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互联网的飞速发展,不断增长的用户和层出不穷的互联网营销活动,使得服务端的压力越来越大。微服务架构的采用对服务器的性能提出了更高的要求,使服务器集群的构建也越来越复杂,其中负载的均衡技术一直是研究的重点。现有的负载均衡技术重点是解决任务调度均衡的问题,对服务器运行的项目并没有做出太多的关注。从项目角度出发,研究面向服务调度的负载均衡问题具有重要意义。本论文主要通过研究常用的集群负载均衡技术,深入分析了“互联网+”环境下网络营销活动的场景,提出了基于预测阈值的负载均衡算法,设计了高并发服务调度模型架构。同时研究了 Nginx服务器,对其架构原理及应对高并发的策略进行了分析。本文主要研究两类科学问题:①高并发情况下负载均衡检验问题;②复杂情况下集群中服务调度问题。本文的主要研究工作分为以下几个方面:1)“互联网+”环境下高并发场景的研究与分析。从分析互联网活动的流程开始,分析了互联网活动产生高并发的客观成因。针对于服务器集群,分析了影响高并发能力的具体因素,并指出了提高并发能力的应对方法。2)网络营销场景下的高并发服务调度和检验模型。运用了博弈论的理论模型,结合对互联网营销场景的分析,提出了基于博弈理论的高并发服务器集群负载检验模型,并在此基础上进一步研究了高并发服务调度模型架构,为解决高并发情况下的服务调度问题提供了有力的支撑。3)提出了基于预测阈值的动态权值负载均衡算法。深入研究了现行的服务器负载均衡算法,结合互联网营销场景提出了算法本身的不足及优点,在此基础上提出了基于预测阈值的动态权值负载均衡算法。动态评估服务器性能,根据评估结果计算服务器权值,并引入反应集群负载平衡程度和状态的阈值,以避免因频繁修改权值造成服务器抖动;使用Holt-Winters对访问量进行预测,并通过结果预测阈值,实现复杂负载环境下的最优负载均衡。4)基于微服务平台的实现与验证。使用微服务架构搭建仿真实验环境,并在实验环境中与多个算法进行对比实验,对算法和模型进行验证,并分析实验结果。进一步在实际生产环境部署模型和算法,并通过阿里PTS模拟真实用户请求,对整套系统进行全链路压测,进一步验证在实际应用中算法的有效性。论文针对互联网营销场景下的高并发做了深入的研究,依据博弈论的理论基础,提出了一种高并发服务调度模型,并对核心算法进行研究,提出基于预测阈值的动态权值负载均衡算法。能够有效应对高并发的互联网营销场景,提升集群吞吐量,降低平均响应时间,提高请求成功率。论文的成果已被使用在某企业的实际生产环境中,有效的提升了服务质量,降低了企业的服务器成本。