结构化P2P网络的语义发布/订阅系统 负载均衡算法

针对分布式发布/订阅系统的特点,结合结构化P2P网络负载均衡算法的优点,实现了一种基于结构化P2P网络的语义发布/订阅系统的负载均衡算法.采用本体支持语义,定义本体类权重、节点权重、虚拟订阅等概念,将本体类权重树映射到代理权重网络.由代理节点管理虚拟订阅,本体路由表维护映射信息.事件和订阅根据其本体信息被分配到不同的代理节点上.实现了对结构化P2P网络的基于语义的划分,达到分布式计算和匹配的目的.在此基础上,提出一种动态负载均衡算法：动态调整本体类权重及代理节点的权重,在代理节点负载过载时,进行虚拟订阅的交换或迁移,使得系统获得高效的负载均衡.实验结果表明,负载均衡算法显著地改善了结构化P2P代理网络的可用容量,具有良好的可扩展性,在网络资源消耗方面取得了良好的平衡效果.     

一种综合的结构化P2P系统负载均衡机制

提出了基于异构节点的标识空间分割算法,实现节点异构条件下分布式散列表空间的均衡分割,从而均衡各个节点的存储负载;其次提出基于虚拟环负载转移算法,将路由和响应负载由重载节点转移到轻载节点,从而缓解由于对象查询不平衡带来的路由和响应负载不均衡.在OverlayWeaver上进行实验的结果表明,通过采用包含基于异构节点的标识空间分割算法和基于虚拟环负载转移算法的综合机制可以很好地均衡对等网络(P2P)系统中异构对等方的负载.     

P2P流媒体直播系统自适应邻居节点选择算法

针对P2P网络中节点的异构性,提出了一种基于节点动态服务能力的自适应邻居节点选择算法．首先,为分析节点的动态服务能力特性,对流媒体直播系统进行建模,并根据该模型将系统节点按照服务能力分为不同的级别．再采取随机行走的方式选择邻居节点,随机行走过程结束时的节点被加入备选邻居列表．为保证备选邻居节点拥有较强能力,根据节点服务能力动态调整随机行走的期望静止概率分布,采用Metropolis-Hastings算法计算转移矩阵以满足期望静止概率分布．详细描述了节点加入、退出过程以及邻居节点更新策略,以确保节点负载的均衡及系统稳定性．实验结果表明,该算法能显著提高系统性能,降低系统延时,同时对动态网络环境有良好的鲁棒性．     

混合网中的P2P资源共享机制

为减轻对等网络（P2P）应用造成的IPv4网络带宽紧张问题,提出了一种IPv4/IPv6混合网中基于层次化分布式散列表（DHT）的P2P资源共享机制. 该机制使得IPv6和IPv4节点可查询和获得彼此DHT覆盖网中的P2P资源,实现P2P应用在IPv4/IPv6之间的互操作. 仿真结果表明,该P2P资源共享机制能够适应IPv4/IPv6混合网的特性,并具备很好的扩展性和负载均衡特性.      

基于动态反馈的负载均衡方法研究

随着基于互联网的应用服务快速发展,网络上提供应用服务支撑的服务器(集群)所面临的并发性访问激增,运用负载均衡是应对处理大量并发访问及提高服务请求接入性能的重要策略之一。负载均衡通过对服务器集群中的逻辑/物理单机进行规划实现负载任务分配调度,实现对大量并发访问的并行化处理,从而提高应用服务的请求接入和服务处理性能。提出了一种基于动态反馈的负载均衡方法,其通过周期性的获取集群中单机节点的工况信息,然后分析单机节点的实时负载和响应情况,并将其与保持负载均衡性能的决策参考阈值相比对,通过负载任务再分配达成动态负载调整并保持集群工作性能均衡的目的,进而提升集群系统的服务吞吐能力,降低服务请求的响应延迟,能够为开展海量数据高并发处理提供技术基础和保障。实验结果表明,该算法使系统的整体性能得到了改善。     

视频监控系统中负载均衡算法的设计

近年来随着网络视频监控规模的不断扩大,为了提升系统的整体性能与服务质量,防止单点瓶颈的发生,需要将集群与负载均衡技术应用到视频监控系统.在借鉴常用负载均衡算法的基础上,充分考虑视频监控系统的功能与特点,将普遍使用的周期性动态反馈负载均衡算法进行了改进,引入了任务分类策略、加权最少任务策略、节点协同工作策略和节点主动通知策略等改进方案,并将改进后的算法与原算法进行对比测试.测试结果表明:改进后的动态反馈算法能够更加合理地分配负载,从而更加有效地利用集群服务器的资源,提高系统性能.     

基于多层Bayesian信任网的P2P负载均衡模型

针对基于信誉机制的P2P(Peer-to-Peer)网络中的负载不均衡现象,提出一种基于多层Bayesian信任网的P2P负载均衡模型,介绍了如何在Bayesian信任网中引入多种负载指标以及它们之间的各种关联,并且使用该结构预测P2P网络中各服务节点的负载,使整个网络达到负载均衡.对包含负载指标的多层Bayesian信任模型和动态负载模型进行了实验比较.实验结果表明:基于Bayesian信任网的P2P网络负载均衡模型运用节点的历史交互信息,结合Bayesian预测理论,影响资源请求节点选择服务节点,实现P2P负载的有效均衡,确保整个P2P网络资源利用的高效性、节点服务的可靠性以及整个网络的稳定性.     

