Beowulf集群系统负载均衡问题研究

论文摘要

计算机集群系统是通过高速网络将一组PC或工作站连接起来构成的高可靠、可扩展的服务器系统。集群中各PC或工作站通过统一调度、协调运行达到高效并行处理的目的。Beowulf集群结构开放,具有较高的性能价格比,是典型的集群系统之一。集群系统负载均衡策略是目前集群系统研究的重要课题。本文首先对Beowulf集群服务器负载均衡问题的相关理论进行了介绍与分析。然后从集群系统的服务器端出发,提出了一种基于遗传算法的Beowulf集群系统节点负载均衡算法,用节点的总体资源、CPU的就绪队列长度和节点的任务数来构造遗传算法的目标函数,既考虑了Beowulf集群异构的特点,又能很好地体现负载程度,通过使用网络压力测试工具对该算法进行性能测试,表明能够降低服务器端请求的响应时间,改善了系统性能。从客户端角度出发,提出了一种动态反馈自适应均衡改进算法,采用客户端下载速度来衡量节点的负载,通过仿真模拟表明该算法有效地达到均衡负载的目的,能够根据资源使用状况及时做出反应,从而为客户端提供良好的服务能力。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 课题研究的目的和意义
• 1.3 集群和负载均衡的研究现状
• 1.4 本论文的主要工作与组织结构
• 第二章 Beowulf集群系统与负载均衡
• 2.1 Beowulf集群系统
• 2.1.1 服务器集群的概念
• 2.1.2 集群系统的结构体系
• 2.1.3 基于Linux的Beowulf集群的架构
• 2.2 负载均衡的问题研究
• 2.2.1 负载均衡的概念
• 2.2.2 负载均衡的问题描述
• 2.2.3 负载状况的定义与获取
• 2.2.4 负载状况的评价
• 2.3 负载均衡算法
• 2.3.1 传统的负载均衡算法
• 2.3.2 Beowulf集群的负载均衡的特殊性
• 2.3.3 负载均衡实现策略
• 2.3.4 负载均衡问题的数学建模
• 2.3.5 均衡算法及其它影响因素分析
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于遗传算法的集群负载均衡
• 3.1 Beowulf集群负载均衡问题建模
• 3.2 遗传算法在集群负载均衡中的应用
• 3.2.1 负载优化
• 3.2.2 个体适应度的评判
• 3.2.3 遗传算子参数选择与实现
• 3.3 基于遗传算法优化的集群系统性能测试
• 3.4 本章小结
• 第四章 动态反馈自适应负载均衡算法
• 4.1 动态负载均衡的理论模型
• 4.2 节点负载增量的表达
• 4.3 系统负载均衡指标
• 4.4 负载均衡算法描述
• 4.5 仿真模拟
• 4.6 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间主要的研究成果