基于异构服务器的动态负载均衡算法

　　摘要：文中提出了一种新颖的异构服务器负载均衡方法，在传统的均衡系统吞吐量的基础上，考虑到各服务器的处理能力，通过加入服务器处理能力权重和概率选择向量，对每一个到来的请求计算其概率向量进行任务分配。这种方法从理论上分析应能解决系统调度方面资源的耗费最小的问题，对不同性能的服务器最大可能的保持负载平衡，并且使客户请求在最短时间内得到回复。而实验也表明，该方法是有效的。
　　关键词：异构服务器；负载均衡；服务器处理能力权重；概率选择向量；系统调度
　　中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）10-2367-04
　　1 概述
　　在网络迅速发展的过程中，每年网络的用户不断递增，造成一些网络业务的要求也随之提高，数据库日访问量的不断递增，给服务器的处理能力要求也带来了同步的增长需求。在这样的情况下，如果按照传统的硬件升级方法是不能满足不断增长的需求的，而且面对业务量的不断提升，硬件的升级会造成资源的浪费和高额的成本投入。因此需要用软件的方法来均衡网络的信息流量，这就是目前比较流行的负载均衡方法。
　　负载均衡 [1]（Outbound Load Balancing）是通过人为的方法来简单有效的扩大服务群体，增加服务器吞吐量和数据处理能力，或者通过扩展设备来达到满足数据量不断增长的需求，它的实现简单，是建立在现有的网络之上，效果比较明显。负载均衡的含义有两个方面 [2]：首先是集群（clustering）技术，它是将到来的处理比较复杂耗时的负载分散到多台处理器上进行处理，然后汇总各处理器的处理结果，对外来说整个系统的处理能力都得到了一个质的提升。第二层含义就是；为了加快服务器对用户的响应速度，减少用户等待时间，把到来的访问请求按照一定的算法分配到不同的节点上来处理，用以提高处理响应速度的目的，这主要针对一些用户响应类的应用服务器。
　　2 负载均衡算法
　　负载均衡算法是负载技术的调度算法，通过负载均衡算法将客户端的请求分配给不同的服务器以达到网络信息均衡的目的。
　　3 改进后的算法及仿真环境搭建
　　常用的负载均衡算法适用于服务器同构情况下的网络负载均衡，对于异构系统来说其使用性能在实际应用中并不是很好，因此为了提高异构系统服务器的性能，对常用的算法进行改进使之适应在异构情况下的应用，提高服务器系统数据负载性能。
　　3.1 改进后的负载均衡算法
　　对于改进后的算法，从理论上分析应能满足在系统调度方面达到资源耗费最小，不同性能的异构服务器最大可能的保持负载平衡，并且使客户请求尽量在最短时间内得到回复。对于改进后的算法可以利用仿真软件进行算法之间的对比来确认改进后的算法的有效性。
　　3.2 OPNET负载均衡算法仿真环境搭建
　　优化网络工程工具 [5]（optimized network engineering tool，OPNET）是目前最常用的商用网络仿真软件之一。该软件对于进行通信网络和分发系统的模拟与仿真实验有良好的效果，它可通过离散事件的仿真，分析模型或者算法来优化系统行为和性能，帮助客户进行网络结构的设计，网络性能的分析，网络模型的构建和网络行为的管理。它涉及到网络仿真的各个阶段，如模型设计、仿真、数据搜集以及数据分析。
　　在仿真实验程序的整个调度流程中，把数据包重新修改地址分配给后台服务器有一定的策略算法，这些算法用来保证请求数据包均衡分配给后台服务器，其中我们的仿真实验中就加入了两种分配算法，也就是常说的负载均衡算法，通过对比pick-kx算法和pick-kw算法，来显示修改算法的实用效果。
　　4 实验与分析
　　针对以上搭建的仿真环境，本试验选择仿真中的三台服务器的负荷作为仿真统计量，同时利用OPNET Modeler特有组件对仿真结果可以比较的特点，将三台服务器的仿真数据的仿真结果进行了统一比较。因在构建网络拓扑时配置的服务器处理能力不同，因此很方便看到算法比较的结果。
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