一种改进的基于动态反馈的负载均衡算法

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基于反馈机制的动态负载平衡算法研究

Ｄｙａｃｌａａａｃｎｌｏｉｍｅｉｎａｄａｐｉａｉｎｂｓｄｏｅｄａｋｎｍｉｏｄｂｌｎｉｇａｇｒｔｈｄｓｇｎｐｌｃｔｏａｅｎｆｅｂｃ
Ｙｕ — ，ＩｏｇｉｎＴＮｎ，ＯｕｓｅｇＵＤｎｆＬｎ－ａ，ＡＧＨｏｇＤＵＹ — ｎｕＨｊｈ
寻求给定的任务集合到给定的计算机集合的一个映射，使得完
研究表明… ，用于并行计算的多处理机系统的潜在性能的实际利用率通常仅为１一１％，％０而负载平衡正是提高多处理机系统并行计算性能的重要途径 ’ 。负载平衡的目标是
１相关定义
１加速比¨ ）并行计算中加速比衡量并行系统的性能和
Ａｂｓｒｔ：Ｄｙｍｉｏｄｂａａｃｓａｍｐｒａｔｗａｏｅａｃｅｏｃｉｉａｉｎａｄｐｒｌｅｏｐｔｎｇｐｒｏｍａｃｆｔａｃｎａｃｌａｌｎｅｉｎｉｏｔｎｙｔｎｈｎｅｒｓｕｒｅｓｕｔｚｔｏｎａａｌｌｃｍｕｉｅｒｎｅｏｌｆ
ｔｅｌａｙｔｍｓｈｓｐｐｒｐｏｏｅｙａｃｌａａａｃｎｌｏｉｍａｅｎ￣ｅｂｃ．Ｉｅｌｙｄｗｒｐｅｆｒ — ｉｏｄｓｓｖｅ，ｔｉａｅｒｐｓｄａｄｎｍｉｏｄｂｌｎｉｇａｇｒｈｂｓｄｏｔｄａｋｔｍｐｏｅｏｋｓｅｄｏｏｐｃｓｏｓａｏｄｉｄｘｅａｋｔｅＩａｎｅｎｃｒｕａａｃｌｔｎ．ａｄｄｓｒｂｔｄｃｍｐｔｇｔｓｓｏｈａｉｏｅｌａｅｓｒｓｌａｎｅ．ｆｄｂｃｈｏｄｉｄｘｉｉｌｒｃｌｕａｉｃｏｎｉｔｕｅｏｕｉａｋｎｔｅｂｓｓｆｈｏｄｉｎｔｉｄｘｆｄｂｃｏａａｔｏｌａｈｎｅｙａｃｌ．ＥｐｒｎｅｕｔｈｗｔａｔｃｎｅｈｎｅｐｒｌｌｅｆｉｎｙｏＴｎｅｅａｋｔｄｐｏｄｃａｇｓｄｎｍｉａｙｔｌｘｅｉｍｅｔｒｓｌｓｏｈｔａｎａｃａａｌｆｃｅｃｆＰＭ— ｓｉｅｉ

一种改进动态反馈调度算法的分析与实现

一种改进动态反馈调度算法的分析与实现s 王春娟陕西教育学院计算机科学系=摘要>采用LVS 集群技术搭建所需的服务器,各服务器系统资源利用率经常存在很大差距。

要解决该问题,必须依赖有效的负载均衡算法。

本文在分析已有方法的基础上,提出了一种动态的负载均衡算法,调度器定时接收每个服务器上报的性能参数,并动态地更新每一个服务器的权值,从而提高集群的整体性能。

=关键词>LVS 集群动态反馈调度器一、LVS 集群LVS 集群建立在已有普通服务器的基础之上,是一组服务器通过高速的局域网或者地理分布的广域网相互连接,这组服务器就是提供服务的真实服务器,用户看不到提供服务的这组真实服务器,而只能看见一台作为调度器的服务器,该调度器负责接收大量客户端计算机的请求,并决定哪个集群中的服务器可以应答用户的请求。

它的通用结构如图1所示,在客户端看来,访问集群系统提供的服务就像访问一台高性能服务器一样。

由于调度器进行调度的过程是在L i nux 操作系统的内核中完成的,并且调度器上并不提供真实的服务和信息,只是一个虚拟的服务,因此简称为LVS (L i nux V i rt ual Server)。

图1 L VS 集群系统通用结构二、常用4种负载均衡调度算法核心思想及分析在L VS 集群中进行负载均衡的核心软件,就是运行在调度器上的I PVS 软件,而IP VS 软件中已实现了8种调度算法,本文主要研究常用的4种调度算法的核心思想,并深入分析常用4种调度算法的优缺点。