基于Nginx的Web服务器性能优化研究

动态负载均衡算法能最小化并行集群中应用服务的响应时间或执行时间,并且对解决高度并行系统中不可预测负载估计问题至关重要。通过加权最小连接算法与upstream机制相结合,提出一种动态反馈负载均衡算法,解决Nginx负载均衡的动态反馈问题,提高了负载均衡分配的准确性。压力测试结果表明,该算法能避免因动态负载信息采集而引入影响整体性能的通信负载开销,提高算法可行性,减小Web服务器平均响应时间并提升正确响应率,为服务器性能优化提供新的解决方案。     

P2P网络资源多线程传输改进机制

该文提出了一种基于混合P2P网络的多线程传输优化机制,该机制由滑动窗口数据块动态调整策略和资源节点自适应选择策略组成,实现P2P网络节点下载任务分配合理化和网络负载均衡化。实验证明:该机制能够均衡网络负载,同时提高资源传输速率,增强传输节点网络稳定性。     

一种基于P2P的视频点播系统

针对P2P视频点播系统存在的可扩展性和可靠性差等问题,设计了一种新的基于P2P(PEER-TO-PEER)的VOD系统.该系统考虑了节点均衡负载对系统整体性能的影响,采用了服务器集中调度与节点分布协调管理相结合的资源定位方式,应用灵活的候选父节点策略使节点失效后能进行快速的失效恢复.模拟实验表明,该系统可扩展性和可靠性较好,可以在一定程度上提高视频点播系统的服务质量.     

基于JXTA的P2P计算负载均衡策略

随着基于JXTA平台的P2P计算的广泛应用，提高P2P系统的性能的动态负载均衡策略也日益为人们所霞视。提出了多层次网状复合动态负载均衡策略，并在JXTA平台上构建了使用该策略的均衡模型，依靠JXTA的服务、消息、公告和管道等技术，最后给出了该模型相应的实现算法。     

优化P2P业务传输的新型EPON接入网

提出了一种优化端到端（P2P）业务传输的以太无源光网络(EPON)接入网结构及其P2P业务重定向机制,采用马尔可夫链数学模型进行理论分析,并进行了Matlab仿真计算. 仿真结果表明,所提方案能有效降低P2P协议报文所经历的网络距离,并且降低核心网的数据流量负担.     

P2P覆盖网聚类服务

为了提供有效的拓扑感知服务,论述了对等(P2P)传输损耗现象和节点距离的度量空间性质,提出了P2P覆盖网聚类服务方案. 该方案通过聚类初始化、优化接口和算法实现对P2P用户节点进行管理,维护聚类视图（CV）,通过CV查询接口和CV映射算法提供跨P2P应用的拓扑感知支持. 模拟实验数据表明,该方案比现有的基于坐标空间映射的方法,能提供更精确的最近邻居推荐结果.     

CDNs基于缓存区预测机制的负载均衡算法

提出了一种基于缓存队列长度动态预测机制的请求重定向（BMP）算法,采用M/M/1排队模型对分布式内容分发网络的负载均衡算法进行了描述,基于队列长度预测的机制减少了分发请求过程中不必要的重定向,同时可以克服单点过载问题.仿真分析结果显示,相比于之前的负载均衡控制策略算法,所提出的BMP算法对服务器缓存区队列长度的均衡效果更优;同时,由于减少了不必要的重定向,也降低了请求响应过程的时延成本.     

改进的文化粒子群算法的电子商务服务器集群负载均衡

随着电子商务的发展,电子商务企业服务器集群负载均衡问题越来越严重,为了解决粒子群算法在求解电子商务服务器集群负载均衡问题上存在的不足,提出一种改进的文化粒子群算法的服务器集群负载均衡策略.首先利用粒子群算法的主群体空间和文化算法的知识空间形成"双演化双促进"机制,提高算法全局搜索能力和运行效率;然后引入遗传算法进化机制对知识空间演化操作进行改进,最后将该算法应用于电子商务服务器集群负载均衡问题求解.经过仿真验证,改进文化粒子群算法,提高服务器集群系统资源利用率,负载更加均衡.     

Linux服务器集群中的负载均衡技术研究

服务器集群技术是解决目前网络计算瓶颈的一种有效方案,负载均衡技术是其中的关键.对Linux虚拟服务器集群的结构与原理进行讨论,重点阐述了基于网络地址转换(NAT)的负载均衡技术以及满足不同应用需要的4种负载均衡算法,并在Linux操作系统环境下构建了虚拟服务器集群,测试了负载响应、服务性能、调度器备份.结果表明,基于IP层的负载均衡技术是有效的,集群技术较大幅度地提高了系统的综合性能.