基于ESXi性能计数的Nginx负载均衡算法研究

在现有Nginx负载均衡算法的基础上,提出基于ESXi性能计数的负载均衡算法(dynamic weight based on ESXi performance counter,DWEPC),旨在通过均衡集群中的各节点负载,达到降低节点内资源过载的情况,从而提高系统性能。试验表明,相比于Nginx内置均衡算法,DWEPC算法具有更优的效果。     

基于Nginx的Web服务器负载均衡策略改进与实现

互联网产品随着经济的快速发展越来越深地融入进普通人的生活,网民的数量激增,各网站的访问数字也呈逐年上升的态势。但是由于各个地区网民人数的差异加上经济水平的不同,传统的负载均衡策略存在改进的空间,该文针对如何平衡负载进行了研究,分析了Nginx系统的现状,提供了负载均衡算法,以优化Nginx的性能。     

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.     

Nginx在实现Web加速方面的研究

随着网站访问量的快速增长,网站服务性能快速下降,采用负载均衡技术对网站加速为其常采用的手段。详细介绍了Nginx的负载均衡功能,并对如何实现网站加速进行了代码分析,对拟采用Nginx实现网站负载均衡,加速网站速度的用户具有启示作用。     

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。     

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I-ARD演算机制的SCTP网络自适应负载均衡机制的研究

SCTP协议是新兴的传输层协议,在当今负载日益增加的网络环境下,它具有的多宿主和多流机制对如何充分利用带宽资源实现多路径传输和负载均衡具有很重要的现实意义.文章分析比较了OSI传输层中常用负载均衡算法,并基于ARD算法,通过修改算法权重的方式提出新的IARD算法.通过仿真分析,验证了当使用I-ARD算法能更有效地改善负载均衡的传输性能,降低接收数据包乱序的问题.     

云计算环境中三层架构的资源负载均衡研究简

为了使云环境中资源能更加高效、合理地运转,该文探求使用新的调度策略来使系统达到负载均衡,提出了一个在三层架构云计算网络环境中的两阶段调度算法.该算法结合了随机负载均衡算法和Min-Min负载均衡调度算法的特性,从而能更高效率地执行任务并使系统达到负载均衡.     

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.     

服务器负载均衡调度研究

负载均衡是实现多台服务器协同工作和并行处理的手段,可以极大地提高服务器的性能,充分利用网络资源。在常用负载均衡调度算法的基础上,提出了根据服务器综合负载状态进行调度的设计思想,并对调度算法进行了性能分析。     

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.     

高速网络入侵检测系统负载均衡策略与算法分析

为了解决高速网络入侵检测系统(n IDS)的性能瓶颈问题,提出了可用于n IDS的负载均衡策略和算法。在阐述基于多引擎并行处理的n IDS框架的基础上,提出和分析了3种实用的n IDS负载均衡策略,重点论述了一种基于流的动态负载均衡算法——FDLB算法。该算法依据通过动态反馈和预测机制得到的当前引擎负载情况,以一个会话为分配单位,将新的网络数据包分发给当前负载最小的引擎。实验结果表明,在大流量多引擎情况下,FDLB算法的负载均衡效果要比轮转算法好得多。     

多态蚁群算法在计算网格负载均衡中的应用研究

研究了基于多态蚁群算法的计算网格负载均衡方法的可行性,在此基础上,分析并设计了一个基于多态蚁群算法的网格负载均衡算法,给出了算法流程图.最后通过实验仿真,验证了算法的有效性.     

基于JSESSION_ID算法的营业web服务器负载均衡方案

该文研究在运营商营业web服务器的特殊前提下,以负载均衡最优化为需求,以F5负载均摊服务器为研究平台,分析常用的轮循、权重轮循、响应速度、连接数、处理能力五种负载均衡算法在这种特殊需求下的表现,找到实用性较强的处理能力均衡算法。最终打破负载均衡固有思维,在以IP地址为单位的均衡算法之外,提出了以JSESSION_ID为单位的新的负载均衡算法——JSESSION_ID算法。该算法在F5负载均衡服务器性能强大的情况下,表现远远优于任何算法。     

基于最小负载的Linux Web机群负载均衡算法

为了充分发挥Web机群后端服务器的实际处理能力,实现了一种基于最小负载的Web机群负载均衡算法.该算法依据后端服务器的实际状态:CPU使用率、内存使用率、网络利用率和磁盘性能,通过定时获取后端服务器的状态信息,导出服务器综合负载并放大取整,作为服务器权值.基于最小负载的均衡算法能够动态反馈,具有自适应特性.与加权轮转调度算法相比,基于最小负载的调度算法具有更高的请求成功数和较低的请求失败数.     

云计算下均衡负载的差异性资源调度算法优化

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。     

一种基于云存储的CDN视频副本部署策略

在线视频服务无法离开CDN(content delivery network)的支持.与传统CDN相比,使用云存储节点作为CDN的节点对视频内容进行分发可以节省大量运营费用.在线视频服务的内容文件要尽量预先部署到离用户较近的边缘节点上,以保证用户的QoS(quality of service).现有的GS(greedy site)内容预部署算法在有历史记录的前提下,有着较小的货币开销,且能满足QoS需求.然而,GS算法会导致云存储节点的负载均衡情况较差.为此,提出了一种称为GUCP(greedy user core preallocation)的部署算法,该算法利用k-means算法将负载过重节点上的用户分配到负载较轻的节点以平衡负载,解决GS算法在负载均衡方面存在的不足.实验表明,GUCP算法在系统使用费用、QoS性能方面与GS算法十分接近,在负载均衡性能上远远优于GS算法.     

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。     

基于排队理论的自适应负载均衡算法研究

负载均衡集群技术中的负载均衡算法是整个互联网络应用研究中一个重要问题。本文针对“需求快速变化”这一企业级管理软件开发中呈现的特点，以及各应用软件之间的互操作性差、应用集成水平较低，无法实现信息的共享与交流这一问题，提出一种基于排队理论的负载均衡调度算法。该算法根据当前的负载情况和服务器的剩余处理能力，计算出服务器在随后的固定时间间隔中所需要的平均到达率，进而得到任务分配策略，从而得到较为优秀的负载均衡效果。最后通过仿真实验和对比分析，证明了该算法具有较好性能。     

DHT的分层结构多出口选择问题研究

为了提高系统可靠性和查询效率,提出了具有多管理节点(出口节点)的DHT分层模型,并给出了3种查询算法:最短路径选择算法、基于热土豆模型的最小化组内流量算法和出口节点负载均衡选择算法。通过仿真实验对3种算法在查询效率、流量分析和负载均衡3个维度进行了分析比较,基于热土豆模型的最小化组内流量算法具有最高的查询效率,但是负载均衡性能最差,出口节点负载均衡选择算法具有最好的负载平衡性,但查询效率最低,最短路径算法性能则介于上述两种算法之间。同时对传统分层结构所采用的随机查询算法与基于热土豆模型的最小化组内流量和最短路径查询算法进行了性能对比。