一、基于Web内容的集群服务器请求分配系统的研究与实现（论文文献综述）
周磊[1]（2020）在《多协议视频服务平台的并发接入技术的研究与应用》文中指出随着互联网技术和流媒体技术的高速发展,高清视频服务成为人们日常生活中的重要组成部分之一。随之而来的是多种视频协议标准的出现,给视频服务平台与前后端视频设备的互联互通造成麻烦。为了解决视频服务平台与不同视频协议标准的设备对接困难的问题,需要一个能够同时兼容多种协议的视频服务平台以支持不同格式高清视频的的流畅传输。而随着平台规模的扩大,平台用户数量骤增,大量用户请求的并发若不能及时处理将使得大流量的高清视频传输服务质量显着下降,严重影响用户体验。为此,本文通过部署集群服务器,采取合适的负载均衡算法,提升高清视频服务平台的服务能力。而负载均衡算法的性能往往决定了集群服务器的整体性能,即平台能够承受并发请求的能力。本文从视频服务平台的视频协议和并发请求的算法角度进行研究,主要工作和成果如下:1.分析多种现有视频协议的工作流程和特点,寻找共同之处,以及协议相关流媒体技术。分析了硬件负载均衡和软件负载均衡的优劣,以及常见的静态负载均衡算法和动态负载均衡算法的优缺点。2.针对视频服务平台信令服务器的用户请求并发问题,提出了一种基于二部图最大匹配的动态负载均衡算法。算法以服务器节点和用户请求作为二部图的顶点,将服务器节点能胜任的用户请求连接作为二部图的边,以此构建二部图求其最大匹配。算法按二部图最大匹配结果分配用户请求至各个服务器节点,从而动态地实现服务器集群的负载均衡,提升服务器性能。3.针对视频服务平台流媒体服务器在请求并发时负载不均衡的问题,提出了一种基于负载均衡的请求迁移算法。算法权衡服务器节点负载均衡度和请求迁移步数两个参数得到最优的迁移路径,将高负载服务器节点正在服务的请求按一定路径迁移至低负载服务器节点,从而实现服务器的负载均衡。4.针对视频服务平台支持协议单一的问题,论文实现了多种视频协议设备的接入流程方案;实现了平台接入存储设备,完善了平台的存储功能;改进了流媒体服务器,提供了PS流直接转换H264流的功能。
吴陈[2]（2020）在《基于Nginx的服务器集群负载均衡策略的研究与改进》文中研究说明随着互联网技术的广泛普及,网络流量和网络用户基数越来越大,单一服务器在应对爆炸式增长的并发访问请求时承受巨大的负载压力,会出现响应延迟的情况。目前解决这一问题的有效方案是搭建基于Nginx的服务器集群系统,而负载均衡作为集群系统的研究重点备受关注。负载均衡主要通过将大量请求合理分发给集群各服务器进行处理以提升整个系统的吞吐量、资源利用率并降低请求的响应时间。因此负载均衡策略的优劣对集群系统性能的提升起着至关重要的作用。本文通过研究Nginx的核心数据结构、进程工作模型、配置文件系统、反向代理机制、负载均衡策略以及源码模块结构,在Nginx加权轮询算法的基础上,提出一种动态自适应负载均衡算法。该算法通过采集服务器运行时CPU、内存、网络带宽、磁盘IO四项负载指标利用率计算剩余负载权值,同时采集服务器最近一段时间内处理请求的响应时间信息计算响应时间权值,并由以上两部分权值得到服务器实时动态权值。该算法还将所有服务器最近一次响应时间的平均值作为阈值把服务器状态划分为轻载和重载,并将各轻载服务器的动态权值作为权值因子用来调整Nginx加权轮询算法中的权值参数,从而达到根据服务器负载性能实时修改服务器权值的目标。本文还搭建了一套Nginx和Tomcat的集群测试系统,使用性能测试工具Autobench对加权轮询算法、IP-HASH算法、第三方fair算法以及本文提出的动态自适应算法进行大量性能对比测试。结果表明,动态自适应算法实际并发连接数在负载饱和状态下相较于其他三种算法中最优的fair算法提升了7.9%,相较于原加权轮询算法提升了14.6%,响应时间也比其他几种算法要短,从而证明本文提出的动态算法是可行的。与以上其他三种负载均衡算法相比,本文提出的算法具有如下几个特点:（1）综合硬件资源利用率和响应时间信息来评估服务器性能更加全面完善。（2）采用层次分析法科学计算评价函数权系数向量,构建综合负载决策函数对服务器权值进行赋值,相比于人工设置的固定式权值更加有效。（3）设定自适应权值修改阈值,对处于轻载状态的服务器进行权值的调整。动态自适应算法选取当前权值最大的轻载服务器分配请求,集群负载状态保持动态均衡。
谭畅[3]（2020）在《面向物联网的服务器负载均衡算法研究》文中研究指明随着互联网和物联网技术的快速发展与普及,后端服务器集群接收到的请求数量呈爆发式增长,需要通过负载均衡策略对请求进行合理地分发,以降低服务器端的压力并提高系统资源的利用率。Nginx作为优秀负载均衡器的代表,具有资源消耗低、并发量高等优点,受到了用户的广泛好评。本文基于Nginx负载均衡技术,针对现有策略在高负载的情况下产生的负载失衡现象,提出两种改进的动态负载均衡算法。主要研究内容如下:1.针对现有Nginx负载均衡策略在高并发情况时无法合理分配用户请求的问题,提出一种基于加权轮询算法的动态权重负载均衡算法。此算法在负载均衡器向后端服务器分发任务时,不仅考虑到服务器集群各节点本身的硬件性能存在差异,同时也周期性地读取后端节点的实时负载情况并将其量化。然后,算法综合考虑了实时的CPU、内存、磁盘I/O和网络的利用率,结合硬件性能,周期性地更新服务器节点的最终权值,使每个后端服务器节点能够被分配到的请求能够与其当前的负载能力相匹配,从而增强了后端服务器集群的性能。最后,利用Httperf和Autobench性能测试工具对本文所提出的动态权重负载均衡算法进行性能测试,实验结果证明,此算法在并发量较高的情况下,在响应时间方面和实际最高并发请求数方面优于Nginx自带的加权轮询算法和最小连接数算法,更好地实现负载均衡。2.考虑到Nginx原负载均衡策略均没有考虑到用户请求类型不同,所占用的服务器资源不同的问题,在加权最小连接数算法的基础上,提出一种面向请求类型的动态负载均衡策略。该策略首先对用户的请求类型进行判断分类,根据类型选择权重计算模型中的参数,并结合采集的服务器负载信息,计算出该服务器对应该类型的动态权重。然后,将动态权重带入加权最小连接数算法,执行负载的分配。其中,使用层次分析法求解每种请求类型对应的权重计算模型中的参数。实验结果证明本策略在响应时间、实际最高并发请求数方面均优于其他两种算法,能够更好地达到负载均衡效果。
