集群计算机系统负载均衡技术研究

论文摘要

随着微处理器技术和高性能网络技术的飞速发展,集群计算逐渐成为一种高性价比的并行/分布式计算资源。负载均衡是集群系统中的重要技术,通过平衡各个节点间的负载来提高集群系统的性能。而动态负载均衡近年来成为研究的热点,因为它根据集群的负载状况动态地负载分配,相对来说能更大地提高系统的性能。基于剩余计算能力的动态负载均衡系统是一种基于新型负载向量的动态负载均衡系统。该系统使用一种新的负载评价指标:剩余计算能力,它兼顾节点的资源使用情况及节点本身的性能特征两个方面,更好地体现了集群系统的处理能力和系统正在处理的负载情况,比常用的其它负载向量更加灵活、准确。该系统实现了信息的分散收集和集中管理,各节点在自己状态改变时收集负载信息汇报给控制节点,形成剩余计算能力向量表。控制节点根据此表,进行负载均衡决策。除此,系统还将任务调度和进程迁移结合起来,以达到更有效的系统负载均衡,同时,也减小系统负载均衡带来的额外开销。测试结果表明,与其它负载均衡系统相比,该系统缩短任务的响应时间,从而提高了集群的性能。因此,本文提出的动态负载均衡系统确实能够比较有效和灵活地解决集群系统的负载均衡问题,弥补现有系统存在的一些不足之处。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景及研究现状
• 1.2 研究内容及任务
• 1.3 论文组织结构
• 第2章 相关技术
• 2.1 集群技术
• 2.1.1 集群概述
• 2.1.2 集群分类
• 2.1.3 集群的组成和结构
• 2.2 负载均衡技术
• 2.2.1 负载均衡概述
• 2.2.2 负载均衡分类
• 2.2.3 负载均衡算法构成
• 2.2.4 负载均衡实现方式
• 2.3 任务调度技术
• 2.3.1 任务调度概述
• 2.3.2 任务调度常用算法
• 2.4 进程迁移技术
• 2.4.1 进程迁移概述
• 2.4.2 进程迁移算法
• 2.5 本章小结
• 第3章 信息策略研究
• 3.1 负载信息评价策略
• 3.1.1 资源利用率
• 3.1.2 队列长度
• 3.1.3 综合负载评价策略
• 3.2 负载信息分类策略
• 3.2.1 负载信息分类方式
• 3.2.2 负载分类对负载均衡的影响
• 3.3 负载信息收集策略
• 3.3.1 负载信息收集方式
• 3.3.2 负载信息收集范围
• 3.4 负载信息管理策略
• 3.5 剩余计算能力信息策略
• 3.6 本章小结
• 第4章 基于剩余计算能力的动态负载均衡系统
• 4.1 传统负载均衡系统的局限
• 4.2 基于剩余计算能力的动态负载均衡系统
• 4.2.1 负载均衡系统的一般模型
• 4.2.2 基于剩余计算能力的动态负载均衡系统
• 4.3 系统的组成结构和功能
• 4.3.1 负载收集器
• 4.3.2 负载均衡器
• 4.3.3 任务调度器
• 4.3.4 进程迁移器
• 4.4 系统相关问题
• 4.4.1 系统的特点
• 4.4.2 系统可靠性问题
• 4.4.3 负载均衡与通信问题
• 4.5 本章小结
• 第5章 系统的设计和实现
• 5.1 系统的总体设计
• 5.2 负载信息收集子系统设计和实现
• 5.2.1 /proc虚拟文件系统
• 5.2.2 负载信息收集的实现
• 5.3 任务调度子系统的设计和实现
• 5.3.1 任务调度流程
• 5.3.2 相关函数
• 5.4 进程迁移子系统的设计和实现
• 5.4.1 进程迁移流程
• 5.4.2 相关函数
• 5.5 本章小结
• 第6章 系统测试及结果分析
• 6.1 测试环境
• 6.2 测试结果及分析
• 6.2.1 系统可扩展性测试
• 6.2.2 不同负载指标比较测试
• 6.2.3 本系统与其它系统比较测试
• 6.3 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