改进加权最小连接数负载均衡调度算法研究

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改进加权轮询负载均衡算法研究

改进加权轮询负载均衡算法研究韩朋花;叶青;姜晓明;陈占芳【摘要】针对云计算中负载均衡算法效率不高的问题,提出了一种改进的加权轮询算法来解决云计算中的负载均衡效率问题.首先根据服务器的负载状态得到负载因子的值,然后比较负载因子的值和阈值的关系,最后计算服务器的权值,根据计算的权值以轮询的方式把任务分配给服务器.通过使用负载测试工具LoadRunner进行仿真实验,结果表明改进后的加权轮询算法使系统平均响应时间更短,具有更好的可靠性,能够有效的解决云计算中负载均衡算法效率不高的问题.【期刊名称】《长春理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(041)003【总页数】4页(P131-134)【关键词】负载均衡;轮询算法;加权轮询算法【作者】韩朋花;叶青;姜晓明;陈占芳【作者单位】长春理工大学计算机科学技术学院,长春 130022;长春理工大学计算机科学技术学院,长春 130022;长春理工大学计算机科学技术学院,长春 130022;长春理工大学计算机科学技术学院,长春 130022【正文语种】中文【中图分类】TP301.6在云计算环境下，出现了云存储安全［1］、数据挖掘［2，3］、负载均衡［4］等技术。

因为负载均衡技术能够满足人们对计算机处理速度的要求，负载均衡算法是影响负载均衡技术的重要因素之一，所以对负载均衡算法的相关研究非常重要。

负载均衡算法有很多，常见的负载均衡算法可以分为两种，一种是静态的负载均衡算法，主要包括：轮询算法、加权轮询算法、目标地址散列算法、源地址散列算法等［5］。

另一种是动态的负载均衡算法，主要包括：最小链接算法、加权最小链接算法、基于位置的最小连接算法、带复制的基于位置的最小连接算法等［6，7］。

本文主要介绍轮询算法和加权轮询算法，通过实时监测负载因子的状态，动态的计算服务器的权值，进而对加权轮询算法进行改进，运用负载测试工具Load-Runner进行性能测试。