1.常用4种负载均衡调度算法的核心思想。

1.1轮叫调度算法(R R)。

RR 算法就是当调度器收到请求后,在它的服务器列表中挑出下一台服务器,在无穷的循环中遍历它们。

1.2加权轮叫调度算法(W RR)。

W R R 算法就是基于集群节点可处理多少负载来给每个集群节点配置一个合适的权重或等级,即权值W ,i 然后将权重与循环技术一起使用,以便选择收到新请求时要使用的下一个集群结点,而不管当前的活动连接数。

基于HLS流媒体集群动态反馈负载均衡算法

2019 年第 3 期文章编号： 1006-2475（ 2019） 03-0051-07
计算机与现代化 JISUANJI YU XIANDAIHUA
总第 283 期
基于 HLS 流媒体集群动态反馈负载均衡算法
杨炳钊，李泽平，刘江涛
（贵州大学计算机科学与技术学院，贵州贵阳 550025）
摘要：面对移动视频用户大量的并发视频请求，为了解决流媒体集群节点负载反馈不及时、节点选择不精确、节点负载过
YANG Bing-zhao，LI Ze-ping，LIU Jiang-tao
（ College of Computer Science and Technology，Guizhou University，Guiyang 550025，China）
Abstract： Aiming at large number of concurrent video request for mobile video users，in order to solve the problems that the load feedback of streaming media cluster nodes is not timely，the node selection is not accurate，and the node load is too heavy，which leads to the user satisfaction degrading，this paper puts forward an improved dynamic feedback load balancing algorithm． The static and dynamic load factors are considered to measure the service performance and current load of each node． The load weight vector is calculated by using analytic hierarchy process； meanwhile the load weight is calculated，the residual load is introduced and modified，which makes the description of cluster load conditions more accurate，improves the load gradient caused by the sudden increase of requests in the traditional dynamic feedback load balancing algorithm． The experimental results show that the algorithm achieves multi-node load dynamic balance，improves the efficiency of the nodes． Key words： streaming media clusters； dynamic feedback； analytic hierarchy process； load weight； residual load

一种改进的动态反馈负载均衡算法

一种改进的动态反馈负载均衡算法陈泰安【摘要】In the cluster system, the load balancing algorithm is one of the key factors that affect system performance. In order to further improve the performance of the cluster system, it is necessary to optimize the load balancing algorithm. In this paper, we proposed an improved load balancing algorithm based on dynamic feed-back after having a detailed analysis of the minimum connection algorithm and the DFB (Dynamic Feed-Back)algorithm. Through the collection of real-time performance parameters for each server, the algorithm dynamically calculate the probability of the distribution of the service node, and thus determine which service node should the user request be assigned to. Through the test of the three algorithm, we come to the conclusion that the algorithm can effectively improve the performance of the cluster system.%在集群系统中,负载均衡算法是影响系统性能的关键因素之一.为了进一步提高集群系统的性能,有必要对负载均衡算法进行优化.通过对最小连接算法和DFB(Dynamic Feed-Back)算法的详细分析,提出了一种改进的动态反馈负载均衡算法.该算法通过收集每台服务器的实时性能参数,动态地计算出各服务节点的分配概率,并由此决定用户请求分配给哪一个服务节点.通过对上述三种算法性能的测试,得出了该算法能够有效提高集群系统性能的结论.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2013(021)005【总页数】3页(P171-172,179)【关键词】分布式处理系统;负载均衡;动态反馈;集群;算法【作者】陈泰安【作者单位】武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北武汉430081【正文语种】中文【中图分类】TP301.6随着网络需求的不断增加，集群服务器技术将以其高可靠、高性能的优势逐步取代以前单一服务器的工作模式，它提供了一个负载性能易于扩展的、高效可靠地服务器性能解决方案。

