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。     

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.     

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。     

集群和负载均衡

简要介绍了集群系统的概念和Web集群的负载均衡技术的类型及其优缺点 ,并进一步介绍了常用的负载均衡的实现方式和常用算法等     

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.     

一种面向流媒体云服务平台的自适应负载均衡方法

设计了一种基于云计算技术的流媒体服务平台体系结构,针对此服务平台提出了一种面向云计算资源的自适应负载均衡方法,以提高平台的资源利用率以及减少服务拒绝率.测试结果表明:此方法适用于流媒体云服务平台的负载均衡调度.     

基于集群的Web服务负载均衡算法研究

使用服务器集群系统解决网络服务节点的性能瓶颈问题是目前普遍采用的方法,其中负载均衡技术又是决定整个集群的性能和可伸缩性的关键因素。在此提出了一种结合动态任务分配表和基于多IP虚拟路由器集群系统的负载均衡技术。     

集群和负载均衡

简要介绍了集群系统的概念和Web集群的负载均衡技术的类型及其优缺点，并进一步介绍了常用的负均衡的实现方式和常用算法等。     

基于集群的自适应负载均衡研究

目前在大多数的集群系统中都使用了负载均衡技术,以提高整个系统的执行效率。但是由于集群系统的负载粒度为节点,负载均衡服务就有可能不断地在两个节点之间快速地切换,这种节点负载快速变化的现象称为负载颠簸,会导致系统的不稳定;另外一种现象称为负载成群是当有一个轻载节点可用时,负载均衡服务在很短的时间内将所有的请求都转发到这个节点上,会导致这个节点严重过载。本文针对这些现象提出了一种自适应负载均衡算法(DAA)和一种计算节点相对负载的方法,有效的解决上述问题,极大的提高了集群系统的响应速度和执行效率。     

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.     

一种基于预测的负载平衡策略

提出了一种基于预测的动态负载平衡算法，算法以本地负载信息为基础预测结点到达空闲状态的时间，并且在此之前发出任务请求，从而保证系统中各结点都处于忙碌状态，以提高系统资源的利用率与系统整体性能。由于算法在实施负载平衡时不需要在各进程之间进行同步操作，而且各结点自主决定负载平衡参数，对系统中其他结点的信息要求少，因此负载平衡的开销较小。实验证明，该算法对于科学计算类问题具有较好的效果。     

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.     

针对CMT架构的linux内核负载均衡算法优化(英文)

Linux 2.6的负载均衡算法调度域支持CMP,CMT,SMP,NUMA架构.针对CMT,算法尝试分配新进程到最空闲的处理器核中的最空闲的CPU上;如果某个处理器核中的第一个CPU比较空闲,它会周期性地从该核的最繁忙的CPU上的迁移适量的任务到这个CPU上以平衡系统的任务.然而在某些情况下,该策略会导致系统更加不平衡.有两种方法可以弥补该算法的缺陷:一是新进程放到整个系统的最空闲的CPU上;二是最空闲的CPU可以迁移调度域中的任务.在8处理器核32线程XLR532处理器系统上,使用HackBench测试,系统最高达到8%的性能提升.     

分布式系统中动态负载均衡实现模型

随着计算机技术的发展,分布式系统日益受到人们的重视因而被普遍应用,但由于任务提出和执行的随机性,各台机器上负载不均衡现象时有发生,所以负载均衡是提高分布式系统效率的重要因素,但目前的研究都集中在策略的提出上,对实现模型的研究比较少.作者在综合许多负载均衡策略的基础上按照性能递增的顺序,结合网络拓扑结构构建了链式模型、网状模型和链网模型,对其进行了系统的研究,对几种模型给出了各自相应的算法,并进行了评价,指出了这几种模型各自的优缺点及适用范围.研究结果表明链网模型在动态负载均衡实现方面具有良好的有效性、稳定性、可靠性、通用性,对用户具有透明性,是一种性能优越的动态负载均衡模型.     

基于两点流行度的流媒体缓存算法

针对流媒体自身内在流行度变化的特征,提出了一种新的基于两点流行度的缓存算法,根据片段所在的不同区域,分别采用不同的片段流行度计算标准对片段流行度进行估算,进而选择流行度高的片段进行缓存．利用实际用户访问数据,将该算法与等长分段的缓存算法和指数分段的缓存算法进行了比较,仿真结果证明该算法可以在获得与这些算法相近的请求延迟率的条件下,取得最高的字节命中率．     

分布式路由系统中的安全机制及其密钥生成技术

针对大规模分布式路由系统的安全保障问题 ,考虑到公钥密码系统在身份认证和密钥管理上的巨大成功 ,给出了一种基于公钥密码系统的安全机制。此安全机制去掉了一般安全系统中的密钥分配中心或者认证中心 ,因而减少了单一失效点 ,提高了系统的扩展性 ;同时分析了在这种机制中使用的密钥生成算法及其复杂性。此算法由各个分布的密钥生成器独立执行 ,在给定的约束条件下 ,可生成全系统唯一的包含强素数的 RSA密钥     

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.     

一种新的反馈式流媒体拥塞控制算法

参考基于反馈的流媒体拥塞控制算法FCA基础之上,从减少系统抖动入手,提出了一种新的基于反馈的流媒体拥塞控制算法。仿真实验结果表明,NFCA算法在延时抖动有所改进,更适合流媒体的传输。     

用改进遗传算法求解电力系统负荷恢复

对系统恢复过程中最后一个阶段的负荷恢复问题进行了研究.考虑系统恢复过程中负荷对电力需求优先级的不同,将电力系统的负荷恢复问题建模为多约束条件的组合优化问题,并用改进的遗传算法对问题进行求解.在选择策略中采用稳态策略、精英策略和重叠种群策略,提高了遗传算法搜索的遍历性并使算法具有群体爬山性.将各种约束条件与目标函数融合在一起,建立一种偏序关系来处理负荷恢复中的约束条件.求解的过程满足了系统的约束条件,不会出现系统的越限.算例结果表明了算法的有效性.