基于Worker模式的负载均衡技术研究

发布时间：2017-04-08 03:09

  本文关键词：基于Worker模式的负载均衡技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着互联网的快速增长,互联网所产生的巨大信息量对信息处理所需要的计算机性能提出的挑战越来越巨大,稳定而低成本地提高系统整体性能的技术也越来越为重要。通过升级单机来提升性能的方式成本高而且收效甚低。集群与负载均衡技术的解决了单机系统的性能极限问题。而集群中的负载均衡技术的直接决定了整个集群系统的性能、可用性和可靠性。其中开源的软件负载均衡技术为很多企业大大降低了服务器方面的成本,并且通过丰富的均衡策略提高了用户的体验。而目前这些主流负载均衡软件在均衡性方面处理得比较差,同时那些能够较好处理均衡性的负载均衡软件的实现较为复杂,部署与应用的难度都较大,难以广泛应用。基于以上原因需要一种新的负载均衡技术同时具备良好的均衡能力以及易用性,以达到充分利用服务器资源,让用户请求得到最快响应。目前流行的静态负载均衡技术基本都存在特定场景下会有响应时间抖动的现象。本论文根据排队论的M/M/C模型重新设计了一种新的负载均衡技术,解决了请求响应时间抖动和各个后端主机负载均衡性的问题。基于这技术思路分析并改进配套的均衡策略,解决了易用性与均衡性问题。同时提出了一种伸缩策略,在实现了可不停机伸缩的同时也解决了单点故障识别与自动处理的问题。另外利用重用请求机制,防止了单点故障导致了请求丢失问题。本论文首先了介绍当前国内外在负载均衡技术方面的研究成果。其次列举了当前主流的集群系统以及负载均衡技术,和目前主流的几个负载均衡软件以及其优缺点。接着根据排队论提出了基于Worker模式的负载均衡技术,并详细描述了这项技术的运作原理,以及按照理论的模拟数值运算测试。最后设计并实现了一个基于Worker模式的负载均衡集群系统并进行了多个场景下的压力测试。结果证明了这项技术能有效方便而且灵活地提升集群系统能性能。
【关键词】：Worker模式 负载均衡 集群 不停机伸缩 稳定性 排队论
【学位授予单位】：华南农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP368.5
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 1 前言9-13
• 1.1 研究背景与意义9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.3 主要工作与结构安排11-13
• 1.3.1 本课题主要工作11
• 1.3.2 论文结构安排11-13
• 2 相关技术背景13-23
• 2.1 集群13
• 2.2 负载均衡技术13-18
• 2.2.1 负载均衡目标14-15
• 2.2.2 静态负载均衡算法介绍15
• 2.2.3 常见静态负载均衡算法15-17
• 2.2.4 动态负载均衡算法介绍17
• 2.2.5 常见动态负载均衡算法17-18
• 2.3 排队论18-21
• 2.3.1 排队论简介18-19
• 2.3.2 排队论系统模型基本组成19-20
• 2.3.3 排队论系统的分类20
• 2.3.4 排队系统问题的求解20
• 2.3.5 多服务台M/M/C排队模型20-21
• 2.4 调度算法的评价21-23
• 2.4.1 算法的评价标准21
• 2.4.2 算法性能分析21
• 2.4.3 算法稳定性分析21
• 2.4.4 调度算法的评价参数21-22
• 2.4.5 系统负载的均衡性22-23
• 3 基于Worker模式的负载均衡技术设计23-39
• 3.1 基本工作原理23-24
• 3.2 任务量算法24-28
• 3.3 策略设定28-30
• 3.3.1 单返静态数量分配28-29
• 3.3.2 单返权值数量分配29
• 3.3.3 单返动态数量分配29
• 3.3.4 多返静态数量分配29
• 3.3.5 多返权值数量分配29-30
• 3.3.6 多返动态数量分配30
• 3.4 最快响应理论数值30-35
• 3.4.1 低负载场景30-31
• 3.4.2 高负载场景 1（高并发）31-33
• 3.4.3 高负载场景 2（高计算量）33-34
• 3.4.4 高负载场景 3（高并发高计算量）34-35
• 3.5 任务迁移35
• 3.6 可靠性35-36
• 3.7 稳定性36
• 3.8 会话保持36-37
• 3.9 可伸缩性37-39
• 3.9.1 可伸缩性等级37-38
• 3.9.2 伸缩策略38-39
• 4 基于LBBW技术的软件系统实现39-45
• 4.1 skynet简介39-41
• 4.1.1 skynet简介39
• 4.1.2 skynet的运行原理39-40
• 4.1.3 基于skynet的开发原理40-41
• 4.2 基于LBBW技术的系统设计41-42
• 4.2.1 整体结构设计41-42
• 4.2.2 LBBW均衡器设计42
• 4.2.3 LBBW均衡代理设计42
• 4.3 基于LBBW技术的系统实现42-45
• 4.3.1 LBBW均衡器实现42-43
• 4.3.2 LBBW均衡代理实现43-45
• 5 测试与分析45-51
• 5.1 测试环境45
• 5.2 搭建Nginx系统负载均衡的测试环境45-46
• 5.3 搭建LBBW系统负载均衡的测试环境46
• 5.4 压测请求的设计和压测工具配置46-47
• 5.5 随机性测试47-48
• 5.5.1 随机性测试目的47
• 5.5.2 随机低负载测试47
• 5.5.3 随机高负载测试47-48
• 5.5.4 随机超高负载测试48
• 5.5.5 随机高负载大差异测试48
• 5.5.6 随机性测试总结48
• 5.6 针对性测试48-51
• 5.6.1 针对性测试目的48
• 5.6.2 针对性低负载测试48-49
• 5.6.3 针对性高负载测试49
• 5.6.4 针对性超高负载测试49
• 5.6.5 针对性高负载大差异测试49-50
• 5.6.6 针对性测试总结50-51
• 6 总结与展望51-53
• 6.1 论文总结51
• 6.2 存在的问题和展望51-53
• 致谢53-54
• 参考文献54-56

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

1 任侠;;基于动态自适应负载均衡的服务器集群优化策略[J];工业控制计算机;2015年12期

2 郭明强;吴亮;黄颖;谢忠;赵林;;WebGIS集群环境下Client主动式负载均衡策略[J];武汉大学学报(信息科学版);2015年12期

3 郑祺;周广平;;基于内容分类的集群负载均衡算法[J];计算机系统应用;2011年05期

4 杨际祥;谭国真;王荣生;;并行与分布式计算动态负载均衡策略综述[J];电子学报;2010年05期

5 陈伟;张玉芳;熊忠阳;;动态反馈的异构集群负载均衡算法的实现[J];重庆大学学报;2010年02期

6 田进恩;;一种证券投资集群系统的研究[J];武汉理工大学学报;2007年01期

7 郭成城,晏蒲柳;一种异构Web服务器集群动态负载均衡算法[J];计算机学报;2005年02期

8 朱利,张兴军;Web服务器组的负载均衡方法研究[J];小型微型计算机系统;2003年12期

9 刘健,徐磊,张维明;基于动态反馈的负载均衡算法[J];计算机工程与科学;2003年05期

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本文编号：291928