一种基于负载反馈的分布式数字集群动态负载均衡算法

针对传统负载均衡算法不能满足公网数字集群系统高并发用户请求和快速呼叫建立等需求,提出一种基于负载反馈的分布式数字集群动态负载均衡算法,实现公网数字集群系统负载均衡,提高用户容量。首先建立参与MCPTT服务器的静态负载和动态负载监控机制和指标;然后利用加权轮询算法为用户分配参与MCPTT服务器,并通过用户请求的处理获得复合负载参数;根据负载指标的反馈更新参与MCPTT服务器权值以动态调整服务器负载。仿真结果表明,该算法的负载均衡效果优于传统算法和其他动态反馈算法,负载均衡度更小、用户请求响应延迟更低。     

一种Web服务器集群的动态反馈算法

介绍了Web服务器集群技术和负载均衡,针对静态的加权轮询算法和动态加权最小连接数算法的不足,提出一种基于动态反馈的加权最小连接数算法,该算法根据服务器的实时负载动态地改变权值的大小,再根据最小连接数算法来分配新的连接请求。通过网络仿真软件OPNET对这3种算法进行仿真、对比得出,新的算法能降低HTTP响应时间、提高负载均衡效率。     

基于随机高级Petri网模型的服务器均衡集群

在均衡集群中请求的分配和选择服务是影响服务器集群性能的关键。本文基于随机高级Petri网(SHLPN)模型提出了动态反馈请求负载分配算法和加权队列选择的综合均衡调度方案。根据集群中各服务器实体的实时负载状况动态分配请求并结合请求权值实施服务,提高了系统的负载均衡能力。     

一种Web服务器集群负载均衡调度算法

分析Web服务器集群技术,研究负载均衡算法,提出基于临界加速递减的一致性哈希负载均衡算法CHMDC(Consistent hash load balancing algorithm based on the Multiplicative Decrease in Critical area)。一方面,该算法采用了加权一致性哈希算法,引入了虚拟化的设计思路,采用虚拟节点进行真实服务器节点分配;另一方面,该算法提出了基于请求反馈时间计算机服务器节点负载率的方法,引入了临界因子的概念,采用了临界因子加速递减来防止服务器过载。通过实验测试证明,该算法应用于Web服务器集群的负载均衡效果突出。     

均衡负载实时反馈算法的实现

随着网络越来越广泛的普及,很多网络服务都无法承受访问次数的爆炸式增长,不能及时处理来自用户的请求而降低了服务质量.针对这种情况,作者考虑到请求的服务时间变化很大的实际情况,给出了一个均衡负载实时反馈算法.结合负载处理器中的加权连接调度算法,根据动态反馈回来的负载信息来调整服务器的权值,从而实现了服务器集群的高可用性及自我管理.     

基于Nginx负载均衡的动态改进算法

随着过去几十年互联网服务的指数增长,各大网站的访问量急剧上升。海量的用户请求使得热门网站的网络请求率可能在几秒钟内大规模增加。一旦服务器承受不住这样的高并发请求,由此带来的网络拥塞和延迟会极大地影响用户体验。负载均衡是高可用网络基础架构的关键组件,通过在后端引入一个负载均衡器,将工作负载分布到多个服务器来缓解海量并发请求对服务器造成的巨大压力,提高后端服务器和数据库的性能以及可靠性。而Nginx作为一款高性能的HTTP和反向代理服务器,正越来越多地应用到实践中。文中将分析Nginx服务器负载均衡的体系架构,研究默认的加权轮询算法,并提出一种改进后的动态负载均衡算法,实时收集负载信息,重新计算并分配权值。通过实验测试,对比不同算法下的负载均衡性能,改进后的算法能有效提高服务器集群的性能。     

基于退火算法的动态负载均衡研究

分析现有服务器集群的动态负载平衡算法的特点和劣势,结合模拟退火算法和动态加权轮询算法的优势,提出一种动态负载平衡模型和解决方法。该模型使用模拟退火算法,自适应并且精确地确定性能权重向量,利用动态加权轮询算法,实时计算应用服务器负载,动态分配请求。通过该方法可以获得更合理的性能权重向量,有效地分配服务器负载,充分地利用服务器计算能力。实验结果表明,在负载逐渐提高的情况下,该算法保持了良好的平均响应时间和吞吐量,并且优于对比算法。     

基于权重轮询负载均衡算法的优化

随着电商网站用户规模不断增长,高并发问题成为在搭建大规模电商网站系统时面临的一项重大挑战,通过负载均衡算法来实现Web服务集群中各节点均衡负载是解决高并发的手段之一.然而,目前通用的负载均衡算法都存在一些不足之处,针对这一问题,提出了一种动态自适应权重轮询随机负载均衡算法（Dynamic Adaptive Weight Round-Robin Random Load-Balancing,DAWRRRLB）,该算法考虑到影响Web服务集群中服务器节点性能的多重因素,根据节点在运行过程中的实时负载情况动态的改变集群中节点的负载性能,并结合改进的Pick-K算法对权重轮询负载均衡算法进行优化,始终保证性能最优的服务器节点在提供服务.通过多次实验对比,改进的DAWRRRLB算法可以有效的提高负载均衡效率.     

