陈泰安

（武汉科技大学 信息科学与工程学院，湖北 武汉 430081）

随着网络需求的不断增加，集群服务器技术将以其高可靠、高性能的优势逐步取代以前单一服务器的工作模式，它提供了一个负载性能易于扩展的、高效可靠地服务器性能解决方案。然而集群服务器经常出现负载不平衡的现象，这成了制约集群系统性能体现的一个关键因素。因此，有必要对现有的调度算法进行改进，以提高系统资源的利用率，使集群技术的效能得到更好的体现，从而有效的减少用户地等待时间[1]。（Dynamic Feed-Back）算法[4]等。下面将对加权最小连接算法和DFB算法做进一步的分析比较。

1）加权最小连接算法

加权最小连接算法在集群的实际使用中是最常用的负载调度算法[5]。加权最小连接算法的核心思想[6]：假设有 S0，S1，…，Sn-1台服务器，服务器 Si的权值用 W（Si）来表示，其当前连接数用 C（Si）来表示，则 Csum=∑C（Si）（i=0，1…，n-1）。 当服务器 Sm满足条件：，i=0，1，…，n-1，W（Si）≠0时，将新的连接请求发送到。而在此次计算中是常数，故上述条件可简化为：C（sm）/w（sm）=min{C（si）/W（si）}，i=0，1，…，n-1，w（Si）≠0。 各个服务器用相应的权值表示其处理性能。算法在调度新连接时尽可能使服务器的已建立连接数和其权值成比例。该算法通过仅通过服务器的连接数来判断节点的负载，并不准确，因为如服务的类别、CPU占用率、流量等也需要考虑[7]。

2）DFB 算法

DFB算法的基本思想是：首先设定一个阈值f，当有新的服务请求时，将负载量小于f的m个服务器选出来做为备选

1 常见的负载均衡算法

常见的负载均衡算法主要包括静态负载均衡算法和动态负载均衡算法两种。……