基于负载预测的HDFS动态负载均衡改进算法

基于负载预测的HDFS动态负载均衡改进算法邵必林;王莎莎【摘要】针对现有HDFS负载均衡改进算法在解决负载状态衡量的片面性、滞后性以及阈值设定的静态性问题等方面存在不足,提出了一种基于负载预测的HDFS 动态负载均衡改进算法.该算法首先探究影响存储效率的负载特征,定义多指标负载计算数学函数,然后通过优化的二次指数平滑预测算法,对节点下一时刻的负载值进行动态预测,最后根据预测结果和节点性能对集群的繁忙程度、响应效率和均衡程度等信息进行综合评估,建立动态阈值计算模型,进而对集群做出均衡判断和决策,更好地实现集群动态均衡效果.理论分析和实验结果表明,改进算法对存储系统中的负载均衡调度具有高效性,在达到更好均衡效果的同时也缩短了作业的完成时间,提高了系统整体响应效率.【期刊名称】《探测与控制学报》【年(卷),期】2019(041)002【总页数】6页(P75-80)【关键词】负载均衡;二次指数;负载预测;动态阈值;动态均衡【作者】邵必林;王莎莎【作者单位】西安建筑科技大学管理学院,陕西西安 710055;西安建筑科技大学管理学院,陕西西安 710055【正文语种】中文【中图分类】TP3330 引言HDFS[1-3]是Hadoop平台中的分布式文件系统，采用分布式布局模型[4]，在大数据处理尤其是存储方面具有非常高的可靠性、时效性。

HDFS中有一个Balancer程序，是以存储空间利用率来评估节点负载量，程序初始运行时，由用户输入一个阈值(threshold，范围为0～100)，一般系统默认值为10，当数据节点中的负载值与平均负载最大差值小于阈值时，Balancer认为集群处于均衡状态，否则就会通过迁移操作来使集群到达负载均衡[5]。

虽然HDFS以诸多优势而被广泛应用，但其在负载均衡过程中，只采用存储空间利用率这单一指标来对集群做出均衡决策，并且采用设定静态threshold的迁移判断方法，对节点进行数据迁移和任务调度，很大程度影响了HDFS的存储效率。

基于动态反馈负载均衡算法的改进

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｌｏａｄｂａｌａｎｃｉｎｇｉｎａｃｌｕｓｔｅｒｓｙｓｔｅｍｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｉｓａｍｏｒｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｉｓｓｕｅ，ｉｔｉｓｔｈｅｅｉｇｈｔｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇａｌｇｏ —
ｂａｓｅｄｏｎｆｅｅｄｂａｃｋｔｈｅｏｒｙ，ｔｈｅａｌｇｏｉｒｔｈｍｐａｒａｍｅｔｅｒｓｔｏｉｎｔｒｏｄｕｃｅａｌｏａｄｃａｐａｃｉｔｙＩｃａｎｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙｄｅｓｃｉｒｂｅｔｈｅｌｏａｄ
中图分类号：ＴＰ３９３．０２文献标识码：Ａ文章编号：１００７ — ８３２０（２０１３）１１－０１２４ — ０２
Ｄｙｎａｍｉｃｌｏａｄｂａｌａｎｃｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄｆｅｅｄｂａｃｋｆｅｅｄｂａｃｋ
ＺＨＵ７ｆ一ｎｇ
（Ｅｏ￣ｔＣｈｉｎａＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌｎｄａＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｎａｎｃｈａｎ，￣ｇａｎｇｘｉ３３００１３，Ｃｈｉｎａ）

一种改进的动态反馈负载均衡算法

（武汉科技大学信息科学与工程学院，湖北武汉４３００８１）
摘要：在集群系统中，负载均衡算法是影响系统性能的关键因素之一。为了进一步提高集群系统的性能，有必要对负
载均衡算法进行优化。通过对最小连接算法和ＤＦＢ（ＤｙｎａｍｉｃＦｅｅｄ — Ｂａｃｋ）算法的详细分析。提出了一种改进的动态反
馈负栽均衡算法。该算法通过收集每台服务器的实时性能参数。动态地计算出各服务节点的分配概率，并由此决定用户请求分配给哪一个服务节点。通过对上述三种算法性能的测试，得出了该算法能够有效提高集群系统性能的结论。
ｐａｒａｍｅｔｅｒｓｆｏｒｅａｃｈｓｅｒｖｅｒ，ｔｈｅｌｇａｏｒｉｔｈｍｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙｃｌｃａｕｌａｔｅｈｅｔｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｅｖｉｒｃｅｎｏｄｅ，ａｎｄｔｈｕｓ
ｄｅｔｅｍｉｒｎｅｗｈｉｃｈｓｅｖｉｒｃｅｎｏｄｅｓｈｏｕｌｄｔｈｅｕｓｅｒｒｅｑｕｅｓｔｂｅａｓｓｉｇｎｅｄｔｏ．ｈｒＴｏｕｇｈｈｅｔｔｅｓｔｏｆｔｈｅｔｈｒｅｅｌｇａｏｒｉｈｍ，ｔｗｅｃｏｍｅｔｏｈｅｔｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｔｈａｔｔｈｅｌｇａｏｒｉｈｍｔｃａＢ．ｅｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｅｆｏｒｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｓｙｓｔｅｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｓｙｓｔｅｍ；ｌｏａｄｂｌａａｎｃｉｎｇ；ｄｙｎａｍｉｃｆｅｅｄ — ｂａｃｋ；ｃｌｕｓｔｅｒｓ；ａｌｇｏｉｔｒｈｍ