何仕杰[4]（2020）在《Web服务器高并发访问机制的设计与优化》文中研究说明在互联网高速发展的今天,人们的娱乐、购物、支付等活动已经离不开互联网应用。电脑手机等移动设备的快速发展,使得获取信息的途径更加多样化,娱乐服务更加精巧化。随着网络用户访问量的不断增加,Web服务器的压力成倍增加,会导致服务器宕机和数据库崩溃等问题。本文通过对网上商城项目高并发场景的分析,总结了影响服务器并发量的客观原因,针对这些因素,本文以数据库缓存和高并发Web服务器负载均衡技术为主,设计并优化了服务器高并发访问机制。本文主要对以下几点展开研究:（1）根据需求,选择使用MySQL数据库作为数据存储器。本文分析了MySQL数据库的优缺点,针对MySQL数据库查询提出了MySQL查询调优方法,在高并发环境下为了保障数据库的读写安全,设计并实现了MySQL的主从复制。（2）分析了加入Redis缓存数据库的必要性。在高并发环境下,为了防止瞬时访问数据库的频率过高以及恶意攻击等问题,提出了在Web服务器与MySQL数据库之间加入Redis缓存数据库,以保障数据的安全性,并极大地提高了数据的查询效率。为了保障Redis数据库的可靠性,避免宕机或断电产生的一系列不可恢复的问题,设计并实现了Redis集群策略,通过测试,证明了Redis缓存的优越性。（3）分析了Web集群后会造成的负载分配问题,决定加入负载均衡策略,并提出了一种新的基于加权轮询的动态负载均衡策略。这种动态策略会根据集群服务器节点的CPU、内存、磁盘IO以及网络性能的情况,计算负载权重,并根据节点对接口一段时间内的响应时间,获取到响应时间平均权重。负载权重和响应时间权重都与初始权重成负相关,根据这一特性,动态地设定服务器节点的权重大小。通过JMeter测试工具测试负载均衡策略的性能,通过对比证明,本文的动态策略在响应时间和吞吐量上优于Nginx内置的加权轮询策略,更加适应高并发环境。
李亚非[5]（2019）在《高并发WEB服务器集群负载均衡器的设计与实现》文中研究指明在互联网时代,个人电脑以及手持设备普及程度越来越高,这样就使得对于信息的快速处理和设备之间的交互的需求日益增长。为了满足这种增长需求,不仅要考虑到服务的安全可靠,也要考虑到服务的及时响应,所以这就给现存的服务器提出了越来越高的要求。研究负载均衡技术显得尤为重要,而Nginx作为具有高性能的HTTP和反向代理服务器,已经在很多研究者为了解决服务器高负载的课题中收到了青睐。本文首先介绍了Web服务器集群和Nginx的相关技术,重点分析了Nginx系统模块架构以及进程工作原理,以及对于Nginx自带的加权轮询算法、最少连接数、IPHASH算法和URLHASH算法进行有优劣比较。针对它们的缺点,在Nginx原加权轮询算法的基础上提出了通过在过去一段时间内大量的集群服务器节点的资源利用率和对于请求的响应时间作为参数,再根据层次分析法分析不同参数的比重,最后构建综合负载权重计算函数。对综合负载权重构建矩阵,将服务器集群总体的平均综合负载权重作为阈值作为是否启动修改有效权重的第一条件,动态地将服务器负载信息引入到Nginx原加权轮询对各服务器地权重修改过程中,从而实现了动态自适应地负载均衡策略,提高系统地平均响应时间和吞吐量,增强了系统性能。最后,设计了对比试验,对Nginx原有加权轮询策略以及本文所提出动态策略进行一系列性能方面的测试。实验结果表明,在负载较高的情况下,本文所提出的负载均衡策略具有明显的优势,在负载较低的情况下,两种策略算法性能差异不大。本文所提出的动态负载均衡策略有如下几个特点:（1）对服务器的性能参数进行收集,参数包括各CPU、网络带宽占用率、内存使用情况等。分析用户请求类型,采用层次分析法获取负载函数的权向量,构建综合负载权值评估函数,根据评估函数来对节点进行权重方面的赋值,这样使得赋值更具科学性,相比于固定式权重,本文提出的动态策略能对实时数据情况有更好的考量。（2）可以动态地调节权重,当判断需要对权值进行修改时,系统会设定一个阈值,作为启动修改权重流程的临界值,然后系统会根据搜集最近一段时间内集群所有后端服务器集群中各节点在处理请求的综合负载权值构建矩阵,计算出方差,它反映了该节点的负载情况,并将该方差对结点的有效权重进行动态更新。
易畅[6]（2019）在《微服务集群负载均衡技术研究》文中认为与传统的软件架构相比,微服务架构具有明显的优势。在使用单体式架构开发项目时,通常会面临着业务逻辑实现复杂、软件模块的粒度难以控制等问题。微服务架构将大型复杂的单体架构应用划分为一组微小的服务,每个微服务根据其负责的具体业务职责提炼为单一的业务功能,每个服务可以很容易地部署到生产环境中独立的进程中,且可以很容易地被扩展和变更。在微服务架构中,为了获得高性能的网络服务,通常采用集群技术来搭建高性能服务器,完成原先单个服务器不能完成的一些任务。在集群环境下,各个服务器的资源利用率经常具有很大的差距,导致各个服务器不能均衡地承担用户发出的请求任务,最终导致集群的整体性能大大降低。本文研究微服务集群负载均衡技术,目的是提供有效的负载均衡框架和算法,提高集群系统的处理能力以及服务质量。本文在对微服务、集群、负载均衡等技术进行分析和总结的基础上对微服务集群负载均衡技术进行了深入研究。首先,设计了一个微服务集群负载均衡框架,给出了微服务集群负载均衡的整个实现过程,旨在提高微服务的执行效率、达到合理利用服务器资源的目的。给出了一个基于ARIMA模型的服务器资源预测算法,该算法根据服务器的历史和当前资源参数,即CPU利用率、磁盘利用率、内存利用率和连接数来预测每台服务器下一秒的资源使用情况。提出了一个基于动态权重的微服务集群负载均衡算法,该算法利用基于ARIMA模型预测得到的下一秒资源使用情况来计算各个资源参数的权重,然后基于资源参数权重计算每台服务器的负载,最终选择负载最小的服务器执行请求。采用动态权重计算服务器负载具有较好的时效性,在请求数较多的情况下能够做到更好的负载平衡,降低了请求响应时间,提高了吞吐量。接下来,对微服务集群负载均衡框架和基于动态权重的微服务集群负载均衡算法进行了实现,并与一些相关算法进行了实验对比。最后给出了一个应用案例,验证了本文研究的微服务集群负载均衡框架和算法的有效性。
