balancing algorithm based on the Multiplicative Decrease in Critical area)。一方面,该算法采用了加权一致性哈希算法,引入了虚拟化的设计思路,采用虚拟节点进行真实服务器节点分配;另一方面,该算法提出了基于请求反馈时间计算机服务器节点负载率的方法,引入了临界因子的概念,采用了临界因子加速递减来防止服务器过载。通过实验测试证明,该算法应用于Web服务器集群的负载均衡效果突出。     

一种异构Web服务器集群动态负载均衡算法

针对Web服务器集群系统中负载动态变化特性,提出了一种临界加速递减动态请求负载分配算法．通过负载权值的等效变换更准确地反映集群中单台服务器的当前负载状态;通过临界递减因子来有效抑制服务器可能出现的“拒绝访问”现象;通过随机概率分配方式替代固定转发分配方式,使访问负载的分布更均匀;通过实际测试获取算法中所需的计算参数,使配置操作更为简单．实验结果表明,该算法对较大负载的文件集的大密度访问情况效果明显。     

一种基于内容的Web集群服务器负载均衡算法

提出了一种基于内容的Web集群服务器负载均衡算法,该算法通过引入一个衡量不同内容任务量井利用当前真实节点上的连接数和请求内容的任务量以及真实节点的处理能力来调整服务器负载。同时,算法引入了一个反馈环节,将真实节点的负载信息反馈到负载均衡器,让负载均衡器调整自己的负载均衡策略,提高它的自适应能力。     

基于Cache优化的Web集群负载均衡算法

Web集群的caching优化对提高系统性能起重要作用。从基于caching优化的角度出发,以事务为一个完整的划分单元,形成Web集群的缓存集,提出了基于事务缓存优化策略,在此基础上给出了一种基于cache的负载均衡算法。     

Web集群负载均衡算法比较

随着互联网应用的普及,对Web服务器的性能要求越来越高.采用多台主机组成集群统一对外提供Web服务,是目前比较流行的高性价比、高可靠性、可伸缩性的方案,而集群系统的性能关键在于均衡算法.本文基于LVS项目,分析并通过实验比较了各种均衡算法的性能,对构建Web集群系统具有较大的指导意义.     

Web集群系统负载均衡策略分析与研究

Web集群技术是解决Web服务器系统容量和伸缩能力的重要方法。该文分析了影响Web集群系统性能的主要因素,并提出了一种基于内容的负载均衡算法。该算法以加权负载量来评估服务器负载状态,并通过保证负载局部性来提高cache命中率,从而获得好的负载均衡效果。仿真实验证明,该算法具有较好的适应能力和伸缩性。     

弹性Web Cache集群的自适应负载均衡策略

在Web cache集群中,Web突发请求的频繁出现引发资源供给不足,造成系统性能显著下降.为有效处理Web突发请求,构建了同时使用本地资源和云资源的弹性Web cache集群.在弹性Web cache集群中,为提升系统性能,降低费用,提出一种自适应的负载模型.该模型可以动态自适应地调整,能够有效适用于异构Web cache集群.考虑到云结点的网络延迟,修正该模型得到云结点负载模型.基于以上负载模型,构造弹性Web cache集群的自适应负载均衡策略.与其他负载均衡策略相比较,使用该自适应负载均衡策略能够在弹性Web cache集群中实现高效的负载均衡.     

Web服务器动态负载均衡的设计与研究

分析在Web应用程序服务器上实现动态负载均衡的关键需求.设立多个负载均衡协调器实现负载均衡的分布性,以防止单点失误.采用多种负载均衡算法来提高负载均衡的效率,通过多台服务器的负载均衡,提高了应用系统的性能及容错能力,增强了应用系统的稳定性和可靠性.     

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。     

Linux环境下负载均衡集群的实现

负载均衡集群能够在多台网络设备之间合理分配业务量,使设备充分发挥其处理能力,得到了广泛应用。Tomcat与Apache都可以作为独立运行的服务器来使用,但它们单独使用时存在一定的局限性。为了提高服务器的性能,本文将Tomcat与Apache在Linux环境下进行集成,分析负载均衡集群的架构,详细阐述方案的实现过程。测试结果表明按照该过程能够实现负载均衡集群。     