动态负载平衡算法在云计算中的优化策略

动态负载平衡算法在云计算中的优化策略云计算作为一种基于互联网的计算模式，以其高效、弹性和可扩展性的特点，越来越受到企业和个人用户的青睐。

然而，随着云计算规模的不断扩大，云计算系统面临着越来越大的负载压力。

为了提高云计算系统的性能和可靠性，动态负载平衡算法成为了云计算中的关键问题。

动态负载平衡算法是指根据当前系统的负载状况，动态地分配任务和资源，以实现系统的负载均衡。

它的优化策略包括以下几点：1. 负载监测与预测：动态负载平衡算法首先需要对系统的负载进行监测和预测。

通过收集系统的各项指标，如CPU利用率、内存使用率、网络流量等，可以实时监测系统的负载情况。

同时，借助机器学习和数据分析的方法，可以对历史负载数据进行分析和预测，从而更准确地预测未来的负载趋势。

2. 负载调度与迁移：根据负载监测和预测的结果，动态负载平衡算法可以采取相应的负载调度和迁移策略。

在云计算系统中，可以有多个物理服务器或虚拟机，通过将任务和资源从高负载节点迁移到低负载节点，可以实现负载的均衡。

负载调度和迁移算法可以根据负载情况和资源可用性等因素进行决策，以达到最佳的负载均衡效果。

3. 任务分配与调度：除了负载均衡外，动态负载平衡算法还需要考虑任务的分配和调度。

在云计算系统中，任务可以是用户提交的作业、数据处理任务、网络请求等。

通过合理地分配和调度任务，可以避免资源浪费和任务延迟，提高整个系统的性能。

任务分配和调度算法可以考虑任务的优先级、资源需求、任务的执行时间和数据依赖等因素，以提高任务的执行效率和系统的可用性。

4. 弹性负载均衡：在云计算系统中，负载情况可能随时发生变化，例如用户请求数量的突增、某个节点的故障等。

为了应对这种变化，动态负载平衡算法需要具备一定的弹性。

可以采用自适应负载平衡算法，根据实时的负载情况和系统资源状况，动态调整负载均衡策略，以适应负载的变化。

5. 多策略组合：动态负载平衡算法可以通过多种策略的组合，来达到更好的优化效果。

基于反馈的改进动态负载均衡策略

Ｃｏｍｂｉｅｔｒｏｉｅｄａｋｔｅｒ，ｔｅｓｒｔｇｉｉｅｐａｅｉｔｒａｎｏｓｖｒｌｅｕｌｓｂｎｅｖａｓａｄａｏｔａｄｍｃａｉｍｏｎｗｉｐｅｉｄｃｆｅｂｃｈｏｙｈｔａｅｙｄｖｄｓｕｄｔｎｅｖｌｉｔｅｅａｑａｕｉｔｒｌ，ｄｈｎｄｐｓａｒｏｍｅｈｓｔｎｎｄｓｂｔｅｅｔｎｅｃｕｉｔｒａ．Ｔｄｌｏｈｅｐｏｅｓｏｌｓｅｙｔｍｓｆｕｎｅｓｄｏｕｕｎｈｏｙａｄｔｅｆｒｌｏｉ砸ｕｅｒｑｕｓｓｉａｈｓｂｎｅｖ１ｈｅｍｏｅｆｔｒｃｓｆｃｕｔｒｓｓｅｉｏｄｄｂａｅｎｑｅｉｇｔｅｒｎｈｏｍｕａｆｒ
第３卷第１６４期
Ｖ１ｏ．３６
・
计
算
机
工
程
２１００年７月
Ｊｌ００ｕｙ２１
Ｎｏ１．４
ＣｏｐｅｍｕｔｒＥｎｇｎｅｒｎｉｅｉｇ
软件技术与数据库・
文编：０＿４（１１＿３＿３文标码章号１ｏ３８０）— ０＿０２２ｏ４０４ｏ献识ｔＡ
中分号９田类ｔ４Ｎ５
基于反馈的改进动态负载均衡策略
陈超，赵跃龙，王文丰播敏
（．１华南理工大学计算机科学与工程学院，广州５０４１６０；２．南昌工程学院计算机科学与技术系，南昌３０９）３０９

