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基于随机高级Petri 网模型的服务器均衡集群
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2009-08-15
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在均衡集群中请求的分配和选择服务是影响服务器集群性能的关键。本文基于随机
高级Petri 网(SHLPN)模型提出了动态反馈请求负载分配算法和加权队列选择的综合均衡调度方案。根据集群中各服务器实体的实时负载状况动态分配请求并结合请求权值实施服务，提高了系统的负载均衡能力。
Internet 的飞速发展给网络带宽和服务器带来了巨大的挑战，越来越多的瓶颈会出现在
服务器端。如何建立高可用性、高可靠性和高可伸缩的网络服务来满足不断增长的负载需求已成为迫在眉睫的问题。集群技术是实现高性能服务的一种有效途径。服务器集群负载均衡应用成倍提高了服务器应用的可用性、可伸缩性和可靠性，扩展了服务器带宽和增加吞吐量，加强网络数据处理能力，提高网络的灵活性和可用性[1]。负载均衡群集在多节点之间分发网络或计算处理负载。请求从接收到执行服务需要经过请求分配和请求选择。请求分配是负载均衡器通过特定的分配方案将请求均衡、透明的分配到集群中的各个服务器上。请求选择是集群中的服务器实体根据请求的不同类型和要求，按照特定的选择方案从缓冲队列中选择挑选请求实施服务。本文将基于随机高级Petri 网(SHLPN)模型探讨动态反馈算法作为请求分配算法和按请求类别的权重即队列优先请求选择方案来实现服务器集群的负载均衡。
高级Petri 网(SHLPN)模型提出了动态反馈请求负载分配算法和加权队列选择的综合均衡调度方案。根据集群中各服务器实体的实时负载状况动态分配请求并结合请求权值实施服务，提高了系统的负载均衡能力。
Internet 的飞速发展给网络带宽和服务器带来了巨大的挑战，越来越多的瓶颈会出现在
服务器端。如何建立高可用性、高可靠性和高可伸缩的网络服务来满足不断增长的负载需求已成为迫在眉睫的问题。集群技术是实现高性能服务的一种有效途径。服务器集群负载均衡应用成倍提高了服务器应用的可用性、可伸缩性和可靠性，扩展了服务器带宽和增加吞吐量，加强网络数据处理能力，提高网络的灵活性和可用性[1]。负载均衡群集在多节点之间分发网络或计算处理负载。请求从接收到执行服务需要经过请求分配和请求选择。请求分配是负载均衡器通过特定的分配方案将请求均衡、透明的分配到集群中的各个服务器上。请求选择是集群中的服务器实体根据请求的不同类型和要求，按照特定的选择方案从缓冲队列中选择挑选请求实施服务。本文将基于随机高级Petri 网(SHLPN)模型探讨动态反馈算法作为请求分配算法和按请求类别的权重即队列优先请求选择方案来实现服务器集群的负载均衡。
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