基于Linux集群系统负载均衡的研究和实现

发布时间：2020-06-19 10:54

【摘要】： 随着高性能计算、科学计算的深入发展,集群系统越来越受到重视。集群系统具有低成本、高性能的特性,提供了强大的批处理和并行计算能力,代表了高性能计算机发展的主流方向。如何提高集群系统的运行效率、可用性和易用性是集群计算领域的一个重要的课题。在该类系统中,通过提高硬件性能并不能完全满足用户复杂多样的要求,尤其是不能满足大规模科学计算和商业应用的要求,还需要对计算资源进行高效的管理。集群管理系统(Cluster Management System)作为集群系统软件中一个重要组成部分,主要的设计目标就是实现上述的需求。目前比较流行的集群管理系统,虽然具有较完善的基本管理能力,但还不能根据不同应用对软硬件资源的需求和偏好程度进行资源的动态调度,管理性能与适应能力还有待进一步提高。本文系统而深入地研究了集群系统中的负载均衡调度算法和资源管理优化技术,深刻分析了集群系统的模型结构。对现有的集群系统的负载均衡算法进行了新的改进,从而使集群的资源调度问题得到了很好的解决。同时设计并实现了基于Linux平台节点终端动态负载均衡备份的集群管理系统。由于新算法的引入本集群管理系统不但能在集群内部进行资源动态负载均衡调度,而且在不同集群之间的负载均衡调度也有很好的表现。实验表明本系统与传统的系统相比在吞吐量和平均响应延迟等方面均具有很好的优越性。
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TP338
【图文】：

通信延迟,任务划分,粒度,粗粒度

2、任务划分一个给定任务划分的粒度（数据单元）定义是任务分解中影响通信开销的所有单元的平均尺度，可分成细粒度、中粒度和粗粒度。顾名思义，粒度小的即是细粒度，粒度大的即是粗粒度，而中粒度介于细粒度和粗粒度之间。当粒度过大并行度会降低，因此潜在并行任务可能被划分进同一个任务而分配给一个处理器当粒度过小，进程切换和通信的开销则会增加。而尽可能地消除处理器间通信引起的开销作为任务划分的一个重要目标，有三种方法比较可行：(1) 水平或者垂直划分：在给定的任务优先图中垂直或者水平划分。垂直划分中使用关键路径这个概念来表示，而水平划分将给定的任务分成若干层任务的优先级由其所在的层次来决定。(2) 通信延迟最小划分：把通信频繁的节点归成一类。然而，这些需要通信的任务分配在一个处理器上会丧失任务间的并发性。当减少通信延迟的方面抵消了并行认为串行化的损失时，优选通信延迟最小划分。图 2.1 任务优先图图 2.2 任务交互作用图

交互作用

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