1 经典算法1.1 轮询算法（Round Robin）轮询算法是以轮询的方式，将请求分配到不同的服务器上。

系统资源调度优化实践：如何优化系统资源调度,提高资源利用效率和性能

系统资源调度优化实践：如何优化系统资源调度，提高资源利用效率和性能引言在现代计算机系统中，资源调度是一个关键的任务。

系统的资源包括CPU、内存、磁盘、网络等各种硬件和软件资源。

优化系统资源调度可以提高系统的资源利用效率和性能，从而提升计算机系统的整体性能和用户体验。

本文将介绍系统资源调度的基本原理和实践方法，以及如何优化系统资源调度，提高资源利用效率和性能。

资源调度的基本原理在计算机系统中，资源调度的基本原理是根据系统和任务的需求，合理地分配和管理系统的资源。

资源调度需要考虑以下几个方面：1.任务调度任务调度是指将任务分配给不同的计算节点或处理单元。

任务调度的目标是将任务合理地分配到各个计算节点上，以最大化系统资源的利用效率和整体性能。

任务调度可以根据任务的优先级、负载情况、资源需求等进行调度。

2.资源管理资源管理是指对系统中的资源进行管理和分配。

资源管理需要根据系统的资源情况和任务的需求，动态地分配系统的资源，以提高资源的利用效率和性能。

资源管理可以根据资源的可用性、时延要求、负载情况等进行调度。

3.资源分配资源分配是指将系统中的资源分配给不同的任务或进程。

资源分配需要考虑任务的需求和系统的资源情况，以保证任务能够正常执行，并最大化资源的利用效率和性能。

资源分配可以根据任务的优先级、资源需求、系统的负载情况等进行调度。

4.资源共享资源共享是指多个任务或进程共享系统中的资源。

资源共享需要考虑资源的竞争和冲突，以避免资源的浪费和冲突。

资源共享可以通过锁机制、信号量、管道等方式进行调度。

系统资源调度的挑战在进行系统资源调度的实践中，存在着一些挑战。

1.复杂性系统资源调度涉及到多个任务、资源和调度策略的复杂性。

不同的任务具有不同的特性和需求，资源也具有不同的性能和特点。

调度策略需要综合考虑这些因素，以提高系统的整体性能和资源利用效率。

2.不确定性系统资源调度中存在着不确定性的因素。

例如，任务的到达时间和执行时间都是不确定的。

集群技术及负载均衡调度算法研究

无法反映出服务器的真实负载情况。另外，加权最小连法是所有调度算法中最简单也是最容易实现的一种方法，其优情况，也点是简单，即它无需记录当前所有连接的状态，以是一种无接调度没有考虑连接请求的服务时间，没能根据服务器当时所
所状态调度。轮询调度总是假设所有服务器处理性能均相同，不的响应情况动态地自动调整服务器的权值，以该算法依然会导致服务器间的负载不平衡。管服务器的当前连接数和响应时间。该算法不适用于服务器
Ａｂｔａｔ：Ｃｌｓｅｉａｉｏｅａｉｅｙｅｓｒｃｕｔｒｓｋｎｄｆｒｌｔｖｌｎｗｔｃｎｏｏｙｈｏｈｅｈｌｇ，ｔｒｕｇｗｈｉｈｈｅｃｔｗｈｌｎｔｒ，ｕｄｒｏｒｏｔｃｎｂａｎｅｔｒｏｅｅｗｏｋｎｅｌｗｅｃｓ，ａｏｔｉｂｔｅｐｒｏｍａｃｏｅｉｂｌｔａｄｌｅｉｌｙ．Ｔｓｓｈｄｌｇｓｈｅｏｅｅｈｌｇｉｃｕｔｒｈｅｅｎｔｎ，ｃａｓｆｃｔｎａｖｔｇｅｒｎｅｎｒｌｉｙｎｆｘｂｉｔｆａｉｉａｋｃｅｕｉｉｔｃｒｔｃｎｏｏｎｙｎｌｓｅ．Ｔｄｆｉｉｉｏｌｓｉａｉ，ｄａａｅｉｏｎ
Ｏ引言
系统中的各种常见的负载均衡调度算法［１了分类和详细节点进行运算。该方案主要解决大规模计算的问题。１进行－－４（）高可用性集群（ｇ－ａａａｉｔｌｓｒ。由两个以３Ｈｉｈｖｉｂｌｙｃｔｓｌｉｕｅ）探讨。

基于Red5服务器集群负载均衡调度算法研究

ｅａｃｈｓｅｒｖｅｒａｎｄｔｈｅｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｏａｄｗｅｉｇｈｔｖａｌｕｅｄｉｒｅｃｔｌｙ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｏａｄｗｅｉｇｈｔｖａｌｕｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｄｅｓｉｇｎｅｄａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｌｏａｄｂａｌａｎｃｉｎｇｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｆｅｅｄｂａｃｋｍｅｃｈａｎｉｓｍ，
ｂａｓｅｄｏｎＲｅｄ５ｓｅｒｖｅｒｃｌｕｓｔｅｒ
ＺｈａｎｇＹａｂｏ，ＳｕＹｉ（ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅｏｆＳｉｃｈｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００６５，Ｃｈｉｎａ）
１常用负载均衡算法
常见的负载均衡调度算法有：轮转调度算法、加权轮转调度算法、最小连接数调度算法、加权最小连接数调度算法、目标地址哈希散列调度算法、源地址哈希散列调度算法等 …。下面主要介绍轮转调度算法和加权最小连接数调度算法的思想。（１）轮转调度算法［２１

