基于累积点播概率的负载均衡算法研究

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为了提高集群系统的资源利用率,降低对用户请求的拒绝率,需要对集群系统中的各个服务器节点进行负载均衡。文章在对一些主流的负载均衡算法进行了详细分析,对比了它们的优缺点,并在此基础上提出了基于累积点播概率的负载均衡算法。该算法包含三个部分:最优副本生成、贪婪的副本放置和动态贪婪副本调整。仿真实验验证了所提算法的有效性。 In order to improve the resource utilization of the cluster system and reduce the rejection rate of user requests, it is necessary to load balance each server node in the cluster system. In this paper, some mainstream load balancing algorithms are analyzed in detail, and their advantages and disadvantages are compared. Based on this, a load balancing algorithm based on cumulative on-demand probability is proposed. The algorithm consists of three parts: optimal copy generation, greedy copy placement and dynamic greedy copy adjustment. Simulation experiments verify the effectiveness of the proposed algorithm.
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