在互联网时代的背景下,越来越多的在线服务不断发展壮大,吸引了大量用户。热门应用的日常业务流量远超单个服务器的承受能力,这些应用往往部署在服务器集群中,并依靠集群的负载调度器进行负载调度。负载均衡问题是优化服务器集群所研究的关键问题之一。本文对负载调度算法进行研究,以工具模型为基础,设计了基于动态反馈的加权最少连接调度算法,并以该算法为核心实现了工具运行调度系统。本文主要做了如下几方面工作:一、对Java工具模型进行改进,进一步完善Java工具模型的技术规范。工具模型在指导开发分布式互操作应用程序时,便于将系统进行模块划分,提高系统的扩展性及程序组件的复用性,本文将Java工具模型与Web Service进行了对比。二、提出计算服务器节点计算能力的公式,定量计算服务器节点的计算能力值。并且提出基于多因素进行负载值计算的方法,利用CPU利用率等负载数据来综合计算出服务器节点的负载值。三、研究了基于多重因素进行负载评估的方法,针对工具运行集群的任务特性,对原始的加权最少连接调度算法进行改进,提出基于动态反馈的加权最少连接调度算法(Dynamic-Feedback-Based Weighted Least-Connection Scheduling,简称 DFBWLC 算法)。DFBWLC算法利用各节点计算能力值、各节点当前负载值等数据,动态计算并调整各服务器节点的权值,获得比加权最少连接算法更好的负载均衡效果。四、利用DFBWLC算法作为核心,设计并实现了一个工具运行调度系统。工具运行调度系统实现了对工具运行请求的调度功能,并且对工具运行节点进行自动化管理。五、对工具运行环境TRE软件进行简化,并将工具运行模式应用到工具执行的具体实现中。最后,本文通过仿真实验对工具运行调度系统进行功能和性能测试。将DFBWLC算法的负载均衡效果与加权最少连接算法进行比较,验证了 DFBWLC算法的有效性,并且获得了预期的改进效果。另外,我们也对工具运行调度系统的节点管理模块进行功能测试,验证系统实现了预期的自动化管理工具运行节点的功能。