涂传威[7]（2019）在《Erlang/otp框架核心算法性能优化及应用研究》文中研究指明目前,网络游戏产业已经成为了一个重要的互联网经济产业,它的发展在一定程度上带动了我国互联网经济的繁荣和发展。移动互联网环境下的SNS游戏作为当前移动终端游戏应用的主流形式,随着移动终端硬件性能的不断提高,出现了一大批大规模的SNS移动端游戏,但是从这些游戏运行效果来看,即使是在一些高性能的硬件平台上,依然会经常出现卡顿性能不佳等现象,急需对其进行优化设计。在这一背景下本文提出了基于Erlang/otp分布式技术来构建移动端的SNS游戏服务器和客户端,通过对传统的Erlang/otp并行分布式框架进行优化,将其应用到移动互联网SNS游戏设计中,以提高SNS游戏的运行性能和体验,本文的主要研究内容如下:1)对Erlang/otp框架的原理进行研究,深入分析限制Erlang/otp在移动SNS游戏并发处理的过程中的性能瓶颈,从消息机及调度机制和内存访问上对Erlang/otp框架进行优化设计,该方案采用独立的代理进程技术进行设计,对Erlang/otp本身的处理不带来任何的影响,可以方便的集成到原有的框架中,并设计了实验对比分析,结果显示,优化后的方案有效的提高了其应用与移动互联网SNS游戏处理的性能和效率。2)完成了基于优化后的Erlang/otp框架的移动互联网SNS游戏服务器的设计和实现,通过深入的分析应用场景制定了需求模型,给出了高性能并发SNS游戏服务器的整体方案设计,在整体方案中采用Erlang/otp节点并行处理模式,实现了游戏核心集群服务器、Riak集群服务器、排行服务器和SNS服务器的设计和实现,给出了具体的设计实现方案。3)完成了基于优化后的Erlang/otp框架的移动互联网SNS游戏客户端框架的设计和实现,基于android平台给出了客户端框架核心功能的整体方案设计,基于内部节点和外部节点构建了两种高效率的通信方式为整个客户端和服务器端提供可靠的高效的通信服务,并给出了客户端框架核心功能的聊天交互、排行交互、SNS游戏业务和账户管理四大核心功能的设计和实现方案。4)在客户端和服务器端的设计基础上,搭建了测试平台,完成了对整个基于Erlang/otp框架的游戏的运行效果分析,采用性能分析工具对其性能进行了整体的测试和评估,并对功能进行了验证,结果显示本文设计和构建的基于Erlang/otp框架的移动互联网SNS游戏服务器和客户端框架可以很好的满足当前移动互联网环境下的SNS游戏的设计需求,对提高SNS游戏的性能和体验具有非常重要的意义和价值。
张娜[8]（2019）在《基于Nginx负载均衡的动态分配技术研究》文中指出目前,随着互联网技术的高度普及,爆炸式的web并发访问请求给网络带宽和服务器性能带来了巨大的挑战,单一服务器很难快速的对用户请求给予响应,集群服务器虽然能提供比单一服务器更高性能的不间断性服务,但是它无法对请求进行合理有效的分配并提高整个系统的资源利用率,因此负载均衡技术应运而生。Nginx作为优秀的负载均衡的代表,其具有资源消耗低,并发量高以及易于扩展等优点,因此基于Nginx负载均衡的动态分配技术研究非常有必要。本文作者首先通过对Nginx的源码模块化结构、Nginx对HTTP请求的处理流程以及其自带算法进行分析研究,分析出其自带算法存在不能实时反馈服务器性能、动态修改服务器权值以及收集服务器指标不全等不足;然后根据上述不足创新性的提出一种基于加权轮询算法的动态负载均衡算法,该算法除了在原有算法的软件层面的基础上增加了负载信息实时收集模块、负载信息处理模块、改进熵值法确定负载权系数方法以及实验性确定上游服务器权重修改阈值和服务器负载信息的收集周期这几点改进还对Nginx内核以及配置文件进行了优化;最后在实验中选取响应时间、吞吐率以及最高并发量作为算法的评价指标对本文的改进算法进行全面测试分析。本文采用seige性能测试工具对加权轮询、IP-hash、第三方fair和本文提出的改进算法进行性能评估测试,通过实验证明,本文改进算法dyn在并发量达到峰值以及饱和状态时,dyn算法在响应时间上比其它三种算法中最优的算法第三方fair缩短了2.39%和11.9%,在最高并发量上比最优算法IP-hash提高了3.90%和16.9%,在吞吐率上比最优算法加权轮询rr提高了0.52%和7.77%,因此本文改进的算法在各项性能上相比其它算法能达到更好的负载均衡效果。