加权最少连接加权轮询算法

加权最少连接加权轮询算法
加权轮询算法（Weighted Round Robin）是一种用于实现负载
均衡的算法。

它根据服务器的权重进行轮询，使得权重高的服务器能够处理更多的请求，实现了负载均衡。

具体实现过程如下：
1. 给每台服务器分配一个初始权重。

权重越高，服务器处理的请求越多。

2. 根据权重大小建立一个权重队列。

队列中每个服务器的权重等于原来的权重减去所有服务器的权重的最大公约数（GCD）。

3. 初始化一个轮询计数器，初始值为0。

4. 当收到一个请求时，根据轮询计数器的值选择一个服务器。

5. 将轮询计数器加1。

6. 如果轮询计数器超过最大的权重值，将其重置为0，重复步
骤4和步骤5。

通过这种方式，高权重的服务器能够处理更多的请求，从而实现了负载均衡。

同时，加权轮询算法也能够很好地处理服务器的上下线问题，当服务器上线时能够根据其权重重新调整负载均衡策略，当服务器下线时能够排除该服务器，保证正常工作。

一种新的处理能力优先的权值分配调度算法

ａｄａｇｒｔｍｈｕｈｔｎｈｅｍｐｏｅａｇｒｔ，ａａｙｅａｄｅｉｎｄｈｉｒｖｄｌｏｔｍ ’Ｓｎｌｏｉｈｔｏｇｉｔｉｒｖｄｌｏｉｈｍｎｌｓｄｎｄｓｇｅｔｅｍｐｏｅａｇｒｈｉｍａｎｉｔｃｏｏｙ，ｍａｎｍｏｌｎｄｐｉｃｐｅ．ＴｍｐｏｅｌｏｔｍｏｖｓｔＶＳｌａｍｂｌｎｅｐｏｌｍ；ｔｅｅｈｎｌｇｉｄｕｅａｒｎｉｌｈｅｉｒｖｄａｇｒｈｓｌｅｈｅＬｏｄｉａａｃｒｂｅｉｈＬＶＳｐｒｏｍａｃｎｄｓａｌｔｒｍｐｏｅｏｓｍｅｘｅｔＴｅｐｒｍｅｏｅｒｎｅａｔｂｉｙａｅｉｒｖｄｔｏｅｔｎ．ｈｅｘｅｉｎｔｃｍｐａａｉｅａａｙｉｓｏｈｆｉｒｔｎｌｓｓｈｗｓｔｅｖｉｒｖｄａｇｒｔｍｐｏｅｌｏｉｈｍｓｍｏｅｏｉｌｔａｉｈｅｅｓｏｎｃｉｎｓａｇｒｔｍｎｄｎｍｉｌｎｃ．ｉｒｐｔｍａｈｎｗｅｇｔｄｌａｔｃｎｅｔｏｌｏｉｈｉｙａｃｂａａｅ
一
种新的处理能力优先的权值分配调度算法
刘敏，房至一王红斌张，，希
（．吉林大学计算机科学与技术学院，长春１０１；．长春汽车工业高等专科学校公共教学部，长春１０１）１３０２２３０１
摘要：针对加权最小连接数算法中服务节点权值不准确而直接影响负载均衡效率和整个集群

