基于内容的Web集群系统负载均衡策略

Web集群技术解决了Web服务器系统容量问题，其核心思想是负载均衡策略和算法。传统的策略对某些站点类型有效，而不能满足各种类型站点的要求。笔者分析了各种类型站点的负载特点，讨论了负载均衡需要解决的主要问题，提出了一种基于内容的Web集群负载均衡策略和相应的负载均衡算法，并通过仿真实验验证了该策略和算法的有效性。     

P2P网络中负载均衡策略的研究

负载均衡是使P2P网络能更高效地工作的一个关键问题.从最大化处理器利用率和提高系统吞吐量等方面,综述现有P2P系统负载均衡策略及其研究成果.结合当前新兴的计算机和网络技术,分析负载均衡策略下一步研究的问题和方向.     

基于IPVS的WEB服务负载均衡实现

负载均衡技术有效地提高服务器处理能力,使系统在满足高可伸缩性、高可用性的条件下能够满足大量并发访问的要求。本文对比当前广泛应用的几种负载均衡方案的优缺点,分析了基于IPVS的三种负载均衡模型,并在校园网内构建了一个基于LVS/DR模型的负载均衡系统作为实例,说明负载均衡策略的制定和配置。     

Apusic与JBoss的集群策略分析与研究

在服务器集群中,负载均衡是一个关键部分,它是集群系统中任务分配的核心环节.该文在比较3种负载均衡策略的基础上分析了JBoss应用服务器集群负载均衡策略的特点,对国内第一个自主知识产权Apusic应用服务器负载均衡策略进行了分析,给出了其实现方法.     

基于状态改变的集群动态负载均衡调度策略

集群系统中由于各节点机配置、客户请求执行时间、网络性能的不同 ,系统长期的运行会造成负载的积累效应 ;瞬时网络状态、用户请求信息的不确定性 ,很难只是通过静态负载均衡方案达到系统的负载均衡 .动态的即系统自适应的负载均衡成为必然补充 .提出一种基于状态改变要求驱动的混合式动态负载均衡调度策略 ,通过发送者表与接收者表对任务进行分布式动态迁移 ,并给出其实现步骤的算法描述     

一种基于移动agent的P2P网络任务负载均衡策略

提出基于移动agent的任务负载均衡策略（MA—LBP）．该策略使用移动agent技术替代传统的VS技术，并在异构P2P系统中考虑了任务迁移时的通信耗费，使得计算结果更加符合现实情况．同时，移动Agent的游走特性消除了原有的计算瓶颈，实现较好的任务均衡效果．     

一种改进的分布式存储系统节点动态扩展策略

分布式存储系统经常面临数据的均衡分布和扩容问题,针对现有一致性哈希动态扩展算法的不足,提出一种基于访问概率的动态扩展策略.该策略基于热点数据访问概率大的思想改进原算法虚拟节点的分配方法,能够有效改善扩容后造成请求命中率下降和负载均衡的问题.实验结果表明,在系统添加新存储节点时,改进策略有效地优化了系统的性能,缩短了系统到达新的负载平衡状态的时间.     

基于URL的Web集群分配策略

Web任务的分配影响Web服务器集群系统的整体性能。常用的分配方法是对用户的URL请求,根据服务器数量进行轮询分配。这种策略影响缓存的命中率和服务器性能的发挥。在分析了Web站点中文件的组织方式及用户对Web请求特征的基础上,提出了基于URL分配树的LT分配策略,根据URL地址构建URL分配树,对用户的请求进行响应。同时考虑任务的处理代价,各服务节点服务能力和当前负载状况,对服务节点进行负载均衡的任务分配。本文从缓存队列剩余、请求任务溢出情况和轮询分配策略进行了比较,实验表明本文的分配策略能根据服务节点的服务能力、负载状况进行合理地分配,实现了负载的真正均衡,提高了系统整体吞吐量。     

基于LVS的负载均衡技术在邮件集群系统中的应用研究

实现大容量邮件系统的关键是选用适合的负载均衡技术建立集群系统．在分析目前主要负载均衡技术的基础上，提出了基于LVS负载均衡技术的邮件集群系统结构，并阐述了实现系统负载均衡的具体方法．该方法显著地提高了邮件系统的性能和安全性．其应用在天津教育网邮件集群系统中，取得了较好的效果．     

基于协作区域的内容中心网络缓存策略

针对现有网络缓存策略所存在的缓存负载分布不均衡、缓存冗余大、网络资源利用率低等问题,提出了一种基于协作区域的内容中心网络缓存策略.该策略利用协作区域中的节点来辅助中心节点进行分组缓存,以实现负载均衡.仿真结果表明,与LCE策略和Betw策略相比,该策略能够有效地提高缓存命中率和资源利用率,并改善负载均衡性.     