申泽星[9]（2018）在《Web集群系统在混合请求下的负载均衡优化算法》文中研究说明随着互联网的快速发展和广泛应用,Web信息系统处理的业务形式多种多样,服务站点规模和服务响应增长越来越大,为了提高信息服务系统的可用性、可靠性和安全性,服务集群技术应运而生。为了充分利用集群中每个服务节点资源以提高集群整体性能,需要选择合适的负载均衡技术和高效的负载均衡算法来分配客户端访问请求,使每台服务器或服务节点处理访问负载的大小基本平衡。本文针对Web集群系统中传统负载均衡算法存在的不足,提出一种处理混合请求的负载均衡优化算法,以三类改进模型为主,完成了如下工作:1、负载模型的优化传统算法使用连接数和响应时间等单一变量作为衡量服务器负载大小的依据,没有考虑其他的影响因素,而且对请求访问做统一处理。负载模型将请求分为静态资源请求和动态资源请求,使用多维度变量计算节点的最大处理能力、总负载和静态负载。使用负载率表示一个节点承受负载大小的程度,同时提出了负载均衡方差的概念来衡量整个集群系统的负载均衡程度;2、自适应权重模型的优化传统算法通过服务器性能或者以往经验设置服务器权值,这种权值不够准确,而且无法更新。根据服务器的负载量和平均时间存在某种非线性关系,自适应权重模型利用BP神经网络的误差反向传播算法存储这种非线性关系,使服务器权值可以根据后台节点的负载情况实时修正。实验验证了该模型可以有效减少输出值和期望值之间的误差,使每台服务器可以接收期望的动态负载;3、分发模型的优化传统算法在一个采样周期内会把全部请求分配给同一台服务器而造成负载倾斜。分发模型基于自适应权重模型,使用哈希表记录静态资源请求的分配,将同一请求分发给同一台服务器,提高缓存命中率;利用BP神经网络的输出误差计算每台服务器接收到动态资源请求的概率,在一个采样周期内概率性地分发动态资源请求,避免负载倾斜。实验验证了该模型的有效性。4、采用OPNET软件对负载均衡算法进行模拟仿真,结果表明,相比加权轮询算法和最小连接数算法,本文的优化算法使负载均衡器的CPU使用率最低,负载均衡方差最小,负载均衡效果最好,证明了本文优化算法的合理性和有效性。
申泽星,彭云建,岳喜顺[10]（2018）在《集群服务器在混合请求下的负载均衡优化算法》文中研究指明针对Web集群服务器在处理分配混合页面访问任务时开环负载均衡算法导致局部服务器负载偏高而降低系统效率的问题,建立了一类基于动态调节的闭环负载分配策略。根据服务器处理Web访问页面类型的特点,建立静态页面与动态页面混合处理的负载量模型,形成处理不同服务请求与负载均衡的内在动态映射关系,以此优化静态页面缓存与调用方式,并基于服务器负载率动态预测和均衡指标,采用负载率偏差最小的任务权重最优分配模型,确定服务器集群的最优任务权重,实现了服务器集群处理混合页面访问的负载均衡分配策略和算法。仿真结果验证了负载均衡算法的正确性和有效性,可以达到更好的负载均衡效果。
二、基于Web内容的集群服务器请求分配系统的研究与实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于Web内容的集群服务器请求分配系统的研究与实现（论文提纲范文）
（1）多协议视频服务平台的并发接入技术的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多视频标准协议兼容研究现状 |
| 1.2.2 负载均衡算法研究现状 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 第二章 平台相关技术介绍 |
| 2.1 视频监控协议 |
| 2.1.1 SIP协议 |
| 2.1.2 GB28181协议 |
| 2.1.3 ONVIF协议 |
| 2.2 流媒体相关技术 |
| 2.2.1 流媒体传输协议 |
| 2.2.2 流媒体格式 |
| 2.3 服务器并发接入技术 |
| 2.3.1 分布式和集群服务器 |
| 2.3.2 负载均衡技术 |
| 2.3.3 负载均衡算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于二部图最大匹配的动态负载均衡算法 |
| 3.1 算法调度模型 |
| 3.2 服务器负载反馈 |
| 3.3 请求调度策略 |
| 3.3.1 二部图最大匹配 |
| 3.3.2 管理服务器工作流程 |
| 3.4 算法整体流程 |
| 3.5 算法仿真与结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于负载均衡的请求迁移算法 |
| 4.1 传统迁移算法 |
| 4.2 随机早期迁移算法 |
| 4.3 基于负载均衡的请求迁移算法 |
| 4.3.1 服务器结构 |
| 4.3.2 迁移路径选择 |
| 4.4 算法仿真与结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 多协议视频服务平台实现 |
| 5.1 平台系统结构 |
| 5.2 多种协议的监控设备接入实现 |
| 5.2.1 支持SIP协议的移动单兵 |
| 5.2.2 支持GB28181协议的摄像头设备 |
| 5.2.3 支持ONVIF协议的摄像头设备 |
| 5.3 平台存储设备接入实现 |
| 5.4 流媒体服务器改进 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 3 参与的科研项目及获奖情况 |
| 学位论文数据集 |
（2）基于Nginx的服务器集群负载均衡策略的研究与改进（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 Nginx研究现状 |
| 1.2.2 负载均衡研究现状 |
| 1.3 研究内容及章节安排 |
| 第二章 相关理论与技术研究 |
| 2.1 服务器集群 |
| 2.1.1 服务器集群概念 |
| 2.1.2 服务器集群分类 |
| 2.1.3 服务端性能指标 |
| 2.2 负载均衡技术 |
| 2.2.1 负载均衡概念及目标 |
| 2.2.2 负载均衡的实现类型 |
| 2.3 Nginx服务器 |
| 2.3.1 Nginx的进程工作模型 |
| 2.3.2 Nginx的反向代理功能 |
| 2.3.3 Nginx的负载均衡策略分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 动态负载均衡方案分析与总体设计 |
| 3.1 动态负载均衡理论分析 |
| 3.1.1 服务器负载评价指标的分析与计算 |
| 3.1.2 综合负载决策函数权系数量化 |