云计算平台的性能评估与资源规划技术研究

云计算平台的性能评估与资源规划技术研究随着云计算的迅猛发展，云计算平台已经成为了当今企业和个人进行数据存储、计算和应用服务的重要基础设施。

然而，云计算平台的性能评估与资源规划技术一直是该领域的热门研究方向。

本文将探讨云计算平台的性能评估以及资源规划技术，并与当前的研究进展相结合，提出一些新的研究思路和方向。

一、云计算平台的性能评估云计算平台的性能评估对于用户选择合适的云计算服务和提供商至关重要。

云计算平台具有高度的虚拟化和分布式特性，其性能涉及到许多因素，如计算能力、存储能力、网络带宽、数据传输速率等。

因此，对于云计算平台的性能评估需要考虑多种指标和场景。

首先，云计算平台的计算能力是一个重要的评估指标。

由于云计算平台通常由大量的计算节点组成，评估其计算能力需要考虑节点的数量、性能和稳定性。

针对这一问题，研究者提出了一些基于负载均衡和任务调度的算法，以提高云计算平台的计算能力。

其次，云计算平台的存储能力也是性能评估的重要内容。

云计算平台通常利用分布式存储技术来提供高效的数据存储服务，因此评估其存储能力需要考虑数据的可靠性、访问速度和扩展性等因素。

目前，基于一致性哈希算法的数据分布策略被广泛应用于云计算平台的存储系统中，以提高存储性能和负载均衡能力。

此外，云计算平台的网络带宽和传输速率也是性能评估的重要指标。

随着云计算应用的不断发展，对于大规模数据的传输和处理需求也越来越高。

因此，在评估云计算平台的性能时，需要考虑网络的负载、带宽和延迟等因素。

另外，多路径传输技术和数据压缩算法也可以用于提高云计算平台的网络性能。

二、云计算平台的资源规划技术云计算平台的资源规划是指根据用户需求和资源约束，合理分配和调度云计算平台的计算、存储和网络等资源。

资源规划的好坏直接影响到云计算平台的性能和用户体验。

在资源规划中，任务调度是一个关键的问题。

任务调度的目标是将任务合理地分配给云计算平台的计算节点，以达到最优的性能和资源利用率。

基于SDN的数据中心网络动态负载均衡研究

基于SDN的数据中心网络动态负载均衡研究摘要：SDN在数据中心网络中的应用可以优化网络资源利用、提高网络性能和可靠性，支持动态负载均衡。

传统负载均衡算法存在静态和局限性，基于SDN的动态负载均衡算法结合了SDN的灵活性和可编程性，实时收集服务器负载信息，根据负载评估结果进行负载均衡决策，并动态更新路由表以实现流量转发。

动态负载均衡算法还需考虑网络安全问题。

关键词：数据中心；网络动态；负载均衡研究一、引言随着云计算和大数据时代的快速发展，数据中心网络的负载不断增加，传统的负载均衡机制已经无法满足高效、可靠和可扩展的要求。

本文旨在研究基于SDN的数据中心网络动态负载均衡技术，通过分析和实验评估不同负载均衡算法在SDN环境下的性能表现，为数据中心网络提供高效的负载均衡解决方案。

二、SDN和数据中心网络（一）数据中心网络结构和特点数据中心网络是指由大量服务器、网络设备和存储系统组成的网络环境，用于处理和存储大规模数据、提供云计算和其他网络服务。

数据中心网络需要支持大量的服务器和设备，以满足对计算和存储资源的需求。

因此，数据中心网络需要具备高密度和高扩展性的特点，能够容纳大量的设备并提供足够的带宽和容量。

数据中心网络需要提供低延迟和高带宽的服务，以满足对实时数据处理和高速数据传输的需求。

低延迟和高带宽能够确保数据中心网络能够快速响应用户请求并进行高效的数据传输。

数据中心网络通常采用多层次的拓扑结构，以实现资源的分布和管理。

典型的数据中心网络拓扑结构包括三层结构（核心层、聚合层和接入层）和叶脊结构等，这些结构能够提供灵活的资源调度和数据传输路径。

需要支持虚拟化技术，以实现资源的共享和动态分配。

通过虚拟化技术，可以将物理资源抽象为虚拟资源，并按需分配给不同的用户或应用程序，提高资源利用率和灵活性。

需要具备高可靠性和容错性，以确保数据中心的稳定运行和业务的连续性。

通过冗余设计、链路备份和故障检测与恢复机制，数据中心网络能够对故障进行快速检测和恢复，提供高可用性的服务。

云计算平台中的任务调度与负载均衡技术研究

云计算平台中的任务调度与负载均衡技术研究随着云计算的迅猛发展，云计算平台成为了许多企业和组织处理大量数据和进行高并发计算的首选。

在云计算平台中，任务调度和负载均衡是关键技术，对于提高系统性能、提升用户体验至关重要。

本文将对云计算平台中的任务调度和负载均衡技术进行研究，探讨其原理、挑战和解决方案。

一、任务调度技术任务调度是云计算平台中的核心技术之一，它负责将待执行的任务分配给适当的计算资源，并确保任务在合适的时间得到执行。

任务调度技术的目标是提高系统的吞吐量、降低任务执行时间，以及保证系统资源的有效利用。

1.1 原理与挑战任务调度的原理基于资源管理和任务分配的思想，主要面临以下挑战：首先，不同任务的性质和资源需求各不相同，如何根据任务的优先级、资源需求和约束条件来进行合理的任务调度是一个关键问题。

