Web层容器集群负载均衡中的Agent技术研究

论文摘要

集群的动态负载均衡是集群计算中的关键技术，如何提高动态负载均衡的性能，一直是集群计算研究的热点。本文研究的集群负载均衡问题，其目的就是在互联网用户数和网络流量呈几何级数增长的情况下，使集群系统仍然能够提供高可用高扩展性的服务。本文首先分析了集群技术及其负载均衡技术的现状和发展趋势，指出了当前集群负载均衡机制存在的问题和不足之处，在综合分析了集群计算技术和Agent技术的基础上，将Agent技术引入集群负载均衡机制中。提出了将Agent的强化学习机制和负载均衡转移技术相结合的负载分配策略，并设计了一个基于多Agent系统的集群负载均衡模型。本文对该模型的设计思路、体系结构和工作原理都进行了较详细的论述。文章结合Web层容器集群的特点，在其基础上实现了该模型。并验证了其性能效果优于传统的集群负载均衡算法。文章最后对基于多Agent系统的集群负载均衡研究和设计做了总结，并提出今后需要进一步研究的内容。本文在Agent在集群技术应用方面做了一些工作，如强化学习在负载均衡策略中的应用，多个Agent如何相互协作共同完成系统功能等。这些内容对集群系统中相关研究有一定的参考价值，具有一定的借鉴意义。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究现状
• 1.2.1 负载均衡研究现状
• 1.2.2 Agent的研究现状
• 1.3 课题研究重点
• 1.4 论文的组织
• 第二章 负载均衡及 Agent相关背景
• 2.1 集群系统相关概念
• 2.1.1 概述
• 2.1.2 集群的体系结构
• 2.1.3 J2EE集群
• 2.2 负载均衡技术的研究
• 2.2.1 概述
• 2.2.2 负载均衡技术的分类
• 2.2.3 负载均衡算法的组成要素
• 2.3 Agent的基本理论
• 2.3.1 Agent的概念
• 2.3.2 Agent的结构
• 2.3.3 MAS系统
• 2.4 Agent的学习机制
• 2.5 Agent的强化学习
• 2.5.1 强化学习的概念
• 2.5.2 强化学习的机制
• 2.5.3 多Agent的强化学习
• 2.6 本章小结
• 第三章 基于 MAS负载均衡模型的设计
• 3.1 模型的设计思路
• 3.1.1 设计问题的提出与分析
• 3.1.2 模型的结构设计
• 3.2 Agent的结构设计
• 3.3 Agent的功能设计
• 3.3.1 管理 Agent中各层功能的设计
• 3.3.2 负载 Agent中各层功能的设计
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于 MAS负载均衡模型的功能实现
• 4.1 管理 Agent的功能实现
• 4.1.1 定义层的功能实现
• 4.1.2 组织合作层的功能实现
• 4.2 负载Agent的功能实现
• 4.2.1 定义层的功能实现
• 4.2.2 组织合作层的功能实现
• 4.3 通讯层的功能实现
• 4.4 负载Agent的Q学习
• 4.5 Q学习的参数选择
• 4.6 本章小结
• 第五章 Web层容器集群下负载均衡模型的实现
• 5.1 Tomcat集群系统
• 5.2 系统实现
• 5.2.1 系统的整体架构
• 5.2.2 代码实现
• 5.3 性能评价
• 5.3.1 算法的性能分析
• 5.3.2 实验环境
• 5.3.3 测试过程
• 第六章 结论
• 6.1 工作总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 攻读学位期间公开发表的论文
• 攻读学位期间参与的项目
• 致谢
• 详细摘要