基于隨機(jī)高級(jí)Petri網(wǎng)模型的服務(wù)器均衡集群研究.pdf

1、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的飛速發(fā)展，對(duì)網(wǎng)絡(luò)上的服務(wù)器提出了越來(lái)越高的要求。越來(lái)越多的瓶頸會(huì)出現(xiàn)在服務(wù)器端。集群技術(shù)是實(shí)現(xiàn)高性能服務(wù)的一種有效途徑。服務(wù)器集群負(fù)載均衡應(yīng)用成倍提高了服務(wù)器應(yīng)用的可用性、可伸縮性和可靠性，擴(kuò)展了服務(wù)器帶寬和增加吞吐量，加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理能力，提高網(wǎng)絡(luò)的靈活性和可用性。 本文首先介紹了基于隨機(jī)高級(jí)petri網(wǎng)(SHLPN)的服務(wù)器集群負(fù)載均衡模型，這是本文研究均衡集群的基礎(chǔ)?；诖四Ｐ筒⒕C合了現(xiàn)有算法的特點(diǎn)提出了基

2、于動(dòng)態(tài)反饋的集群負(fù)載均衡算法和請(qǐng)求任務(wù)隊(duì)列調(diào)度算法?；趧?dòng)態(tài)反饋的負(fù)載均衡請(qǐng)求分配算法考慮各服務(wù)器的實(shí)時(shí)負(fù)載和響應(yīng)情況，通過(guò)周期性地獲取服務(wù)器狀態(tài)信息，動(dòng)態(tài)地計(jì)算出當(dāng)前每臺(tái)服務(wù)器具有的權(quán)值，不斷調(diào)整服務(wù)器間處理請(qǐng)求的比例，來(lái)避免有些服務(wù)器超載時(shí)依然收到大量請(qǐng)求，從而提高整個(gè)系統(tǒng)的吞吐率和請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間。在對(duì)基于該算法的負(fù)載平衡系統(tǒng)進(jìn)行容錯(cuò)性處理時(shí)，本文對(duì)關(guān)鍵設(shè)備即負(fù)載均衡器進(jìn)行了冗余備份。這兩種算法的組合策略使服務(wù)器集群中各個(gè)服務(wù)器實(shí)體根

3、據(jù)自身處理能力不斷逼近最優(yōu)運(yùn)行狀態(tài)。運(yùn)用隨機(jī)高級(jí)petri網(wǎng)的相關(guān)理論基礎(chǔ)知識(shí)，給出了該均衡集群模型的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)(如：吞吐量、響應(yīng)時(shí)間)，為了解決模型的規(guī)模增大對(duì)求解帶來(lái)的困難，討論了對(duì)模型的各項(xiàng)指標(biāo)做近似求解。最后，本文討了論在網(wǎng)格環(huán)境下如何合理有效的分配、管理和調(diào)用資源以實(shí)現(xiàn)用戶請(qǐng)求的有效均衡負(fù)載。 本論文對(duì)服務(wù)器集群負(fù)載均衡技術(shù)進(jìn)行了深入的分析，所提出的方法能夠較好的縮短請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間和提高系統(tǒng)資源的利用率，對(duì)實(shí)際應(yīng)用具有