基于随机高级Petri网模型的服务器均衡集群研究

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计算机网络应用的飞速发展,对网络上的服务器提出了越来越高的要求。越来越多的瓶颈会出现在服务器端。集群技术是实现高性能服务的一种有效途径。服务器集群负载均衡应用成倍提高了服务器应用的可用性、可伸缩性和可靠性,扩展了服务器带宽和增加吞吐量,加强网络数据处理能力,提高网络的灵活性和可用性。 本文首先介绍了基于随机高级petri网(SHLPN)的服务器集群负载均衡模型,这是本文研究均衡集群的基础。基于此模型并综合了现有算法的特点提出了基于动态反馈的集群负载均衡算法和请求任务队列调度算法。基于动态反馈的负载均衡请求分配算法考虑各服务器的实时负载和响应情况,通过周期性地获取服务器状态信息,动态地计算出当前每台服务器具有的权值,不断调整服务器间处理请求的比例,来避免有些服务器超载时依然收到大量请求,从而提高整个系统的吞吐率和请求响应时间。在对基于该算法的负载平衡系统进行容错性处理时,本文对关键设备即负载均衡器进行了冗余备份。这两种算法的组合策略使服务器集群中各个服务器实体根据自身处理能力不断逼近最优运行状态。运用随机高级petri网的相关理论基础知识,给出了该均衡集群模型的性能评价指标(如:吞吐量、响应时间),为了解决模型的规模增大对求解带来的困难,讨论了对模型的各项指标做近似求解。最后,本文讨了论在网格环境下如何合理有效的分配、管理和调用资源以实现用户请求的有效均衡负载。 本论文对服务器集群负载均衡技术进行了深入的分析,所提出的方法能够较好的缩短请求响应时间和提高系统资源的利用率,对实际应用具有相当参考价值。
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