负载均衡算法综述

概述了负载均衡面临的三大问题,根据实现层次不同,对负载均衡技术进行了分类,从应用范围、运行原理的角度出发,重点分析并比较了8种基本的负载均衡算法,对负载均衡技术的未来发展趋势进行了展望。     

可负载均衡的实时虚拟机VCPU调度算法

针对多核环境下的现有实时虚拟机VCPU(virtual CPU)调度算法不能在保证任务可调度的基础上高效地使用CPU资源的问题,提出一种改进的实时虚拟机VCPU调度算法LBP-EDF(基于独立队列的可负载均衡的最早截止时间优先调度算法).该算法采用了独立队列的方式,以避免共享队列带来的竞争开销.同时算法能够识别紧急任务,并通过负载均衡的机制及时地将紧急任务迁移到负载较轻的CPU上执行,在保证任务可调度的基础上,同时达到充分使用CPU资源的目的.实验结果表明:在保证任务可调度的基础上,LBPEDF较其他算法有更高的CPU利用率.     

基于服务器负载状况分类的负载均衡调度算法

针对云端集群负载均衡问题和现有负载均衡算法的优缺点,提出了一种基于服务器负载状况分类的负载均衡算法.通过每阶段采集负载信息,实时掌握节点状态,停止重负载节点接收任务,降低中负载节点集合接收的负载,相应地增加轻负载节点集合的负载,以达到负载均衡效果.同时采用集合的形式很好的避免了大量负载涌入某一指标最优的节点,能够更好地实现均衡,提高系统的吞吐率.结果表明:该算法可以有效地避免云端集群负载发生倾斜,使系统在长时间的运行过程中达到动态的负载均衡.     

集中式动态负载均衡算法的研究

目前的负载均衡算法中难以探测节点终端的实际负载,导致难以有效地满足负载均衡集群系统实时需求.通过分析集群系统中的资源管理优化技术和负载均衡调度算法,对集群系统的模型结构进行了分析,提出了一种改进的集群系统的负载均衡算法,该算法较好地解决了集群的资源调度问题.     

云计算下均衡负载的差异性资源调度算法优化研究

随着云计算的逐渐发展,云计算下容易出现虚拟机负载不均衡和差异性资源调度时间长的问题,当前调度算法大多无法有效解决均衡负载问题,影响调度性能。为此,提出一种新的云计算下均衡负载的差异性资源调度算法,对云计算下资源调度问题进行描述,针对云计算下虚拟机差异性资源负载问题设定参数。设计蚁群优化算法,蚂蚁爬行的每一步代表指派的一个差异性资源任务,引入挥发因子对信息素更新规则进行改进,获取全局信息素。利用蚁群优化算法对云计算下负载的差异性资源进行均衡调度,给出详细实现过程。实验结果表明,所提算法有较好的收敛性,均衡负载效果好,且时间复杂度低。     

一种支持负载均衡的存储调度算法

针对应用层存储聚合中的调度问题,提出了一种支持负载均衡的存储调度(LBS)算法.LBS是一种基于策略的调度算法,它将应用对存储资源的需求转换为一系列约束,再通过分析约束之间的关系选择合适的存储节点或者已有的调度方案,从而提高了调度方案的复用率,维护了策略复用与节点负载之间的平衡关系,寻找到最佳的负载均衡策略.模拟测试表明,LBS算法在负载均衡方面和策略耦合方面明显优于Least和Random算法,负载均衡指标最高可提升10倍左右.     

负载均衡的分布式系统任务调度优化算法

针对当前分布式系统任务调度算法存在节点负载不平衡,资源利用率低等缺陷,提出一种基于负载均衡的分布式系统任务调度优化算法.首先分析了当前分布式系统任务调度优化算法的研究现状;然后对节点的实时性能指标进行估计,并根据估计结果分配不同的任务;最后通过仿真实验与其他算法进行对比.实验结果表明,相比于经典分布式系统任务调度算法,该算法缩短了任务完成时间,使得系统各节点的负载更均衡,提高了节点资源的利用率.     

一种网格资源负载均衡调度算法

网格资源调度性能的好坏、效率的高低直接关系到计算网格系统的性能.本文在Min-min算法的基础上提出了一个资源调度启发式算法Dmin-min.在假设所有任务都是独立的情况下,考虑到系统中资源的动态性、异构性,从资源负载均衡方面对系统中的资源进行动态分配,仿真实验表明该算法在资源负载均衡方面比Min-min算法要好.     

基于猫群优化算法的云计算虚拟机资源负载均衡调度

为了提高虚拟机资源调度的利用率, 实现虚拟机资源合理调度, 提出一种基于猫群优化算法的虚拟机资源调度优化方法. 首先根据虚拟机资源调度优化目标构建数学模型; 然后综合考虑最短时间与最优负载构建猫群优化算法的适应度函数, 并通过模拟猫的日常行为实现虚拟机资源调度最优方案的寻优; 最后在CloudSim平台上对该算法的有效性进行测试. 测试结果表明, 该算法能获得更优的虚拟机资源调度方案, 保证了虚拟机资源的负载均衡, 可以满足用户需求的偏好性.     