一种改进的流媒体集群动态负载均衡调度算法

Key Words streaming media，cluster，load balancing Class Number TP311
1 引言
随着网络的普及和高速发展，网络服务在视频监控等领域已广泛应用。如何在有限的资源条件下及时有效地处理海量用户的并发访问请求？采用流媒体服务器集群［1~2］是目前解决该问题的主要方法。流媒体服务器集群的核心是集群负载均衡。现有的负载均衡算法可以分为静态负载均衡算法和动态负载均衡算法。静态负载均衡算法按照固定的方式进行分配，其算法简单、运行速度快，但是条件过于理想化，不能用于复杂的应用场景。动态负载均衡算法通过在一定时间内，不断更新集群各节点的状态信息，通过一定方式计算其负载，根据负载均衡算法，选择节点处理当前请求。
关键词流媒体；集群；负载均衡中图分类号 TP311 DOI：10. 3969/j. issn. 1672-9722. 2018. 02. 007
An Improved Dynamic Load-balancing Algorithm for Streaming Media Cluster
WANG Zhao LIU Zhaoyuan （School of Computer Science，Xi��a��n University of Posts and Telecommunications，Xi��a��n 710061）
总第 340 期 2018 年第 2 期
计算机与数字工程 Compu计te算r &机D与ig数ita字l E工ng程ineering
Vol. 46 No. 2 241
一种改进的流媒体集群动态负载均衡调度算法∗
王钊刘钊远
（西安邮电大学计算机学院西安 710061）