其次，云计算平台中存在大量的异构计算资源，包括虚拟机、容器、物理服务器等，如何将任务分配给最合适的计算资源，以提高任务执行效率，也是一个需要解决的问题。

最后，云计算平台中存在实时任务和批处理任务等不同类型的任务，如何实现不同类型任务的调度策略和算法，并根据实时的负载情况进行动态调整，是任务调度技术的又一挑战。

1.2 解决方案为了解决任务调度的挑战，研究人员提出了一系列的解决方案：首先，通过设计合理的任务调度算法，根据任务的性质和资源需求，实现任务的优先级排序和资源分配。

常用的任务调度算法有最短作业优先算法、最小执行时限算法等。

其次，基于现有的机器学习和优化算法，研究人员提出了一些自适应的任务调度方法，通过监控系统的负载和性能指标，自动调整任务的分配策略，以提高系统的整体性能。

最后，利用并行计算和分布式计算技术，将任务分配给多个计算节点同时执行，从而实现任务的并行处理，提高任务执行的效率和吞吐量。

二、负载均衡技术负载均衡是云计算平台中的另一项重要技术，其目标是将任务或请求均匀分布到不同的计算节点上，以避免单个节点过载或过于空闲，提高系统的性能和可扩展性。

负载均衡配置调度规则

负载均衡配置调度规则负载均衡配置调度规则通常包括以下几种：1. 轮询调度法（Round Robin Scheduling）：这是最简单的负载调度算法，按照服务请求到达的先后次序，逐一分配给服务器。

