【摘 要】
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随着互联网的发展,一些服务器常常因为要在很短的时间内应付数以万计的访问申请而不堪重负。如何在完成同样功能的多个网络设备之间实现合理的业务量分配,使之不致于出现一台
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随着互联网的发展,一些服务器常常因为要在很短的时间内应付数以万计的访问申请而不堪重负。如何在完成同样功能的多个网络设备之间实现合理的业务量分配,使之不致于出现一台设备过忙而别的设备却未充分发挥处理能力的情况就成了一个问题,服务器集群负载平衡机制也因此应运而生。对于服务器集群负载平衡技术而言,负载平衡调度算法是核心。在自适应负载均衡算法中,通常情况下都是采用周期性的方式获得服务器的负载,这意味着做负载平衡决策时,负载值并不代表成员的当前负载,而是过去的负载。如果在一个短的时间内有很多客户链接,在负载值被更新之前,服务器的实际负载将急剧地增加。针对以上问题,本文提出了一种基于遗传算法的自适应负载平衡优化算法,对服务器的选择和分配不仅考虑到系统过去和现在的性能表现,而且在并发请求任务预分配前,对系统将来的负载进行估计。本文主要从以下几个方面进行了研究:首先,参考网络层次模型对当前的服务器集群负载平衡技术进行了归类,详细介绍了每种负载平衡方法的工作原理,对比分析了各种方法的优缺点及适应面;接着深入研究了常用的负载平衡算法,画出了每种算法的流程图,指出其特点和局限性。从改进负载平衡数学模型入手,提出了一种基于遗传算法的自适应负载平衡优化算法,并对改进算法进行了分析和仿真演示;最后设计了一个基于windows平台的负载平衡系统,对改进算法进行了验证,并对实验结果与其他传统算法进行了分析与比较。
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