一种改进的周期自适应动态负载均衡算法

一种改进的周期自适应动态负载均衡算法
在分布式计算中，动态负载均衡是一种非常重要的技术。

动态负载均衡算法即在任务分配的过程中，根据任务执行的情况动态调整各个节点之间的负载，以实现任务的高效率运行。

周期自适应动态负载均衡算法是在动态负载均衡的基础上，结合周期性的监测和调整，使得负载均衡更加精确和高效。

在周期自适应动态负载均衡算法中，采用周期性的负载监测来实现负载均衡。

具体地，周期监测可能是以固定时间间隔为周期，对计算节点的信标、负载等信息进行周期性采集和分析，确定当前各节点的负载状态，然后根据负载状态进行任务分配。

在任务分配的过程中，采用不同的权重系数来调整各节点的负载，以实现负载均衡。

周期自适应动态负载均衡算法的主要特点是精度高、开销小。

因为在周期性监测的过程中，节点的负载状态既可以通过节点的信标信息获得，也可以通过对节点计算性能的实时检测获得，从而实现对节点负载状态的实时监控和调整。

此外，算法的开销小，因为周期性监测的时间间隔相对较长，可以避免频繁的负载调整，降低算法的资源消耗。

但是，周期自适应动态负载均衡算法也存在一些局限性。

首先，周期自适应动态负载均衡算法的周期时间需要选择合适，不同的应用领域和负载大小所需要的周期时间不尽相同，需要根据具体的应用场景进行定制。

其次，负载数据的采集和分析也需要比较高的计算资源，需要在资源利用率和准确性之间做出权衡。

总的来说，周期自适应动态负载均衡算法是目前分布式计算中应用广泛的一种负载均衡算法，可以实现系统的高效运行和资源利用率的提高。

在以后的研究中，可以通过进一步优化和改进算法，提高负载均衡的准确性和精度，以适应不同场景的需求。

高性能计算平台的动态负载均衡算法研究与优化

高性能计算平台的动态负载均衡算法研究与优化随着科学技术的不断进步，高性能计算平台在科学研究、工业设计和商业应用等领域发挥着重要作用。

而动态负载均衡算法作为高性能计算平台重要组成部分，对于提升计算平台的性能和效率发挥着关键作用。

本文将对高性能计算平台的动态负载均衡算法进行研究与优化。

动态负载均衡算法的研究意义重大。

在高性能计算平台中，各个计算节点由于计算任务的不同以及数据的独特性，会产生负载不均衡的情况。

若不及时进行负载均衡调度，将会导致某些节点负载过重，而其他节点处于闲置状态，从而影响整个计算平台的性能。

动态负载均衡算法的研究可以有效地解决这个问题，实现计算任务的合理分配和均衡执行，提高计算平台的利用率和性能。

首先，对于高性能计算平台的动态负载均衡算法研究，我们可以从任务调度的角度出发。

任务调度是负载均衡算法的核心环节，目标是将计算任务分配给各个计算节点以实现负载均衡。

传统的任务调度算法存在一些问题，如负载过程中的信息更新不及时、负载变化导致的频繁迁移等。

因此，我们需要基于动态负载均衡的特点，进行新的任务调度算法的研究。

其次，为了优化动态负载均衡算法的性能，我们可以考虑采用机器学习的方法。

传统的负载均衡算法往往基于静态的经验和规则，无法适应负载实时变化的需求。

而机器学习方法可以根据负载情况的变化，通过学习、训练和预测来动态调整任务分配。

我们可以采用监督学习、强化学习或者深度学习等方法提高动态负载均衡算法的自适应能力和决策准确性。

另外，为了确保计算平台的高性能，我们还需要考虑数据的负载均衡。

数据的负载均衡是指在高性能计算平台中，将数据均匀地分布在各个计算节点上，以减小数据访问的延迟和通信开销。

对于大规模数据的处理，优化数据的负载均衡对于提高计算平台的整体性能具有重要意义。

因此，我们需要针对数据的负载均衡问题进行进一步的研究与优化。

在实际应用中，高性能计算平台的动态负载均衡算法还需要考虑诸如可扩展性、容错性、并发性等方面的问题。

基于反馈的改进动态负载均衡策略

基于反馈的改进动态负载均衡策略陈超;赵跃龙;王文丰;潘敏【摘要】针对集群系统中的负载均衡问题,提出一种基于反馈的改进动态负载均衡策略.该策略结合周期反馈原理,将更新间隔分为若干个相等的子时间间隔,在每一个子时间间隔内引入一定的随机性来分发请求,同时利用排队论对集群系统的工作过程进行建模,获得该模型下系统性能的计算公式.仿真结果表明,与Aggressive LI策略相比,该策略能够以较小的计算开销获得与之相当的系统性能,且实现复杂度较小.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2010(036)014【总页数】4页(P34-36,39)【关键词】负载均衡;反馈;分时;集群;排队论【作者】陈超;赵跃龙;王文丰;潘敏【作者单位】华南理工大学计算机科学与工程学院,广州,510640;华南理工大学计算机科学与工程学院,广州,510640;南昌工程学院计算机科学与技术系,南昌,330099;华南理工大学计算机科学与工程学院,广州,510640【正文语种】中文【中图分类】N9451 概述负载均衡是集群系统中的重要技术，通过在各个节点间平衡系统负载来提高集群系统的性能。

已有研究表明[1]，无论使用静态负载均衡调度还是动态负载均衡调度都可以提高集群系统的性能。

但是这2类调度方式仍存在一定的局限性：静态调度自适应性较差；动态调度很难及时地掌握节点的负载信息，并且频繁收集节点负载信息会增加大量额外开销。

为避免因频繁收集节点负载信息而产生的大量开销，研究人员提出了一种基于反馈的模型，该模型采用分发器周期性地收集节点负载信息。

针对这种模型，研究人员提出多种动态负载均衡策略[2-6]。

文献[2-4]使用特定的测试数据驱动所设计的集群系统，虽然有一定的代表性，但对性能的分析缺乏灵活性。

文献[5-6]采用排队系统理论进行模型描述，分析一些常用的基于反馈的负载均衡策略，尽管受限于排队系统理论对并行分布式系统的描述能力，但是它对今后的研究仍有较大的借鉴作用。

基于反馈机制的动态负载平衡算法研究

基于反馈机制的动态负载平衡算法研究余敦福;李鸿健;唐红;豆育升【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2012(29)2【摘要】动态负载平衡是提高多处理器系统资源利用率和并行计算性能的重要途径.为了解决变化负载系统中子任务可并行计算的双重循环(PTM-NL)问题,提出一种基于反馈机制的动态负载平衡算法.该算法以处理器作业速度为负载指标,在循环计算中根据反馈的负载指标分配计算任务,动态适应负载变化.实验结果表明,该算法在变化负载的系统中能有效提高PTM -NL问题并行效率.%Dynamic load balance is an important way to enhance resources utilization and parallel computing performance of multiprocessor system. To solve the double loop problem whose subtasks could be computed concurrently (PTM-NL) in imitative load systems, this paper proposed a dynamic load balancing algorithm based on feedback. It employed work speed of processors as load index, fed back the load index in circular calculation, and distributed computing tasks on the basis of the load index fed back to adapt to load changes dynamically. Experiment results show that it can enhance parallel efficiency of PTM-NL problem effectively in mutative load systems.【总页数】3页(P527-529)【作者】余敦福;李鸿健;唐红;豆育升【作者单位】重庆邮电大学高性能计算与应用研究所,重庆400065;重庆邮电大学高性能计算与应用研究所,重庆400065;重庆邮电大学高性能计算与应用研究所,重庆400065;重庆邮电大学高性能计算与应用研究所,重庆400065【正文语种】中文【中图分类】TP301【相关文献】1.基于服务网格的动态负载平衡调度算法研究 [J], 任长林;王家华2.基于动态反馈机制的服务器负载均衡算法研究 [J], 李坤3.基于消息传递机制的动态负载平衡算法研究 [J], 刘滨;石峰4.一种基于主负载信息表的动态负载平衡模型及其均衡算法研究 [J], 华强胜;陈志刚;李登5.基于Bayes定理的动态负载平衡算法研究 [J], 刘竹松;李振坤;叶枝平因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种改进的集群动态负载均衡算法概要