轮询调度法简单且易于理解，但当后到的服务请求分配到的是状态较差的服务器时，会导致性能降低。

2. IP哈希法（IP Hash）：该方法基于轮询调度法进行改进，它将请求的IP地址通过哈希算法转化为服务器列表的位置，每次都固定访问相同的服务器，因此可以将不同的服务器隔离出来，提高了安全性。

3. 加权轮询：给每台服务器分配一个权重值，代表服务器的处理能力，优先处理处理能力强的服务器，均衡考虑所有服务器。

这种调度规则有助于合理分配网络带宽，将瓶颈缩小到单个服务器，使系统资源能够被更好地利用。

4. 加权最少连接（WLC）：每台服务器都有一个最小的连接数作为“资产”，此方法通过把请求分配给具有最小连接数的服务器来工作。

当多台服务器的空闲资源相当时，WLC方法将更有效地利用服务器的处理能力。

5. 最小活跃连接（MAC）：此方法选择具有最小活跃连接的服务器来接收新的服务请求。

它倾向于选择状态最佳的服务器来处理新的服务请求，有助于提高系统的整体性能。

6. 最大响应时间（MRR）：根据服务器的最大响应时间来分配请求，具有更小最大响应时间的服务器会收到更多的请求。

这是一种较为先进的调度算法，需要具有更多的系统信息以更好地评估服务器的性能。

在实际应用中，负载均衡的配置调度规则需要结合实际应用场景、服务器性能等因素综合考虑。

选择适合的调度规则可以有效地提高系统性能和稳定性。

负载均衡调度算法

负载均衡调度算法1.轮询调度算法轮询调度算法是最简单且常见的负载均衡算法之一、它按照固定的顺序依次分配请求给各个节点。

当服务器节点数量较少且性能相似时，轮询算法可以实现较好的负载均衡效果。

但是，对于节点的性能存在差异时，轮询算法无法根据节点的当前负载情况进行调整。

2.加权轮询调度算法加权轮询调度算法是在轮询调度算法的基础上进行了扩展。

不同的节点设置不同的权重值，根据权重值的大小决定每个节点能够处理的请求数量。

权重越高的节点将分配到更多的请求，从而实现负载均衡。

加权轮询调度算法可以根据节点的性能差异进行动态调整，提高系统的负载均衡效果。

3.最少连接调度算法最少连接调度算法是根据节点当前的连接数来判断负载情况，将请求分配给连接数最少的节点。

通过监听节点的连接数，负载均衡器可以实时获取节点的负载情况，从而将新的请求发送给负载最轻的节点，避免负载过大的节点出现性能瓶颈。

最少连接调度算法适用于每个请求的处理时间差异较大的场景。

4.加权最少连接调度算法加权最少连接调度算法是在最少连接调度算法的基础上引入了权重值来调整节点负载。

不同的节点设置不同的权重值，根据节点的权重和连接数来选择最合适的节点。

权重高的节点将被更频繁地选择处理请求，而权重低的节点在负载较高时会较少被选择，从而实现负载均衡。

5.源地址哈希调度算法源地址哈希调度算法通过根据请求的源IP地址计算哈希值，并根据哈希值的大小选择相应的节点。

源地址哈希调度算法的特点是同一个源IP地址的请求始终被分配到同一个节点处理，这样可以保持会话的一致性，适用于有状态的负载均衡场景。

除了上述常见的负载均衡调度算法，还有其他一些高级算法如最少响应时间调度算法、局部性感知调度算法等。

不同的负载均衡算法适用于不同的场景，可以根据系统的具体需求和性能特点选择合适的算法来实现负载均衡。

同时，还可以结合多种算法进行组合调度，以进一步提高系统的性能和可扩展性。

LVS负载均衡调度算法的改进及实现

LVS负载均衡调度算法的改进及实现解慧娟（海南大学应用科技学院，儋州571737）摘要：采用服务器集群架构提供服务成为互联网服务业中普遍采用的策略，目前使用得比较广泛的网络负载均衡集群是Linux虚拟服务器集群。

优秀的负载均衡算法可以将用户请求合理地分配到集群中的真实服务器中，提高集群中服务器的利用率和集群系统的吞吐量。

针对LVS默认算法WLC算法的不足之处，对WLC算法进行改进，设计并实现一种基于反馈式的负载均衡算法。

实验证明，改进算法能够增大集群的吞吐量，提升集群的整体性能。

关键词：集群；LVS；负载均衡算法文章编号：1007-1423（2014）17-0030-04DOI：10.3969/j.issn.1007-1423.2014.17.0070引言近些年，巨大的用户量及高访问量给整个Internet 网络服务业带来巨大的压力，以单台服务器为支撑的服务体系早已不能为用户提供更好的用户体验，即便不断地进行硬件升级或者购买性能更高的服务器来替换现有的服务器，也无法达到满意的效果，因此采用服务器集群架构提供服务成为互联网服务业中普遍采用的策略，Linux虚拟服务器（Linux Virtual Server，LVS）就是一类典型的集群系统[1]。

Linux虚拟服务器是Linux下著名的网络负载均衡集群，具有很好的可伸缩性、可靠性和可管理性，近些年得到广泛的应用。

本文将LVS应用于服务器集群的搭建中。

同时详细剖析LVS集群的负载均衡算法，分析了默认算法WLC算法的不足并进行了改进，实现了一种基于反馈式的负载均衡算法。

1Linux虚拟服务器LVS是由我国的章文嵩博士建立的一个自由软件课题，旨在为用户提供可伸缩、高可用的网络服务，该课题给出了基于IP层和基于内容请求分发的负载均衡调度解决方法[2]。

