数据中心是服务提供商用于承载各类IT业务的重要基础设施。近年来,云计算业务的兴起加速了云计算数据中心的广泛部署,数据中心网络的流量组成也发生了结构性变化,数据中心内流量占据了总流量的多数,这些流量的调度问题也成为数据中心网络性能优化的关键。数据中心流量调度问题包括负载均衡和优先调度两个子问题。负载均衡问题关注如何平衡多条等价路径间的负载,使整个网络更好地应对流量增长。优先调度问题关注如何为不同需求的流量赋予不同的优先级,以更好地满足它们的网络性能需求。本文分别提出了两套负载均衡方案LC、HB和两套优先调度方案PB、CB。LC和HB分别在现有交换设备和新型可编程交换设备的功能基础上实现分布式拥塞感知负载均衡机制。PB和CB不同于现有优先调度方案,使用数据包大小和拥塞窗口大小而不是流长作为划分流优先级的依据。本文的仿真实验也验证了本文设计的流量调度综合方案的有效性。本文的创新点可以概括为:(1)将负载均衡与优先调度结合,设计出综合的流量调度方案。这种综合方案不只考虑了两个子问题下的设计难点,也考虑了两者结合时可能产生的负载信息失准等问题,因此对后续研究有启示作用。(2)在负载均衡方面,分别在现有交换设备(低成本)和新型交换设备(成本充足)下设计了方案LC和HB。在LC方案中,使用探针和数据包携带相结合的方式感知路径负载,并使用负载情况和发送速率作为路径选择的主要和次要依据,以避免发生羊群效应。在HB方案中,利用边缘交换机的视野,仅使用数据包携带的方法探测队列长度,在保证网络可见性的前提下避免了探针带来的额外开销。(3)在优先调度方面,避免直接采用流长作为划分优先级的依据(FB方案),而使用数据包大小(PB方案)和拥塞窗口大小(CB方案)作为划分依据。在不修改传输协议的情况下,避免了 FB方案中长流遭遇长时间饥饿的现象,在提升短流性能的同时也削弱了长流受到的冲击。