一种面向云计算的分态式自适应负载均衡策略

在云计算环境中,大规模并行任务的运行容易造成某些节点负载过重,进而导致整个云计算平台负载不均衡和效率低下。针对此问题,提出了一种面向云计算的分态式自适应负载均衡策略。该策略根据节点的负载度判断节点负载的状态,当节点处于轻度过载或重度过载时,自发地执行过载避免或快速均衡的方法。该策略通过动态调整节点的效益度,使轻度过载的节点能够尽量避免重度过载,重度过载的节点能够快速恢复到正常负载。实验结果表明,分态式自适应负载均衡策略能有效实现云计算系统中的负载均衡,提供高效的性能。     

支持多租约SaaS应用按需服务的负载均衡策略

负载均衡是支持多租约SaaS应用实现可扩展性的关键技术.针对现有的负载均衡策略无法适应多租约SaaS应用按需服务特点的问题,提出了一种支持多租约SaaS应用按需服务的负载均衡策略.基于对租约用户个性化需求的分析,建立了面向租约功能类型的服务器负载模型.面向租约用户非功能需求提出了系统资源预分配规则和算法,并基于系统资源...     

云中心基于Nginx的动态权重负载均衡算法

为了解决云中心的服务器端在高并发情况下各节点的负载失衡问题,在对负载均衡技术Nginx自带的负载均衡策略和主流的负载均衡策略进行研究、分析的基础上,提出了一种动态调节权重的负载均衡策略.该策略基于加权轮询策略进行改进,同时考虑服务器的本身硬件性能与工作时的负载情况,设计了静态权值和动态权值的计算方法,将两者结合得到节点最终权值.静态权值主要考虑了各服务器的硬件性能情况,动态权值的计算则是收集各后端服务器节点工作时的CPU利用率、内存利用率、网络性能情况及磁盘I/O等性能情况,由此,动态地调节各后端服务器节点权重.测试结果表明,相较于原加权轮询算法,该算法在高并发情况下的响应时间和实际并发数等方面表现更好.     

基于链路响应的负载均衡网络实现

链路优化和负载均衡是提高网络响应速度的关键技术,通过对链路聚合及负载均衡技术原理及实用性的研究,将DNS轮序、网络地址转换及负载均衡群集技术进行了有效的结合,提出了基于不同链路实施调度的负载均衡策略,该策略既实现了优先利用同网链路传输数据,又解决了网络负载三级均衡问题,提高了网络的响应速度、可靠性和可伸缩性,同时给出了策略实现的具体方法和步骤;Windows Server 2003测试结果表明,该策略具有良好的实用性和稳定性,易于实现.     

基于移动通信HLR用户管理系统的负载均衡策略研究

为保证在已有交换机硬件和网络资源下HLR用户管理系统的高效可靠运行,在分析原有软件缺陷的基础上,提出将负载均衡策略引入软件设计。通过对比几种基本的轮询算法,选择使用静态轮询算法,并结合HLR用户管理系统中数据处理的特点引入阀值对轮询算法进行改造,结果证明改造后的HLR用户管理系统处理数据的能力大幅提高。     

数字化校园网络架构优化与实现策略研究

网络架构优化及其各节点的实现策略是数字化校园建设的关键技术,通过对数字化校园网络的链路均衡技术和负载均衡技术的研究,给出了具有高稳定性、高可伸缩性的网络架构,同时给出了架构中外部接入的互联及链路均衡策略、内部应用服务的二级负载均衡策略,Windows Server 2003环境下各策略的测试结果表明,该网络架构在多个策略的支持下有效地实现了稳定的互联及链路均衡、高可伸缩性及高效负载均衡的目标,有效地增强了服务器性能的适应性,降低了数字化校园建设的硬件投入成本。     

多级负载平衡系统的设计和实现

目前机群系统中采用的负载平衡多是在作业、进程和线程中的任一级实现，很少有采用多级负载平衡的系统，其原因是为了减少在实现负载平衡的过程中引入的通信开销。该文提出了一种结合作业级和进程级的多级负载平衡算法，通过采用动态多阈值的自适应负载收集技术以减少通信开销。实验结果表明，这种负载平衡方法能够有效地提高并行作业的运行性能。     

一种改进的Hadoop数据放置策略

采用现有的Hadoop默认数据放置策略时,若本地数据副本失效,从远程结点上恢复数据需要耗费大量数据传输时间,且随机选取数据放置结点可能会影响数据放置的负载均衡.为此,文中提出一种改进的数据放置策略.该策略基于结点网络距离与数据负载计算每个结点的调度评价值,据此选择一个最佳的远程数据副本的放置结点,从而既能实现数据放置的负载均衡,又能实现良好的数据传输性能.在Hadoop平台上实现了所提出的数据副本放置改进策略,结果表明,与系统默认策略相比,文中提出的策略不仅可以改进数据放置的负载均衡,而且可以减少数据副本放置的时间.     

云计算环境下基于非均匀窗口蚁群行为的负载平衡算法

针对云计算环境下可能面临请求过载和较长响应时间的问题,在非均匀窗口蚁群行为思想的启发下,提出一种负载平衡算法。假设云环境下任何时候虚拟机都处于过载状态,即服务提供者不得不分配资源。根据该假设,对可利用的资源合理优化,优化过程中动态代理和静态代理同时进行,其中蚁群行为被用于负载平衡,通过加载资源到所有的虚拟机上来实现系统平衡。利用 CloudSim 仿真器模拟云计算环境进行实验分析,实验结果表明,与容错分簇的负载均衡感知（tolerant cluster-aware,TCLB）、基于博弈论的负载均衡算法（scheduling strategy on load balancing,SSLB）和基于蜜蜂行为的负载均衡算法（honey bee behavior inspired load balancing,HBB-LB）相比,提出的算法分别节省了37％,8％和4％的响应时间,最大完成时间也大幅度降低,整体性能有所提高。