| 3.2 动态负载均衡模块设计 |
| 3.3 负载指标数据采集与上报策略分析 |
| 3.3.1 负载指标数据采集方式选取 |
| 3.3.2 负载指标数据采集策略分析 |
| 3.3.3 节点指标信息上报周期的确定 |
| 3.4 动态负载均衡节点权值的分析计算 |
| 3.4.1 初始权值计算 |
| 3.4.2 动态权值计算 |
| 3.4.3 权值修正计算 |
| 3.5 动态负载均衡节点权值调整策略 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 Nginx动态负载均衡算法研究与实现 |
| 4.1 Nginx源码解析 |
| 4.1.1 Nginx核心数据结构 |
| 4.1.2 Nginx配置文件系统 |
| 4.1.3 Nginx源码模块分析 |
| 4.2 Nginx动态自适应负载均衡算法实现 |
| 4.2.1 负载信息采集模块实现 |
| 4.2.2 权值计算模块实现 |
| 4.2.3 均衡器调度模块实现 |
| 4.2.4 动态自适应负载均衡算法流程 |
| 4.3 Nginx性能调优 |
| 4.3.1 Nginx配置优化 |
| 4.3.2 Linux内核参数优化 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 Nginx动态自适应算法性能测试与结果分析 |
| 5.1 性能测试指标与工具 |
| 5.1.1 性能测试指标 |
| 5.1.2 性能测试工具 |
| 5.2 性能测试环境搭建 |
| 5.3 测试方案与结果分析 |
| 5.3.1 负载信息上报周期的实验确定 |
| 5.3.2 单机与集群服务器的对比测试 |
| 5.3.3 动态自适应负载均衡算法性能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（3）面向物联网的服务器负载均衡算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第1章 引言 |
| 1.1 背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 Nginx研究现状 |
| 1.2.2 负载均衡研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第2章 相关技术基础概述 |
| 2.1 服务器集群技术 |
| 2.1.1 服务器集群的概念 |
| 2.1.2 服务器集群分类 |
| 2.1.3 选用服务器集群的目的 |
| 2.1.4 性能指标 |
| 2.2 负载均衡技术 |
| 2.2.1 负载均衡的概念及目的 |
| 2.2.2 负载均衡的分类 |
| 2.2.3 负载均衡的实现方式 |
| 2.3 Nginx服务器 |
| 2.3.1 Nginx概述 |
| 2.3.2 Nginx安装 |
| 2.3.3 Nginx模块简介 |
| 2.3.4 Nginx进程模型 |
| 2.4 Redis内存数据库 |
| 2.4.1 发布/订阅模式 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 动态权重的负载均衡算法研究 |
| 3.1 Nginx动态反馈负载均衡策略研究概述 |
| 3.2 Nginx负载均衡研究 |
| 3.2.1 upstream模块配置 |
| 3.2.2 加权轮询算法 |
| 3.2.3 IP Hash算法 |
| 3.2.4 最小连接数算法 |
| 3.3 动态权重的负载均衡算法 |
| 3.3.1 负载信息的采集 |
| 3.3.2 静态权重研究 |
| 3.3.3 动态权重研究 |
| 3.3.4 动态权重的负载均衡算法流程 |
| 3.4 性能测试与结果分析 |
| 3.4.1 测试环境及方法 |
| 3.4.2 测试结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 面向请求类型的动态负载均衡算法研究 |
| 4.1 面向请求类型的动态负载均衡算法概述 |
| 4.2 面向请求类型的负载均衡策略相关研究 |
| 4.3 面向请求类型的动态负载均衡算法 |
| 4.3.1 加权最小连接数算法 |
| 4.3.2 权重及资源权系数研究 |
| 4.3.3 面向请求类型的动态负载均衡算法流程 |
| 4.4 性能测试与结果分析 |
| 4.4.1 测试环境及方法 |
| 4.4.2 测试结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结束语 |
| 5.1 主要工作与创新点 |
| 5.2 后续研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（4）Web服务器高并发访问机制的设计与优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 Web高并发研究现状 |
| 1.2.2 负载均衡研究现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容以及组织架构 |
| 第二章 关键技术概述 |
| 2.1 数据库 |
| 2.1.1 MySQL数据库 |
| 2.1.2 NoSQL数据库 |
| 2.1.3 Redis数据库 |
| 2.2 Nginx服务器 |
| 2.2.1 服务器架构 |
| 2.2.2 Nginx代理服务 |
| 2.3 负载均衡技术 |
| 2.3.1 负载均衡目的 |
| 2.3.2 负载均衡策略分类 |
| 2.3.3 负载均衡实现方式 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 Web服务器高并发访问机制的分析与设计 |
