隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器集群的負(fù)載能力正面臨著前所未有的挑戰(zhàn),合理的負(fù)載均衡系統(tǒng)實現(xiàn)變得尤為迫切。為了使負(fù)載均衡達(dá)到最佳執(zhí)行效率的同時,能夠兼顧集群的動態(tài)調(diào)整性,可以使用負(fù)載有界的一致性哈希（Consistent Hashing with Bounded Loads）算法作為集群負(fù)載均衡系統(tǒng)的分配算法。本文對負(fù)載有界的一致性哈希算法進(jìn)行了如下所述的研究與優(yōu)化:首先,本文提出基于虛擬節(jié)點的自適應(yīng)一致性哈希算法（Adaptive Consistent Hashing with Virtual Nodes,ACHVN）,通過引入系統(tǒng)資源使用率和虛擬節(jié)點的概念,從性能和適應(yīng)性的角度來優(yōu)化負(fù)載有界的一致性哈希算法。ACHVN算法能夠在維持系統(tǒng)動態(tài)調(diào)整性的同時,提供更好的分配效率和對異構(gòu)集群的支持;其次,本文針對ACHVN算法的系統(tǒng)資源權(quán)值調(diào)整場景,提出了基于遺傳算法的自適應(yīng)學(xué)習(xí)率BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Genetic Backward Propagation neural network with Adaptive learning rate,GBPA）,用于優(yōu)化該場景下權(quán)值調(diào)整操作難以... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

一種典型的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器架構(gòu)

關(guān)于負(fù)載均衡的研究取得了長足的進(jìn)步，負(fù)載均衡算法層出不窮。然而，微服務(wù)由于打破了傳統(tǒng)大型服務(wù)集群的常規(guī)架構(gòu)，其負(fù)載均衡算法值得根據(jù)場景的特性進(jìn)行進(jìn)一步的研究與探索。本章將重點介紹微服務(wù)架構(gòu)及現(xiàn)階段常用的負(fù)載均衡算法。微服務(wù)微服務(wù)是一種在商用領(lǐng)域被廣泛認(rèn)可并運用于云計算與大數(shù)據(jù)集群的工程架構(gòu)，同時也代表了一種在企業(yè)云上通過分布式部署形式，向用戶提供服務(wù)與應(yīng)用的方式。2.1.1 微服務(wù)架構(gòu)技術(shù)原理微服務(wù)架構(gòu)通常由三層結(jié)構(gòu)組成：API 網(wǎng)關(guān)、RESTAPI 服務(wù)以及基礎(chǔ)服務(wù)層[28]，三者的關(guān)系如圖 2.1 所示。

圖 3.1 虛擬節(jié)點應(yīng)用前后的哈希環(huán)對比從上例的簡單對比中，可以看出，虛擬節(jié)點的應(yīng)用加快了用戶請求命中節(jié)點的處理效率。由于該例子中使用的是 1:1 配比的虛擬節(jié)點，即一個物理節(jié)點對應(yīng)衍生出一個虛擬節(jié)點，最終在哈希環(huán)上使用兩個節(jié)點來表示該物理節(jié)點，因此在最佳的情況下，哈希環(huán)所需的遍歷距離可以縮短至 50%，而其代價僅僅是將節(jié)點在哈希鏈表上的占用率提高了一倍，這相對于長度較長的一致性哈希而言，不會造成性能上的下降。然而，要想達(dá)到較為理想的效果，虛擬節(jié)點的映射也需要遵循一定的規(guī)律，其最首要的是要保證同一個物理節(jié)點在哈希環(huán)上的所有節(jié)點是在整個哈希環(huán)上均勻分布的，如圖 3.2 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3035936