动态调整LVS集群负载：实现实时调度算法与性能优化

该篇硕士学位论文主要探讨了基于Linux Virtual Server (LVS)的集群系统中动态均衡负载的研究与实现。LVS作为一种流行的负载均衡技术，通过将多台物理服务器虚拟化，形成一个高性能、高可用性和低成本的解决方案，以应对网络访问量的快速增长。然而，传统的LVS负载调度机制存在静态权值分配的问题，即调度器无法根据服务器的实际负载实时调整权重，可能导致服务器间的负载不均衡，也就是所谓的"负载倾斜"。 为了克服这一局限，论文作者提出了一种创新的方法。他们设计了一套包括Agent和LoadManager的解决方案。Agent程序运行在各服务器上，持续监控本机的负载情况，并将数据发送给LoadManager。LoadManager则负责收集和处理这些信息，通过计算每个服务器的综合负载，动态调整权值。作者引入了一种新的负载调度算法——加权最小利用率调度算法，它旨在根据服务器的实时性能调整服务请求的分配，以达到优化整体系统响应时间和吞吐量的目的。 论文详细介绍了LVS的基本架构和其技术优势，接着深入剖析了现有的负载调度算法的不足，并展示了如何通过实时反馈和动态调整来解决这些问题。为了验证新方法的有效性，作者使用LoadRunner进行了大规模的Web负载压力测试，结果显示，在大量请求情况下，动态反馈算法能够有效防止负载倾斜并提升系统的吞吐量。然而，当请求量较小时，由于Agent和LoadManager的运行开销，性能提升并不明显。只有当连接数增加到一定程度，这些开销才会被算法的效率优势所抵消。 这篇论文不仅对LVS的负载均衡技术进行了深入研究，还提出了一个实用的改进方案，通过动态权值调整和实时负载信息收集，提高了集群系统的负载均衡性和响应能力，具有较高的实际应用价值。