计算机与现代化2012年第1期JISUANJI YU XIANDAIHUA总第197期文章编号:1006-2475（201201-0135-05收稿日期:2011-10-12作者简介：周松泉（1986-男，广东汕头人,南昌航空大学软件学院硕士研究生，研究方向:计算机网络及其应用。

一种改进的集群动态负载均衡算法周松泉（南昌航空大学软件学院，江西南昌330063摘要:在集群系统的研究中，负载均衡算法是一个重要的方向，因为它关系到多台服务器在整合成一个集群系统后能否很好地相互协作，以更好地完成用户交予的任务。

为实现上述目的，本文在分析已有的负载均衡算法基础上，提出一种改进的能够实时收集服务器负载指标，进而动态地计算出服务器在分配用户连接中的权重的方法。

测试结果表明，该方法能够有效地防止服务器倾斜，达到良好的负载均衡效果。

关键词:集群;负载均衡;动态调度算法中图分类号:TP393文献标识码:Adoi :10. 3969/j. issn. 1006-2475. 2012. 01. 036An Improved Dyn amic Load-bala ncing Algorithm for ClusterZHOU Son g-qua n(School of Software ,Nan cha ng Ha ngkong Uni versity ,Na ncha ng 330063,Chi naAbstract :ln the study of cluster system ,the load-bala ncing algorithm is an importa nt directi on ‘because it is r elated to whetherthe multiple servers ,after in tegrated into a cluster system ,are able to collaborate well to better complete the task the users sub-mit To achieve this goal ,the paper ,basing on the an alysis of the existi ng load-bala ncing algorithms ,proposes an improved load- bala ncing algorithm that can dyn amically collect the real-time server load in dexes the n calculate the weights of the servers in theassig nati on of the conn ecti on requests users submitThe test results show that the improved method can effectively preve nt the servers from tilt and achieve a good load- bala ncing effect.Key words :cluster ;load bala nee ;dyn amic scheduli ng algorithm0引言随着互联网的快速发展，上网用户每天都在不断增长，网络中的服务器变得越来越不堪重负，而构建集群就成为了应对这一趋势的重要手段。

改进的动态反馈负载均衡算法-精品文档

改进的动态反馈负载均衡算法Improved Dynamic Feedback Scheduling Algorithm Wang Danzhu； Chang Dongchao；Liu En（School of Computer and Communication Engineering，Liaoning Shihua University，Fushun 113001，China）: An improved dynamic feedback scheduling algorithm is brought up in this article. In load balanced process, the processing ability of background server and present load of background server are considered. According to present load ratio of each server, user request is distributed reasonably, then the ratio of dealing with request among servers is adjusted for avoiding server overloading, in this way, average-answer-delayed and throughput are improved, overall performance of cluster is improved, too.0引言目前常见的负载均衡算法包括两大类：①静态负载均衡算法：静态算法是根据有关任务的己知信息，通过某个策略来确定分配任务的方案。

静态算法（如轮转算法）只考虑用户请求而不考虑每台服务器的当前负载，轮转依次把任务分配给各服务器，该算法实现简单但可用性不高，只能保证某些特定的应用有较高的效率，并不能使服务器负载均衡。