| 3.1 Web高并发访问机制需求分析 |
| 3.1.1 商城项目需求分析 |
| 3.1.2 高并发Web应用系统分析 |
| 3.2 高并发Web服务器数据库结构设计 |
| 3.2.1 MySQL数据库设计 |
| 3.2.2 Redis数据库设计 |
| 3.3 高并发Web服务器集群与负载均衡分析 |
| 3.3.1 Web服务器集群 |
| 3.3.2 Nginx负载均衡 |
| 3.4 一种动态加权轮询负载均衡策略 |
| 3.4.1 相关参数定义 |
| 3.4.2 最终权重的计算 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 Web服务器高并发访问机制的实现 |
| 4.1 MySQL数据库实现 |
| 4.1.1 MySQL查询优化 |
| 4.1.2 MySQL数据库主从复制实现 |
| 4.2 Redis数据库实现 |
| 4.2.1 Redis缓存的实现 |
| 4.2.2 Redis集群的实现 |
| 4.3 Nginx服务器搭建 |
| 4.3.1 Nginx服务器功能模块分析 |
| 4.3.2 ngx_lua |
| 4.4 一种动态调节权重的负载均衡策略的实现 |
| 4.4.1 算法处理流程 |
| 4.4.2 算法实现过程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 Web服务器高并发访问机制的性能测试 |
| 5.1 性能测试概述 |
| 5.2 测试环境 |
| 5.2.1 硬件配置 |
| 5.2.2 测试环境搭建说明 |
| 5.3 性能测试 |
| 5.3.1 测试工具 |
| 5.3.2 Redis缓存性能测试 |
| 5.3.3 负载均衡性能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 参与的科研项目及获奖情况 |
| 3 发明专利 |
| 学位论文数据集 |
（5）高并发WEB服务器集群负载均衡器的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 集群技术研究现状 |
| 1.2.2 负载均衡研究现状 |
| 1.3 本文的工作和构成 |
| 第二章 课题相关技术 |
| 2.1 服务集群性能测试指标 |
| 2.2 Web服务集群负载均衡技术原理 |
| 2.2.1 负载均衡目标 |
| 2.2.2 负载均衡策略分类 |
| 2.2.3 负载均衡实现方式 |
| 2.3 Nginx负载均衡策略 |
| 2.3.1 Nginx简介及其优势 |
| 2.3.2 Nginx模块化体系结构 |
| 2.3.3 Nginx负载均衡策略比较 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 集群动态自适应负载均衡算法设计与实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于Nginx的动态自适应负载均衡算法设计 |
| 3.2.1 用户请求负载类型 |
| 3.2.2 服务器节点负载参数分析与计算 |
| 3.2.3 负载评价函数权向量的计算 |
| 3.2.4 动态自适应调整权重算法 |
| 3.3 基于Nginx的动态自适应负载均衡算法实现 |
| 3.3.1 动态自适应负载均衡模块设计 |
| 3.3.2 动态自适应负载均衡算法流程描述 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于Nginx动态自适应负载均衡算法性能测试 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 性能测试环境搭建 |
| 4.2.1 性能测试工具 |
| 4.2.2 性能测试环境搭建 |
| 4.2.3 性能测试测试用例设计 |
| 4.3 实验结果分析 |
| 4.3.1 性能测试横向对比结果分析 |
| 4.3.2 性能测试纵向对比结果分析 |
| 4.4 实际项目中的性能测试 |
| 4.4.1 项目简介 |
| 4.4.2 性能指标及测试环境 |
| 4.4.3 性能测试设计、执行及结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）微服务集群负载均衡技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 微服务架构研究现状 |
| 1.2.2 微服务集群负载均衡技术研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关理论与技术 |
| 2.1 微服务架构 |
| 2.2 集群概述 |
| 2.2.1 集群的概念 |
| 2.2.2 集群的特点 |
| 2.3 负载均衡 |
| 2.3.1 负载均衡概述 |
| 2.3.2 负载均衡优点 |
| 2.4 ARIMA时间序列模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 微服务集群负载均衡框架研究 |
| 3.1 总体框架图 |
| 3.1.1 客户端 |
| 3.1.2 微服务执行模块 |
| 3.1.3 微服务集群 |
| 3.2 框架执行流程 |
| 3.3 基于ARIMA模型的服务器资源预测算法 |
| 3.4 基于动态权重的负载均衡算法 |
| 3.4.1 算法流程图 |
| 3.4.2 基于动态权重的服务器负载计算 |
| 3.4.3 负载均衡算法伪代码 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 微服务集群负载均衡框架实现 |