基于轮转周期的动态反馈负载均衡算法

网络管理系统中管理端逐步采用分布式集群构架,通过负载均衡算法调度客户端请求,并将客户端请求分配给多个事务节点进行并行处理。为进一步提高集群系统服务的性能,文中在研究以往负载均衡算法的基础上,提出了一种基于轮转周期的动态反馈负载均衡算法。该算法设计了一种基于剩余资源动态权值的节点剩余负载能力计算方法的动态反馈机制;并在动态反馈负载均衡算法的一个采样周期内引入轮转周期对客户端请求均衡分配。通过实验比较分析,该算法能获得更好的负载均衡效果。     

基于预测机制的分级负载均衡算法

为解决服务器集群负载分配不均的问题,根据用户访问的请求类型,综合考虑用户历史请求引起的负载增量和服务器节点性能,提出了基于预测机制的分级负载均衡算法。负载均衡节点根据用户访问的请求类型建立一次指数平滑预测模型,对相应请求类型引起的负载进行预测,并将预测负载划分为低负载、正常负载、重负载等三个负载等级,根据负载等级对用户请求进行调度,从而实现负载均衡。使用OPNET仿真软件进行测试,结果表明该算法能有效提高负载均衡效率,有较好的负载均衡效果。     

基于文化算法的负载均衡自适应机制

负载均衡是解决Web集群系统容量和伸缩能力的重要方法,但通常使用的单纯的加权轮叫调度算法依然会导致服务器间的负载不平衡。本文分析了影响Web服务器性能的主要因素,提出了一种负载均衡的自适应机制。该方法将文化算法(CultureAlgorithmsCA)应用到对服务器性能权值的进化计算中,通过评价服务器的负载状况,获得优化的性能权值,并自适应地转换到集群的分配器中,使事务在集群系统中得到合理分配。模拟实验证明,随着访问量的逐渐增多,每台服务器都趋近于最佳负载,系统达到好的使用效果。     

Techniques for increasing the stream capacity of a high-performancemultimedia server

High-performance servers and high-speed networks will form the backbone of the infrastructure required for distributed multimedia information systems. A server for an interactive distributed multimedia system may require thousands of gigabytes of storage space and a high I/O bandwidth. In order to maximize the system utilization, and thus minimize the cost, it is essential that the load be balanced among each of the server's components, viz. the disks, the interconnection network and the scheduler. Many algorithms for maximizing retrieval capacity from the storage system have been proposed in the literature. This paper presents techniques for improving the server capacity by assigning media requests to the nodes of a server so as to balance the load on the interconnection network and the scheduling nodes. Five policies for request assignment-round-robin (RR), minimum link allocation (MLA), minimum contention allocation (MCA), weighted minimum link allocation (WMLA) and weighted minimum contention allocation (WMCA)-are developed. The performance of these policies on a server model developed by the authors (1995) is presented. We also consider the issue of file replication, and develop two schemes for storing the replicas: the parent group-based round-robin placement (PGBRRP) scheme, and the group-wide round-robin placement (GWRRP) scheme. The performance of the request assignment policies in the presence of file replication is presented     

Web服务器的负荷状态检测技术

Internet业务请求的汇聚使Web服务器具有高负荷性，极易导致过负荷，文中对其负荷状态的检测方法进行了深入研究．系统内部资源消耗量与业务处理量有直接关系，通过对Web服务器内部多种资源的并行检测可以准确评价其负荷状态。文中在对Web服务器的负荷特性进行分析的基础上，给出了其负荷状态的检测参数、检测模型及基于多个检测参数数据融合的检测方法．通过对监测到的实际系统数据的分析表明了此方法的有效性．     

分布式并行服务器透明性及任务调度研究

针对当前多服务器系统透明性和任务调度研究中存在的问题，提出一种分布式并行服务器的网络服务透明性实现机制和相应的任务调度算法。该透明性机制修改服务器结点的ARP地址解析协议以及客户端到服务器端的连接和数据请求处理，使得整个服务器系统对外界表现为惟一的VIP地址和VMAC地址；相应的任务调度算法则根据负载和阈值设置将服务器结点分成两个链：有效服务器结点链和过载服务器结点链，然后由量值循环法对有效服务器结点链进行任务调度，在修改Linux内核网卡驱动程序和部分底层网络协议的基础上进行了实现，测试结果表明其具有良好的响应特性和较强的服务能力。     