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讨论了常用算法的不足，在分析这些算法各自优缺点的基础上，提出了一种改进的基于反馈的负载均衡算法，算法引入一
个负载容余参数以更准确地描述集群节点的负载状况，在考虑服务节点真实负载，处理能力的基础上，尽量简化负载均衡器的任务分配算法。测试结果显示该算法优于静态算法。关键词：集群；负载均衡：静态算法；动态反馈；负载容余；Ｌｎｘ虚拟服务器ｉｕ中图法分类号：Ｐ９．Ｔ３３７０文献标识码：Ａ文章编号：００７２２０）３０７—２１０ —０４（０７０—５２０
维普资讯
第２卷第３８期
Ｖｏ．１２８ＮＯ．３
计算机工程与设计
ＣｏｍｐｔｒｇｎｅｎｎｓｇｕｅＥｎｉｅｒｇａｄＤｅｉｎｉ
２０年２０７月
Ｆｂｅ．２０７０
ｔｃｎｌｇｔｄｃｄｂｅ￣ｔｅｋｏａａａｃｎ，ａｇｒｔｍｓｄｔｅｒｒｔｄｄｍｅｔｒｉｃｓｅ；Ａｎｅ，ａｃｒｉｇｅｈｏｏｙｉｉｒｕｅｒｆｓｎｏｉｌｈｎｗｎｌｄｂｌｉｇｌｏｈｉｍｅｓｏｎｉｎａｈｉａｅｒｓｅｄｓｕｓｄｎｉａｄｔｎｃｏｄｎｈｒｍａｎｄｃｐｃｔｉｂｏｇｔｉｔｅｃｅｙｎｉｔｅｅｄｆｃｓｒｖｄｌａ — ａａｃｎｌｏｉｍｒｓｎｅａｅｎｆｅｂｃ．Ａｅｉｅａａｉｓｒｕｈｏｄｓｒｂｏｔｓｅｅｔ，ａｉｏｅｄｂｌｉｇａｇｒｔｉｐｅｅｔｄｂｓｄｏｅｄａｋｈｍｐｏｎｈｓ
Ｋｅｒｓｃｕｔｒｌａ —ａａｃｎ；ｓｔｌｏｉ；ｄａｃｆｅｂｃ；ｒｍａｎｄｃｐｃｔ；Ｌｙｗｏｄ：ｌｓｅ；ｏｄｂｌｉｇｔｉａｇｒｈｎａｃｔｍｎｙｍｉｅｄａｋｅｉｅａａｉｙＶＳ
０引言
一
种改进的基于动态反馈的负载均衡算法
田绍亮，左明，吴绍伟 பைடு நூலகம்
（中国矿业大学现代教育中心，江苏徐州２１０）２０６
摘
要：负载均衡是集群系统研究的一个重要问题，负载均衡算法是集群任务分配的核心，绍了Ｌ介ＶＳ中的负载均衡算法，
＿
ｈｄｓｔｆｌｓｅｎｄｒｃｒｔｌｂｌｅｔｄｍｏｅｏｔｚｔｏｓｄｒａａａｉｔｏｓｒｅ．ｅｔｔｅｌａａｅｏｃｕｔｒｏｅｍｏｅｃｕａｅｙｔａａｃｅｌａｒｐｉｉａｉｎｃｎｉｅｉｇｔｅｅｌｏｄａｄｃｐｂｌｆｅｖｒＴｓｏｔａｏｎｈｏｍｏｎｈｒｌｎａｉｙ
Ｉｔｔ的快速增长使多媒体网络服务器面对的访问数ｎｅｍｅ量快速增加，务器需要具备提供大量并发访问服务的能力，服服务器的处理和Ｉ能力成为了提供服务的瓶颈。为了解决／０这一问题，以采用昂贵的高性能主机或Ｓ可ＭＰ计算机；者或是把多台服务器用局域网络连接成一个整体构成集群，过通并行处理及相互间的高速信息交流扩展性能。后者以很高的整体性能（响应时间、吐率）、可伸缩性、可用性、如吞高高更高的性能／格比，为目前国内外构建高性能信息服务器价成的主要方法。负载均衡是集群系统正常工作的核心部分，其
ＡｂｔａｔＬａａａｃｏｔｎｒｂｅｏｃｕｔｒＴｈｏｅｏｔｓｉｔｂｔｎｉｔｅｌａａａｃｌｏｉｍ．Ｌａａａｃｓｒｃ：ｏｄｂｌｎｅｉａｉｓｎｍｐｒｔｏｌｍｆｌｓｅ．ａｐｅｃｒｆａｋｄｓｉｕｉｄｂｌｅａｇｒｔｒｏｓｈｏｎｈＶＳｌｄｂｌｅｏｎ
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（ｄｍｄｃｔｎＴｃｎｌｇｅｔ，Ｃｉｉｒｔｆｎｎｄｅｈｏｇ，Ｘｕｈｕ２６ｈｎ）ＭｏｅＥｕａｉｅｈｏｏｙＣｎｅｏｒｈｎＵｎｅｓｙｏｉｇｎｃｌａｖｉＭｉａＴｎｏｙｚｏ０，Ｃｉａ２１０
Ｉｒｖｄｄｎｍｉａａａｃｎｌｏｉｍａｅｎｆｅｂｃｍｐｏｅｙａｃｌｄｂｌｎｉｇａｇｒｈｂｓｄｏｅｄａｋｏｔ
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ＴＡＮｈｏｌｎ，ＺＵＯｉｇＷＵｈｏｗｅＩＳａ —ｉｇａＭｎ，Ｓａ－ｉ