| 4.1 微服务执行环境搭建 |
| 4.1.1 注册中心搭建 |
| 4.1.2 网关搭建 |
| 4.1.3 负载均衡器搭建 |
| 4.1.4 服务部署 |
| 4.2 资源监控实现 |
| 4.2.1 微服务集群服务器资源监控实现 |
| 4.2.2 微服务集群服务器资源动态获取 |
| 4.3 基于ARIMA模型的服务器资源预测算法实现 |
| 4.4 基于动态权重的负载均衡算法实现 |
| 4.5 实验对比 |
| 4.5.1 实验环境 |
| 4.5.2 评估指标选取 |
| 4.5.3 实验结果对比分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 应用案例 |
| 5.1 科研成果管理系统需求描述 |
| 5.2 开发环境 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.3.1 系统包含的服务 |
| 5.3.2 系统主要功能模块实现 |
| 5.3.3 负载均衡实现过程 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（7）Erlang/otp框架核心算法性能优化及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 Erlang/otp框架技术发展现状 |
| 1.2.2 Erlang/otp框架技术应用现状 |
| 1.3 主要研究内容及创新 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 Erlang/otp相关技术理论研究 |
| 2.1 Erlang/otp技术框架概述 |
| 2.2 Erlang/otp核心理论模型 |
| 2.2.1 监督树 |
| 2.2.2 行为模型 |
| 2.2.3 应用模型 |
| 2.3 Erlang/otp的并发及调度原理 |
| 2.3.1 Erlan/otp VM代码编译运行原理 |
| 2.3.2 Erlang/otp的并发机制 |
| 2.3.3 Erlang/otp的调度原理 |
| 2.4 Erlang/otp框架应用流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 Erlang/otp并发机制核心算法优化 |
| 3.1 Erlang/otp并发机制瓶颈分析 |
| 3.2 Erlang/otp并发机制优化方案整体设计 |
| 3.3 并发过程中核心算法优化设计 |
| 3.3.1 Erlang/otp消息机制及调度算法优化设计 |
| 3.3.2 内存及ets表并发读写算法优化设计 |
| 3.4 实验及对比分析 |
| 3.4.1 消息机制优化算法性能对比分析 |
| 3.4.2 并发读写优化算法性能对比分析 |
| 3.4.3 优化后的并发机制性能整体分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于Erlang/otp高性能并发SNS游戏服务器设计 |
| 4.1 SNS游戏应用场景描述及需求分析 |
| 4.1.1 SNS游戏应用场景描述 |
| 4.1.2 SNS游戏服务器端设计需求分析 |
| 4.2 高性能并发SNS游戏服务器整体方案设计 |
| 4.3 游戏核心集群服务器设计 |
| 4.3.1 游戏核心集群服务架构设计 |
| 4.3.2 游戏核心集群功能设计实现 |
| 4.4 Riak集群服务器设计 |
| 4.4.1 Riak集群服务架构设计 |
| 4.4.2 Riak集群功能设计实现 |
| 4.5 排行服务器设计 |
| 4.5.1 排行服务架构设计 |
| 4.5.2 排行功能设计实现 |
| 4.6 SNS服务器务设计 |
| 4.6.1 SNS服务架构设计 |
| 4.6.2 SNS功能设计实现 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 高性能并发SNS游戏服务器客户端框架设计实现 |
| 5.1 客户端核心框架设计需求分析 |
| 5.1.1 客户端应用场景描述 |
| 5.1.2 客户端框架设计需求分析 |
| 5.2 客户端框架整体方案设计 |
| 5.3 客户端服务器端交互方案设计 |
| 5.4 客户端框架核心功能设计与实现 |
| 5.4.1 聊天交互功能设计与实现 |
| 5.4.2 排行交互功能设计与实现 |
| 5.4.3 SNS游戏业务功能设计与实现 |
| 5.4.4 账户管理功能设计与实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 系统测试及高性能并发SNS游戏服务器性能分析 |
| 6.1 实验及测试环境 |
| 6.2 测试方法及性能监测及分析工具 |
| 6.2.1 系统测试方法及内容 |
| 6.2.2 服务器监测及分析工具 |
| 6.3 核心功能测试 |
| 6.4 SNS游戏服务器性能测试及分析 |
| 6.4.1 服务器访问性能 |
| 6.4.2 数据库性能 |
| 6.4.3 客户端框架性能测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）基于Nginx负载均衡的动态分配技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第2章 相关理论与技术 |
| 2.1 服务器集群 |
| 2.1.1 服务器集群概念 |
| 2.1.2 服务器集群分类 |
| 2.1.3 采用服务器集群的目的 |
| 2.1.4 服务器端性能指标 |
| 2.2 负载均衡技术 |
| 2.2.1 负载均衡概念及目的 |
| 2.2.2 负载均衡分类 |
| 2.3 Nginx服务器 |