Linux虚拟服务器是三层架构的，包括负载均衡器、真实服务器群和后台共享存储，其中后台共享存储是可选的。

IPVS（IP Virtual Server），即IP虚拟服务器，是整个负载均衡集群的软件实现基础。

解决分布式计算中的任务调度和负载均衡问题

解决分布式计算中的任务调度和负载均衡问题随着互联网和大数据的快速发展，分布式计算技术成为了处理海量数据、提高计算效率的重要工具。

分布式计算是一种将计算任务分配到多台计算机上并行执行的技术，能够充分利用计算资源，提高计算效率。

在分布式计算中，任务调度和负载均衡是两个重要问题，它们直接影响着整个系统的性能和稳定性。

本文将对分布式计算中的任务调度和负载均衡问题进行分析，并提出解决方案。

一、任务调度问题在分布式计算系统中，任务调度是指将计算任务分配到不同的计算节点上执行的过程。

任务调度的目标是尽可能地减少任务的执行时间，提高系统的整体性能。

任务调度中存在的问题主要包括任务调度算法的选择、任务执行节点的选择、任务执行顺序的确定等。

1.1任务调度算法的选择任务调度算法的选择直接影响着系统的性能和稳定性。

常见的任务调度算法有先来先服务（FCFS）、最短作业优先（SJF）、最高响应比优先（HRRN）、最短剩余时间优先（SRTF）、优先级调度等。

不同的调度算法适用于不同的场景，需要根据实际情况选择合适的调度算法。

1.2任务执行节点的选择任务执行节点的选择是任务调度的关键环节。

在分布式计算系统中，通常会有多个计算节点可供选择，需要根据系统的负载情况和节点的性能特点来选择合适的执行节点。

通常可以采用负载均衡算法来选择执行节点，使得各个节点的负载尽量均衡。

1.3任务执行顺序的确定在分布式计算系统中，存在着大量的并行计算任务，这些任务之间可能存在依赖关系，需要确定合适的执行顺序。

通常可以采用拓扑排序、关键路径等算法来确定任务的执行顺序，以保证任务能够顺利执行并满足依赖关系。

二、负载均衡问题在分布式计算系统中，负载均衡是指将计算任务合理地分配到各个计算节点上，使得各个节点的负载尽量均衡，系统的整体性能得到提高。

负载均衡问题涉及到节点负载的监测、负载均衡算法的选择等方面。

2.1负载均衡算法的选择负载均衡算法的选择直接影响着系统的整体性能。

改进的基于加权最小连接数的负载均衡算法

改进的基于加权最小连接数的负载均衡算法
高振斌;潘亚辰;华中;段小红;赵丹
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2016(016)006
【摘要】酒店智能终端系统中,为了解决随着终端用户数量的增加导致的服务器负载过重从而用户满意度下降的问题,提出了一种改进的加权最小连接调度算法的负载均衡技术,将连接个数作为负载因子进行综合考虑,使得新加入的终端用户能够自动在多云分支服务器之间做出最佳决策,选取当前周期内负载最轻的一台服务器进行自动连接并实现整个酒店智能系统的负载均衡.实验结果表明,利用改进算法可以使得酒店智能终端机顶盒与多云分支服务器的自动连接实现整个系统的负载均衡且具有良好的稳定性,达到了预期效果.
【总页数】5页(P81-85)
【作者】高振斌;潘亚辰;华中;段小红;赵丹
【作者单位】河北工业大学电子信息工程学院,天津300401;河北工业大学电子信息工程学院,天津300401;天津铂创国茂电子科技发展有限公司,天津300384;天津铂创国茂电子科技发展有限公司,天津300384;天津铂创国茂电子科技发展有限公司,天津300384
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.07
【相关文献】
1.基于改进泰勒加权最小二乘法的相量测量算法 [J], 曹磊;赵庆生;王旭平;郭尊
2.基于变量节点LLR消息加权的改进最小和算法 [J], 陈紫强;李亚云;侯田田;王广耀
3.改进加权最小连接数负载均衡调度算法研究 [J], 蔡程宇;娄渊胜
4.一种改进加权最小连接算法及在CDN的负载均衡技术中的应用分析 [J], 孟晓景; 张春勇
5.基于加权最小平方法的DV-Hop改进算法 [J], 李长庚;刘孟思;孙克辉
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改进的最小链接负载均衡调度算法

改进的最小链接负载均衡调度算法陈燕升;张赞波;任江涛【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2015(000)007【摘要】In case of limited resources, FTP service resource sharing platform cannot afford the rapid growth of visits, data capacity and network traffic required for computing needs with single server. This paper adopts a minimum connection scheduling policy design, achieves improved minimum link load balancing scheduling algorithm and evaluates the performance of the transmission speed, loading users number and disk read speed and other aspects in the redundant resource sharing platformof scheduling server designed by increasing the backup scheduling servers. The results shows that the performance of the resource sharing platform designed in this paper has significantly improved, which has practical significance in promoting the technology of building efficient resource sharing platform under conditions of limited resources.%在有限资源情况下，FTP服务资源共享平台仅凭多个独立的服务器无法承担访问量、数据容量、网络流量等快速增长所需要的运算需求，采用最小连接调度(LVS)策略设计并实现了改进的最小链接负载均衡调度算法，在通过增加备用调度服务器方法设计的调度服务器冗余资源共享平台中评测传输速度、负载用户数和磁盘读取速度等方面的性能，结果表明文中设计的资源共享平台性能有显著提高，这对促进有限资源条件下的高效资源共享平台构建技术发展具有实际意义。