网格负载均衡策略及其蚁群优化算法

以重庆大学CampusGrid建设和加入ChinaGrid的发展规划为背景,研究了多网格环境中出现共用节点(即同时为多个网格系统服务的节点)时资源利用率下降问题,并针对该问题提出了以提高资源利用率为优化目标的负载均衡算法。主要分为问题模型建立、算法设计、以及实验评估3个部分。提出的算法能较好解决该问题,并考虑了网络通信开销对算法执行效果的影响。实验表明,提出的算法能有效防止网格中出现共用节点时资源利用率的下降,并对网格动态变化的特性具有较强的适应能力。     

基于ARMA的并行入侵检测的负载均衡算法

并行网络入侵检测系统架构的提出很大程度上缓解了当前硬件处理能力不足和网络流量激增之间的矛盾,其充分发挥作用的关键在于如何高效稳定地将流量均匀地分配到各个检测引擎上.本文在深入分析负载均衡算法的各个实现要素基础上,基于经典时间序列模型ARMA对网络流量进行了预测,按照周期性预测负载信息的策略,设计实现了ABLB算法,在降低各个检测引擎反馈负担的同时其负载均衡能力、攻击证据保持、高效性和健壮性也得到了保证,在算法分析和实验中进行了讨论和验证.     

基于用户行为统计的流媒体集群负载均衡算法

为了通过内容分配达到负载均衡的目的,对流媒体用户的行为特征进行了分析,并根据用户在点播中对不同片源和片源内部各区段的行为规律,提出访问强度的概念,用来表示与分片相关I/O操作的处理频度,基于此定义给出了一种基于内容分片的负载均衡算法.该算法根据访问强度将节目切片,再将其分配给后台各异质节点.通过仿真实验比较算法在不同访问强度定义下的系统响应时间,验证了算法的有效性,达到了负载均衡的效果,系统性能明显提升.     

基于簇的可动态调整的分层负载均衡算法

为了提高分布式系统的性能,设计了能根据节点当前任务负载强度和调度能力,动态地改变集群的逻辑控制结构的2层负载均衡算法.算法把系统中的节点分成多个簇,每个簇有1个调度节点和若干个工作节点,簇内工作节点形成算法的第1层,执行用户提交的任务;簇间的调度节点形成算法的第2层,调度节点间通过相互协作,均衡簇间的负载.算法可以通过分裂簇增加调度节点的方式来提高系统的调度能力;通过合并簇增加工作节点的方式来提高系统的执行能力.对于不同类型任务,算法能根据任务到达流的速度调整逻辑控制结构,从而提高CPU利用率.测试结果表明,该算法不仅能提高系统性能,而且经过调整后的系统会进入稳定状态.     

改进加权最小连接数负载均衡调度算法研究

通过对加权最小连接数算法的进一步改进,实现服务器负载均衡.针对该算法的改进做了周期性的权值信息收集,并对中途产生用户高峰而引起服务器过载问题进行有效解决,按照类别的不同进行统一分配任务的研究.通过对服务器资源的有效收集,进行逐一服务器权值计算和资源分类,并建立相应的数学模型等.应用Cloud Sim进行仿真实验,结果表明改进后的加权最小连接数调度算法具有更好的均衡性和可靠性,能更好的解决负载不均衡问题.     

基于消息的加权负载均衡算法

在研究EAP协议与Diameter协议的基础上,为解决分布式认证系统节点间会话一致性的问题,以及尽可能减少服务节点数量改变时产生的会话迁移数量,提出了一种基于消息的加权负载均衡算法(MOLB)。该算法使用散列法、虚拟节点和红黑树相结合的技术,实现了客户端请求在服务节点间的合理分布。Diameter网络环境中的实验结果表明:与其他常用的负载均衡算法相比,本文算法具有较小的负载均衡度和会话破坏度以及较低的会话破坏分布度。     

实时集群计算机系统动态负载平衡算法的研究

负载平衡是集群计算机并行计算的核心问题。在研究了多种非实时并行系统负载平衡算法后,根据实时集群系统的特点,提出了一种基于动态任务分配表的负载平衡算法,并对算法的设计思想和实现作了阐述。并对此算法的实时性作了大量测试,结果表明其负载平衡延时基本满足二次曲线特征,故此算法的实时性是较优的。     

有TCP连接容错功能的网络负载平衡调度系统

针对现有集群网络服务器负载平衡调度方案的不足，提出具有TCP连接容错功能的网络负载平衡调度系统。该系统基于Linux Virtual Server，使用两个前端调度设备并行调度。两个调度设备使用同构网卡为客户提供单一系统映像；通过内核中对请求包的过滤实现分流；通过相互容错屏蔽调度设备故障。