| 2.3.1 Nginx服务器概念及特点 |
| 2.3.2 Nginx的模块化结构 |
| 2.3.3 Nginx的服务器架构 |
| 2.3.4 Nginx的反向代理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 负载均衡动态分配算法的改进 |
| 3.1 Nginx源码结构解析 |
| 3.2 基于Nginx负载均衡的动态分配策略的分析 |
| 3.3 基于加权轮询算法改进方案的提出 |
| 3.4 改进加权轮询算法的设计过程 |
| 3.5 基于改进熵值法的负载权系数确定 |
| 3.6 收集模块中收集周期以及权重修改阈值的确定 |
| 3.7 改进算法基于Nginx配置文件的优化实现 |
| 3.8 改进算法的具体实现过程 |
| 3.8.1 周期性负载信息的收集实现 |
| 3.8.2 负载信息处理实现 |
| 3.8.3 Nginx算法调度实现 |
| 3.9 本章小结 |
| 第4章 Nginx负载均衡的动态分配算法的性能测试与分析 |
| 4.1 性能测试概述 |
| 4.1.1 性能测试概念 |
| 4.1.2 性能测试指标 |
| 4.1.3 性能测试工具 |
| 4.2 性能测试环境 |
| 4.2.1 性能测试环境搭建 |
| 4.2.2 Nginx以及相关软件的安装与配置 |
| 4.3 周期T与阈值N的实验方案与分析 |
| 4.4 模拟客户端负载 |
| 4.5 测试结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（9）Web集群系统在混合请求下的负载均衡优化算法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 服务器集群概述 |
| 1.2.1 服务器集群的拓扑结构 |
| 1.2.2 服务器集群的种类 |
| 1.2.3 服务器集群的特点 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文内容与结构 |
| 第二章 混合请求下的负载模型 |
| 2.1 负载均衡技术 |
| 2.1.1 负载均衡器 |
| 2.1.2 负载均衡技术的分类 |
| 2.1.3 负载均衡技术的特点 |
| 2.1.4 负载均衡技术的选择 |
| 2.2 负载均衡算法 |
| 2.2.1 静态负载均衡算法 |
| 2.2.2 动态负载均衡算法 |
| 2.3 混合请求 |
| 2.3.1 请求分类 |
| 2.3.2 负载单位 |
| 2.4 负载模型 |
| 2.4.1 最大处理能力 |
| 2.4.2 静态负载模型 |
| 2.4.3 动态负载模型 |
| 2.5 对比参数 |
| 2.5.1 负载率 |
| 2.5.2 负载均衡方差 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于BP神经网络的自适应权重模型 |
| 3.1 BP神经网络 |
| 3.2 自适应权重模型 |
| 3.3 实验仿真与模型验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 混合请求下的分发模型 |
| 4.1 静态资源请求分发模型 |
| 4.2 动态资源请求分发模型 |
| 4.3 实验仿真与模型验证 |
| 4.3.1 静态资源请求分发模型的验证 |
| 4.3.2 动态资源请求分发模型的验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验仿真与结果分析 |
| 5.1 算法总结 |
| 5.2 OPNET软件介绍 |
| 5.3 构建Web集群仿真系统 |
| 5.3.1 网络建模 |
| 5.3.2 节点建模 |
| 5.3.3 进程建模 |
| 5.4 仿真结果及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（10）集群服务器在混合请求下的负载均衡优化算法（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 混合服务请求的负载均衡模型 |
| 3 混合服务请求负载均衡算法 |
| 3.1 负载均衡算法的基本流程 |
| 3.2 负载均衡优化模型 |
| 4 服务器集群的负载均衡仿真与结果分析 |
| 5 结束语 |
四、基于Web内容的集群服务器请求分配系统的研究与实现（论文参考文献）
- [1]多协议视频服务平台的并发接入技术的研究与应用[D]. 周磊. 浙江工业大学, 2020(02)
- [2]基于Nginx的服务器集群负载均衡策略的研究与改进[D]. 吴陈. 华南理工大学, 2020(02)
- [3]面向物联网的服务器负载均衡算法研究[D]. 谭畅. 重庆邮电大学, 2020(02)
- [4]Web服务器高并发访问机制的设计与优化[D]. 何仕杰. 浙江工业大学, 2020(08)
- [5]高并发WEB服务器集群负载均衡器的设计与实现[D]. 李亚非. 电子科技大学, 2019(04)
- [6]微服务集群负载均衡技术研究[D]. 易畅. 大连海事大学, 2019(06)
- [7]Erlang/otp框架核心算法性能优化及应用研究[D]. 涂传威. 南昌大学, 2019(02)
- [8]基于Nginx负载均衡的动态分配技术研究[D]. 张娜. 哈尔滨工程大学, 2019(09)
- [9]Web集群系统在混合请求下的负载均衡优化算法[D]. 申泽星. 华南理工大学, 2018(12)
- [10]集群服务器在混合请求下的负载均衡优化算法[J]. 申泽星,彭云建,岳喜顺. 计算机工程与应用, 2018(18)
标签：负载均衡论文; 集群服务器论文; erlang论文; nginx负载均衡论文; 集群技术论文;