视频网格动态负载加权平滑均衡算法

为实现网格中视频资源服务的动态负载均衡,对一种动态负载加权均衡算法进行改进。利用监测与发现系统收集每台视频服务器的CPU利用率等主要负载参数,运用上述参数加权得到综合负载,对相邻时刻的负载做平滑处理以避免调度抖动。通过比较平滑后的动态负载值与服务器综合负载阈值进行动态调度,改变相应节点的负载,避免视频服务器间的负载失衡。实验结果表明,该算法能有效降低系统平均服务延迟时间并提高吞吐量,从而提升视频资源网格服务的整体性能。     

SALSA: QoS-aware load balancing for autonomous service brokering

The evolution towards “Software as a Service”, facilitated by various web service technologies, has led to applications composed of a number of service building blocks. These applications are dynamically composed by web service brokers, but rely critically on proper functioning of each of the composing subparts which is not entirely under control of the applications themselves. The problem at hand for the provider of the service is to guarantee non-functional requirements such as service access and performance to each customer. To this end, the service provider typically divides the load of incoming service requests across the available server infrastructure. In this paper we describe an adaptive load balancing strategy called SALSA (Simulated Annealing Load Spreading Algorithm), which is able to guarantee for different customer priorities, such as default and premium customers, that the services are handled in a given time and this without the need to adapt the servers executing the service logic themselves. It will be shown that by using SALSA, web service brokers are able to autonomously meet SLAs, without a priori over-dimensioning resources. This will be done by taking into account a real time view of the requests by measuring the Poisson arrival rates at that moment and selectively drop some requests from default customers. This way the web servers’ load is reduced in order to guarantee the service time for premium customers and provide best effort to default customers. We compared the results of SALSA with weighted round-robin (WRR), nowadays the most used load balancing strategy, and it was shown that the SALSA algorithm requires slightly more processing than WRR but is able to offer guarantees - contrary to WRR - by dynamically adapting its load balancing strategy.     

Web集群服务器中基于服务时间的接纳控制机制

从周期性系统能力规划思想出发，提出基于“服务时间”尺度的接纳控制机制LBAC（延迟限定的接纳控制），与已有的度量方法相比较，服务时间这一尺度能够更准确地表达系统负载。文章给出了LBAC的形式化表示及其调度算法。通过在一个Web集群服务器的应用级Web交换机中实现表明，LBAC机制通过自动保持所接纳的请求量与系统服务能力之间的匹配，既能够满足系统吞吐量和限定的延迟时间要求，同时有效地防止了系统超载。     

一种两阶段自适应的IMS-Based IPTV应用服务器负载均衡策略

随着IPTV用户数目的增长,IPTV应用服务器的负担愈加繁重。在这种情况下,集群系统逐渐成为构建高性能和高服务质量的一种有效的应用服务器体系结构。保证应用服务器各节点的负载均衡,可以有效提高系统的吞吐量,提高IPTV服务质量。针对负载均衡问题,提出了一种基于IPTV用户行为特点的,两阶段自适应负载均衡策略,负载均衡器通过实时监控应用服务器集群内各节点的负载情况,动态修改各节点负载分配权值。算法在保持应用服务器各节点负载均衡的同时,维护用户会话的完整性,保证了服务质量QoS（Quality of Services）。仿真结果显示此算法具有较好的性能,能在保证服务质量的前提下有效地提高系统吞吐量。     

基于自主容器云平台的大数据日志采集系统

随着云计算、虚拟化、容器云等技术的应用以及国产自主可控的要求，越来越多的服务会部署在国产的服务器以及自主可控的容器云平台上。自主可控云平台上的服务在运行的过程中，需要获取日志数据，来进行一系列的监控、统计、分析以及预测工作。然而由于国产服务器的特殊性以及容器云平台的特殊性，传统的日志采集方式（包含实时采集和集中式采集）并不能够很好地适用于自主可控的容器云平台，为了提高服务的质量和性能并且保证日志数据的一定全面性，本文提出一种自适应的数据采集算法，能够根据服务器的负载自我调整日志数据采集发送量。当服务器负载较低的时候，提高数据采集和发送的数量，甚至是做到实时采集；当服务器负载较高时，降低对日志数据的采集和发送量，从而降低对服务器负载的压力，提高服务自身的质量和性能。最后通过理论和实验分析验证该数据采集算法在保证数据一定的全面性的同时，能有效缓解国产服务器的压力。