基于双层分配器的Web服务集群负载平衡解决方案

为了解决目前Web服务集群存在的问题,提出了一个双层分配器负载平衡模型。在确定了负载指标的基础上,给出了该模型的负载平衡算法。并就服务器迅速过载问题和容错性问题提出了初步的解决方案。最后,对模型的性能进行了测试,结果表明模型达到了较好的负载平衡。     

集群文件服务系统中的负载均衡算法的研究

为解决目前集群文件服务系统中负载均衡算法的缺陷,充分考虑文件本身存在的差异,降低大文件分配到负载重的服务器上而造成负载失衡的可能性,避免频繁收集节点的负载信息造成大量额外的网络开销而降低系统吞吐量,提出了改进的负载均衡算法.该算法综合考虑文件负载量、服务器的硬件配置及其实时负载量,引入对上传文件大小和数量的计算,改变服务器负载量定时更新为定量更新.实验结果表明,该算法减少了客户的等待响应时间,提高了系统吞吐量,达到了良好的负载均衡.     

网络负载均衡在Web服务器中的应用

网络负载均衡是一种动态均衡技术,也是提高网络可靠性、进行高性能计算以及实现网络负载合理均衡分配的关键技术,它能将工作负载在多个配置和性能相近的服务器间进行均衡分配,保证网络高效运行。服务器群集使得网络负载均衡能力得到极大改善,在Windows Server 2003中网络负载均衡功能易于操作实现。本文介绍了Windows Server 2003网络负载均衡技术在Web网站的应用案例。     

云环境下虚拟机集群系统动态负载均衡机制

针对传统的物理集群系统无法灵活应对大型互联网应用的问题,提出一种云环境下虚拟机集群的综合负载均衡机制。该方法首先定期地采集集群中虚拟机节点的CPU、内存、连接数、响应时间,以及所在物理主机的负载状况等指标信息,然后加权计算节点的综合负载并得出其权值,最后通过调度器进行任务请求的合理分配,从而解决了传统集群系统负载不均且不能适应多变的网络环境等诸多问题。实验结果表明,与加权轮询法(WRR)和加权最少连接法(WLC)调度方案相比,该机制能够在并发量较大时维持较低的响应时间,并能够根据集群中综合负载的状态实时地增加或减少虚拟机数量,通常在5s之内达到整体集群的负载均衡。     

集群和负载均衡技术在省级数据集中的应用研究

介绍了集群和负载均衡技术的概念,在省级数据集中实施过程中利用集群技术部署了主机、数据库和中间件系统,有效克服了单点故障.重点分析了中间件系统部署 Web 集群和 App 集群中软件代理服务器和硬件负载均衡服务器的区别,对省级集中系统的软件代理服务器性能提供了全面测试方案,得出的测试结论为:软件代理服务器能承载的合适在线数为一有限值,较大在线用户应使用硬件设备进行负载均衡,并对硬件负载均衡设备 BIG IP F5 的实施进行了详细描述.     

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。     

基于集群的Web服务器负载平衡算法研究

随着互联网访问量的激增,基于集群的Web服务器成为发展趋势,有效、公平的负载平衡直接决定系统的整体性能。建立BCMP排队预测模型,通过控制回路反馈动态调整预测因子,最终利用基于概率预测的PPLB算法平衡分配请求。仿真结果表明,该算法较传统负载平衡算法具有更高的效率和实用性。     

异构集群式包构建系统的三级负载均衡调度技术*

异构集群式包构建系统是集群式软件配置管理系统的主要功能部件,也是操作系统发行版本的重要生成系统。本文针对异构集群式包构建系统存在的负载不均、可用性差等不足,引入三级负载均衡调度技术,优化了系统的调度策略,能够更加有效地利用集群系统的系统资源,发挥更加高效的性能,提高了系统的可用性和高效性,便于高质量、高效生成操作系统发行版本。     

Research on scheduling algorithms in Web cluster servers

This paper analyzes quantitatively the impact of the load balance scheduling algorithms and the locality scheduling algorithms on the performance of Web cluster servers,and brings forward the Adaptive_LARD algorithm.Compared with the representative LARD algorithm,the advantages of the Adaptive_LARD are that:(1)it adjusts load distribution among the back-ends through the idea of load balancing to avoid learning steps in the LARD algorithm and reinforce its adaptability;(2)by distinguishing between TCP connections accessing disks and those accessing cache memory,it can estimate the impact of different connections on the back-ends‘load more precisely.Performance evaluations suggest that the proposed method outperforms the LARD algorithm by up to 14.7%.