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ＣＡＩＣｈｅｎｇ — ｙｕ，ＬＯＵＹｕａｎ— ｓｈｅｎｇ
（ＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｐｕｒｐｏｓｅｏｆｔｈｅｓｅｒｖｅｒｌｏａｄｂａｌａｎｃｅｔｈｅｗｅｉｇｈｔｅｄｌｅａｓｔｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｔｈｉｓａｌｇｏｉｔｒｈｍｃｏｎｔａｉｎｅｄｔｗｏａｓｐｅｃｔｓ．Ｏｎｔｈｅ
ｐｒｏｂｌｅｍｏｆｓｅｒｖｅｒｖｉｓｉｔｅｄｂｙｔｏｏｍａｎｙｃｕｓｔｏｍｅｒｓｗａｓｓｏｌｖｅｄｂｙｕｎｉｆｉｅｄａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｔａｓｋｓｉｎ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｄｂｅｔｔｅｒｂａｌａｎｃｅａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｗｈｉｃｈｃａｎｂｅｔｔｅｒｓｏｌｖｅｔｈｅｌｏａｄｉｍｂａｌａｎｃｅｐｒｏｂ —
ｏｎｅｈａｎｄ，ｐｅｉｒｏｄｉｃｗｅｉｇｈｔｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｗａｓｃｏｌｌｅｃｔｅｄ，ａｎｄｏｎｔｈｅｏｔｈｅｒｈａｎｄ，ｔｈｅｏｖｅｒｌｏａｄ
ａｃｃｏｒｄａｎｃｅｗｉｔｈｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ．Ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｏｆｓｅｒｖｅｒｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，ｗｅｉｇｈｔｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎａｎｄｒｅｓｏｕｒｃｅｓｃｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎｃａｎｂｅｒｅｃｅｉｖｅｄｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ａｎｄａｔｔｈｅｓａｍｅ
ｔｉｍｅｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｃａｎｂｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｔｈｅＣｌｏｕｄＳｉｍｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｗａｓｐｅｒｆｏｒｍｅｄ，ａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｌｅａｓｔｗｅｉｇｈｔｅｄｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｓ
第３１卷第１期 Байду номын сангаас
２０１５年２月
哈尔滨商业大学学报（自然科学版）
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨａｒｂｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｏｍｍｅｒｃｅ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ）
期性的权值信息收集，并对中途产生用户高峰而引起服务器过载问题进行有效解决，按照类别的不同
进行统一分配任务的研究．通过对服务器资源的有效收集，进行逐一服务器权值计算和资源分类，并建立相应的数学模型等．应用ＣｌｏｕｄＳｉｍ进行仿真实验，结果表明改进后的加权最小连接数调度算法具有更好的均衡性和可靠性，能更好的解决负载不均衡问题．关键词：传统服务器；集群；权值；调度算法；负载均衡
Ｖｏ１．３１Ｎ。．１
Ｆｅｂ．２０１５
改进加权最小连接数负载均衡调度算法研究
蔡程宇，娄渊胜
（河海大学，南京２１００００）摘要：通过对加权最小连接数算法的进一步改进，实现服务器负载均衡．针对该算法的改进做了周
中图分类号：ＴＰ３９３文献标识码：Ａ文章编号：１６７２— ０９４６（２０１５）０１— ０１０２— ０３
Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄｌｏａｄｂａｌａｎｃｉｎｇｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｗｅｉｇｈｔｅｄｌｅａｓｔ— — ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