动态反馈负载均衡算法的研究

针对iSCSI的多网卡多连接技术无法对系统的各种任务做出合理分配,影响系统整体性能的发挥这一问题,提出了一种基于动态反馈的负载均衡算法.该算法采用了反馈原理,通过对整个系统中多个资源的状态进行采集,再计算出实时的反馈值,并结合系统历史反馈值对系统中任务进行再分配以达到动态调整系统负载状况的功能,满足并行请求不同的情况.实验结果表明,使用该算法使系统的整体性能得到提高.     

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.     

基于负载均衡的任务调度算法

基于传统任务调度算法, 通过在调度过程中增设服务器最佳期望序列及负载均衡指数, 采用任务连接数约束服务器选择, 解决了传统任务调度算法对于集群负载均衡性能的忽略问题. 实验结果表明, 该改进算法能达到较高负载均衡度, 同时缩短任务完成时间, 并提高了集群对于批量级任务的处理能力, 从而达到了优化的目的.     

基于PI反馈的分布式控制系统动态负载均衡算法

针对分布式控制系统由于负载不均衡、网络通信量大等引起的时延问题,文中设计了基于请求划分的任务分配模型,提出了基于实时动态比例积分(PI)反馈控制的负载均衡算法.该算法利用增量PI控制的思想,根据服务器节点性能的实时反馈值动态调节服务器节点的分配权值,通过虚拟节点转移算法局部调整虚拟节点的分配,以维护哈希空间的稳定.仿真实验结果表明,该算法实现了分布式控制系统的动态负载均衡,减小了服务器资源消耗及用于存取远程数据的通信开销,提高了控制系统的实时性,具有良好的扩展性和容错性.     

一种改进的动态负载均衡算法

设计并实现了一种基于发送者表与接收者表的可迁移动态负载均衡算法.该算法依据混合式动态任务调度策略,由实时监测系统下各结点的负载信息,借助检查点保存的状态参数实现系统任务的动态迁移.理论证明它能有效降低调度过程中的额外开销,保证负载信息的及时和准确,避免迁移中的颠簸现象,有效改善动态任务的调度和成功率,提高系统的并行运行性能.     

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.     

一种基于动态可分配比的服务器负载均衡算法

负载均衡是服务器集群技术研究的重点,为了解决分配不均的问题,综合考虑集群中各节点性能、负载情况、传输代价、网络随机任务等各方因素而提出了一种基于动态可分配比的负载均衡算法.基于动态可分配比的算法由一张动态的描述各节点负载情况的全局表动态生成一张候选节点表,并在该表中找出负载最轻的节点完成任务.通过仿真实验发现该算法思路简洁,实现简单,并在解决服务器负载均衡方面有明显效果.     

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。     

基于负反馈的负载均衡算法实现

LVS现有的负载均衡算法在分配服务器请求时大多都是基于固定权值,使得LVS集群系统在长时间高负荷运行后会出现负载倾斜．为此,给出了一种改进的负载均衡算法,该算法通过引入负反馈机制,充分考虑服务器权值的动态调节,更准确地反映了各服务器的真实负载情况．测试结果表明,该算法优于原有算法．     

一种分布式动态负载均衡调度算法

目前计算机应用服务系统经常采用集群系统,负载均衡调度是集群系统的关键。在通用负载均衡调度算法的基础上,提出一种分布式动态负载均衡调度算法.该算法动态收集、统计和分析服务器的信息,以此为根据完成服务器负载均衡的任务,能够实现集群正常调度.在此基础上,采取分布式调度的策略,提高负载均衡调度的效率、性能,以使其对业务系统整体性能的影响最小。     

iSCSI系统中动态反馈负载均衡算法

提出了一种动态负载均衡算法.该算法采用反馈原理,对系统中重要资源参数进行采集,并计算出实时反馈值,结合历史反馈值对系统中任务进行再分配以达到动态调整系统负载的功能.算法也可以通过反馈值对各connection接收任务的阈值做出动态调整以满足并行请求不同的情况.实验结果表明,使用该算法系统的读/写性能要比其他系统的读/写性能有所提高.     

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。     

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.     

基于效用函数的异构网络负载均衡算法

提出了一种基于效用函数的异构网络负载均衡算法.该算法通过网络参数的定时测量,得到各性能指标的效用函数,经过归一化和权重处理,选取重负载和轻负载的小区,并选取资源利用效率低的业务终端,通过终端的转移实现负载均衡.仿真分析表明,该算法能够有效提高网络吞吐量,降低网络阻塞率,并减少网络时延.     

基于人工蜂群的云计算负载均衡算法

针对云计算负载均衡问题,基于人工蜂群的思想设计负载均衡算法。首先建立了云计算系统中计算负载的数学模型;在此模型基础上,分三步实现负载均衡:①负载均衡决策,计算云系统整体的负载,在云系统整体上尚未过载且负载不均衡的前提下,启动后续步骤;②虚拟机分组,将云系统中的全体虚拟机分别归入过载、低负载、负载均衡三个分组。后续步骤中需要被迁移的计算任务通常处在过载虚拟机之上,而迁移目的地通常是一个低负载虚拟机;③计算任务调度,将过载虚拟机上的任务向外迁移,并设计规则来选择恰当的低负载虚拟机作为迁移目的地。实验验证了所提算法的有效性。     

基于负载均衡的Min-Min任务调度算法优化

为了解决Min-Min调度算法中存在的负载不平衡问题,提高集群系统的负载均衡性,该文提出了一种基于Min-Min极限下压算法的负载模糊分类与局部重调度算法(Load fuzzy classification and local re-schedule algorithm,LFC-LRA)。引入模糊分类的思想,根据各节点的负载大小,将节点分成三种类型:重负载、中负载和轻负载;对负载较重和较轻的节点进行重新调度,使用Min-Min极限下压算法压缩这些节点的任务完成时间,改善算法的负载失衡问题。实验结果表明:改进后的算法具有较好的负载均衡性,能有效地提高资源的利用率,降低系统的任务完成时间。     

入侵检测集群中的动态自适应负载均衡算法

为了解决传统入侵检测系统无法应付高速网络的问题,提出了入侵检测群集的动态自适应负载均衡算法,该算法给每个节点设置了一个数据包接受区间,通过对网络报文的报头信息做哈希(Hash)运算,把数据包映射到某个节点的接受区间内;根据节点的处理能力和负载调节各个节点接受区间的宽度,从而合理分配各个节点上的网络流量,充分利用所有节点的计算资源。理论分析和实验结果表明,该算法在高带宽环境中有较高的效率。     

网格计算中一种动态负载均衡算法

负载均衡研究的目的就是尽可能避免这种空闲与超载并存的情况,从而有效地提高系统的资源利用率,减少任务的平均响应时间。现有的一些动态负载均衡算法在减少平均响应时间方面有待提高。本文提出了一种网格计算动态负载均衡方法,将整个网格系统分为多个相互联系的区域,并将作业实时地转移到计算资源相对丰富的区域,在不增加消息量的前提下,减少了任务的平均响应时间。     

基于负载均衡的空间线分组算法

针对传统并行操作计算效率低的问题,提出以分组并行处理模式优化节点间的负载均衡。以表层浮标轨迹验证涡旋实验为例,给出面向不可分割空间线对象的快速分组方法,设计了两个分组调整算法。实验结果显示,算法可以使每个计算节点达到负载均衡。与串行计算的比较实验结果显示,算法具有较好的加速效果,且加速比随着计算节点个数的增加呈上升趋势。因此,基于负载均衡的空间线分组算法是对不可分割空间线的计算进行优化的有效途径。